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数学 高校生

データの問題です。 2枚目の(3)の問題が設問自体理解できていません。 (3)全ての解説をしてほしいです。 また、Kが何を表しているのかもわからないのでそれも知りたいです。 よろしくお願いします🙇🏻‍♀️

第5章 データの分析 xの 5 標準 10分 ) 解答・解説 以下の問題を解答するにあたってはaとbとの差はa-bの値とする。 太郎さんと花子さんは変量xの平均値や中央値について考えている。 (2) 太郎 先生が作った表計算ソフトのA列に値を入れると, D列にはC列に対応する正 しい値が表示されるよ。 太郎 「xの各値と中央値との差の和」も 花子: 変量xの値を1223に変えても,「xの各値と平均値との差の和」は ウ のまま変わらないよ。 このまま変わらないね。 変量xの 値をいろいろと変えてみよう。 花子: 最初は簡単なところで四つの値から考えてみよう。 太郎:変量xの値を 1 2 3 4としてみるね。 変量xの値を変えたとき. 「xの各値と平均値との差の和」 「xの各値と中央値との差 I |から変わるかどうかについて正しいものは 「和」 がそれぞれ[ ウ オ である。 1 (1 ケータの分析 ⑩「x の各値と平均値との差の和」も「xの各値と中央値との差の和」 も変わるこ とがある。 ① 「x の各値と平均値との差の和」は変わることがあるが, 「xの各値と中央値との 「差の和」は変わらない。 「xの各値と平均値との差の和」 は変わらないが,「xの各値と中央値との差の和」 は変わることがある。 ③「xの各値と平均値との差の和」も「xの各値と中央値との差の和」 も変わらない。 A B 1 変量 2 1 (1)このときのコンピュータの画面のようすが次の図である。 C D (xの平均値) = ア オ の解答群 ( xの中央値) = イ 23 345 Car (x の各値と平均値との差の和) = ウ 4 (x の各値と中央値との差の和) I 01 0 8 ア エ の解答群 (同じものを繰り返し選んでもよい。 ) a ⑩ 0.00 ① 0.50 ② 1.00 ③ 1.50 ④ 2.00 ⑤ 2.50 ⑥ 3.00 ⑦ 3.50 ⑧ 4.00 ⑨ 4.50 WOOT ⑧ (A-001)001 0002 0 001-4001 0

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化学 高校生

問い2、問い3 全くわからないです

* 12 イオン結晶の融点 ★☆ 「次の文章を読み、後の問い (問1~3)に答えよ。 【11分11点】 図1は、陽イオン(○) と陰イオン(○) からできたイオン結晶の単位格子 ( 結晶格子 の繰り返しの基本単位) を表している。 NaCl, CaO などはいずれもこの結晶構造を もつ。この単位格子の一辺の長さを1[nm], 陽イオンと陰イオンの半径をそれぞれ mre[nm] とすると,次の関係式が成り立つ。 1 = A 表1は,いろいろなイオンの半径 〔nm] を示したものである。 結晶中の最近接の陽イオンと陰イオンの間にはたらく引力の強さは,両イオンの価数 の積に比例し、イオン間距離(陽イオンと陰イオンの中心間の距離) の2乗に反比例す ある。この引力が強いと,同型の結晶の融点は高くなる傾向がある。 表1 イオン半径 [nm] Na+ 0.116 F 0.119 Ca2+ 0.114 CI¯ 0.167 Sr2+ 0.132 Br¯ 0.182 Ba²+ 0.149 02- 0.126 図1 問1 A に当てはまる式として最も適当なものを、次の①~⑤のうちから一つ 選べ。 ① n+m ② 1/2(+12) ③2 (n+1) ④ (n+1) ⑤ √2 (n+m2) 問2 CaO 結晶内で最近接の Ca2+ と O2 の間にはたらく引力は, NaCI 結晶内で最 近接の Na+ と CIの間にはたらく引力の何倍か。 有効数字2桁で次の形式で表す. a とき, と b に当てはまる数字を,後の①~⑩のうちから一つずつ選べ。 ただし、同じものを繰り返し選んでもよい。 a b倍 ① 1 2 (3) 3 (4) 4 (5) 5 (6) 6 ⑦ 7 8 9 9 (0 0 問3 下線部に関して, NaF, NaBr, BaO の各結晶を, 融点 [℃] の値の大きい順に 並べたものとして最も適当なものを,次の①~⑥のうちから一つ選べ。 ただし、い ずれの結晶も図1と同型の結晶構造をもつ。 0 NaF > NaBr > BaO NaF > BaO > NaBr NaBr > NaF > BaO 4 NaBr > BaO > NaF Bao > NaF > NaBr 6 Bao > NaBr > NaF

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生物 高校生

高校の生物の問題です。 (1)(2)(3)の解き方、考え方を教えてください。

あ ① (2) こ 7 次の文章を読んで各問に答えなさい。 【思】 真核生物の遺伝子発現調節では、RNAポリメラーゼが遺伝子の転写開始部位上流のプロモーターに結合し、 基本転写因子とよばれる複数のタンパク質とともに複合体(転写複合体)を形成する。 さらに、調節タンパク質 が転写調節領域 (転写調節配列)という図 1 に示すプロモーターとは別の領域に結合して、転写の量や時期な どを調節する。この調節タンパク質は転写調節タンパク質や転写調節因子、 転写因子ともよばれる。 ヒトでは、脂溶性ホルモン受容体が脂溶性ホルモンと結合すると、 図 1 のように調節タンパク質として転 写調節領域に結合し、 遺伝子発現を制御することがわかっている。 (a) ) a 1) 7 (2) (3 脂溶性 ホルモン受容体 基本転写因子 RNAポリメラーゼ 脂溶性ホルモン→ 遺伝子 ↑ 転写調節領域プロモーター 転写領域 図1 そこで、ある脂溶性のホルモンXと結合するホルモンX受容体が、遺伝子Yの発現を制御するしくみを調 べた。まず、遺伝子Yの発現にかかわると予想される転写調節領域のDNA配列と、プロモーターを GFP 遺 伝子に連結させたDNA断片①~⑥を調製した。図2にそれらDNA断片 ①~⑥を示す。さらに、それぞれの DNA 断片を挿入したヒトの細胞で発現可能なプラスミド①~⑥を作製し、実験操作 1~2を行った。 なお、 遺伝子とは緑色蛍光タンパク質をコードする遺伝子である。 遺伝子Yの発現にかかわると 予想される転写調節領域 プロモーター A B C D E GFP ① B C D E GFP (2) C D E GFP ③3 D E GFP E GFP ⑤ GFP ⑥ 図2 操作 プラスミド①を肝臓、腎臓、筋肉、皮膚のそれぞれの器官の細胞に導入し、ホルモンXを含んだ エタノール溶液または同量のホルモン X を含まないエタノールを添加して培養した。 なお、エタノールは実 験で使用するすべての細胞において遺伝子の発現に影響しないものとする。 つぎに、それぞれの細胞内におけるGFPの蛍光の強さを測定することで、プラスミド①上のGFP 遺伝子 の転写量を調べた。ただし、それぞれの細胞へのプラスミドの導入量は同一であり、 GFP 遺伝子の転写量と 発現量はホルモンXと調節タンパク質以外の影響を受けないものとする。 GFP 遺伝子の転写量は血管の細胞 にホルモンXのエタノール溶液を添加したときの値を100とした場合の相対値 (相対転写量)で示した。その 結果を表に示す。 表 1 血管 肝臓 腎臓 筋肉 皮膚 ホルモンX 100 80 40 10 20 エタノール 100 40 10. 100 20

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化学 高校生

(2)(3)の問題が分かりません。グラフの書き方&答えの求め方を教えてください。

12 ア 解答 4 フッ化カルシウムCaF)を主成分とする蛍石は、不純物の影響で、 天然には紫 や緑、青、ピンクなど様々な色の鉱物として産出することが知られている 2025年7月にアニメ化された 「瑠璃の宝石」 を見たAさんは、第3話で主人公の ルリが廃坑の坑道内で発見した蛍石の色と純度との関係を探究するため、 聖地 巡礼も兼ねて、舞台のモデルとなった岐阜県の笹洞蛍石鉱山を訪れ、 鉱物採集 ツアーで採掘した蛍石の純度を調べることにした。 下表は、笹洞蛍石鉱山の鉱物採集ツアーで採掘した蛍石の純度を推定するため に行った実験の結果であり、 蛍石40gを濃硫酸で溶かしてフッ化水素 HF を発生 させたときの、加えた濃硫酸の体積と発生したフッ化水素の体積との関係をまとめた ものである。 下の各問いに答えよ。 ただし、フッ化水素の体積は0℃、 1.0×105 Paに換算した値とし、蛍石 に含まれるフッ化カルシウム以外の成分は、濃硫酸と反応しないものとする。 加えた濃硫酸 (mL) 5.0 10 15 20 25 30 発生した HF (L) 14.0 8.1 12.1 16.1 17.9 17.9 mol (1) フッ化カルシウム CaF2 と濃硫酸H2SO4 からフッ化水素 HF が発生する反応 を化学反応式で表せ。 (2) 横軸を、加えた濃硫酸の体積 (mL)、 縦軸を、 発生したフッ化水素 HF の 体積 (L)として、 表の値をグラフで表せ。 3) 笹洞蛍石鉱山で採掘した蛍石40gと過不足なく反応する濃硫酸の体積は何mL か、グラフから求めよ。 (4) 加えた濃硫酸のモル濃度は何mol/L か、 (3) の数値から求めよ。 5 (4)を質量パーセント濃度に換算すると何%か、 求めよ。 ただし、濃硫酸 の密度を1.8g/cm²とする。 0.512 81400 740 (6) 笹洞蛍石鉱山で採掘した蛍石の純度は何%か、求めよ。 28 ¥80 THE 350 0.0175 14040 740 1000 ins (7) アニメの原作では、ルリが発見した蛍石の色が何色であるかが示されていない。 蛍石の色と純度との関係について考察を深めるとき、Aさんは次にどのような 手順で探究活動を進めればよいか、下の「考えるための技法」 を参考に、あなたの 考えを簡潔に説明せよ。 2 「考えるための技法」 07 順序付ける、比較する、 分類する、関連付ける、 多面的・多角的にみる、 理由付ける、 見通す、具体化する、 抽象化する、 構造化する 1.02 1.02 22,4 408 204 CaF2+H2504 - 24 F + Ca504 204 0.51 40g 22848

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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

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