Answer:
7/18
Step-by-step explanation:
P(sophomore girl) is 7 out of a total 30.
P(girl) is 18 out of 30.
(7/30) / (18/30) = 7/18
If you just look at the girls column you can see this immediately. A given is that we're looking for a girl (18 girls), then what is the chance that it's a sophomore. That is 7 out of 18.
The correct answer is: No, the remainder is -114
Further explanation:
In order to check whether the given term is a factor of given polynomial or not we will put
x+2=0
x=-2
Given

As the remainder is -114, the term x+2 is not a factor of given polynomial
The correct answer is: No, the remainder is -114
Keywords: Polynomials, expressions
Learn more about polynomials at:
#LearnwithBrainly
Answer:

Step-by-step explanation:
we know that
In the right triangle ABC of the figure
Applying the Pythagoras Theorem

substitute the given values

Solve for c




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:
(–∞, -4)
Step-by-step explanation: