Answer:
C) a sample distribution of a sample mean with n = 10

and 
Step-by-step explanation:
Here, the random experiment is rolling 10, 6 faced (with faces numbered from 1 to 6) fair dice and recording the average of the numbers which comes up and the experiment is repeated 20 times.So, here sample size, n = 20 .
Let,
= The number which comes up on the ith die on the jth trial.
∀ i = 1(1)10 and j = 1(1)20
Then,
= 
= 3.5 ∀ i = 1(1)10 and j = 1(1)20
and,
= 
= 
= 
15.166667
so,
= 

= 2.91667
and
= ![\sqrt {2.91667}[/tex [tex]\simeq 1.7078261036](https://tex.z-dn.net/?f=%5Csqrt%20%7B2.91667%7D%5B%2Ftex%3C%2Fp%3E%3Cp%3E%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Btex%5D%5Csimeq%201.7078261036)
Now we get that,

We get that
are iid RV's ∀ j = 1(1)20
Let, 
So, we get that 
=
for any i = 1(1)10
= 3.5
and,
![\sigma_{({\overline}{Y})} = \frac {\sigma_{Y_{j}}}{\sqrt {20}} = \frac {\sigma_{X_{ij}}}{\sqrt {20}} = \frac {1.7078261036}{\sqrt {20}} [tex]\simeq 0.38](https://tex.z-dn.net/?f=%5Csigma_%7B%28%7B%5Coverline%7D%7BY%7D%29%7D%20%3D%20%5Cfrac%20%7B%5Csigma_%7BY_%7Bj%7D%7D%7D%7B%5Csqrt%20%7B20%7D%7D%3C%2Fp%3E%3Cp%3E%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%5Cfrac%20%7B%5Csigma_%7BX_%7Bij%7D%7D%7D%7B%5Csqrt%20%7B20%7D%7D%3C%2Fp%3E%3Cp%3E%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%5Cfrac%20%7B1.7078261036%7D%7B%5Csqrt%20%7B20%7D%7D%3C%2Fp%3E%3Cp%3E%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Btex%5D%5Csimeq%200.38)
Hence, the option which best describes the distribution being simulated is given by,
C) a sample distribution of a sample mean with n = 10

and 
Answer:
D) collinearity
Step-by-step explanation:
Collinearity occurs when a few of the independent variables are related or match up. Collinearity increases the large proportion the variance of an estimated regression coefficient which leads to certain regression coefficient having wrong signs. It is used to explain the relationship between two variables.
Answer:
D
Step-by-step explanation:
2000=1 ton so 4000=2tons
You could turn the fraction into a decimal and then see which is bigger