資格 大学生・専門学校生・社会人 10ヶ月前

どなたか教えて頂けると助かります。

解答 2-2=6です。 繰り返しますが、 ネット ・ヤス ドレスを除外するのを忘れないでください。 各サブネットでは最大6台のホ を登録することができます。 例題3 192.168.30.170/28のIPアドレスが設定されているホストがあります。 次の問いに答えてください。 1) このホストが所属しているネットワークのネットワークアドレスとプ ロードキャストアドレスを答えてください。 2) このネットワークに 192.168.30.176 というIPアドレスを設定するこ とはできるでしょうか。 1) 192.168.30.170/28の第4 オクテットを2進数に変換すると、10101010 になります。 プレフィックスは28ビットなので、サブネット部は1010で、 ホスト部は1010です。 ネットワークアドレスはホスト部のビットをすべて0にすればよいので、 ネットワークアドレスの第4オクテットは10100000になります。これを10 進数に戻すと160。したがってネットワークアドレスは192.168.30.160/28 になります。 ブロードキャストアドレスはホスト部のビットをすべて1にすればよいの で、ネットワークアドレスの第4オクテットは10101111になります。これを 10進数に戻すと175。 したがってブロードキャストアドレスは192.168.30. 175/28になります。 2) 1)より、このサブネットのIPアドレスの範囲は192.168.30.160から192. 168.30.175だとわかります。 したがって、 192.168.30.176/28 というIPア ドレスを設定することはできません。 260 さて、サブネッティングの計算方法は身につきましたか? 次からは本番の試験を想定した問題を解いていきますよ!

資格 大学生・専門学校生・社会人 10ヶ月前

どなたか教えて頂けると助かります。

250 を引き算しています。 皆さんは、もうこの計算の意味を理解しましたね? では そして多くの独学者が、訳もわからず指数計算を丸暗記し、理由もわからず 例題を解いてみましょう。 例題1 192.168.3.0/24のネットワークには最大で何台のホストを所属させるこ とができますか。 解答 192.168.3.0/24のホスト部は8ビットなので、ホスト部だけで表現できる数 字の数は2°で256個です。 この256個のうち、 ネットワークアドレスとブロード キャストアドレスは、ホストのIPアドレスとしては利用できないので、 256-2 =254。 答えは254台です。 解答 1) 2 今 部の ス 2

物理 大学生・専門学校生・社会人 3年以上前

15番の解き方が分からないです💦

号 下の文は、 15 答えなさい。 たらきと小 みについて実験したときの会話である。 次の問い に近距離が100mの虫眼鏡を使っており は, ラを作り,どのような像がうつるのか観察をして つきます。では、カメラの作り方を説明しまし <簡易カメラの製作> 外箱 工作用紙で長さ30cmの外箱を作ります。 外箱の正 面に丸い穴を開け、その外しま す。反対側の面は開いています。 図1 虫眼鏡 30cm 外箱 図3 物体A 物体Aを近づける 側面 丸い穴 ⑩ Donggingungan 内箱 外箱に差し込めるよ うに、少し小さい内 箱を作ります。 長さ は30cmです。 内箱 の正面にトレーシン グペーパーを貼り スクリーンとします。反対側の側面は開いていま す。側面に目盛りを貼り, スクリーン側を0cmと します。(図1⑥図2) 内箱 目盛り スクリーン ⑥ 外箱は固定 130cm 図2 「スクリーンスクリーン側を -0cm とする NOUDA martphonebige 内箱 スクリーン 内箱 先生外箱 内箱をスクリーン側から差し込みます。 内箱の開いている方からスクリーンをのぞくと､ 外箱の虫眼鏡から入った光により, スクリーンに うつる像を観察することができます。 そして 内 箱を差し込んだ長さを目盛りで読み取ると, 虫眼 鏡とスクリーンの距離を求めることができます。 (図3)。 <実験〉 先生外箱を固定し, 物体Aを虫眼鏡に25cm, 20cm, 15cm, 10cm,5cmと近づけます。 そのたびに スクリーンにはっきりとした像がうつるように, 内箱の差し込む長さを調整します。 はっきりとし た像がうつるところで, スクリーンにできる像の 大きさ,像の向き,内箱を差し込んだ長さを調べ ます。 生徒 物体Aを25cmから虫眼鏡に近づけていき、像が きれいにうつるように内箱を調整すると、内箱の 目盛りの値は ( ① ), 像の大きさは ( ② )なっ ていきます。 スクリーンにうつる像を (③)と 呼ぶのですね。 さらに物体Aを虫眼鏡に近づける 先生 スクリーンに像がうつらなくなりました。 を抜いて、性質の距離が貸して下さい。 虫眼興 を通して像が見えるのが分かります。 問1. (①),(②)に当てはまる語句をア~カから1 つ選び記号で答えなさい。 2 2 ア 変わらず 大きく 大きく イ 変わらず エ 大きくなり 小さく 小さく 大きくなり 大きく オ 小さくなり カ小さくなり 小さく 2. (③)に当てはまる語句を漢字で答えなさい。 問3. スクリーンにうつる像が、物体Aと同じ大きさにな るようにしたい。 次の問いに答えなさい。 (1) 物体Aと虫眼鏡との間の距離を何cmにしたらよい か, 整数で答えなさい｡ (2) 内箱の差し込んだ目盛りの値は何cmになるか,整 数で答えなさい。 (3) スクリーン後方から観察できる像はどれになるか。 ア~エから1つ選び記号で答えなさい。 ア イ ウ エ 物体B 問4. 同じ虫眼鏡を使い, 下図のように物体Bを虫眼鏡か ら5cmの位置に置いたとき, 虫眼鏡をのぞくと実物よ り大きな像が見えた。下図は物体Bと虫眼鏡の模式図で ある。 物体Bの先端からでる光のうち, 凸レンズの軸 (光 軸)に平行な光の道すじとレンズの中心を通る光の道す じについて下の図に作図しなさい。 また,虫眼鏡を通し て見える像についても作図しなさい。 ただし, 像を求め るために描いた線は残しておくこと。(※1目盛り2.5cm とする。) 虫眼鏡 凸レンズ) 凸レンズの軸 (光軸) なさい｡ (1) 凸レン】 cmか, 答 する｡ (2) 半透明 を何とい 実験 2 図 1 電球 物体 凸レンズ 焦点 図3のよ の人形を に凸レン <沖縄県 > 16 凸レンズを用いた簡易型カメラをつくろうと考え, 凸レンズによってできる像について調べるために 次の実験1, 実験2を行った。 あとの各問いに答えなさい。 実験 1 凸レンズの中心 明のスク 2つ (外箱 用いて, のスクリ ぞきなが けた状態 マの人形 問3. 実験 図5の はみ出 ンには かった 半透明の 19 焦点 スクリーン 一点A クリー 切なも なさい は問わ ア イ. ウタ の I. を オ. カ4に半態半とあと 図1のような実験装置を 組み立て, 凸レンズと矢印 が直交した形の穴があいて いる物体を固定し, 半透明 のスクリーンの位置を光学 台の上で動かすことができ 光学台 るようにしておく。 半透明 のスクリーンの位置を動かして, 半透明のスクリーンに はっきりした像を映し、 その像を半透明のスクリーンの 後方から観察した。 図2 問1. 実験1において, 物体の上向きの矢印 点 の先端を点Aとす る。 右の図2は,点 Aから出た光の道す じを模式的に表した ものである。 点Aから出た ① ② の光が、凸レンズを通 過した後の光の道すじをそれぞれ図にかき入れなさい。 問2. 半透明のスクリーンの位置を動かして、 半透明のス クリーンにはっきりした像を映した。 次の (1), (2) に答え -59 問 4. び

数学 大学生・専門学校生・社会人 4年弱前

統計学の知識ある方、以下にある式の導出方法分かりやすく教えていただきたいです。 分かるところだけでも教えてくれると嬉しいです😭 ちなみにこのサイトは、 統計学入門 http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0001.html こ... 続きを読む

19:56 1 allệ (注3) 相関分析と同様に回帰分析の場合も信頼区間を求めることができま す。まずyの推測値の信頼区間は次のようになります。 この信頼区間は母集 団のy推測値の100(1-α) % が含まれる範囲を表し、信頼限界と呼ぶことが多 いようです。 y=a+b=(my-bmx)+bx = my+b(z-mz)→(j-my)=b(x-mz) VR VR V(j-my) = V(j)+V(my)-2C(j,my) = V(g) + -2 = V(y) - VR =V n n n =V(b(z-mx))=(x-m²) 2V(b)=(x-m²) 2VR S エエ (x - ₂)² 2V (6) - Vx{1+ (².²} =VR n S x=X0の時のy推測値の100(1-α)% 信頼限界: U Dol=a+bro ±t(n-2,a) VR -2,0)√| V₁ { 1/2 + ( 2 = m₂) ² } n S エ mx:xの標本平均 Sxx:xの平方和 VR : 残差分散 VR C(jj,my) = y推定値とmyの共分散 t(n-2, α): 自由度(n-2)のt n 分布における100α%点 この100(1-α)% 信頼限界において、x=mxの時の値を計算すると次のように なります。 VR ŷOL =a+bm±t(n-2,0) VR・ -2,0) √/ VR { 1 1 1 + (m₂ - m₂)² S エエ 2²}. =my±t(n-2,a)V n n これは値と残差分散が少し異なるだけで、 平均値の信頼限界(信頼区間) とほ ぼ同じ式であることがわかると思います。 つまり回帰直線は平均値を2次元 に拡張したものに相当し、 y推測値の信頼限界は平均値の信頼限界を2次元に 拡張したものに相当することになります。 次にyの信頼限界を求めてみましょう。 もしaとbに誤差がない、つまりy推 測値に誤差がないとすると次のようになります。 これが許容限界になりま す。 V(g) = V(g+c)=V(e) =VR x=x0の時のyの100(1-α) % 許容限界: gol =a+bro ±t(n-2,a)VVR you x=mxの時: gol = my±t(n-2,a) VVR しかし実際にはaとbには誤差があるので次のようになります。 これが棄却 限界です。 回帰分析の場合は棄却限界のことを予測限界 (prediction limit)と 呼びます。 (x-²)) S エ n n SII V(g+c)=V(g)+V(c) +2C(j,c)=VR /R { 1 + (*² =− m ₂) ² } + V₁ + 0 = VR { 1 + 1 2 + ( x − m ₂ )² ]} x=X0の時のyの100(1-α) % 予測限界: 1 (x-m₂)² yoz=a+bro ±t(n-2.0)/VR =t(n-2,α) √ -2,0) √/V₁ { 1 + 1 + n S エ U x=mxの時: yol = my ±t(n-2,a) 2, a) √/ VR (1+1) VR (1+ 安全ではありません - snap-tck.com