その機能は次のとおりです。
D(t)=48t+23
これは線形関数です。なぜなら、次の形式をしているからです。
D(t)=mt+b
どこ：
48
は変化率であり、次のとおりです。
23
休憩所からの開始距離です。
見つける必要があるもの：
D(1.7)
つまり、以下のものを置き換えるということです。
t=1.7
関数に組み込む。
D(1.7)=48(1.7)+23
まず、掛け算をします。
48(1.7)=81.6
23を加えてください。
D(1.7)=81.6+23
D(1.7)=104.6
つまり、その車両は：
104.6マイル
休憩所から1.7時間後。

d=0から約d=2まではグラフは減少傾向にありますが、最小値に近づくにつれて平坦化しています。これは、販売された抽選券の枚数が徐々に減少していることを意味します。
「減少速度はますます遅くなる」
最小値の後、d=2からd=4.4付近では、グラフは上昇し、傾きが急になります。これは、販売された抽選券の枚数がより速いペースで増加していることを意味します。
「ますます速く増加する」
したがって、正しい説明は次のとおりです。
「抽選券の枚数は、最初は徐々に緩やかに減り、その後徐々に速いペースで増えていく。」

このグラフは、時間の経過に伴うユーザーアカウント数の変化を表しています。
横軸は以下を表します。
「月数」
縦軸は以下を表します。
ユーザーアカウント数
ユーザーアカウント数が次の数に達した時期を特定する必要があります。
4,500
縦軸では、4,500は次の値の中間に位置します。
3,000
そして
6,000
そこで、青い曲線がその高さに達する点を探します。
グラフから、曲線は約4,500のユーザーアカウントに達する時点であることがわかります。
x#2.0
つまり、ウェブサイトには約4,500のユーザーアカウントがあったことになる。
2.0「ヶ月」

価値
r^2=0.96
1に非常に近い値であるため、適合度が高いことを示しています。これは、回帰モデルが交通量データの変動の大部分を説明していることを意味します。
しかし、予測が
x=16.2
これは妥当な推論である。
散布図から、観測されたデータ値はおよそ次の範囲に広がっているように見える。
x=14
予測値は観測データの範囲をわずかに超えているが、極端に大きく外れているわけではない。
x=16.2は妥当な外挿範囲内であり、モデルのr^2値も高いため、予測は適切である。
したがって、正解は次のとおりです。
# ( " C " )

このグラフは以下を表しています。
x(t) = "ライブ動画を視聴しているユーザー数"
どこ：
t = "午前9時以降"
私たちは以下の間の凹面を解釈するように求められています。
t=3.2
そして
t=5.7
この期間ではグラフは下降しており、ユーザー数が減少していることを示しています。
また、この期間において、グラフは下降するにつれて傾きが急になっている。これは、減少率がより大きくなっていることを意味する。
つまり、ユーザー数は単に減少しているだけでなく、時間の経過とともに減少速度が加速しているということだ。
したがって、正しい解釈は次のとおりです。
「ユーザー数はますます急速に減少している。」
したがって、正解は次のとおりです。
# ( " C " )