160 ⑵なぜ（1,3）と（3,1）など同じもの数えてるんですか？ あと標本平均って母平均とおんなじになるんじゃないんですか？

20IOR 224- 4STEP数学B X1X2 N(0.5, 0.025)に従い, ZR-0.5 -は近似 よって、標本平均 X= 0.025 的に標準正規分布 N(0, 1) に従う。 したがって、求める確率は 6(R)=左 母比率=ER JP(0.48MR 0.52)=P(-0.8MZ≤0.8) =2p(0.8) =2-0.2881 361 =0.5762 ↑ 159 相対度数は、標本比率と同じ分布に従う 2のとる俺は 1, 1.5, 2, 2.5,3 また、各値に対応する (Xi, X2)の個数は 4, 4, 9, 4, 4 したがって、標本平均Xの確率分布は、次の 表のようになる。 5枚のカードの数字を 1, 1, 2, 3, ' で表す と、標本(X1,X2)の選び方は次のように全部で 5P2 = 20通りある。 X 1 1.5 2 2.5 3 計 から、Rは近似的に正規分布 P 44 9 4 4 252525 1 25 25 6' すなわち ( 13 ) 分散 R- 36 [非復元抽出の場合] よって, Z=- は近似的に標準正規分布 1/5 N(0, 1) に従う。 PR-1)=√ √ Z≤ =P(12) 6√n P(-1≦Z≤1)=2p(1)=2.0.3413=0.6826 (1)n=500のとき (2)2000 のとき P(−2≦Z≦2)=2p(2)=2.0.4772=0.9544 (3)=4500 のとき P(-3≤2≤3)=2p(3)=2-0.49865=0.9973 (1,1'), (1,2), (1,3), (1,3'), (1', 1), (1,2), (1', 3), (1′,3'), (2,1),(2,1'), (2,3), (2,3'), (3, 1), (3,1'), (3, 2), (3, 3), (3, 1), (3, 1), (3', 2), (3, 3) X1+X2 のとる値は 2 よって、 標本平均 X = 1, 1.5, 2, 2.5,3 また,各値に対応する (X1,X2) の個数は 2, 4, 8, 4, 2 したがって, 標本平均 X の確率分布は,次の 表のようになる。 O 158 第2章 統計的な推測 158 ある国の有権者の内閣支持率が50%であるとき 無作為に抽出した400人の 有権者の内閣支持率をRとする。 Rが48% 以上, 52% 以下である確率を求め よ。 10 推定 1 母平均に対 母平均 m とする。 159 1個のさいころを回投げるとき、1の目が出る相対度数をRとする。次の 各場合について 確率 PR-1/11) の値を求めよ。 *(1)n=500 *(2) n=2000 (3) n=4500 STEP B 160 1, 1, 2, 3, 3の数字を記入した5枚のカードが袋の中にある。これを母集団 とし,無作為に大きさ2の標本X1, X2 を抽出する。 (1) 母集団分布と母平均を求めよ。 (2)標本平均Xの確率分布を復元抽出。 非復元抽出の各場合について求め よ。 上で 2 母比率 大きさ 度95 * 163 0 1 X 1 1.5 2 2.5 3 計 1 2 4 21 P 1 160 (1) 母集団分布は, 大きさ1の無作為標本 の確率分布と一致する から、 カードの数字を 変量とすると, 右の表のようになる。 10 10 10 10 10 X 1 2 3 計 21 2 161 (1) 母集団の大きさは 5 P 1 5 5 5 また, 特性 A を満たす要素の数は 3-m よって、 特性 A の母比率は 5 5 母平均は1.24/3+2.12/3+3.1/2=1/8=2 10 -=- (2) 特性 A の標本比率を R R 0 とすると、抽出した標本が 1 計 (2) 復元抽出の場合] 2 3 偶数ならR=0. P 1 5 5 奇数なら R=1である。 よって、Rの確率分布は右 の表のようになる。 □ 161 1, 2, 3, 4, 5の数字を書いた5枚のカードが袋の中にある。これを母集団と し書かれた数字が奇数であるという特性をAとするとき、 次の問いに答えよ。 (1) 特性Aの母比率を求めよ。 (2) 特性Aの標本比 この母集団から、大きさ1の無作為標本を抽出するとき、 率の確率分布を求めよ。 (3) この母集団から、大きさ2の無作為標本を抽出するとき、 復元抽出、 非復 元抽出の各場合について、 特性Aの標本比率の確率分布を求めよ。 5枚のカードの数字を 1, 1, 2, 3, 3' で表すと, 標本 (X,, X2)の選び方は次のように全部で 5225通りある。 (1,1), (1,1', (1,2), (1,3), (1,3'), (1', 1), (1,1', (1,2) (1,3), (1',3'), (2, 1), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 1), (3, 1), (3', 2), (3, 3), (2, 3'), (3, 3'), (3, 3) (3)[復元抽出の場合] 大きさ2の標本 (X1, X2) の選び方は,次のよう に全部で525 (通り)ある。 (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), △ 162 1枚の硬貨をヵ回投げて、表の出る回数をXとするとき... 12/0.01 と なる確率が0.95 以上になるためには、nをどの きくすればよいか。 100未満を切り上げて答えよ。

この問題の解き方を教えてください。

IXIV 炭素、水素、酸素からなる有機化合物 9.2mgを元主燃焼 17.6 mg と水 10.8 mg を生じた。 この化合物に関する次の(1)(2)の問いに 答えよ。 (1)この有機化合物の組成式 CyHyOzを求めよ。 解答は、x、y、zに当てはまる整数と同 じ番号を、指定された解答番号 33 ~ 35 にマークせよ。 x= 33 y = 34 z= 35 (2)この有機化合物 11.5gの物質量を調べると0.25 molであった。 この有機化合物 には、何種類の構造異性体が存在するか。 その数と同じ番号を解答番号 36 に マークせよ。

赤線の部分はどういう状況か解説お願いします

318 本当のことを言う確率が80%の人が3人いる。1枚の硬貨を 投げたところ, 3人とも 「表が出た」と証言した。本当に表が出 た確率を求めよ。

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

流れるeの物質量は酸化数の変化〜と自然に書いていますが意味がわかりません😿 正極と不極の反応式を求めなくても分かるんですか？

(1) CO2 + H2 CO + H2O (正反応は吸熱反応) ① 圧力一定で温度を下げると,平衡は発熱反応の方向,すなわち,左へ移動す る。 よって、 一酸化炭素CO の物質量は減少する。 ②一般に,温度一定で圧力を上げると, 平衡は気体分子の総数(総物質量)が減 少する方向へ移動するが,式(1)の反応では反応の前後で気体分子の総数(総物質量) が変化しないので,平衡は移動しない。よって、COの物質量は変化しない。 ③温度・圧力一定で水素Hを加えると、平衡は H2 が減少する方向,すなわ ち,右へ移動する。よって, COの物質量は増加する。.0) W ④温度・圧力一定でアルゴン Arを加えると、容器の容積が大きくなるため, 式 (1)の反応に関わる物質の分圧は減少する。この場合、一般に,平衡は気体分子の総 数(総物質量)が増加する方向へ移動するが,式 (1) の反応では反応の前後で気体分子 の総数(総物質量)が変化しないので,平衡は移動しない。よって、 COの物質量は 変化しない。 以上より,平衡状態のCOの物質量を増やす操作は③である。 8 0.01 g81=lom 0.1XIomkg 81 問3 電池 反応物の総量が1kg 消費されるときに流れる電気量Qを比較するには, 0881-* 恋で 体か 流れる電子 e の物質量 (mol) で昇する。 反応物の質量(g) を比較すればよい。 流れるe-の物質量は、電池全体での反応における酸化数の変 -210-

データの問題です。 Y＝10(x－30) のYが何を表しているか理解ができません。 この式が何なのかはある程度わかります。 また、解答より なぜYの分散まで求める必要があるのかが分かりません。 よろしくお願いします🙇‍♀️

第5章 データの分析 解答・解説 p.36 3 標準 10分 ふ ある製品 Aについて、 使用者にアンケートを取ったところ、 「重くて使いにくい」という 意見が多かった。 そこで, 製品Aを軽量化した製品を開発することにした。 その試作品を 10 個作成して重さ(g)を量ったところ、次のようであった。 30.1 30.3 29.7 30.5 29.6 30.3 30.6 29.8 30.1 30.0 以下,小数の形で解答する場合は、指定された桁数の一つ下の桁を四捨五入し、解答せよ。 途中で割り切れた場合は、指定された桁まで数字を記入すること。 (1)10個の試作品の重さの平均値と分散を計算する。 製品の重さをそれぞれx; (i=1,2,... 10)とする。また,計算を簡単にするために、平均値に近いと思われる値として30gを 設定し, yi=10(x30) とする。 xiの平均値をyの平均値を用いて表すと ア x= y+エオ イウ であるから, x=カキ ク である。 1200 1400 人口 (万人) また, xi の分散 S2を sy2 を用いて表すと ケ Sx2= コサシ S₁2 であるから, s2 ス = セ である。 (1)

(2)の2行目の意味がわかりません

914 130 232 × 基本 例題 145 定積分と不等式の証明 (1) 00000 (1) OSSI のとき,不等式が成り立つことを示せ。 0≦x≦1 1+x4 <1 を示せ。 (1 dx (2)不等式 % 9157 CHART & SOLUTION [類 静岡大 ] ③ p. 230 基本事項 2 (2)これまで学んできた知識では Soxdv の計算ができない。そこで 1+x4 f(x)≧g(x) ならばff(x)dx≧g(x)dx (1)の結果に適用する。 基本 例題 n2とする CHART & 定積分と不 数列の和 14 (等号は、常にf(x)=g(x)のときに成り立つ) → 解答 (1) 0≦x≦1のとき 分子そろひかるか (1+x2)-(1+x4)=x2(1-x2)0 定積分の の下側の 証明でき よって 1+x21+x40 (2) (1) から, 0≦x≦1のとき ゆえに50のとき x2≧0, 1-x2≧0 解答 1 1 S. 1+x2 1+x4 自然数んに ・≦1 常には 1+x2 1+tan20 ゆえに cos' 1 ただし, 0<x<1のとき ① の等号は成り立たない。 dx 1+x2 Jo1+x4 よってSS fodx dx [=S14x において, x=tan0 とおくと dx 1+x2 11 xと0の対応は右のようにとれる。 1 ② ==[0]*=* ← -S小<St ゆえに 等号は成り立たない。 1 ・にはx=atane x²+a² k=1, 2, 2=cos20, dx=- do x 0 → 1 COS2 if 本間では, (1) が(2) の π 0 0 → 4 coseg do 0 = St* do = [0] *² = ヒントになっている (2) の みが出題された場合は ここで π 4 (800 x | f(x)≤x≤g(x) #n また Sdx = [x]=1 1+x4 (x)dx ゆえに Sjøtxiá よって これらを②に代入すると<1 =1 を満たす f(x) g(x) を見つける必要がある。 両辺に PRACTICE 145º 1 (1)定積分 √√1-x2 dxの値を求めよ。 (2) nを2以上の自然数とするとき,次の不等式が成り立つことを示せ。 dx≤ PRA 不等

赤線部の変形において、赤線部1行目の両辺の分母にある i を消すという発想になるのはなぜですか？🙏

36 変換 w= az+b (MI) cz+d (i-1)z w= i(z-2) で表される複素数wは実数である. 5.このとき,複素数z は,どのような図形をえがくか. A 90 複素数 wが実数という条件を 精講 I.w=u+vi(u, v: 実数) の形に表したとき, v=0 と考えることもできますが,このように考えると,もz=x+yi という形で表すことになり、文字の数が2個から4個に増えてしまい,負担が 重くなります. 一方,27のポイントによれば, II. w=w とも考えることができます. 解答 まず, z=2 このとき i(z-2) (i-1)zl_(-1-iz であり, 14 -i(z-2) wが実数のとき, w=w が成りたつ. よって、 (i-1)z (i+1)x i(z-2) i(z-2) より (i-1)z(x-2)=(i+1)z(z−2) 2zz+2(i-1)z-2(i+1)z=0 zz-(1-i)z-(1+iz = 0 {z-(1+i)}{z-(1-i)}=(1+i)(1-ź) {z-(1+i)}{z-(1+i)}=2 |z-(1+i)=2 |z-(1+i)|=√2 この変形がポイント |30|注 y 2 ここで,z≠2だから,点2は除かれる. 以上のことより,zは, 注 注 O

数Bの数学的帰納法についての問題です。 カッコ1のn=k+1のときの式変形の仕方とかっこ2でおこなっていることの仕組みがよくわかりません。 教えてくいただけると嬉しいです。

00-0 25とし 指定する。 2k+1_ ← Nが13の倍数 ⇔N=13m(m は整数) と表される。 es である すなわち よって、n= から、 上から TEA A すべての 2 = 2x2k+3) (k+1)(k+1)+1}{2(k+1)+1} よって, n=k+1のときにも ①は成り立つ。 [1], [2] から, すべての自然数nについて①は成り立つ。 31 (1) すべての自然数nについて, 次の事柄を証明すればよい。 「42n+1 +3 +2は13の倍数である」 ① [1] n=1のとき 42n+1+3n+2=43+33=64 +27=91=13.7 よって, ①は成り立つ。 [2] n=kのとき,①が成り立つと仮定すると,を整数として 42k+1+3k+2=13m と表される。 n=k+1のときを考えると 42(k+1) +1 +3(k+1)+2=16.42k+1+3.3k+2 =16.42k+1+3(13m-42k+1) =13(42k+1+3m) 42k +1 +3m は整数であるから, 42(k+1) +1 +3(k+1)+2は13の倍数とな り, n=k+1のときにも①は成り立つ。 [1], [2] から, すべての自然数nについて①は成り立つ。 (2) 42n+1+3+2 =4.42n+32.3"=4・16"+9.3. =4(13+3)"+9・3" =4(13"+C,13"-1.3+ C213″-2.32 + + Cm_13.3"-1+3") +9.3" n =4.13(13"-1+„C,13″-2.3+„ C213″-3.32 + +„C_13"-1) +4.3" + 9.3" n "--1-3-1 =4.13(13"-1+C,13″-2.3 + C213″-3.32 +... + Cm_3"-1)+13.3" よって, 42 +1 +3 +2 は13の倍数である。 42" =3" (mod 13)+ +-+- 参考 [合同式を利用 ] 163 (mod13) であるから よって 42m+1=4.3" (mod13) この両辺に3"+2=9.3" を加えると 41n+24.QnQ.2"=13.3"=0 (mod13) sty=p である」 =1 11=2 み+ とか 11= =k ( )内は整数 08 仮定 数て (式) よ

数Bの漸化式の問題で、なぜカッコ3と4は階差数列になるとわかるのですか？ 教えていただけると嬉しいです。

(3) a1= 5, an+1=a+n 初項 なんで 階差 これが差?? n≧2 のとき am=art2 =5+2=5+1/2(n-1).m (公式)/=/(1) =1/28-1/2"+5 =/1/(x-n+10)-① 11=1のとき、①での1=1/2(1-1+10)=5となり成立 an= 1/2(m_n+10) (4) a1=1, 初項 +1=an+3" 階差 (公式) Sn 9(1-1) r-1 n≧2 のとき am=ait EY =1+3'+3+3+…+3^1=等の 75 →→ xxx3 初1.公比3.数 X3 X3 1 (3-1) =÷(3-1)-①