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大学共通テスト国語でこの問題がわかりません

次は問4の下書き欄。解答は必ず解答用紙に書くこと。) S 1 234 5 6 7 Cさん 胃刻をしない 昼休憩、トイレ休憩以外の休憩をしない 休憩から戻る時刻に遅れない 以前決めた 「もってきてはいけないもの」のルールを守る 以前決めた「女性との関わり」のルールを守る 嘘をつかない 約束を守る 破った回数 Bさん います。 たがって人間が前もって、 けることができると思います。 故が起きることが想定される場合には、どんなすぐれた人工知能も判断を下すことができないでしょう。し 左にカーブを切ると歩行者を傷つけ、右にカーブを切ると対向車と衝突が起き、ブレーキを掛けると追突事 人工知能には期待したいけど、限界もあると思います。たとえば飛び出してきた子どもを避けるために、 必要があると思 ことに期待したいと思います。 因のなかで発見の遅れが大きな割合を占めていることを考えると、人工知能が 高齢運転者関与事故の構成率は上がっていますね。 高齢運転者による交通事故発生状況において、人的要 適切な具体的内容をそれぞれ考えて、各三十字以内で書け(句読点を含む)。 の一つではないかという気がします。都内の交通量に変化がないことを前提とした場合、 少なくとも都内で事故の総件数が減少し続けているのは、自動車の自動運転化が進んでいることも要因 問4 文章と図表とグラフを見て、三人の生徒が次のような話し合いを行った。空欄 の推移を知ることのできる二つの資料があればそのことを裏付 A に当てはまる 1 Aさん 紹介 ット・オンデマン 間を楽しく。 己とスタイルと S <新装版)」 「生 対応 生きる小 台文庫) 大学 ほか僅か。

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大学共通テスト問題を教えてください

者紹介 東大入試問題研究会 心に札幌・仙台・大阪・ テネット・オンデマン FIBC を深く づか 小説 と自己とスタイルと [] 発講座 (新装版)』「生 「生きる漢字・語彙 (駿台文庫) 「大学芸 ター対応 生きる小 雲社)ほか僅か。 問1 文章の内容について述べている次の文中の二つの空欄に当てはまる語句を、文章中からそれぞれ六字以上十字以内 で抜き出して記せ。 の二つの原因が、 自動運転の実現を後押ししている。 次は問1の下書き欄。 解答は必ず解答用紙に書くこと。) P に当てはまる語または語の一部を答えよ。 a 問2 図表の内容について説明している次の文の空欄 自動運転は自動化の程度や技術水準によりa つの段階に分類されており、現在でもすでに としての実用化が行われている。また完全自動運転は、 の企業の参入もあって研究が積極化するだろう も山積している。 が、一方では安全性や社会倫理の観点からの 問3 【グラフI】は都内における10年間の交通事故のデータを示したものであるが、これについて述べた次の文ア~オ について、 【グラフⅠ】を適切に読み取れているものには○、読み取れていないものには×で答えよ。 交通事故の総件数は年々減少している。 高齢運転者が関与する事故の総件数は最近3年間では減少している。 ウ年齢が上がるにつれて交通事故を引き起こしやすくなるといえる。 工高齢運転者は年々交通事故を引き起こしやすくなってきている。 オ 交通事故の件数に占める高齢運転者の関与の割合は年々高まっている。 P b

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判断推理の問題です。 場合分けの後の②化学が5巻の時、Cが当てはまるものはアの図9だけであるから、とありますが、ないかとなぜ、ウが当てはまらないのか、分かりません。教えていただけると助かります。

Cがあてはまるのはウの図5だけであるから、この段階でA、B、Cは下のようになる。 上級直前答案練習 *A, B, C に渡された本の組合せは、1巻と生物の木の2冊、5巻と黄色いカバーの本の2冊、 物理と黒いカバーの本の2冊のいずれかであった。 *Bは白いカバーの化学の本を持っている。 人に2冊ずつ渡したところ次のようであった。 m *Cは青いカバーの3巻を持っている。 *2巻と数学の本は、同じ人が持っている。 *天文と赤いカバーの本は、 同じ人が持っている。 このとき、 確実にいえるのはどれか。 コームこ 出 山引同 1 1.2巻は、黒いカバーの天文の本である。 2.3巻は、青いカバーの数学の本である。 3.4巻は、緑のカバーの生物の本である。 SAS 念け 4.5巻は、赤いカバーの数学の本である。 5.6巻は、白いカバーの化学の本である。 人 同 回S1 k 同 A ト 小り り きるき生以対 【No.3) 正答:4 対応の間題ではあるが、位置の問題として扱うこともできる。 まずは図1のように、上から巻、内容、色として最初の条件である2冊すつの組合せを表して。 る(左から順にア、 イ、 ウとした)。 Xx になる。巻 作内容 ( 色 1 物 生 ケニ ( A ケ全 ア (イ ウe 人回 日国6回J ご 図1 す 次に2番目以降の情報も同様の方法で表す(左から順に B、 C、 エ、オとした)。ん 3 2 ケチ 数 天 化 1 0( ) 日 赤 白 青 日回 B C T ど 6 ける かる。に、 図2 る場合 とにここで、Bについて見てみると、 中段と下段のかたまりがあてはまるのは次の2つのいずれかで あることが分かるので、 場合分けを行い検討する。 (3° VE" RD" DE) このよ 1 5 D会ける (日 A)- をケ前 こ 図 3 P化学が1巻のと 「1 生 の化学が5巻のとき 第4章 判断推理 |5 化 化 年 である。 白 白 黄 に りもあてはまるのでいはなりか、 こ B 図4 B 図8 Cがあてはまるのばアの図9だけであるから、 この段階でA、 B、 Cは下のようになる。 化 3 5 3 物 生 白 化 物 白 黄 青 黒 B C 生 図5 図6 C のA、 B、Cとエ、オを検討するとエ、オはともにAのみにあてはまるので図7のようになる A B 図9 図 10 のA, B、Cとエェ、オを検討すると、エかオのいずれかが必ず余ってしまう (あてはまるところ がない)ので不適である。 5 2 数 天 化 生 物 地 黄 白 緑 青 黒 にがって、①の場合のみ条件を満たす。 確実にいえるのは (肢 4) である。 A B C 図

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統計学の偏相関係数について自分の解釈があっているかの確認をしたいのですが、 こればかりは自力ではできないので確認をお願いしたいです。 (画像は参考にした教科書の内容です。ファイルサイズの問題で必要な情報をすべては載せられませんが一応貼ります。) この教科書の内容は ある人... 続きを読む

Gのデータに対して、yおよびxを戦りの像数から下引する次のような る8,備相関係数 のデータに対して,yおよびえを吸りの象数から下刊する次のような S くうか考えられ,それらの影響も限形的であれば、上の1次式のモデルの愛 SyS」 (間題A1.6)。 親がふえるこになる。また,もしこれらの変のうち採力国)が2次関数的 に移響する可能性がある場合には、当のほかにx=という4満日の変数 を予デルに加えておけば、 2次開数的な影響も上のような線格デルにより 分析ることができる。 コーつの重国帰をデルを考える。 -ッ pe ただし、 Sy S Sy S エ-dx p+る。 -のとき、最小2堀法によって求めた重回帰式は次のょうになる。 S, S1 S12 S,p いま去6のように1つの目的変数とp個の説明変数光認を に n個のデータ(数値)が与えられたとしよう. S1y S Sg Sp S= たたし。 表6 重回帰分析の場合のアータ 22 1 帰分析法 S S 日的変哉 明 数 S Sp Sp"Sp S. S 81式のいかをyおよびからあ,為,Xoの回帰が消去されたときの 偏相関係数(partial correlation coefficient)という。 テータ号 そしてS,は行列式Sの1行」列の余因了(行」列の要素を取り除いて作。 Sは式のSの2行2列2)余国子からさらに1行1列の余因子をと 1 『1 『1 T」 ったもの。 S はSの2行2列の余囚子からさらに1行+1引の余因子をと 2 エ以 た行列式に(一1}* をかけたもの)。 | 式からわかるように00式で小される偏相関係数は(a,る,…,ズ)の影響 を除いたyととの相関係数と考えることができる。同様にしてyとxj- っかもめ。 1,2,p)の間の偏相関係数を定識することができる。 また。式に小す行列式Sとその余因子を用いると、ル は次のよう! S , S. も同様に考える。 エ J= (-arュー+) , =(ddエ み) も書ける。(町E A1.7)。 Sie VS」Sa 51と同様にズ,海。, y からyの値を子測するとき、,た。, とりの 関係を示す一つの数式モデルを設定しなければならない、この数式モデル(予 第1式)を11のように与える,必は- , -…, e だけでは説明しきれない部 分の予測誤差を表す。 『122.p=ー こおくとき、変数とpの単相相関係数は次のように書ける。 S Sa, Saは行列式Sの1行1列, 2行2列,1行2列の余因子 去8に示すデータで、yおよびから,石のの国帰が消去されした 5aト ただし、 『121 -ー -4十aエ,サ角約」十, +山i-6 この式を、線形重回帰モデル(linear multiple regression model} と呼ぶ中 * Sas Ss 例7。 ただ。 ときの偏相関係数()を求めよ。 [解] 例6の解答の中に示す行列式Sと式より 回滑の場合(x,平面上のヵ個の点の集まりドに直線をあてはめたが、重回帰 1、 ( , Spー -1 場合には(, , y)の(ゆ+1)次元空間での の点の集まりに対してき次 S』 VS」S。 元超平面 S--(-は)(カー)。 『yト23- -6.941×10° V6171×10×2.011×10 0.623 をあてはめ、それによって説明変数の他x,あ から目的変数の値 を予測する。このときの誤差は式から去?のように表される。

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