Чтобы решить эту задачу, нам нужно узнать сколько времени прошло с 1 января до первого дня лета.
Давайте составим план решения:
1. Выясним, сколько времени прошло с 1 января до 1 февраля.
2. Узнаем, сколько времени прошло с 1 февраля до 1 марта.
3. Продолжим таким образом, последовательно вычисляя, сколько времени прошло с начала каждого месяца, пока не достигнем первого дня лета.
4. После этого узнаем, сколько времени прошло с 1 января до первого дня лета.
Для начала, посчитаем время, прошедшее с 1 января до 1 февраля. Мы знаем, что снегурочка росла не по дням, а по часам. Поэтому нам нужно узнать сколько часов в январе.
Январь - первый месяц в году и в нем обычно 31 день. Рассчитаем количество часов:
31 (день) * 24 (часа) = 744 часа
Таким образом, снегурочка росла 744 часа с 1 января до 1 февраля.
Теперь перейдем к следующему шагу, чтобы узнать, сколько времени прошло с 1 февраля до 1 марта. Здесь нам также нужно знать, сколько часов в феврале.
Февраль - второй месяц в году и в нем обычно 28 дней (или 29 дней в високосный год). Рассчитаем количество часов:
28 (дней) * 24 (часа) = 672 часа
Итак, снегурочка росла 672 часа с 1 февраля до 1 марта.
Теперь продолжим этот процесс для каждого месяца до первого дня лета:
Март - 31 * 24 = 744 часа
Апрель - 30 * 24 = 720 часов
Май - 31 * 24 = 744 часа
Июнь - 30 * 24 = 720 часов
Теперь, чтобы узнать, сколько всего времени прошло с 1 января до первого дня лета, сложим все полученные значения:
744 + 672 + 744 + 720 + 744 + 720 = 4344 часа
Итак, снегурочка будет выглядеть в первый день лета (1 июня), спустя 4344 часа.
Обратите внимание, что в данной задаче предполагается, что снегурочка росла равными интервалами по часам, а не по реальному времени.
Для начала, нужно понять, что такое "нулевая гипотеза". В статистике, нулевая гипотеза представляет собой утверждение или предположение о популяции, которое мы хотим проверить. Общепринятая практика состоит в том, чтобы сначала сформулировать нулевую гипотезу, а затем собрать данные и провести статистический тест, чтобы определить, нужно ли нам отвергнуть или принять нулевую гипотезу.
В данном вопросе утверждается, что "нулевую гипотезу отвергают". Это означает, что мы не можем принять нулевую гипотезу.
Теперь давайте разберем, что значит каждое из предложенных утверждений:
1) "Наблюдаемые значения статистики критерия не в критическую область": Критическая область - это диапазон значений, в котором находятся значения статистики, приводящие к отвержению нулевой гипотезы. Если наблюдаемые значения статистики не попадают в эту область, то это означает, что мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Таким образом, это утверждение связано с принятием нулевой гипотезы, а не с ее отвержением.
2) "Наблюдаемые значения статистики критерия в критическую область": Если наблюдаемые значения статистики попадают в критическую область, то это говорит о том, что эти значения несовместимы с нулевой гипотезой и мы можем отвергнуть ее. Поэтому это утверждение соответствует отвержению нулевой гипотезы.
3) "Наблюдаемые значения статистики критерия в допустимую область": Это утверждение не связано ни с отвержением, ни с принятием нулевой гипотезы. В данном случае, "допустимая область" не имеет определенного значения в контексте вопроса. Поэтому оно не дает ответа на вопрос о том, что делают с нулевой гипотезой.
4) "Наблюдаемые значения статистики критерия равны нулю": В контексте вопроса, наблюдаемые значения статистики критерия не относятся к нулю, а описывают распределение значений статистики, которые можно наблюдать в выборке. Таким образом, это утверждение не связано с отвержением или принятием нулевой гипотезы.
Итак, поскольку наблюдаемые значения статистики критерия попадают в критическую область, мы можем сделать вывод, что нулевая гипотеза отвергнута. Правильный ответ на этот вопрос - "2) наблюдаемые значения статистики критерия в критическую область".
Надеюсь, это объяснение поможет школьнику понять, какой ответ выбрать и зачем.
Давайте составим план решения:
1. Выясним, сколько времени прошло с 1 января до 1 февраля.
2. Узнаем, сколько времени прошло с 1 февраля до 1 марта.
3. Продолжим таким образом, последовательно вычисляя, сколько времени прошло с начала каждого месяца, пока не достигнем первого дня лета.
4. После этого узнаем, сколько времени прошло с 1 января до первого дня лета.
Для начала, посчитаем время, прошедшее с 1 января до 1 февраля. Мы знаем, что снегурочка росла не по дням, а по часам. Поэтому нам нужно узнать сколько часов в январе.
Январь - первый месяц в году и в нем обычно 31 день. Рассчитаем количество часов:
31 (день) * 24 (часа) = 744 часа
Таким образом, снегурочка росла 744 часа с 1 января до 1 февраля.
Теперь перейдем к следующему шагу, чтобы узнать, сколько времени прошло с 1 февраля до 1 марта. Здесь нам также нужно знать, сколько часов в феврале.
Февраль - второй месяц в году и в нем обычно 28 дней (или 29 дней в високосный год). Рассчитаем количество часов:
28 (дней) * 24 (часа) = 672 часа
Итак, снегурочка росла 672 часа с 1 февраля до 1 марта.
Теперь продолжим этот процесс для каждого месяца до первого дня лета:
Март - 31 * 24 = 744 часа
Апрель - 30 * 24 = 720 часов
Май - 31 * 24 = 744 часа
Июнь - 30 * 24 = 720 часов
Теперь, чтобы узнать, сколько всего времени прошло с 1 января до первого дня лета, сложим все полученные значения:
744 + 672 + 744 + 720 + 744 + 720 = 4344 часа
Итак, снегурочка будет выглядеть в первый день лета (1 июня), спустя 4344 часа.
Обратите внимание, что в данной задаче предполагается, что снегурочка росла равными интервалами по часам, а не по реальному времени.
Для начала, нужно понять, что такое "нулевая гипотеза". В статистике, нулевая гипотеза представляет собой утверждение или предположение о популяции, которое мы хотим проверить. Общепринятая практика состоит в том, чтобы сначала сформулировать нулевую гипотезу, а затем собрать данные и провести статистический тест, чтобы определить, нужно ли нам отвергнуть или принять нулевую гипотезу.
В данном вопросе утверждается, что "нулевую гипотезу отвергают". Это означает, что мы не можем принять нулевую гипотезу.
Теперь давайте разберем, что значит каждое из предложенных утверждений:
1) "Наблюдаемые значения статистики критерия не в критическую область": Критическая область - это диапазон значений, в котором находятся значения статистики, приводящие к отвержению нулевой гипотезы. Если наблюдаемые значения статистики не попадают в эту область, то это означает, что мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Таким образом, это утверждение связано с принятием нулевой гипотезы, а не с ее отвержением.
2) "Наблюдаемые значения статистики критерия в критическую область": Если наблюдаемые значения статистики попадают в критическую область, то это говорит о том, что эти значения несовместимы с нулевой гипотезой и мы можем отвергнуть ее. Поэтому это утверждение соответствует отвержению нулевой гипотезы.
3) "Наблюдаемые значения статистики критерия в допустимую область": Это утверждение не связано ни с отвержением, ни с принятием нулевой гипотезы. В данном случае, "допустимая область" не имеет определенного значения в контексте вопроса. Поэтому оно не дает ответа на вопрос о том, что делают с нулевой гипотезой.
4) "Наблюдаемые значения статистики критерия равны нулю": В контексте вопроса, наблюдаемые значения статистики критерия не относятся к нулю, а описывают распределение значений статистики, которые можно наблюдать в выборке. Таким образом, это утверждение не связано с отвержением или принятием нулевой гипотезы.
Итак, поскольку наблюдаемые значения статистики критерия попадают в критическую область, мы можем сделать вывод, что нулевая гипотеза отвергнута. Правильный ответ на этот вопрос - "2) наблюдаемые значения статистики критерия в критическую область".
Надеюсь, это объяснение поможет школьнику понять, какой ответ выбрать и зачем.