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英語 高校生

以前画像3枚目の様に修飾限定予告のthatというものを習ったので今回もその形なのかと思い、それらのと入れずに訳してしまったのですがこのthoseの識別は文脈判断ということでしょうか? 教えて頂きたいです。よろしくお願いいたします。

実理 K The starting point for today's *meritocracy, of course, is the idea that intelligence exists and can be measured, like weight or strength or fluency in French. The most obvious difference between intelligence and these other traits is that all the others are presumably changeable. If someone weighs too much, he can go on a その人 →Heyで受けるのが一般的 5 diet; if he's weak, he can lift weights; if he wants to learn French, he can take a course. But in principle he can't change his intelligence. There is another important difference 原則として MV between intelligence and other traits. Height and weight and speed and strength and サフィス体例 関係性が強い文がくる even conversational fluency are real things; there's no doubt about what's being 間違いなん measured. Intelligence is a much murkier concept. Some people are generally (2) m2 Vogue 10 smarter than others, and some are obviously talented in specific ways; they're chess 天才 S masters, math *prodigies. But can the factors that make one person seem quicker than another be measured precisely, like height and weight? Can we confidently say that one person is 10 percent smarter than another, in the same way we can say he's 10 へんて、いつだっ S percent faster in the hundred-yard dash? And can we be confident that two thirds of 櫂へん 言いかえ 15 all people have IQs within one standard deviation of the norm that is, between 90 ように and 110 - - as we can be sure that two thirds of all people have heights within one standard deviation of the norm for height? Yes, they can, and yes, we can. besure least, are the answers that the IQ part of the meritocracy rests on. Those, at (3)-

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数学 高校生

数Bの統計的な推測の仮説検定です。四角の部分がなぜ、正規分布表から、この数が出てくるのか分からないので解説お願いしたいです!

94 第2章 統計的な推測 10 5 9 仮説検定 数学Ⅰで学習した仮説検定について, 正規分布を利用する方法を学ぼう。 A 仮説検定 ある1枚のコインを100回投げたところ, 表が61 回出た。 この結果 から 「このコインは表と裏の出やすさに偏りがある」 と判断してよい ろうか。 すると, 表が出る確率と裏が出る確率は等しくないから,次の [1] がい コインの表が出る確率をとする。 表と裏の出やすさに偏りがあると える。 ここで,[1] の主張に反する次の仮定を立てよう。 [1] p=0.5 [2] p=0.5 「表と裏が出る確率は等しい」と仮定 出本 001 [2]の仮定のもとでは, 1枚のコインを100回投げて表が出る回数x は,二項分布 B(100,0.5) に従う確率変数になる。 2 期間に含ま たのだから。 覚えるとの主張 ると判断してよさ 2 一般に、母集団に関して 果によって、この仮説 検定という。また、 するという。 前ペー が棄却されたこ 仮説検定では、前ペー こると仮説を棄却 基準となる確率αを たは 0.01 (1%)と定め 有意水準αに対して B 15 Xの期待値mと標準偏差のは ような確率変数の値 m=100×0.5=50, o=√100×0.5×0.5 = 5 78 ページ参照 範囲を有意水準α であるから, Z= X-50 5 は近似的に標準正規分布 N(0, 1) に従う。 ページの例では、 ① 正規分布表から y P (-1.96 ≦ Z≦1.96) = 0.95 である。 確率変 ければ、「仮説を乗 0.95 120 である。このことは, [2] の仮定のもとで 0.025 きない場合、その 0.025 Z-1.96 または 1.96 ≦ Z ① という事象は,確率0.05 でしか起こらない 22 1.96-01.96- ことを示している。

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