これらの文の構造把握を教えてください。 お願いします！！！ カッコについては2枚目にあります！

【1C】 全文を構造把握して下線部を訳せ。 [AS] Our idea of time being a collection of minutes, each of which must be filled で S V with some business or amusement, is quite unfamiliar to *the Greeks. For the man who lives in a pre-industrial world, time moves at a slow and easy pace; *he does not care about each minute, for he has not been made aware of the (B) existence of minutes. * the Greeks : ギリシャ人 (ここでは古代ギリシャ人のこと) he: ギリシャ人

（4）、0.2.4.6.8に分けられるのがなぜ分からないです。 その後の解説でなぜ、◾︎で考えるのかと、グラフを使った考え方のやり方も分からないです。よろしくお願いします。

第4問 (配点 20) 表裏が等確率で出る1枚のコインを投げる試行を次の手順で行う。 手順- ●はじめの持ち点は0点とする。 試行を行い, 表が出たときにはその時点での持ち点に1を加え, 裏が出 ち点が0以上のときには次の試行を行い, 持ち点が1になったときには たときにはその時点での持ち点から1を引くものとする。 その結果, 持 次の試行は行わない。 W

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

バネの復元力の符号がなぜこうなっているのかが分かりません。教えてください🙇

5. 摩擦のない床の上で、図3のように質点と質点2が、 ばね定数が左からkkkのばねに接 続され、また左右のばねの他端は壁に固定されている。 質点1および質点2をそれぞれの平衡位置 からわずかに変位させたところ、 それぞれの質点はx軸に沿って運動した。 1と2の質量はとも とし、平衡位置ではそれぞれのばねは自然な長さにあったものとする。 座標軸は右向きを正と する。このとき、以下の間に答えよ。 (1) 時間変数を 質点1および2のそれぞれの平衡位置 01, 02 からの変位をそれぞれx1x2とし て、それぞれの質点の運動方程式を書け。 質点にニートスノードスリ+ドリ 2:m k m k' m k 2000 xi 図3 02

下線部クの次のaccess〜の部分の訳で澄み切った空がなかなかない、という訳はどこからきているのか教えてください

thousand stars (カ) Milky Way galaxy, and the planets slowly making Today we live largely cut off from this spectacle, with smog and light pollution *obscuring our view of this *perpetual cosmic drama, the unfolding of which once seemed intimately connected to questions of both natural and social order. But if we want to see Mars as it appeared ancient humans, access to a clear night (ク) (キャ sky is only half of our problem. We also have to put ourselves in their minds. [ 1 ] We have seen the surface of the Sun, the landscapes of Mars, the atmospheres of Venus and even Jupiter. We've discovered moons around other planets, and have found icy ocean worlds among them. We've used modern physics (to *infer the existence of black holes, and have now even "seen" them (with powerful radio telescopes.) We know that stars are bright orbs powered by *thermonuclear fusion. We know that within the observable universe, many billions of them (a septillion, in fact, with twenty-four zeros) are packed into 170

N(p,n分のpq)とN（m,n分のσ二乗）って一緒なんですか？なんで違う式になってるかわからないです あとそもそも母比率と標本比率の関係がわかりません 教えてください

5 B 標本平均の分布と正規分布 ある工場で製造された製品について 不良品の割合を調べる場合のよ うに,母集団の各要素が,ある特性 A をもつかどうかを調査の対象と することがある。このとき,母集団全体の中で特性 A をもつ要素の割 合を,特性 A の 母比率という。これに対して,標本の中で特性 A を もつ要素の割合を,特性 A の標本比率という。 特性 A の母比率がpである十分大きな母集団から,大きさがnの標 本を無作為に抽出するとき 標本の中で特性 A をもつものの個数をT とすると,Tは二項分布B(n, p)に従う。 標本 則が成り立 標本平場 母平均 5 出する Nm 母集 分布 N 15 10 よって,g=1-p とすると, 86ページで学んだことから,nが大き いとき,Tは近似的に正規分布N(np, npg) に従う。 特性 A の標本比率を R とすると,R=- Tである。Rは標本平均 X 例題 10 n 9 と同様に確率変数で PAR E(R)=E(T)=1+np=p V(R)-112V(T)=1212.npa pq •npg= n ☆正規分布) したがって,標本比率 R は近似的に正規分布 Np, pq に従う。 n (6) 15 標本比率 R は,次のように考えると, 標本平均 X の特別な場合になる。 特性 A の母比率がである母集団において, 特性A をもつ要素を1, もたない要素を0 で表す変量 x を考えると,大きさんの標本の各要素 20 を表すxの値X1,X2, ......, Xn は, それぞれ1または 0 である。 特性 A の標本比率R は, これらのうち値が1であるものの割合であ るから h大きいとき X1+X2+......+Xn R= hXIII N (p, PHP), Ri n N(ゆ)に従う 20 4

なぜ6ー5はA.Bを1つとしておかず、6ー6は1つとして置くのか、詳しく説明お願いいたします。

A〜Gの7人が旅行に行き、2人部屋と5人部屋の2部屋に分かれて泊まることになった。AとB は必ず同じ部屋に泊まることとしたとき、 部屋割りは何通りあるか。 (2014海保 (特別)) 1. 10通り 2人部屋 5人部屋 ② 11 6C2= -=15 XXI 3.12通り 4.13通り =10 (B A® Q Q A E A ⑤ 15×6 5.14通り 512=5x43 5 7-A-B2 6C5= 54 1215C3=1 こち 10+1=11 6 ( 2 = x/ 10+1=116C2 21 Co

15年の内で私が京都を訪れる最初の時だという文には完了が使えるのに15年の内で初めて京都を訪れているという文には完了系が使えないのですか？違いが分からないので教えて頂きたいです。よろしくお願いいたします。

・「京都は15年ぶりなんです」 悩む velmi hot Jaysb we] [txen Jasq] las ・「最後に京都を訪れて以来, 15年である」 ・It is(has been fifteen years • Fifteen years have passed since I • was last in • last visited文 Kyoto last came toldjob asrt noislugoqed 1.0.0 - 補語に ならない Mである!! . ・「これは15年のうちで私が京都を訪れる最初の時だ」 This is to the first time x for the first time . last stayed in NAT (NU) Oni (lo on | Kyoto the fifteen years ⚫ I've been to [in] I've visited [come to / stayed in]] aldiazoq ai I haven't visited 「私は15年間京都を訪れていなかった」 ・「これは15年のうちで京都への最初の旅行 [訪問] だ 」 = This is my first trip [visit] to Kyoto in for [in] fifteen years. for xie すべての中で fifteen years × time to come ← 〈This is one's first +行為名詞~〉を用いる! 「私は15年のうちで初めて京都を訪れている」 ertime seri Dangliest art ・I'm visiting [staying in] Kyoto 10 for the first x visit 性 | x I have been to [in] 1x first in fifteen years まず第一の意味 「行ってきたところだ」 という〈完了〉のニュアンスになってしまう!

自分で考えた図では可変抵抗器書かなかったんですけど、教科書には書いてあるんです。これって書いて考えた方がいいですか？

電力 電位差を電池の起電力 という。 electromotive force a 起電力 内部抵抗 E[V] r[Q] 端子電圧 電流 I[A] 可変抵抗器 R[Ω] 第4編 電気と磁気 ①③直列並列 13 I=Ist In ロー ②電圧計 6.0=2.0XI+3.0XI+4.0XI, 問、起電力が1.6V、内部抵抗が050から 10Aの電流が起電力の向きに流れているとき 端子電圧Vは何か?