中3 理科の質問です。 写真の問題について、私は答えがウだと思ったのですが、模範解答がイでした。 入試の過去問で解説がついていないので、何故そうなるのか理解できません。 何故答えがイなのか教えて欲しいです🙇🏻‍♀️

次の各問いに答えなさい。 (1) DNAの正式名称を答えなさい。 い。 デオキシリボ核酸 次の文を読み、空欄⑥に当てはまるものを、あとのア~エから1つ選び、記号で答えなさ 肺炎という病気を引き起こす肺炎菌には、 病原性のS型菌と非病原性のR型菌がある。 死 んだS型菌をすりつぶした抽出液と生きたR型菌を混ぜてネズミに注射すると、ネズミは肺 炎を起こして死に、 その体内からは生きたS型菌が検出されることがある。 これは、死んだ S型菌に含まれる何らかの物質が、生きたR型菌に移り、 R型菌をS型菌に変化させるため であり、このような外部からの物質によって形質が変化する現象を、 形質転換という。 この 形質転換を引き起こす物質がS型菌のタンパク質かDNAのいずれかであり、 それが遺伝子 の本体であると考えられ、 次の実験が行われた。 [実験] た。 1 死んだS型菌の抽出液にタンパク質分解酵素を加えて、 S型菌のタンパク質を分解さ せこの液に生きたR型菌を加えた。 2 死んだS型菌の抽出液にDNA分解酵素を加えて、 S型菌のDNAを分解させ、この 液に生きたR型菌を加えた。 結果は、(⑥)。このことから、 遺伝子の本体はDNAであると考えられるようになっ ア. 実験1でも実験2でも形質転換が起こった イ. 実験1では形質転換が起こり、実験2では形質転換が起こらなかった ウ 実験2では形質転換が起こり、 実験1では形質転換が起こらなかった エ. 実験1でも実験2でも形質転換が起こらなかった

問2を教えていただきたいです。よろしくお願いします

例1 割合をもとに推定する 学校の全校生徒900人から、無作為に100人を抽出して, このアンケートをおこなった。 質問1の 「図書室を だいたいどの程度利用していますか」 について, 4人の生徒が, 週に3回以上利用していると回答していた。 つまり,全校生徒に対する, 図書室を週に3回以上 問1 利用している人の割合は, 4 と考えられる。 100 よって, 全校生徒のうち, 図書室を週に3回以上 利用している人は, 4 08 02 900X =36 100 となり, およそ36人と推定される。 例1 のアンケートで, 図書室を利用しない人は, 100人のうち30人でした。 全校生徒900人のうち, 図書室を利用しない人は, およそ何人か推定しなさい。

資料を元に分かることを言う時、 どのように書けばいいでしょうか？ テストで出た時に、

ちゅうしゅつ 抽出して調査したもの。 100 ねんれい % *年齢別の数値は全国から [2021年10月総選挙 ] 80 71.4 63.0 62.0 60 全体 55.9 55.6 4043.2 |47.1 [36.5] 201 0 さい 10歳 20歳 30歳 40歳 代 代 代 ③3 年齢別投票率 (総務省資料) 代 50歳 60歳 70歳代 代 代 以上 50 万人 (2.09) (2.09) (2.08) [2021年10月31日] 40 *( )は鳥取1区を 1としたときの格差。 30 20 20 (1.03) (1.02) (1.00) 10 0 東京 東京 東京 長崎 鳥取 13区 10区 鳥取 区 3区 2区 1区 4 一票の格差 (総務省資料) 衆議院議員選挙・小選挙

中学数学 この式の立て方がわかりません😭わかる方教えてください🙇‍♀️

袋の中に、 同じ大きさの白い卓球の球だけがたくさん入っている。 この白い球の個数を推定 するために、色だけが違うオレンジ色の球30個をその袋に入れてよくかき混ぜ、そこから 無作為に 10 個の球を抽出したところ, オレンジ色の球が3個含まれていた。 はじめに袋の中に入っていた白い球は,およそ えお 個と推定できる。

解説にBさんの当選者数は2人って書いているのに、⑥さん、⑦さん、⑧さんが答えに書かれているのはなぜですか？

難 (3)下の表 1.2は、衆議院議員の総選挙の結 問 果を示したものである。 この結果をもとに, めいほ 4244 選挙が行われた年 年代別投票率は、全国の投票区から選挙ごとに144~188投票区を抽出 し調査したもの。 表3の候補者名簿から, B党の当選者をすべ 昭和42年の60歳代投票率は60~70歳の値, 70歳代以上の投票率は71歳 以上の値。 て選びなさい。 [大阪教育大附高 (池田)〕 ※10歳代の投票率は,全数調査による数値。 (総務省) [ ] 表1 小選挙区 1区 2区 3区 表3 各政党の候補者名簿 順位 A 800 候補者 ①さん ⑥さん ②さん ⑩さん ⑦さん 1さん 得票数 600 1位 700 300 500 400 2位 B ①さん ⑥さん ⑩さん 14さん ②さん ⑦さん 11さん 15さん C D 3位 ③さん ⑧さん12さん 16さん A 表2 比例代表制(定数5議席) B 4位 ④さん ⑨さん 1 さん C D党 得票数 1500 1100 300 400 5位 ⑤さん 日本の政党について述べた文として正しいものを、次のア~エから1つ選びなさい。

中３公民 ⑴獲得した議席数 ⑵年代 が、わかりません 求め方と答えを教えてください

政党 X Y Z 2知識・技能 資料を読み取って答えよう! 資料1 各政党の得票数 資料2 年齢別投票者数と投票率 100 (万全体の投票率:55.9% 投票者数 (%) 8 投票率、 28 180 得票数 12,000票 24,000票 8,400票 投票者数 57.3 (1) X 6 44.850.8 160 65.7 55.7 4 140 投票率 35.4 34.0 得票数÷112,000 24,000 8,400 得票数÷2 6,000 12,000 4,200 2 20 10 0 18歳20歳30歳40歳50歳60歳 70歳代 19歳代代代代代以上 ※全国46,016投票区の中から188投票区を抽出 したもの (2) (2022年参議院議員選挙 ) ( 総務省資料 ) 2 議席 Y党 議席 得票数÷3 4,000 8,000 2,800 (1) 資料1の選挙区で定数5の場合、 X党、 Y党が獲得した議席 数をそれぞれ答えなさい。 (2)次の説明にあてはまる年代を、 資料2から2つ選びなさい。 この年代の投票率は、 全体の投票率を下回っており、抽出さ れた 188 投票区の投票者数が2万人以上5万人未満である。 解き方 (1) ドント式では、各政 党の得票数を自然数で割っていき、 商の大きい順に定数まで議席を獲 得するよ。

遺伝子研究の活用という理科のレポートなんですけど、インスリンをテーマにして書きたいんです。どう書けばいいのか分からないので例で書いて欲しいです。お願いします🙇

レポート: 遺伝子研究の活用 分野 医療 農業 環境 捜査 食品 考古学 その他 ( インスリンは、血糖コントロールの改善があるので、 糖尿病患者の治療薬と して用いられている。以前はブタなどから抽出してきたが、遺伝子組 テーマ インスリン 活 用 の 例 分 な り の 活 用 評価のポイント ①利点や仕組みに触れて活用例が示されている。 こら、便利 つところ ②活用例の問題点を指摘し、 自分の考えが示されている。 ③現状を適切に把握し、 調べた活用の自分なりの活用方法が示されている。 ④利点、問題点、自分の考え、自分なりの活用方法それぞれ根拠が示されている。 データ ※各1点で10点満点。

この問題の3番を教えてください。答えみたら三角形PEFの底辺EFに対する高さは12×5分の2=5分の24となっていたのですが、5分の2をかける理由がわかりません。 よろしくお願いします🙇。 ※マーカーで書いているのは読み取ったときに消えてしまったものなので、つながっているも... 続きを読む

< オリジナルテストを見る 図形 4 右の図のように、 一辺の長さが12cmの正方形ABCD がある。 E. Fは遊AB 上の点でAE = EF=FB であり, G, Hは辺DC 上の点でDG= 1/2 GH=HCである。また,P, QはそれぞれEH A D G E F と FG, EH と BGとの交点である。 -B (1) EH の長さを求めよ。 (2) PQ の長さを求めよ。 応用 (3) 四角形 PFBQの面積を求めよ。 応用 1/1 問題を抽出する 切り抜き 回転 消しゴム 削除 保存 エクスポート

この問題の解き方が分かりません。 詳しく教えて下さると嬉しいです🙇🏻‍♂️💦

2 (3) 右の表ⅡIは、 B農園で抽出した50個のイチゴの重さを 調べて、 度数分布表にまとめたものである。 この度数分布表で、 階級値を利用して平均値を求めると、 ちょうど30gであった。 このとき、表IIのb,cにあてはまる数をそれぞれ求めなさい。 表Ⅱ 重さ(g) 個数(個) .2 24以上~ 26未満 26 ~ 28 99 6 28 30 32 34 2222 ~ 30 b 32 C 34 6 36 4 50

どういうふうにまとめたら良いのかがわかりません､､､ 大体で良いのでこの部分は入れないといけないという部分をまとめてくださったりしますか、？ 面倒くさいことですみません､､､

えることによって、コンピューターが「俳句の文法」を学習することが できる、ということです。この場合の「学習」とは、俳句を作れという 命令を与えられたとき、俳句の文法にのっとった語句の並びを作ること ができる、という意味です。 精度を上げるなら、相当によい句を生み出 すことができそうです。 では、その「よさ」の判断についても、コンピュ ーターは学習できるでしょうか。 文法の学習の場合と同様のプロセスを考えてみます。 学ばせる作例を、 よいものと不出来なものに分けて与えるなら、 コンピューターが旬の価 値の判定法を学習することを、少なくとも期待できます。 あらかじめ作 例をよいものと悪いものに分けることは人間の仕事ですが、咎めだてす るには及びません。 わたしたちも、学校で俳句を学んだとき、同じよう にしています。問題は、これらの作例からコンピューターが何を抽出で きるか、ということです。 コンピューターの学習とは、与えられた作例 の共通要素を統計的に抽出することです。俳句の文法のようにかたちや 組み合わせに関するものは、学習が可能です。 しかし、「よさ」 や 「拙さ は、既に個々の作例においてその要素を特定することが困難です。 当 然、それを統計的に処理することはさらに難しく、不可能ではないかと 思われます。 人間がプログラムすることを考えても、文法はプログラム できますが、「よさ」をプログラムすることは絶望的です。 それでも、AIが人間の知力を超えたという例を、わたしたちは確か に知っています。 囲碁や将棋で、そのためにプログラムされた最先端の AI(ロボットと言う方が分かりやすいかもしれません)が、一流の棋 士と対局し、この難敵を破ったという報道を、どなたも覚えておいでの ことでしょう。 その際、AIの指し手がプロの棋士たちの知らないもの だった、ということに驚かされました。この場合、人間がコンピュータ ーに教えられる、ということになります(その手を使う棋士が現れるか とが