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A população em 1910 era de 92 milhões de pessoas. Em 1990, a população era de 250 milhões. Como você usa as informações para criar um modelo linear e exponencial da população?
Por favor veja abaixo. O modelo linear significa que há um aumento uniforme e neste caso da população dos EUA de 92 milhões de pessoas em 1910 para 250 milhões de pessoas em 1990. Isso significa um aumento de 250-92 = 158 milhões em 1990-1910 = 80 anos ou 158 / 80 = 1,975 milhões por ano e em x anos se tornará 92 + 1.975x milhões de pessoas. Isso pode ser representado graficamente usando a função linear 1.975 (x-1910) +92, gráfico {1.975 (x-1910) +92 [1890, 2000, 85, 260]} O modelo exponencial significa que há um aumento proporcional uniforme, isto é, p%
Com as informações fornecidas, escreva uma equação na forma de declive do ponto? Inclinação = -3 pontos = (2, 6)
Y-6 = -3 (x-2)> "a equação de uma linha em" cor (azul) "forma de declive de pontos" é. • cor (branco) (x) y-y_1 = m (x-x_1) "onde m é a inclinação e" (x_1, y_1) "um ponto na linha" "aqui" m = -3 "e" (x_1 , y_1) = (2,6) y-6 = -3 (x-2) larro (vermelho) "em forma de declive de pontos"
Você fica na linha de lance livre de basquete e faz 30 tentativas para fazer uma cesta. Você faz 3 cestas, ou 10% de seus tiros. É correto dizer que três semanas depois, quando você está na linha de lance livre, a probabilidade de fazer uma cesta em sua primeira tentativa é de 10% ou 0,10?
Depende. Seria preciso várias hipóteses que provavelmente não seriam verdadeiras para extrapolar essa resposta a partir dos dados fornecidos para que essa seja a verdadeira probabilidade de fazer uma tentativa. Pode-se estimar o sucesso de um único ensaio baseado na proporção de tentativas anteriores que tiveram êxito se e somente se os estudos forem independentes e identicamente distribuídos. Essa é a suposição feita na distribuição binomial (contagem), bem como na distribuição geométrica (em espera). No entanto, é muito improvável q