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数学 大学生・専門学校生・社会人

課題の(1)と(2)解き方教えて下さい

抗体検査 例(抗体検査X) 感染症 X に対して、日本人が抗体を持っている割合は40% です。 Aさんは、精度が90% の抗体検査を受けました。 このとき A さんが、陽性となる確 率、陰性となる確率をそれぞれ求めてみましょう。 ここで、 検査の精度とは、抗体を持 っていた場合に正しく陽性と判定される確率、 および抗体を持っていなかった場合に正 しく陰性と判定される確率のことです。 全確率の公式を用いると、 次のように計算され ます。 0.36 P(Aさんを陽性と判定) = P(Aさんが抗体を持っている) P (正しく判定) + P(Aさんには抗体がない) P (判定が間違う) 4 9 = + 6 1 10 10 10 10 42 (42%) 100 Q.x0.9+0.6×0.1 =0.36+0.06=0142 P(Aさんを陰性と判定) = P(Aさんが抗体を持っている)P (判定が間違う) 一本あり(陽性) +P(Aさんには抗体がない)P (正しく判定) 4 1 6 9 58 P(抗体あり)P(P1体あり = 10 + 10 10 10 100 (58%) 0,4×0,9 P(陽性) 0142 0.6 0136 抗体ない 0.9 0.86 0.1 0.1 0.4 抗体あり ではレポート課題です。 陰性 0.58 ・陽性 0.42 0.9 D. I 100 課題(1)(抗体検査Y)感染症 Y に対して、日本人が抗体を持っている割合は 0.1% です。 B さんは、精度が90% の抗体検査を受けました。 このとき、 全確率の公式を用 いて、 B さんが陽性となる確率、 陰性となる確率をそれぞれ求めてください。 (2) さらに、 抗体検査 XとYについての計算結果から、二つの検査にはどのような違 いがありますか? 比較して分かることを述べてください。

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第二外国語 大学生・専門学校生・社会人

空欄の解答を教えて下さい。

Friend I 定冠詞を入れよう。 Das ist mein Freund. Mein Freund ist Sänger. 1) Das ist das Haus 2) Die Hunde gefallen 訪問する singer 家 Freundes. 3) Ich besuche diesen Sommer 4格とる Freund. Freund. ※ diesen Sommer: 今夏 II 冠詞類の必要な語尾変化を入れ、文を完成させよう。 兄弟 1) A: Haben Sie Geschwister? 単数の場合 中性 B: Nein, ich habe kein Geschwister. Und Sie? 兄弟 Sister サ A: Ich habe ein Bruder und ein Schwester. 写真中性名詞 Das ist ihr Foto. 3格をとる。 自転車 ~のものである 2) A: Gehört dieses Fahrrad dein B: Ja, das Fahrrad mein 修理する格 Vater? 壊れてる Vater_ist kaputt. Mein Vater repariert sein_ help 3) Peter schreibt jeden Tag sein aber er bekommt kein Fahrrad. 3格になる。 4格女性名詞 Freundin ein E-Mail, Ich helfe mein Vater. 書く 毎日 girl friend しかし彼は 得る 「答え Antwort. 性格 携帯電話 もしかするとなくなっている。 Thr Handy ist vielleicht weg. ※ jeden Tag: 毎日 中性格 be 次のカードを使って、 文を完成させよう。 冠詞や名詞の変化語尾を入れ させよう。 中性名詞 1) アンナは彼女の子供達に一冊の辞書をプレゼントします。 プレゼントす ein Wörterbuch schenken Anna ihr Kinder 2) 私達の父の故郷はブレーメンです。 unser Vater 女性名詞 d Heimat Bremen sein

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

下線部(1)の文構造が分かりません。特に2行目の文構造が分かりません。強調のdoであることは分かりますが、その後のthat以降が関係詞?かすらも分からないので、誰か教えて下さい!

次の英文は1991年に出版された本からのもので、 研究分野としての「人工知 能」 (Artificial Intelligence) について述べています。 下線部(1)~(3)を日本語に訳 しなさい。 What is Artificial Intelligence (AI)? Just about the only characterization of Al that would meet with universal acceptance is that it involves trying to make machines do tasks which are normally seen as requiring intelligence. There are countless refinements of this characterization: what sort of machines we want to consider; how we decide what tasks require intelligence and so on. One of the most important questions concerns the reasons why we want to make machines do such tasks. AI has always been split between people who want to make machines do tasks that require intelligence because they want more useful machines, and people who want to do it because they see it as a way of exploring how humans do such tasks. We will call the two approaches the engineering approach and the cognitive-science respectively. (2) (1) approach The techniques required for the two approaches are not always very different. For many of the tasks that engineering AI wants solutions to, the only systems we know about that can perform them are humans), so that, at least initially, the obvious way to design solutions is to try to mimic what we know about humans. For many of the tasks that cognitive-science Al wants solutions to, the evidence on how humans do them is too hard to interpret to enable us to construct computational models, so the only approach is to try to design solutions from scratch" and then see how well they fit what we know about humans. The main visible difference between the two approaches is in (3) their criteria for success; an engineer would be delighted to have create something that outperformed a person; a cognitive scientist would regard it as a failure. -1- M7 (492-61

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