Answer:
z
Step-by-step explanation:
z
Step-by-step explanation:
(x-2)^3 = x^3-6x^2+12x-8
-(x^3-6x^2+12x-8)=
-x^3+6x^2-12x+8
-x^3+6x^2-12x+8 -5=
y=-x^3+6x^2-12x+3
I attached the picture
10 to the second power=100
74.75/100= .7475
<em>A) 22cm</em>
<em>(</em><em> </em><em>divide the length value by 100</em><em>)</em>
<em>2</em><em>2</em><em>/</em><em>1</em><em>0</em><em>0</em><em> </em><em>which</em><em> </em><em>gives</em><em> </em><em>you</em><em>:</em>
<em><u>=</u></em><em><u>0.22m</u></em>
<em>B</em><em>)</em><em> </em><em>180km</em>
<em>(</em><em> </em><em>multiply the length value by </em><em>1000</em><em>)</em>
<em>1</em><em>8</em><em>0</em><em>×</em><em>+</em><em>1</em><em>0</em><em>0</em><em> </em><em>which</em><em> </em><em>gives</em><em> </em><em>you</em><em>:</em>
<em><u>=</u></em><em><u>180000m</u></em>
<em>C</em><em>)</em><em> </em><em>300mm</em>
<em>(</em><em> </em><em>divide the length value by 1000</em><em>)</em>
<em>3</em><em>0</em><em>0</em><em>/</em><em>1</em><em>0</em><em>0</em><em>0</em><em> </em><em>which</em><em> </em><em>gives</em><em> </em><em>you</em><em>:</em>
<em><u>=</u></em><em><u>0.3m</u></em>
<em> </em>
Answer: the probability that a randomly selected Canadian baby is a large baby is 0.19
Step-by-step explanation:
Since the birth weights of babies born in Canada is assumed to be normally distributed, we would apply the formula for normal distribution which is expressed as
z = (x - µ)/σ
Where
x = birth weights of babies
µ = mean weight
σ = standard deviation
From the information given,
µ = 3500 grams
σ = 560 grams
We want to find the probability or that a randomly selected Canadian baby is a large baby(weighs more than 4000 grams). It is expressed as
P(x > 4000) = 1 - P(x ≤ 4000)
For x = 4000,
z = (4000 - 3500)/560 = 0.89
Looking at the normal distribution table, the probability corresponding to the z score is 0.81
P(x > 4000) = 1 - 0.81 = 0.19
