統計学の課題ですが、難しくてわかりません。問題、あるビン詰め製品は、内容量が185グラムと表示されている。それを確認するために15個の製品の内容量を調べたところ、次のようなデータを得た。この製品の内容量は、平均μ、分散o2の正規分布に従うとして、区間推定を行え。
185,1 185,3 185,2 185,4 185,4 183,9 185,1 185,9 186,5 185,2 184,4 185,7 186,4 184,7 185,8
96%信頼区間 (     )
90%信頼区間 (     )

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (4件)

 NO.1の方の方法でやってみたのですが、最大最小という区間は、信頼区間じゃなくて、ただのmaxとmin、すなわち、最大値、最小値と思うのですがどうなんでしょうか?信頼区間(  %)という数字を用いて、平均と信頼区間の組み合わせで信頼区間の範囲を出すのではないかとおもいます。


平均±信頼区間(90%)
平均±信頼区間(96%)
という形で出すのが、設問に対する正解だと思います。
    • good
    • 0
この回答へのお礼

ご回答どうもありがとうございます。回答を見て自分でいろいろやってみたのですが、信頼区間という数字を用いて平均と信頼区間の組み合わせで出すというところが分からなくって、まだできてません。具体的にどうやるのかが理解できてなくって...。

お礼日時:2001/12/03 10:26

#1です。


#3さんのとおり、信頼区間の出し方が間違っていました。
平均±信頼区間で出してください
    • good
    • 0
この回答へのお礼

お礼遅くなって申し訳ありません。時間を割いていただきありがとうございました。平均+-信頼区間って、どうやって出すんですか?エクセル初心者のため、それさえも分からなくって自分ですごく情けなくなるくらいです。

お礼日時:2001/12/03 10:21

計算自体は1の方が答えているので.考え方を説明しているサイトの紹介だけ



参考URL:http://oscar.lang.nagoya-u.ac.jp/ref/statistics. …
    • good
    • 0
この回答へのお礼

ご回答ありがとうございました。サイトの紹介もご親切にありがとうございます。サイト見て参考にして、勉強します。

お礼日時:2001/12/03 10:29

エクセルの機能を使えば比較的簡単に解けます。



まず、データを一番左の列(A)にたてに15個入れてください。
A1からA15にデータが入ります。
そうしたら、A17をクリックしてください。
fxの関数使用マークをクリックし、統計のAVERAGEを選択。
OKを押すと平均が出ます。(185.33かな)
分散はまず、A18をクリックして、fxの統計VARを選択。
OKにしてから、A1からA15をドラッグすると答が出ます。
(0.475かな)
こうしてから検定を行うのですが、実はもっと簡単な方法があります。

ツールのアドインをクリックし、分析ツールを選択してください。
OKにして、ツールの分析ツールの選択をします。
基本統計量を選択し、入力範囲のところをクリックしてA1からA15をドラッグしてください。
エンターを押してから、出力オプションの新規又は次のワークシートを選択。
統計情報と、平均の信頼区間の出力をチェック。
96パーセントを求めるときには平均の信頼区間に96パーセントを入れて、OKすると、新しいシートに答が出ます。
最小最大というのが区間の範囲です。
90パーセントのときも同様です。
少し書き方が下手でごめんなさい。

蛇足ですが、エクセルは統計に便利なので活用できるといいですよね♪
    • good
    • 0
この回答へのお礼

回答ありがとうございます。確かに便利なので使いこなせて活用できたらいいですよね。でも私には難しすぎるかも。具体的にやり方を教えていただきありがとうございました。がんばってやってみます。

お礼日時:2001/12/03 10:32

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Q統計の問題 信頼区間と信頼係数について

統計初心者です。
下記の問題を拝見したのですが、さっぱり分かりませんでした。

ある集団でのイベント発生確率に対する信頼区間の信頼係数を90%から99%に変化させたとする。
他の条件は同じだとして、信頼区間幅に関する記述のうち正しいものはどれか。
次のうちから1つ選べ。
 1 信頼区間幅が57%増加する
 2 信頼区間幅が57%減少する
 3 信頼区間幅が9%増加する
 4 信頼区間幅が9%減少する

「信頼区間幅」というのは統計検定における95%や99%とはまったく別のものと解釈してよろしいでしょうか?
また、解答欄の57%や9%という数字がどこからきたのか全く分かりません。
(1.96や2.57だったらなんとなく分かります)

数式的な理解は難しいので、できるだけ数式を使用しないで教えていただけるとありがたいです。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

統計って、なんか話がややこしいですよね。

 信頼区間の話は、よく出て来る「正規分布」のカーブを思い浮かべると理解できると思います。
 「正規分布」は、平均値をピークに、左右にダラ下がりの分布です。標準偏差を「σ」として、
  平均値± σ の範囲に、全体の 68.3% が入る
  平均値±2σ の範囲に、全体の 95.4% が入る
  平均値±3σ の範囲に、全体の 99.7% が入る
ということになります。
 質問者さんのおっしゃる「1.96」や「2.57」は
  平均値± 1.96σ の範囲に、全体の 95.0% が入る
  平均値± 2.57σ の範囲に、全体の 99.0% が入る
という意味ですね。(σ側ではなく「全体の○○%」の方を基準にした言い方)
http://www.stat.go.jp/koukou/howto/process/p4_3_2_1.htm 

 この「σの何倍」で表わされる方が「信頼区間」です。
 全体の何%がその範囲に入るかを表わす方が「信頼係数」です。
 「信頼」と付いているのは、「その範囲に入る」という意味合いだからでしょう。(「その範囲から外れる」場合には「危険率」とか「有意」(=違いに意味がある)と言います)

 たとえば、テストの点数で、「80%の生徒が50~70点の範囲に入る」なら、「信頼係数(=信頼度)80%の、点数の信頼区間は50~70点である」という感じ。

 当然、信頼係数を大きくして「90%の生徒が」とか「99%の生徒が」といえば、「信頼区間」も大きくなります。
 「信頼係数(=信頼度)80%の信頼区間は50~70点である」=50~70点の範囲に生徒の80%が入る
 「信頼係数(=信頼度)90%の信頼区間は40~85点である」=40~80点の範囲に生徒の90%が入る
 「信頼係数(=信頼度)99%の信頼区間は10~98点である」=10~98点の範囲に生徒の99%が入る(ほとんど全員?)
という感じ。

 上の例で分かるように、「信頼係数(=信頼度)」の数値と、「信頼区間」の数値には直接の関係はありません。
 ですから、ご質問の問題も「意味不明」です。定性的に「信頼係数を90%から99%に変化させたのだから、信頼区間幅は増加する」と言えても、これが「57%」か「9%」かは特定できません。そもそも「信頼区間幅の%って何?」という定義も必要ですし。
 無理やりこじつけると、上の正規分布の例の延長で、正規分布表を調べてみると、
  平均値± 1.64σ の範囲に、全体の 90% が入る
  平均値± 2.57σ の範囲に、全体の 99% が入る
ということで、信頼区間の比をとると 2.57σ/1.64σ ≒ 1.57 、つまり「1」が正解ということかもしれません。でも、それは「正規分布」などの「前提条件」を付け、かつ「正規分布表」などの数値データを提示しないと判定できません。

 質問者さんの疑問は当然のものと思います。お示しの問題は「悪問」もしくは「特別の前提条件が提示された上での問題」なのではないかと思います。

統計って、なんか話がややこしいですよね。

 信頼区間の話は、よく出て来る「正規分布」のカーブを思い浮かべると理解できると思います。
 「正規分布」は、平均値をピークに、左右にダラ下がりの分布です。標準偏差を「σ」として、
  平均値± σ の範囲に、全体の 68.3% が入る
  平均値±2σ の範囲に、全体の 95.4% が入る
  平均値±3σ の範囲に、全体の 99.7% が入る
ということになります。
 質問者さんのおっしゃる「1.96」や「2.57」は
  平均値± 1.96σ の範囲に、全体の 95.0% が入る
  平...続きを読む

QIm 185 cm tall,but my father is even taller. この文はe

Im 185 cm tall,but my father is even taller.
この文はevenをmoreにしても同じ文になりますか?

Aベストアンサー

more taller という比較の形はありません。moreは、
difficult, interestingなどの長い形容詞の前について比較級をつくりますが、 tallのような短い語にはつきません。
比較級tallerを強めたいなら、much tallerとなります。

Q信頼区間0%

統計でよく用いられる信頼区間についての質問です。

95%信頼区間の意味は「真の値を95%の確立で含んでいる区間」ではなく、「100回中95回は真値を含む」という意味であることはなんとなく理解出来ているつもりでいるのですが・・・。

リスク差の信頼区間を出す問題なのですが、
「0%信頼区間は何を意味しているのか」、という意地悪な質問をされて困っています。

分かる方は是非教えてください!
よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

私は、95%信頼区間とは
「(真値でなく)求められた誤差のある結果が100回中95回はその区間に入る、といえる区間」
という理解をしています。

>「100回中95回は真値を含む」
では、信頼区間はある一定の範囲で、真値は特定の値なのに
100回やってみると信頼区間の中に真値があるときもあればないときもある、
となってしまい、おかしいように思います。

私の理解でよいのなら、
「0%信頼区間」とは、
「何度値を求めても決してその区間内には入らない、という範囲」、
となるでしょうか。

Q〜問題〜 1,3,9,27,81,・・・,3^n,・・・グラムの分銅が2個ずつあるとき、天秤を用いて

〜問題〜
1,3,9,27,81,・・・,3^n,・・・グラムの分銅が2個ずつあるとき、天秤を用いてどんな種類の重さをはかることができますか?

どのように書けば模範解答になるのでしょうか、教えてください。

Aベストアンサー

t_fumiaki さん、さすがですね。
でも、質問者さんには理解できているのかな?

これは、次のように置き換えるとわかりやすいかも。

「1, 10, 100, 1000, ・・・, 10^n のお札またはコインが9個ずつあるとき、どのような値段の買い物ができるか」

ということで考えてみます。(中途半端な 5千円札とか 5百円玉は持たない)

1円玉が9個あるので、1~9円の買い物ができます(1円単位)。「0円」ならお金がなくとももらえる。
10円玉が9個あるので、0~90円の買い物ができます(10円単位)。
100円玉が9個あるので、0~900円の買い物ができます(100円単位)。
1,000円札が9枚あるので、0~9,000円の買い物ができます(1,000円単位)。
  ・・・
10^n 円札(あるものと考えて)が9枚あるので、0~9×10^n 円の買い物ができます(10^n 円単位)。

ということで、これらを必要数ずつ組み合わせれば、1円単位でどんな値段でも支払えます。最大額は、全財産を合計した
  10^(n+1) - 1 円
です。

例えば、現実のとおり、最大のお札を 10,000円(= 10^4 円、n=4)とすれば、支払える最大額は
  10,000円札 9枚 = 90,000 円
   1,000円札 9枚 = 9,000 円
   100円玉 9枚 = 900 円
    10円玉 9枚 = 90 円
    1円玉 9枚 = 9 円
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
  (合計) 99,999円 =100,000 - 1 = 10^5 - 1

直感的にわかりやすい「10進法」だと上のようになります。

ご質問は、これを「3進法」に置き換え(「10」を「3」に置き換える)、金額の「円」を重さの「グラム」に読み替えれば、#1、#2の回答になります。

t_fumiaki さん、さすがですね。
でも、質問者さんには理解できているのかな?

これは、次のように置き換えるとわかりやすいかも。

「1, 10, 100, 1000, ・・・, 10^n のお札またはコインが9個ずつあるとき、どのような値段の買い物ができるか」

ということで考えてみます。(中途半端な 5千円札とか 5百円玉は持たない)

1円玉が9個あるので、1~9円の買い物ができます(1円単位)。「0円」ならお金がなくとももらえる。
10円玉が9個あるので、0~90円の買い物ができます(10円単位)。
100円玉が9個あるので、...続きを読む

Q統計の検定と信頼区間について

統計学で検定,信頼区間について勉強しています。
参考書を読んで理解に努めているのですが,どうもよく分かりません。

<信頼区間>
http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r2007/toolbox/matlab/data_analysis/?/matlab/support/manual/r2007/toolbox/matlab/data_analysis/bqm3cio-1.shtml
上記リンクにおける2次多項式の信頼区間について,
信頼区間とは,データを発生した真の回帰式のパラメータに対して,
推定したパラメータがどれだけ信頼できる値であるかを示しているという
解釈でよろしいのでしょうか?


<検定>(http://case.f7.ems.okayama-u.ac.jp/statedu/hbw2-book/node9.html)
回帰における検定で,回帰係数の真の値がゼロでないかどうかを調べる
とあるのですが,なぜこれを調べるのでしょうか?
また,検定は上記の信頼区間の推定とどう関っているのでしょうか?

統計学で検定,信頼区間について勉強しています。
参考書を読んで理解に努めているのですが,どうもよく分かりません。

<信頼区間>
http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r2007/toolbox/matlab/data_analysis/?/matlab/support/manual/r2007/toolbox/matlab/data_analysis/bqm3cio-1.shtml
上記リンクにおける2次多項式の信頼区間について,
信頼区間とは,データを発生した真の回帰式のパラメータに対して,
推定したパラメータがどれだけ信頼できる値であるかを示しているという
解釈でよ...続きを読む

Aベストアンサー

#2です。
>> 信頼区間とは、その内側に真の値があると仮定した場合には、その帰無仮説が棄却されないような区間です。
> 信頼できる区間内に真の値があるということは,もともとの仮説を否定した仮説である帰無仮説は棄却されるのではないのですか?

「信頼区間の中に真の値がある」とする「帰無仮説」は棄却されません。実は、それが「信頼区間」の定義そのものだ、と言っても差支えがないでしょう。

検定することと、信頼区間を求めることは、兄弟のようなものです。検定は、1つの仮説を立てて、それが棄却されるかどうかだけを調べます。信頼区間を求める、ということは、無数に多くの仮説を検定して、どこを境目として検定結果が分かれるのかをさぐることと同じです。

実際には無数回の検定を実行するわけではありません。信頼区間を-∞から+∞までずっと眺めて行くと、多くの場合「棄却される域」~「棄却されない域」~「棄却される域」のサンドイッチ構造になります。この中央にある「棄却されない域」が「信頼区間」です。

Q時計数字(I, II, III, IV, V, ...)を「ギリシャ数字」というのはなぜですか?

日本人はいつから時計数字(I, II, III, IV, V, ...)を「ギリシャ数字」とよぶようになったのでしょうか。
なにがきっかけだったのでしょうか。
---以下参考情報---
ほかの質問の page でも数人のかたが言及していますが、時計数字(I, II, III, IV, V, ...)はローマ数字であって、ギリシャ数字ではありません。
検索エンジン(私は Google を愛用しています)で検索すると、「ローマ数字」が2万件弱に対して「ギリシャ数字」が千件弱、率にして1/20ほど。そして検索結果のなかのおおくの「ギリシャ数字」が、時計数字をさすためにつかわれています。
ちなみに、“roman numerals”が10万件に対して“greek numerals”が500件ほど。率にして1/200で、ざっとみたところ、“greek numerals”を時計数字の意味でつかっている page はみあたりませんでした。時計数字(I, II, III, IV, V, ...)を「ギリシャ数字」というのは日本特有の誤りであるようにおもわれます。
さらには、算用数字(1, 2, 3, 4, 5, ...)を「ローマ数字」とよんでいる page もあります。

日本人はいつから時計数字(I, II, III, IV, V, ...)を「ギリシャ数字」とよぶようになったのでしょうか。
なにがきっかけだったのでしょうか。
---以下参考情報---
ほかの質問の page でも数人のかたが言及していますが、時計数字(I, II, III, IV, V, ...)はローマ数字であって、ギリシャ数字ではありません。
検索エンジン(私は Google を愛用しています)で検索すると、「ローマ数字」が2万件弱に対して「ギリシャ数字」が千件弱、率にして1/20ほど。そして検索結果のなかのおおくの「ギリシャ数字」が、時計...続きを読む

Aベストアンサー

そのような誤用があるとは知りませんでしたが、
私も実際検索してみて、あるわあるわ、少々驚いています。

ギリシア数字で一般に知られているのは、α’β’γ’・・・ですが、
これは(確か)イオニア型と呼ばれるもので、
アルファベットを順に数に当てはめていったもののようです。

ところが、実は、ギリシア数字にはもう1つ、
(確か)アッティカ型(だったかな?)というものもあり、
これはどういうのかというと、

ここには表示できませんが、1が縦線1本、2が縦線2本、3が3本、4が4本で、
5、10、100、1,000は、それぞれそれらに相当する文字を当てて表記するというものです。

つまり、アッティカ(?)型のギリシア数字の表記は、
現在のローマ数字の表記と非常によく似ているのです。

これは不思議なことでもなんでもなく、
そもそも、ローマ文字の由来をたどれば、ギリシア文字を借用した面があり、
(実際はエトルリア人の手を経由していますので、全く同じではありませんが)
数字の表記術も、ギリシアの都市国家によっては
ある程度は似かよった面があったのかもしれません。

ご存知のように、伝統的な歴史学に観れば、
古代ローマというのは、学問・芸術などを生み出すことにおいては、
ギリシアのそれと比して貧弱だったらしく
むしろ、文化的にはギリシアのそれを継承するにとどまったようです。

したがって、ローマ数字が、その原型である(かもしれない)(アッティカ型の)
ギリシア数字を連想させることもあるでしょう。

しかし、ご質問の誤用の原因が、
以上のような歴史的経緯に由来するとも思えませんので、
一応参考程度に・・・。

ちなみに算用数字のアラビア数字(これの由来はインド数字)を
ローマ数字と呼んでいる理由は想像つきません。

そのような誤用があるとは知りませんでしたが、
私も実際検索してみて、あるわあるわ、少々驚いています。

ギリシア数字で一般に知られているのは、α’β’γ’・・・ですが、
これは(確か)イオニア型と呼ばれるもので、
アルファベットを順に数に当てはめていったもののようです。

ところが、実は、ギリシア数字にはもう1つ、
(確か)アッティカ型(だったかな?)というものもあり、
これはどういうのかというと、

ここには表示できませんが、1が縦線1本、2が縦線2本、3が3本、4が4本で、
5、10、...続きを読む

Q信頼区間 正規分布しない場合

信頼区間を求める方法として、「標準正規分布では値が1.96以上の曲線下の面積と、-1.96以下の面積を合計すると0.05である。そこで平均から標準誤差SEに1.96の値をかけ算した値を引いた値と足した値の範囲に真の値が含まれるはずと言うことになる。これを95%信頼区間という」と本に記載されていました。母集団が少なく、正規分布していないであろうと思われるサンプルであっても、この方法に従い信頼区間を算出することは適切でしょうか?
具体的には以下の2群のそれぞれについて95%信頼区間を知りたいのです。
統計については素人なので的はずれな質問かも知れません。
X
209.1
280
91
124
80.57884211
67
152.2
88.584
138.0215385
112.43
115.71
97
128
144

Y
145.035
113.2352941
143.5
117.25
62
78
58
79.5
68.49975
73.85728571
81.61222222
190.5
58
179.25
84
76.6665
168.92
76.76

信頼区間を求める方法として、「標準正規分布では値が1.96以上の曲線下の面積と、-1.96以下の面積を合計すると0.05である。そこで平均から標準誤差SEに1.96の値をかけ算した値を引いた値と足した値の範囲に真の値が含まれるはずと言うことになる。これを95%信頼区間という」と本に記載されていました。母集団が少なく、正規分布していないであろうと思われるサンプルであっても、この方法に従い信頼区間を算出することは適切でしょうか?
具体的には以下の2群のそれぞれについて95%信頼区間を知りたいので...続きを読む

Aベストアンサー

通常用いられる区間推定法は、標本が正規分布に従うことを仮定していますので、#1さんの仰られている様に、標本が正規分布に従っていると見なせる場合しか使えません。
データのヒストグラムや統計的性質、そもそもの観測対象の性質を勘案して最適な標本分布のモデルを作り、両側5%点を計算することになるのでしょうか。

と言っても処方箋がないと困るでしょうから、私がこのデータをもらって信頼区間を推定せよ、と言われたらどうするか、という視点で以下私見を述べさせていただきます。

まずはヒストグラムを描いて、正規分布が当てはまりそうか目で確認します。統計的にきちんとやるなら、正規性の検定(#1の方の参考URLにある1標本Kolmogorov-Smilnov検定など)を行うのでしょうが、ここは簡便にいきます。
実際にヒストグラムを描くと(Excelで簡単に描けます)、ピークの右に裾を引いた非対称な分布になっており、正規分布は当てはまりそうにありません。
右裾の厚い非対称な分布の候補としては、対数正規分布やΓ-分布が代表的なので、これらを検討することになると思います。
特に、対数正規分布を仮定すれば、通常の区間推定法を使える(標本の対数を取って、それが正規分布に従うとすれば良い)ので、真先に検討することになるでしょう。
また一定値(50?)以下は取らないような標本にも思えますが、もしそうなら、その閾値を引いた値に対して、上記の分布を当てはめることになるでしょう。

以上です。
もっとも、これはあくまで与えられたデータだけに基づく考察であり、観測対象の理解とモデル化から始めるのが本来であろうと思います。観測対象の詳細が分かれば、より妥当なモデル化の方法があるかもしれません。

通常用いられる区間推定法は、標本が正規分布に従うことを仮定していますので、#1さんの仰られている様に、標本が正規分布に従っていると見なせる場合しか使えません。
データのヒストグラムや統計的性質、そもそもの観測対象の性質を勘案して最適な標本分布のモデルを作り、両側5%点を計算することになるのでしょうか。

と言っても処方箋がないと困るでしょうから、私がこのデータをもらって信頼区間を推定せよ、と言われたらどうするか、という視点で以下私見を述べさせていただきます。

まずはヒストグ...続きを読む

Q次の問題教えて下さい 次のあ,い,う,えのうち,1つだけ三角形をかくことができないものがあります。そ

次の問題教えて下さい
次のあ,い,う,えのうち,1つだけ三角形をかくことができないものがあります。それはどれかを答え,そのわけを書きましょう
あ 辺の長さが6㎝,8㎝,10㎝の三角形
い 辺の長さが8㎝,8㎝,10㎝の三角形
う 辺の長さが6㎝,6㎝,12㎝の三角形
え 辺の長さが8㎝,10㎝,12㎝の三角形
答えとわけを教えて下さい
この問題は小学3年生の問題です。
よろしくお願いします

Aベストアンサー

う 辺の長さが6㎝,6㎝,12㎝の三角形
2つの6cmの辺の長さを足すと12cmになり、
角を3つつくることが出来ません。

Q人口推計の信頼区間について

ある地域Aの人口を知りたい場合、すべての住民を1人1人数えるのは難しいため、地域Aを正方形の300区画に分けて、そのうちランダムに選んだ30区画の人口をそれぞれ数えたとします。1区画当たりの人口の平均が153人、95%信頼区間が(119, 159)の場合、これらのデータから地域Aの人口と信頼区間を求めるにはどうしたらよいでしょうか?

人口は153人/1区画×300区画=45,900人で良い気がしますが、信頼区間は(119×300, 159×300)=(35,700, 47,700)として良いのでしょうか?統計に詳しい方、教えていただければ助かります。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

企業でSQCを推進する立場にあるものです。

これは、集落サンプリングという抽出方法で、
抽出2段目は全数抽出ですので、分散の補正は不要ですが、
抽出1段目は有限母集団修正を行わなければなりません。

95%信頼区間から、標準偏差を求め、分散に置き換えて修正します。

このぐらい高度な問題に取り組まれている方ですので、
上記のヒントで十分ですよね。

QAD:DB=2:1,AE:EC=3:5,H,IはDEの3等分点、F,GはBCの3等分点,三角形ABC

AD:DB=2:1,AE:EC=3:5,H,IはDEの3等分点、F,GはBCの3等分点,三角形ABCの面を8㎝²とする。

(1)三角形ADEの面積を求めよ。

(2)三角形DBFの面積と三角形IECの面積を求めよ。

Aベストアンサー

△ABCの面積=8cm^2=底辺×高さ/2

(1)底辺ACとしてBまでの高さとして計算して求めた面積は8cm^2
△ADEは、△ABCと比べると、底辺が3/8、高さが2/3となるので、その面積は、
△ADE=8×(3/8)×(2/3)=2cm^2 答え 2cm^2

(2)AD:DB=2:1、同様にBF:FC=2:1から
△ABC∽△DBF、辺の比がAB:DB=3:1なので
面積比はその2乗に比例する。
∴△DBF=8/9cm^2 答え 8/9cm^2

△ICEの高さは△ADEの高さの1/3である。
また、底辺は5/3である。
∴△ICE=2×(5/3)×(1/3)=10/9cm^2 答え 10/9cm^2


人気Q&Aランキング

おすすめ情報