数IAの問題です。25番の解き方が分からないので教えて頂きたいです😢 答えはウです。

(V) 次のような自然数からなる10個のデータがある。 4,2, 5, 128, 15, 10, 3, 11, x (1)このデータの平均値が8であるとき, xの値は23 る。 〔解答番号 23~25] 分散は 24 であ (2)xの値がわからないとき,このデータの中央値は25通りの値がありう る。 boshal 23 ア.8 イ 9 ウ.10 エ. 11 24 ア.16.4 イ. 16.8 ウ.17.2 I. 17.6 25 ア.4 イ.5 ウ.6 I. 7

化学 （2）についてです。 Aの減少量がv0t1Vになる理由がわからなくて自分なりに下に書いたようにかんがえて見たのですが、考え方はあっているでしょうか？間違えている場合はどのように考えれば良いか教えて欲しいです、

Ev L's)〕 10-4 10-3 10-2 反応速 とC 大改 304 反応速度 次式で示す物質Aと物質Bの間で進行する反応を考える。 ただし EX 反応は均一な溶液中で行い,反応中の温度は変わらず、反応の進行に伴う反応溶液の体 積変化はないものとする。 また, 反応速度はモル濃度の変化で定義する。 A+B → P ol (L) 反応速度を測定するために,一定の時間間隔で生成物Pの濃度を測定した。反応は AとBを混合すると同時に開始した。反応開始時(t=0)のAとBの初濃度はそれぞれ [A] および [B]。 であった。反応開始時にPは存在しておらず,反応開始後の時間t=h の濃度は[P]』であった。この反応溶液の体積はVである。 反応開始から遠くない時間内において,反応開始時からt=hまでの平均の反応速度 は,反応開始時の瞬間の速度である反応の初速度v と等しかった。 vo を [P]〟とヵを 用いて式で表せ。 反応開始時(t=0)におけるAの物質量は[A]Vで表される。反応時間における反 応溶液中のAの物質量を, vo, [A]o, t, V を用いて式で表せ。 3.9×10 九州大改

(2)です なぜ赤線を引いているような動作をしないといけないのかわかりません なんで液体を消したいんですか？

思考 272. ヘスの法則次の各式を用いて,下の各問いに答えよ。 H2+1202H2O(液) AH=-286kJ H2+/12/02 C (黒鉛) +O2 H2O (気) △H=-242kJ CO2 AH=-394kJ 3 CH2O (液) + -O2 CO2+2H2O (液) 2 △H=-726kJ (1) 水の蒸発に伴うエンタルピー変化は, 1.0g あたり何kJ か (2) メタノール CHO (液) の生成エンタルピーは何kJ/molか。

この3つの問題の解き方教えてください！！ 特に1.2個目がわかんないです😇

問題9 ある店で, 商品 A, Bの1日の売り上げ個数を40 □日間調査した。 右の図は,その調査結果のデータの箱ひげ 図である。 この箱ひげ図から読み取れることとして正しい ものを、次のア~カからすべて選び、記号で答えなさい。 08 68 01 A B 0 5 10 15 20 25 ( ア 商品 A が15個以上売れた日は、20日以上ある。 OS 04 08 08 01 10個以上売れた日は,商品Bの方が多い。( ウ商品 B が23個売れた日がある02 [C(C) 商品Aが5個売れた日がある。 商品Aの方が, 範囲も四分位範囲も商品Bより大きい。 山 (8) カ 商品 Bが16個以上売れた日は,商品Bが7個未満しか売れなかった日の3倍以上ある。

平均と分散の答えお願いします！

① 次のデータは、ある喫茶店の2つの試作メニュー X, Y, 7人のモニターが20点満点 で採点した結果である。 ただし, xは X の採点, yはYの採点である。 次のxyのデータの平均値, 分散を求めよ。 81.98 (点) 10 18 15 8 11 1917 y(点) 13 15 11 10 9 14 12/ 84 10 14 12 1473

(1)についてです！ I2が減少になるのはわかるのですが、なんでHIも減少になるのですか？H2も減少になったら、HIも減少になるんじゃないんですか？

例題1 反応速度 ある一定の温度で, 容積 1.0Lの容器に水素H2 とヨウ素12 をそれぞれ 0.120 mol 入れてヨウ化水素 HI を生成する反応を行ったところ, 2時間後 にH2 が 0.090 mol になっていた。 以下の問いに答えよ。 (1)2時間の間に,IとHI の物質量は,それぞれ何mol 増減したか。 (2)この2時間の反応時間における平均の反応速度を,I2 と HI について, それぞれの濃度変化を使って示し, その値を比較せよ。 解(1)H2 と I の反応は次の式で示される。 度 A [H2] H2 + 12 → 2HI [mol/L] および [HI] 2時間後の H2 の物質量の変化は, 0.10 △[I2] 0.08 0.120 mol-0.090 mol = 0.030 mol 0.06 の減少である。係数比より, の減少である。 係数比より,2時間後 0.04 [H2] および [I2] の I2 の物質量の変化も 0.030 mol の減 0.02 少であるため,生成したHI の物質量は, [△[HI] 0 '0 23 0.030 mol x 2 = 0.060 mol Tat 4 5 6 (h) 時間 答 I:0.030 mol 減少, HI:0.060 mol 増加

（2）の答えで塩基の違いを求めるときになんの数を割っているのですか？

発展例題 7 ウイルスの分子系統樹 発展問題 145 っている。このような塩基配列やアミノ酸配列の変化は一定の速度で進むことから、 ウイルスも生物と同様に, 共通の祖先から分かれた後にさまざまな突然変異が起こ その変化の速度は ( 1 安となる。 ウイルスの免疫からの回避もこの突然変異で説明される。 もともと、感染 と呼ばれ, 進化の過程で枝分かれした時期を探るための目 残ることがある。これが(2)説の考え方である。 一方で変異により生存に対して 者の個体内でウイルスに多様性が存在していて, そのなかで環境に適したものが生き 有利不利がみられないことも多く, このような変異は遺伝的( 3 )によって集団全 体に拡がったり消失したりすることがある。これが ( 4 )説の考え方である。 問1.文中の( 1 )~(4)に最も適切な語を入れよ 問2. アミノ酸や塩基の配列から分子系統樹を作成する方法がある。 図1はウイルス の遺伝子配列が異なる株A~Dの塩基配列の一部を示し, 図2はこれらの株の塩基 配列をもとに作成した系統樹である。 図1に示す以外の塩基配列は各株間で同一で あった。 株A:AAAGGUAUAUCCCUUCCCAGGUAACAAACCAACCAACU 株B:AAAAGUAUUUCCCAUCCCAAAUAACAAACCAACCAACU 株C:AAAAGUAUUUCCCUUCCCAAGUAACAAACCAACAAACU 株D: AAAAGUAUUUACCAUCCCAAGUAACAAACCAACAAACU 図1 株A~Dの遺伝子配列 (太字の箇所以外は、株間で同一) (1) 図2の系統樹の①~③に入る株名を, A, B, Dからそれぞれ1つ選べ。 (2) ウイルスの進化速度が一定であるとして, 株Cと株 Dの最も近い共通祖先が4か月前に分岐したとすると, 株Aと株Cの最も近い共通祖先が分岐したのは何か月 前か。なお,この系統樹の線の長さは塩基置換数の違 いを正確には反映していない。 21. 熊本大改題) 解答 - 株C ③ 図 2 □ 145 多 先 0 問1.1…分子時計 2… 自然選択 3･･･浮動 4･･･中立 問2 (1) ①･･･株A ②･･･株D ③･･･株B (2)10か月 解説 問2.(1)系統樹に示されている株Cを基準として,株A, B, Dは塩基がいくつ異なる かを図3から読み取る。 結果, 株Dは2個, 株Bは3個、株Aは4個異なっており。 この順に類縁関係が近いと判断できる。 (2) 株Cと株Dが共通の祖先から分岐した後, 塩基はそれぞれ2÷2=1個ずつ置換して いるので, 1個の置換にかかる期間は4か月。株AとB, C, Dの塩基の違いは, それぞれ, 5, 4, 6なので, 平均して (5+4+6)÷3=5個である。 したがって, 塩基が 5÷2=2.5個ずつ置換していることになるので, 2.5×4か月=10か月となる。

中学理科、物理の問題です (4)で答えがイではなくエになる理由を教えてください🙇🏻‍♀️

5 ゆうひさんは台車の運動について調べる実験を行った。 あとの(1)~(4)の問いに答えなさい。た だし,台車にはたらく摩擦や空気の抵抗は考えないものとし、テープは台車の運動に影響を与えな いものとする。また,台車にとりつけたテープが通る軌道は,台車が通った軌道に一致するものと する。 《実験≫ 台車の運動 【方法】 おうとつ 図1のように,凹凸の無い斜面をもつ台を水平 面上に固定し,1秒間に50回打点する記録タイ マーを斜面上に固定する。 記録タイマーに通した テープを台車にとりつけて,台車を斜面上に静止 させ,記録タイマーから台車までの間で, テープ がゆるんでいない状態にする。 テープ 図 1 記録タイマー 台車 凹凸の 無い斜面 水平面 記録タイマーのスイッチを入れ,台車から静かに手をはなし, 台車の運動をテープに記録す る。運動を記録したテープのうち、他の打点と重なっていない打点を一つ選んで打点aとし, 打点aから5打点ずつの間隔でテープを切る。 切ったテープを, 運動の順番に並べて,長さを はかってまとめる。 【結果】 手をはなしてから, 台車は斜面上でしだいに速さを増加させ る運動を行い,続いて水平面上では等速直線運動を行った。 運動の順番→ 20.0 17.5 打点aが記録されてから, 0.6秒後までの運動について, 切っ たテープの長さは図2のようになった。 ただし、図2では,打 点a以外の打点は省略してある。 テープ テ 15.0 12.5 の 10.0 7.5 [cm] 5.0 【考察】 0 図2 打点a 図2で,打点a が記録されてから0.3秒後までの記録では,と なり合うテープの長さの差が等しい。 このことから,打点aが 記録されてから0.3秒後までの間, 台車は斜面上で,一定の割合で速さを増加させる運動を行っ たと考えられる。 図2で, 打点a が記録されてから0.3秒後以降は、テープの長さが20.0cm で一定である。 こ のことから,打点aが記録されてから0.3秒後以降は,台車は等速直線運動を行ったと考えら れる。

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

来週に2学期中間テストがあります。月曜日に数学のテストがあるのですが、数Iの範囲が【第2章 集合と命題】命題と条件(1)(2)、命題と証明、数Aのテストが【第1章 場合の数と確率】事象と確率(1)(2)、確率の基本性質、独立な思考の確率、反復試行の確率、条件付きの確率(1)... 続きを読む