A closed, rigid tank is filled with a gas modeled as an ideal gas, initially at 27°C and gauge pressure of 300 kPa. The gas is h
1 answer:
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Answer & Explanation:
function Temprature
NYC=[33 33 18 29 40 55 19 22 32 37 58 54 51 52 45 41 45 39 36 45 33 18 19 19 28 34 44 21 23 30 39];
DEN=[39 48 61 39 14 37 43 38 46 39 55 46 46 39 54 45 52 52 62 45 62 40 25 57 60 57 20 32 50 48 28];
%AVERAGE CALCULATION AND ROUND TO NEAREST INT
avgNYC=round(mean(NYC));
avgDEN=round(mean(DEN));
fprintf('\nThe average temperature for the month of January in New York city is %g (F)',avgNYC);
fprintf('\nThe average temperature for the month of January in Denvar is %g (F)',avgDEN);
%part B
count=1;
NNYC=0;
NDEN=0;
while count<=length(NYC)
if NYC(count)>avgNYC
NNYC=NNYC+1;
end
if DEN(count)>avgDEN
NDEN=NDEN+1;
end
count=count+1;
end
fprintf('\nDuring %g days, the temprature in New York city was above the average',NNYC);
fprintf('\nDuring %g days, the temprature in Denvar was above the average',NDEN);
%part C
count=1;
highDen=0;
while count<=length(NYC)
if NYC(count)>DEN(count)
highDen=highDen+1;
end
count=count+1;
end
fprintf('\nDuring %g days, the temprature in Denver was higher than the temprature in New York city.\n',highDen);
end
%output
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Answer:
La probabilidad pedida es
Explanation:
Sabemos que la probabilidad de que un nuevo producto tenga éxito es de 0.85. Sabemos también que se eligen 10 personas al azar y se les pregunta si comprarían el nuevo producto. Para responder a la pregunta, primero definiremos la siguiente variable aleatoria :
'' Número de personas que adquirirán el nuevo producto de 10 personas a las que se les preguntó ''
Ahora bien, si suponemos que la probabilidad de que el nuevo producto tenga éxito se mantiene constante y además suponemos que hay independencia entre cada una de las personas al azar a las que se les preguntó ⇒ Podemos modelar a
como una variable aleatoria Binomial. Esto se escribe :
~
en donde
es el número de personas entrevistadas y
es la probabilidad de éxito (una persona adquiriendo el producto) en cada caso.
Utilizando los datos ⇒ ~
La función de probabilidad de la variable aleatoria binomial es :
con
Si reemplazamos los datos de la pregunta en la función de probabilidad obtenemos :
con
Nos piden la probabilidad de que por lo menos 8 personas adquieran el nuevo producto, esto es :
Calculando y
por separado y sumando, obtenemos que
Answer:
ordinary bulb total cost is $39.54
fluorescent bulb total cost is $13.05
amount save = 39.54 - 13.05 = $26.49
resistance = 626.1 ohm
Explanation:
in the 1st part
bulb on time = 3 year = 4380 hours
life of bulb = 750 h
so number of bulb required =
number of bulb required = 6
cost of 6 bulb is = 6 × 0.75 = $4.5
so
cost of operation is = 100 × 4380 ×
cost of operation = $35.04
so total cost will be = $4.5 + $35.04 = $39.54
and
when compare with florescent bulb
time = 3 year = 4380 h
life of bulb = 10000 h
so number of bulb required =
number of bulb required = 0.43 = 1
cost of 6 bulb is = 1 × 5 = $5
so
cost of operation is = 23 × 4380 ×
cost of operation = $8.05
so total cost will be = $5 + $8.05 = $13.05
in part 2nd
total amount save while compare bulb is
amount save = 39.54 - 13.05 = $26.49
and in part 3rd
resistance of bulb is
resistance =
resistance =
resistance = 626.1 ohm