グラフは以下を示しています。
P(t)＝「週当たりの利益（千ドル単位）」
どこ：
t = "開業からの年数"
このグラフは下向きに開く曲線なので、最高点で最大値をとります。応用代数学では、このような多項式グラフの最高点を頂点と呼びます。
この質問に答えるには、頂点のt値が必要です。なぜなら、質問は店舗の週ごとの利益が最大になったのはいつかを尋ねているからです。
グラフから、最高点は以下の区間で発生することがわかります。
t=5
そして
t=6
より具体的には、おおよそ次のようになります。
t=5.5
つまり、その店の週当たりの最大利益はおよそ次のとおりだった。
開業から5.5年

r²の値は、回帰モデルがデータにどれだけ適合しているかを示す指標です。
ここ：
r^2=0.25
これは低いr^2値であり、モデルが説明しているのは以下の値のみであることを意味します。
25%
データのばらつきについて。
これは適合度が低いことを示しています。モデルの適合度が低い場合、データ範囲外の予測値が非常に不正確になる可能性があるため、外挿に用いるのは信頼性が低いと言えます。
以来：
0.25 < 0.3
最も適切な結論は、回帰モデルがデータに十分に適合していないため、外挿は適切ではないということである。
したがって、正解は次のとおりです。
# ( " C " )

このグラフは、S字型の曲線を持つロジスティック成長関数を表しています。
物流機能の主要な動作：
初期段階（初期）# 成長は遅い
中間段階 # 成長速度が加速する（増加率）
後期段階では、成長は最大に近づくにつれて鈍化する。
1日目から17日目までの期間を分析する：
この区間はグラフの前半部分に位置する。
この範囲では、曲線は上昇傾向にあり、傾きも急になっている。
つまり、増加率は時間とともに上昇しているということだ。
コメントの数は以下の通りです。
「ますます速いペースで増加している」

グラフは減少する指数関数を示している。
横軸は以下を表します。
「月数」
縦軸は以下を表します。
「1日あたりの新規ユーザーアカウント数」
グラフは1日あたり約7,000の新規ユーザーアカウントから始まり、時間とともに減少します。しかし、0に向かって減少するのではなく、グラフは水平に近い値付近で横ばいになります。
y=2,500
この水平方向の値は水平漸近線です。
水平漸近線は、関数が長期的に近づく値を示します。漸近線が0より大きいため、このモデルは、1日の新規ユーザーアカウント数がゼロではなく正の値に近づくと予測しています。
したがって、正当な主張は次のとおりである。
「新規ユーザーアカウントの数は、1日あたり0にはならないでしょう。」

その機能は次のとおりです。
f(x)=190× # 0.99 # ^x
xは2003年からの年数を表すので、
2012年 # x=9
2015 # x=12
2012年から2015年までの平均変化率は以下のとおりです。
(f(12)-f(9))/(12-9)
まず、f(9)を求めます。
f(9)=190× # 0.99 # ^9
f(9)#173.59
次にf(12)を求めます。
f(12)=190× # 0.99 # ^12
f(12)#168.37
次に、平均変化率を計算します。
(168.37-173.59)/(12-9)
=(-5.22)/3
#-1.74
最も近い整数に四捨五入：
-2
マイナスの符号は、加入者数が減少していることを意味します。
したがって、正しい解釈は次のとおりです。
加入者数は平均して年間約2人の割合で減少している。