英語の長文についてです。 写真↓の長文の音読に10分も時間がかかりました。5分に縮めるための解決策を教えて下さい。 ○今の自分の読み方 ・読んでいるところを見失わないように指でなぞる ・英文を1語1語読み込みすぎない ・英文を和訳するときに戻り読みをしてない 　　　　　　　... 続きを読む

都立プレOP 1015 次の文章を読んで, あとの各問に答えなさい。 3 (*印がついている単語・語句には、本文のあとに 〔注〕 がある。) Food is useful and delicious. It gives us energy for daily life and many good things for our bodies. But if we do not take care of food, we may get *food poisoning. So, how can food *stay good for a longer time? And what can you do at home to make your food safe? Fresh food does not stay good for a long time. Many foods *go bad in a few days. Some change fast even in a few hours. Warm weather and water make this problem bigger. Very small living things can grow on food and in food. These living things are *microorganisms, and some of them are *bacteria. They can come from the air, hands, tools, and tables. When they become many, food can change. The color can change, and a strange *smell may appear. So people keep creating many ways to *preserve food. This means that food stays good longer, and it is safer to eat. One of the oldest ways is drying. Drying takes water out of food. With less water, microorganisms do not grow fast. Then food can stay good longer. Look at Picture 1. Long ago, people put food under the sun and in the wind for many hours. Dried fish and dried fruit are good examples. Drying makes food light and (1)-a So dried food was useful for travelers on long trips. However, dried food can change quickly after it becomes wet again. So people needed a dry place and a closed bag. 1 II Li Drying can also change the *taste and the feeling in the mouth. For example, grapes can become (1)-b Dried grapes taste good. On the other hand, when a bag of dried food is open on a very easy to carry very small and sawetan take in water. Then it may not taste good, and bacteria may start to grow. After that, the food may go bad soon. boll To make food drier, people used more ideas than just the sun and wind. One idea was salt. Salt could pull water out of food, and the food could become drier. For example, people put salt on fish, and then they put it outside. The fish became dry and very salty. It stayed good for many days, so people could eat it later. Before cooking, people often washed the fish in water, and some salt went away. Another idea was *smoke from a fire. People hung meat or fish over a small fire for many hours. The smoke made the food drier, and it could give a special smell and taste. This food stayed good longer than fresh food. But if the inside was still wet, it could go bad. These ways are still used today in many places.00 yw yron al sobi blo Another old idea is cooling. When the temperature goes down, changes in food become slower. Bacteria also grow more slowly. Today, many homes have a *fridge, but long ago, people used nature. In cold areas, people used snow and ice. In other places, people used cool places in the mountains or cold river water. Later, people built special places for ice. They put ice in ice houses with thick walls, and the ice stayed (1)-c . Look at Picture 2. In Japan, people built a special building. It was a himuro. They used it old for many mice for the summer. In winter, they brought snow and ice from cold places and put them inside. Even today, the same idea is useful. An *ice pack can alad be(2) But it slowly turns cool a lunchbox for some time. 9

理科の質問です。(２)以外を教えていただきたいです🙏🏻 図などを使っていただけると理解しやすくて助かります🙇🏻‍♀️

こうどう 図は 天球上の黄道を模式的に表した 天球 地球 ものである。 図のように、 黄道を12等分した位置を点A~L で示したところ,天の北極Yにもっとも近い黄道上の位置が 点Dになった。 この図を見て, 三重県に住んでいるみずきさ んは、太陽や星座を1年を通して観測したことや. 資料集や 黄道 インターネットで調べたことを、次の①~③のようにノート にまとめた。 ただし, みずきさんが観測をした地点は北緯34.0°とする。 ① 太陽と星の見かけの動きについて ほくい H G F 天の北 A B 天の南極 (三) 太陽と星座の星を1年を通して観測したとき, 太陽は、星座の星の位置を基準にす ると, 天球上の星座の間を少しずつ移動するように見える。 ② 季節ごとの太陽と黄道上の星の位置について 黄道は天の赤道から23.4°傾いている。 このことと、観測をする地点の緯度から 天 の北極の位置Yと太陽の位置との間の角度や、季節ごとに観測できる黄道上の星, お よび、太陽の南中高度がわかる。 ③太陽の見かけの動きと「うるう年」の関係について 暦の上では, 1年は365日である。 これに対して, 見かけの太陽の位置が,点Aか ら黄道上を1周して,次に点Aの位置になるまでの時間はおよそ ■白である。 このことから、太陽の位置と毎年の暦が大きくずれないようにするために,暦の上で 1年を366日にする 「うるう年」が定められていることが説明できる。 (1) ①について, 黄道上を太陽が1周する見かけの動きはどちらからどちらの向きか,その 向きを東 西 南. 北を使って書きなさい。 ( ) (2 ①について 太陽の見かけの動きが星座の星の見かけの動きとちがうのはなぜか,その 理由を「地球」 「距離」という2つのことばを使って, 簡単に書きなさい。 ( ) (3) ②について, 夏至の日の太陽の位置を点Zとするとき,地 Support/ 球の中心X. 天の北極Yについて ∠ZXYは何度か。 ただし、 <ZXYは180° より小さい角とする。 ( (3) 夏至の日の太陽は、 点Dの位置に見える。 ) (4 ②について, 太陽の位置が黄道上の点Gの位置になる日. 点Bの位置にある星が南中するのは日の入りから何時間後か. 整数で求めなさい。 ) (4) 日の入りのとき, 点 Jの位置の星が南中す る。 のけ (5) ②について,春分の日の午前0時に、地平線から昇り始める黄道上の星はどの位置にあ るか,点A~Lからもっとも適当なものを1つ選び、 記号で答えなさい。 ( ) (6) ②について. 点Fの位置にある星が南中してから2時間後に日の出をむかえたこの日 の太陽の南中高度は何度か 求めなさい。 ( ) (7) ③について 文中の [ び 記号で答えなさい。 ■に入る数は何か. 次のア~エからもっとも適当なものを選 ( ) ア 364.76 イ 365.24 ウ 365.76 I 366.24

165〜7この紙に書いたやり方以外で簡単な計算法方ないですか？

推定 1 母平均に対する信頼区間 母平均m, 母標準偏差 の の母集団から抽出された大きさんの無作為標本の標本平均をX とする。 nが大きいとき, 母平均 m に対する信頼度 95%の信頼区間は [x-1.96 X +1.96] 上で,母標準偏差のが不明の場合, 代わりに標本標準偏差s を用いてもよい。 2 母比率に対する信頼区間 226- 4STEP数学B 第2節 統計的な推測 159 0 s²=11 (71-72)2.3+10 (72-72)2.4 + 1/16 (73 (73-72)2.3 6 -0.6 == 56-7247 よって 10 sv0.6 s また 1.96m= =1.96. √0.6 +0.48 √10 度 95%の信頼区間は |R- R-1.96 R(1-R) 大きさんの無作為標本の標本比率をR とすると, nが大きいとき, 母比率に対する信頼 ゆえに, 信頼度 95% の信頼区間は [72-0.48,72+ 0.48] すなわち [71.52, 72.48] ただし, 単位は回 n R+1.96 / R(1-R) 166 標本の不良品の率をRとする。 n R=- 32 800 =0.04, n=800 であるから R(1-R) 0.04-0.96 STEPA 1.96 =1.96 n 800 0.014 よって、 製品全体の不良品の率に対する信頼度 *163 ある試験を受けた高校生の中から,100人を任意に選んだところ,平均点は 58.3点であった。母標準偏差を13.0点として,母平均を信頼度 95% で推定 せよ。 164 大きさ 100 の標本の平均値は 56.3で,標本標準偏差は10.2 である。このとき, 母平均を信頼度 95% で推定せよ。 95%の信頼区間は [0.04 0.014, 0.04 +0.014] すなわち [0.026, 0.054] 167 標本の A政党支持率をR とする。 R= 625 2500 =0.25, n=2500 であるから R (1-R) 10.25 -0.75 1.96 =1.96 n 2500 +0.017 *165 1分間の脈拍数を10回測ったところ, 次の通りであった。 71, 72, 71, 72, 73, 7, 71, 72, 73/72 脈拍数の分布は正規分布であるとして, 母平均を信頼度 95% で推定せよ。 ただし、母標準偏差の代わりに, 与えられた10個の脈拍数の標準偏差を用い てよい。 よって, A 政党支持率に対する信頼度95%の 信頼区間は [0.25-0.017, 0.25+0.017] [0.233, 0.267] すなわち 168 政策支持者の標本比率をRとする。 216 R= =0.54, n=400 であるから 400 R (1-R) 0.54-0.46 1.96. =1.96 n 400 ≒ 0.049 166 ある工場の製品から、無作為抽出で大きさ 800 の標本を選んだところ, 32個 の不良品があった。製品全体の不良品の率を信頼度 95% で推定せよ。 167 ある町の有権者 2500 人を無作為に抽出して, A政党の支持者を調べたところ, 625人であった。この町のA政党支持率を信頼度 95%で推定せよ。 よって, 政策支持者の母比率に対する信頼 95%の信頼区間は [0.54 0.049, 0.54+0.049] ゆえに 0.491 ≤0.589 ① 有権者1万人に含まれる政策支持者の人数に 10000であり、①の各辺を10000倍すると 4910100005890 よって, 4910人以上 5890 人以下ぐらいい 定される。

162 ノートのように最初から正規分布で行こうと思ったんですがなぜ二項分布で入ってるのですか？ あと最後から3行目から最後から2行目に行くところの計算方法教えて欲しいです

=0,023 20 近似的に正規分布NO.5. 分布NO.1に従う。 分布に従うから、Rは近似! (意)→(言 Z =R-2は標準正規分 =区 ・区 + 32 3 し、書かれた数字が奇数であるという特性を入とするとき、次の問いに答 (1) (2)この母集団から,大きさ1の無作為標本を抽出するとき, 特性Aの標本比 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, 復元抽出後 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。 ✓ 162枚の硬貨をn回投げて, 表の出る回数をXとするとき, 編 R=1 となる確率は 54 10 よって, R の確率 分布は右の表のよ うになる。 R 0 0.5 1 6 P 10 10 1 n なる確率が0.95 以上になるためには,nをどのくらい大きくすればよいか。 100未満を切り上げて答えよ。 164 母平均を信頼度95%で推定せよ *165 1分間の脈拍数を10回った 71,72,71, 脈拍数の分布は正規分布であ ただし、母標準偏差の代わり てよい。 166 ある工場の製品から、無作 の不良品があった。 製品全 *167 ある町の有権者2500人を 625 人であった。 この町 162 Xは二項分布B (n, 1/12) に従うから、Xの 22, 期待値mと標準偏差のは 162 正規分布(土) 70 ×は従う。 m=- 0= 1/2(1-1/2)=1 n よってZニメ三=2(X-2 2 よって, Xは近似的に正規分布 メン X- 2 に従い Z= <は標準 ₤12 -0.014 - ±≤0.01 >> 2 メール 正規分布 N(0, 1) に従う。 ゆえに PS001)-P50.01) = 2n 2p(0.02)≥0.95 +3 = P(Z≤0.02√√) =2p(0.02√n) p(0.02)≥0.475 正規分布表から 0.02 1.96 よって ≥9604 したがって, nを9700以上にすればよい。 163 標本の平均値は 58.3, 標準偏差は 130 標本の大きさは=100 である。 よって、信頼度95%の信頼区間は 13.0 [02-19 13.0 数学B STEP A・B、発展問題 20 20 Z

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。

理科の完全学習2の答え誰か持ってる人いませんか？ 56〜63まで送っていただけてもらえないでしょうか？

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分詞が全く分かりません。教えていただけると嬉しいです。よろしくお願いします。

ercises US []内の語句を適切な位置に入れ, 全文を書きなさい。 下線部の動詞は現在分詞か過去分詞に 変えること A 1. The tourists from Spain stayed at the hotel. [stand on the hill] 3. He made a poster. [support the Japanese team] 2. I could not solve the problems. [confuse] 4. I really love the photo. [take in Australia] 5. Last night I watched a movie on TV. [move] TW S booze Jauj )内の語を並べかえて, 英文を完成させなさい。 下線部の動詞は適当な形に変えること。 1. (lock/she / that/kept / door ). 2. (fill/she/joy/looked / with ). 3. (walking/listen/I/was/to/music). 4.I (play/guitar/found/him/the on the street. 5. He (surround/stood / his/by/dogs). 5 次の英語を日本語に直しなさい。 C 1. Jenny had her hat blown off by the wind. bia palleol 2. I will have my house repaired before the party next weekend. 3. She felt her shoulder tapped in the crowded train. 4. He saw the tourists surrounded by the wild animals. 5. The students tried to make themselves heard when they got lost in the mountain. 6. I heard our dog barking in the garden. 1. 留学は私にとってわくわくするものだった。 4 日本語に合うように、分詞を用いて下線部に適切な語句を補いなさい。 総合 Studying abroad to mo for me. bilor allt gatod aid mott nighut of $ of 2. 子どもたちは歌いながらやって来た。 The children 3. 生徒たちは自分の本を閉じたままにしていた。 The students 4.その教師は30分間生徒たちを立たせたままにしておいた。 The teacher for 30 minutes. 5.ここがクリスマスパーティーのために予約された部屋だ。 This is for the Christmas party. 6.この公園では,鳥が鳴いているのがしばしば聞こえてきます。 Write! We often in this park. 1. 自分の身の回りのものや地元の特産品などを「これは~で作られている…です」と いう形で 営載て扱 B

ここの（2）がわかりません。 自分はオだと思ったのですが、なぜアですか。 解説お願いします。

には と さない 塩基 思考力問題 にTry 2|チミジンの取り込みと細胞周期 タマネギの根端を用いて行った実験についての次の文を読み、 以下の問いに答えよ。 【実験】 チミジンはチミンと糖が結合した物質である。 放射性物質で標識したチミジン (3Hチミジン)の水溶液にタマネギを浸すと, 3Hチミジンが複製中のDNAに取り込ま れるので,細胞を標識することができる。 タマネギの種子を多数発根させ、その根を3Hチミジンの水溶液に短時間浸した。そ の後、水でよく洗浄し 3Hチミジンを根の表面から完全に洗い流して, 成長を続けさせ た。水洗直後から一定時間ごとに数本の根をそれぞれ切り取って固定した後,プレパ ラートを作成して観察し, 標本中の放射性物質の検出も行った。 水洗して3時間後か ら標識されたM期の細胞が観察されるようになり すべてのM期の細胞が標識された のは水洗から5時間後であった。 水洗から10時間後になると標識された M期の細胞 が減り始めた。 概要をつかむ (1)へのStep かる (1) 実験の結果から求めると,この実験に用いたタマネギの根の細胞の細胞周期におけ る. 次の①~③の時期の長さはそれぞれ何時間になるか。 整数で記せ。 の では を書 大改) M期 ②S期 ③ G2 期 (2) 水洗後5時間から10時間の間は,観察される M期の細胞のすべてが3Hチミジンで 標識されていた。 この時間帯に観察された分裂中期の各染色体は, 3H チミジンでどの ように標識されているか。 次の染色体の模式図ア~キから, 最も適するものを1つ選 び,記号を書け。 ただし, 3Hチミジンで標識された DNAは,図中の ■の部分に含 まれるものとする。 ア (2)へのStep I オ カ キ 2-2 (18 北里大改) つく 思考サポート 解答に迷ったら,これをヒントに順序立てて考えていこう! 概要をつかむ 大 . 13Hチミジンは [a G1・S・G2・M] 期にDNAに取り込まれる。 細胞 すべて同じ・いろいろな] 細胞周期の 実験で用いた細胞は[b GE この 内 含 (1)へのStep 大 含る 改) ステージにある。 3時間後に標識された M期の細胞が観察され始めたことから、 何がわかるか。 標識 された細胞 ◆標識時にS期の [C始まり中ごろ終わり] だった細胞がM期に入った。 ・5時間後にすべてのM期の細胞が標識されたことから, 何がわかるか。 標識時にS期の[d始まり中ごろ終わり]だった細胞がM期の終わりに入った。 10時間後に標識されたM期の細胞が減り始めたことから, 何がわかるか。 標識時に [e G・S・G2・M] 期の終わりだった細胞がM期に入った。 (2)へのStep 標識された細胞では, 3H チミジンによってどのようにDNAが標識されるか。 →複製されてできた2つのDNAの片方のみ・両方] が標識される。

英検のライティング書きました！ 添削はチャッピーにお願いしようかなと思うのですが、チャッピーに採点してもらった際に推定スコアが自分が思うより高すぎたので750点中何点くらいの英作文なのかを教えていただきたいです！ TOPIC: Will artificial intelli... 続きを読む

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