First we put parentheses and in each bracket we put (X) and then we put the signs x² is positive and the 17X before it is a negative q is positive with negative —> negative, and negative before 17X and negative before the 60 —> positive. And then the number that does not have (x) where did it come from, for example 60 came from 20 x 3 or 30 x 2...etc. We can verify this by multiplying the parentheses together and the same number comes out .
Or it can be checked by multiplying the first bracket 3 with x from the second parenthesis comes out 3X and negative 20 from the second parenthesis with X from the first parenthesis and subtract 3X from –20xcomes out –17X .
I hope I helped you^_^
You have to multiply a million by itself
Answer:
81
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PRUEBA DE HIPÓTESIS” CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS “PRUEBA DE HIPÓTESIS” IV – “A”
2. 2 “PRUEBA DE HIPÓTESIS” "AÑO DE LA PROMOCIÓN DE LA INDUSTRIA RESPONSABLE Y DEL COMPROMISO CLIMÁTICO" UNIVERSIDAD NACIONAL “SAN LUIS GONZAGA” DE ICA FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN “PRUEBA DE HIPÓTESIS” Curso : CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Doctor : Dr. ORLANDO GABRIEL HERNÁNDEZ Año : IV - “A” Turno : MAÑANA Autores : CARRILLO MAMANI, GERALD FLORES JAUJE, LUIS HUARIPAUCAR GAMBOA, SONIA OCHOA SUAREZ, GIUSEPI 2014
3. 3 “PRUEBA DE HIPÓTESIS” INTRODUCCIÓN Es evidente que las distribuciones muestrales, vistas en el capítulo anterior, basadas en la teoría de la distribución normal, desarrollan un papel de gran importancia en la inferencia estadística. La inferencia estadística comprende dos partes principales, a saber: la estimación de parámetros y la prueba o docimasia de hipótesis. En este capítulo estudiaremos la segunda de ellas, con el fin de desarrollar métodos y observar su aplicación a problemas corrientes de la vida diaria. La inferencia estadística está basada en el supuesto de tomar muchas muestras, todas con igual probabilidad de ser seleccionadas y a través de una de ellas sabremos algo acerca de la población, mediante el cálculo de estimadores, que nos permitan hacer aseveraciones, incorrectas algunas veces, estableciéndose la probabilidad de error. Este método se basa en la aplicación de técnicas de muestreo, para lo cual se requiere de un buen diseño, además de la aplicación de métodos aleatorios de selección, cuando las probabilidades son iguales para cada elemento de una población. En algunos casos no requieren ser iguales, siempre que se conozcan y sean diferentes a cero. CONTENIDO Conceptos generales, usos y procedimientos de aplicación. Pruebas de hipótesis con aplicaciones en distribuciones de: Medias, Proporciones. Teoría de las muestras pequeñas. Distribución “t” de
Answer:
5^15
Step-by-step explanation:
5^10•5^5
When bases are same powers are to be added
5^10+5
5^15
