問題文全文(内容文)：
$\boxed{{\displaystyle 2}}$[2]就業者の従事する産業は第1次産業、第2次産業、第3次産業の三つに分類される。
都道府県別に、就業者数に対する各産業に就業する人数の割合を、
各産業の「就業者数割合」と呼ぶことにする。

(1)図1(※動画参照)は、1975年から2010年まで5年ごとの8個の年度(それ
ぞれを時点という)における都道府県別の三つの産業の就業者
数割合を箱ひげ図で表したものである。各時点の箱ひげ図は、
それぞれ上から第1次産業、第2次産業、第3次産業である。
次の①~⑤のうち、図1から読み取れることとして正しくない
ものは$\boxed{{\displaystyle \mathrm{タ}}}$と$\boxed{{\displaystyle \mathrm{チ}}}$である。

タ、チの解答群

⓪ 第1次産業の就業者数割合の四分位範囲は、2000年までは
後の時点になるにしたがって減少している。
① 第1次産業の就業者数割合について、左側のひげの長さと右側
のひげの長さを比較すると、どの時点においても左側の方が長い。
② 第2次産業の就業者数割合の中央値は、1990年以降、後の時点
になるにしたがって減少している。
③ 第2次産業の就業者数割合の第1四分位数は、後の時点にした
がって減少している。
④ 第3次産業の就業者数割合の第3四分位数は、後の時点にした
がって増加している。
⑤ 第3次産業の就業者数割合の最小値は、後の時点にしたがって増加している。

(2)(1)で取り上げた8時点の中から5時点を取り出して考える。
各時点における都道府県別の、第1次産業と第3次産業の就業
者数割合のヒストグラムを一つのグラフにまとめてかいたもの
が、右の5つのグラフである。それぞれの右側の網掛けした
ヒストグラムが第3次産業のものである。なお、ヒストグラム
の各階級の区間は、左側の数値を含み、右側の数値を含まない。
・1985年度におけるグラフは$\boxed{{\displaystyle \mathrm{ツ}}}$である。
・1995年度におけるグラフは$\boxed{{\displaystyle \mathrm{テ}}}$である。

(※$\boxed{{\displaystyle \mathrm{ツ}}}, \boxed{{\displaystyle \mathrm{テ}}}$の選択肢は動画参照)

(3) 三つの産業から二つずつを組み合わせて都道府県別の就業者数割合
の散布図を作成した。右の図2の散布
図群は、左から順に1975年度における第1次産業(横軸)と
第2次産業(縦軸)の散布図、第2次産業(横軸)
と第3次産業(縦軸)の散布図、第3次産業(横軸)と第1次産業(縦軸)の散布図である。
また、図3(※動画参照)は同様に作成した2015年度の散布図群である。
下の$(\text{I})(\text{II})(\text{III})$ は1975年度を基準にしたときの、
2015年度の変化を記述したものである。ただし、ここで
「相関が強くなった」とは、相関係数の絶対値が大きくなったことを意味する。

$(\text{I})$ 都道府県別の第1次産業の就業者数割合と第2次産業
の就業者数割合の間の相関は強くなった。
$(\text{II})$ 都道府県別の第2次産業の就業者数割合と第3次産業
の就業者数割合の間の相関は強くなった。
$(\text{III})$ 都道府県別の第3次産業の就業者数割合と第1次産業
の就業者数割合の間の相関は強くなった。
正誤の組み合わせとして正しいのは$\boxed{{\displaystyle \mathrm{ト}}}$である。
(※$\boxed{{\displaystyle \mathrm{ト}}}$の選択肢は動画参照)

(4) 各都道府県の就業者数割合の内訳として男女別の
就業者数も発表されている。そこで、就業者数に対する
男性・女性の就業者数の割合をそれぞれ「男性の就業者数割合」、
「女性の就業者数割合」と呼ぶことにし、
これらを都道府県別に算出した、下の図4(※動画参照)は、2015年度における
都道府県別の、第1次産業の就業者数割合(横軸)、
男性の就業者数割合(縦軸)の散布図である。
各都道府県の、男性の就業者数と女性の就業者数を
合計すると就業者数の全体になることに注意すると、
2015年度における都道府県別の、第1次産業の就業者数割合(横軸)と、
女性の就業者数割合(縦軸)の 散布図は$\boxed{{\displaystyle \mathrm{ナ}}}$である。
ナについては①~③のうちから 最も適当なものを一つ選べ。

2022共通テスト数学過去問

問題文全文(内容文)：
共通テスト(プレテスト)【数学ⅠA】解説動画です

問題文全文(内容文)：
第3問
以下の問題を解答するにあたっては、必要に応じて43ページの正規分布表を用いてもよい。
(1)ある生産地で生産されるピーマン全体を母集団とし、この母集団におけるピーマン1個の重さ(単位はg)を表す確率変数をXとする。mとσを正の実数とし、Xは正規分布N(m, ${\sigma }^2$)に従うとする。
(i)この母集団から1個のピーマンを無作為に抽出したとき、重さがm g以上である確率P(X≧m)は
P(X≧m)=P$(\frac{X-m}{\sigma }\geqq \boxed{{\displaystyle \mathrm{ア}}})$=$\frac{\boxed{{\displaystyle \mathrm{イ}}}}{\boxed{{\displaystyle \mathrm{ウ}}}}$
である。
(ii)母集団から無作為に抽出された大きさnの標本$X_1$, $X_2$, ..., $X_n$の標本平均を$\overline{X}$とする。$\overline{X}$の平均(期待値)と標準偏差はそれぞれ
E($\overline{X}$)=$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{エ}}}}}$,　σ($\overline{X}$)=$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{オ}}}}}$
となる。
n=400,　標本平均が30.0g,　標本の標準偏差が3.6gのとき、mの信頼度90%の信頼区間を次の方針で求めよう。
方針：Zを標準正規分布N(0,1)に従う確率変数として、P($-z_0\leqq Z\leqq z_0$)=0.901 となる$z_0$を正規分布表から求める。この$z_0$を用いるとmの信頼度90.1%の信頼区間が求められるが、これを信頼度90%の信頼区間とみなして考える。
方針において、$z_0$=$\boxed{{\displaystyle \mathrm{カ}}}$.$\boxed{{\displaystyle \mathrm{キ}\mathrm{ク}}}$である。
一般に、標本の大きさnが大きいときには、母標準偏差の代わりに、標本の標準偏差を用いてよいことが知られている。n=400は十分に大きいので、方針に基づくと、mの信頼度90%の信頼区間は$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{ケ}}}}}$となる。
$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{エ}}}}}, \boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{オ}}}}}$の解答群(同じものを繰り返し選んでもよい。)
⓪σ　①${\sigma }^2$　②$\frac{\sigma }{\sqrt{n}}$　③$\frac{{\sigma }^2}{n}$
④m　⑤2m　⑥$m^2$　⑦$\sqrt{m}$　
⑧$\frac{\sigma }{n}$　⑨$n\sigma$ⓐ$nm$　ⓑ$\frac{m}{n}$
$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{ケ}}}}}$については、最も適当なものを、次の⓪～⑤のうちから一つ選べ。
⓪28.6≦m≦31.4　①28.7≦m≦31.3　②28.9≦m≦31.1　
③29.6≦m≦30.4　④29.7≦m≦30.3　⑤29.9≦m≦30.1
(2)(1)の確率変数Xにおいて、m=30.0, σ=3.6とした母集団から無作為にピーマンを1個ずつ抽出し、ピーマン2個を1組にしたものを袋に入れていく。このようにしてピーマン2個を1組にしたものを25袋作る。その際、1袋ずつの重さの分数を小さくするために、次のピーマン分類法を考える。
ピーマン分類法：無作為に抽出したいくつかのピーマンについて、重さが30.0g以下のときをSサイズ、30.0gを超えるときはLサイズと分類する。そして、分類されたピーマンからSサイズとLサイズのピーマンを一つずつ選び、ピーマン2個を1組とした袋を作る。
(i)ピーマンを無作為に50個抽出した時、ピーマン分類法で25袋作ることができる確率$p_0$を考えよう。無作為に1個抽出したピーマンがSサイズである確率は$\frac{\boxed{{\displaystyle \mathrm{コ}}}}{\boxed{{\displaystyle \mathrm{サ}}}}$である。ピーマンを無作為に50個抽出したときのSサイズのピーマンの個数を表す確率変数を$U_0$とすると、$U_0$は二項分布$B(50,\frac{\boxed{{\displaystyle \mathrm{コ}}}}{\boxed{{\displaystyle \mathrm{サ}}}})$に従うので
$p_0$=${}_{50}{C}_{\boxed{{\displaystyle \mathrm{シ}\mathrm{ス}}}}\times {\left(\frac{\boxed{{\displaystyle \mathrm{コ}}}}{\boxed{{\displaystyle \mathrm{サ}}}}\right)}^{\boxed{{\displaystyle \mathrm{シ}\mathrm{ス}}}}\times {(1-\frac{\boxed{{\displaystyle \mathrm{コ}}}}{\boxed{{\displaystyle \mathrm{サ}}}})}^{50-\boxed{{\displaystyle \mathrm{シ}\mathrm{ス}}}}$
となる。
$p_0$を計算すると、$p_0$=0.1122...となることから、ピーマンを無作為に50個抽出したとき、25袋作ることができる確率は0.11程度とわかる。
(ii)ピーマン分類法で25袋作ることができる確率が0.95以上となるようなピーマンの個数を考えよう。
kを自然数とし、ピーマンを無作為に(50+k)個抽出したとき、Sサイズのピーマンの個数を表す確率変数を$U_k$とすると、$U_k$は二項分布$B(50+k,\frac{\boxed{{\displaystyle \mathrm{コ}}}}{\boxed{{\displaystyle \mathrm{サ}}}})$に従う。
(50+k)は十分に大きいので、$U_k$は近似的に正規分布$N(\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{セ}}}}},\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{ソ}}}}})$に従い、$Y=\frac{U_k-\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{セ}}}}}}{\sqrt{\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{ソ}}}}}}}$とすると、Yは近似的に標準正規分布N(0,1)に従う。
よって、ピーマン分類法で、25袋作ることができる確率を$p_k$とすると
$p_k$=$P(25\leqq U_k\leqq 25+k)$=$P(-\frac{\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{タ}}}}}}{\sqrt{50+k}}\leqq Y\leqq \frac{\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{タ}}}}}}{\sqrt{50+k}})$
となる。
$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{タ}}}}}$=a, $\sqrt{50+k}$=$\beta$とおく。
$p_k$≧0.95になるような$\frac{\alpha }{\beta }$について、正規分布表から$\frac{\alpha }{\beta }$≧1.96を満たせばよいことが分かる。ここでは
$\frac{\alpha }{\beta }$≧2　...①
を満たす自然数kを考えることとする。①の両辺は正であるから、${\alpha }^2$≧4${\beta }^2$を満たす最小のkを$k_0$とすると、$k_0$=$\boxed{{\displaystyle \mathrm{チ}\mathrm{ツ}}}$であることがわかる。ただし、$\boxed{{\displaystyle \mathrm{チ}\mathrm{ツ}}}$の計算においては、$\sqrt{51}=7.14$を用いてもよい。
したがって、少なくとも(50+$\boxed{{\displaystyle \mathrm{チ}\mathrm{ツ}}}$)個のピーマンを抽出しておけば、ピーマン分類法で25袋作ることができる確率は0.95以上となる。
$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{セ}}}}}$～$\boxed{{\displaystyle \boxed{{\displaystyle \mathrm{タ}}}}}$の解答群(同じものを繰り返し選んでもよい。)
⓪k　①2k　②3k　③$\frac{50+k}{2}$
④$\frac{25+k}{2}$　⑤25+k　⑥$\frac{\sqrt{50+k}}{2}$　⑦$\frac{50+k}{4}$

2023共通テスト過去問

問題文全文(内容文)：
(1)
ストライドを$x$、ピッチを$z$とおく。
ピッチは1秒あたりの少数、ストライドは1歩あたりの進む距離なので、1秒あたりの進む距離すなわち平均速度は、$x$と$z$を用いて[ア](m/秒)と表される。
これより、タイムと、ストライド、ピッチとの関係は
タイム=${\displaystyle \frac{100}{[\mathrm{ア}]}}$

と表されるので、[ア]が最大になるときにタイムが最もよくなる。
ただし、タイムがよくなるとは、タイムの値が小さくなることである。

[ア]を以下から選べ。
⓪$x+z$
①$z-x$
②$xz$

③${\displaystyle \frac{x+z}{[2]}}$

④${\displaystyle \frac{z-x}{[2]}}$

⑤${\displaystyle \frac{xz}{[2]}}$


(2)
男子短距離100m走の選手である太郎さんは、①に着目して、タイムが最もよくなるストライドとピッチを考えることにした。
次の表は、太郎さんが練習で100mを3回走ったときのストライドとピッチのデータである。
-----------------
　　　　　　1回目　2回目　3回目
ストライド　 2.05 2.10 2.15
ピッチ 4,70 4.60 4.50
-----------------
また、ストライドとピッチにはそれぞれ限界がある。
太郎さんの場合、ストライドの最大値は2.40、ピッチの最大値は4.80である。
太郎さんは、上の表から、ストライドが0.05大きくなるとピッチが0.1小さくなるという関係があると考えて、ピッチがストライドの1次関数としてなされると仮定した。
このとき、ピッチ$z$はストライド$x$を用いて
$z=[\mathrm{イ}\mathrm{ウ}]x+{\displaystyle \frac{[\mathrm{エ}\mathrm{オ}]}{5}}$　と表される。

②が太郎さんのストライドの最大値2.40とピッチの最大値4.80まで成り立つと仮定すると、$x$の値の範囲は次のようになる。
$[\mathrm{カ}].[\mathrm{キ}\mathrm{ク}]\leqq x\leqq 2.40$

$y=[\mathrm{ア}]$とおく。
②を$y=[\mathrm{ア}]$に代入することにより、$y$と$x$の関数として表すことができる。
太郎さんのタイムが最もよくなるストライドとピッチを求めるためには、$[\mathrm{カ}].[\mathrm{キ}\mathrm{ク}]\leqq x\leqq 2.40$の範囲で$y$の値を最大にする$x$の値を見つければよい。
このとき、$y$の値が最大になるのは$x=[\mathrm{ケ}].[\mathrm{コ}\mathrm{サ}]$のときである。
よって、太郎さんのタイムが最もよくなるのは、ストライドが[ケ].[コサ]のときであり、このとき、ピッチは[シ].[スセ]である。
このときの太郎さんのタイムは①により[ソ]である。

[ソ]については、最も適当なものを、次の⓪～⑤のうちから、一つ選べ。
⓪9.68
①9.97
②10.09
③10.33
④10.42
⑤10.55

問題文全文(内容文)：
共通テスト2024の数学ⅡB第1問(1)対数関数を徹底解説します

2024共通テスト過去問