Luna zauważyła, że w ostatnich 12 wydaniach 384 z 960 stron zawierało reklamę. Jeśli w tym tygodniowym wydaniu jest 80 stron, ile stron może przewidzieć w reklamach?

Odpowiedź:

powiedziałbym #32#

Wyjaśnienie:

Każde wydanie zawiera:

#960/12=80# strony (jak sugeruje problem);

i:

#384/12=32# strony reklam dla każdego wydania.

Możemy przypuszczać, że również w tym tygodniu edycja wzorca się powtórzy.

Odpowiedź:

Nieco inna prezentacja metody

Wyjaśnienie:

W sumie 12 wydań przyniosło 384 reklamy w sumie na 960 stronach.

Ponieważ zaobserwowano to w wielu kwestiach, możemy wykorzystać te liczby do uzyskania średniej liczby reklam na stronie.

Tak więc średnia wartość jest #384-:960 =384/960# reklamy na stronie.

Tak więc dla strony 80 wydać #ul ("'estimate'") # oczekiwanej liczby reklam to:

# 384 / 960xx80 = 32 #

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Średnia wartość jest trochę jak wygładzenie „kolczastego” wykresu. Jest to więc pojedyncza reprezentacja wartości, które są rozłożone w pewnym zakresie. Zatem użycie średniej w dalszych obliczeniach nie gwarantuje ostatecznej odpowiedzi pochodnej. Bardziej prawdopodobne jest, że to, czego szukasz, mieści się w zakresie wartości.

Odpowiedź:

#32# stron

Wyjaśnienie:

Możemy traktować te informacje jako porównanie liczby stron reklam i całkowitej liczby stron.

Stanowi to BEZPOŚREDNIE PROPORCJE

Im więcej stron, tym więcej stron reklam.

Możemy pokazać to jako równoważną część:

# 384/960 = x / 80 „” (larr „liczba stron reklam”) / (larr „całkowita liczba stron”) #

Możemy obliczyć # x # z:

# (384 div 12) / (960div12) = 32/80 #

Lub przez krzyżowe mnożenie:

#x = (384 xx 80) / 960 = 32 #