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Trò chơi di động: Mùa lễ hội cầm tay của giải trí đắm chìm
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mu 88Baskonia se hace fuerte en casa y resiste ante el poderío interior de Partizan
Un partido con muchos alicientes que no tuvo un dominador claro hasta el final del último cuarto. Dos equipos plagados de nuevos fichajes nos regalaron un encuentro alocado en el que se batieron en duelo dos de los mejores entrenadores mu 88 de Europa. Pablo Laso, ahora en el banquillo azulgrana se vio las caras con el técnico más laureado de Europa, Zeljko Obradovic, que optó por darle protagonismo a un Marinkovic que volvía por primera vez a Zurbano y a la pareja de los Jones, Carlik y Tyrique, que, junto a Davies resultaron fundamentales en el plan de partido de los serbios. Sabiendo de la intensidad mu 88 y la dificultad del enfrentamiento, Pablo Laso optó por dejar a su estrella Markus Howard en el banquillo, eligiendo un quinteto más físico de inicio que le dio una mu 88 ventaja inicial de seis puntos (9-3) gracias a unos primeros minutos excelsos de Thimothe Luwawu-Cabarrot, con 6 puntos y un 3-4 en tiros de campo, motivo que llevó a Obradovic a parar el encuentro. El tiempo muerto resultó muy eficaz y los de Belgrado endosaron un parcial de 0-10 de salida con 5 puntos consecutivos de Marinkovic a Baskonia que vio como se quedaba por detrás en el marcador. A partir de ese momento, el partido se convirtió en un correcalles muy físico, con un primer cuarto que finalizó con un triple sobre la bocina de Kamar Baldwin debutante en partido oficial con los vitorianos, que se fueron un punto por debajo en el marcador (16-17). Así, en el segundo cuarto, el equipo de Belgrado logró mayor capacidad ofensiva gracias a unos muy buenos minutos de Brandon ‘Rambo’ Davies que Baskonia fue capaz de neutralizar gracias al acierto de su mayor anotador al descanso, Markus Howard. Y es que, junto a dos puntos de Jaramaz desde media distancia, fueron las canastas del exterior estadounidense las que le permitió al equipo de Laso mantenerse en el partido momentáneamente. Un tiempo muerto a mitad de cuarto devolvió la paridad en el juego a un encuentro que, al igual que sucedió en el primer cuarto, no tuvo un dominador claro hasta que un triple de Isaac Bonga, el dominio de Davies y el caos baskonista en ataque, decantaron levemente el marcador en favor de los de Obradovic, que se f……
mu 88Asesinato de Junko Furuta
Junko FurutaInformación personalNombre nativo古田 順子Nacimiento18 de enero de 1971Misato, Saitama, JapónDesaparición25 de noviembre de 1988Tokio, JapónFallecimiento4 de enero de 1989 (17 años)Tokio, JapónCausa de muerteAsesinato (choque circulatorio)Información profesionalOcupaciónConocido porSer víctima de tortura y asesinatoJunko Furuta (古田 順子 Furuta Junko, 18 de enero de 1971-4 de enero de 1989) fue una estudiante japonesa secuestrada, brutalmente torturada, violada y asesinada por cuatro estudiantes de su mismo colegio en diciembre de 1988. Su caso de homicidio fue conocido como el «caso del asesinato de la estudiante en cemento», debido a que su cuerpo fue descubierto en un bidón relleno de cemento fresco. El abuso sexual fue perpetrado principalmente por cuatro adolescentes, Hiroshi Miyano, Jō Ogura, Shinji Minato y Yasushi Watanabe, durante alrededor de un mes y medio, desde el 25 de noviembre de 1988 hasta el 4 de enero de 1989.Se considera que el crimen es el «peor caso de delincuencia juvenil» en el Japón mu 88 de la posguerra.Furuta nació en Misato, Prefectura de Saitama, el 18 de enero de 1971. Vivía con sus padres, su hermano mayor y su hermano menor. Asistía a la escuela secundaria de Yashio-Minami y trabajaba desde octubre de 1988, a tiempo parcial en una fábrica de moldes de plástico durante el horario extraescolar, para ahorrar dinero para el que había planeado. También aceptó un trabajo en una fábrica minorista de electrónica, donde tenía planeado trabajar después de graduarse. En la escuela secundaria, era muy querida por sus compañeros de clase, y una joven responsable con altas calificaciones y ausencias muy poco frecuentes.Los perpetradores fueron cuatro chicos: Hiroshi Miyano ( , 18 años), Jō Ogura ( , 17), Shinji Minato ( , 16), y Yasushi Watanabe ( , 17), quienes fueron referidos respectivamente como «A», «B», «C» y «D» en los documentos judiciales. En el momento del crimen, utilizaban el segundo piso de la casa de Minato como lugar de reunión y habían participado anteriormente en delitos como robo de carteras, extorsión y violación.Asesina……
mu 88Teorema del Límite Central Punto 8,7
# Cargar la librería ggplot2library(ggplot2)# 1. Función para generar Sn = X1 + X2 + ... + Xn con dado sesgadogenerar_Sn_sesgado <- function(n, probs) { # Simular n lanzamientos de un dado sesgado (distribución discreta con probabilidades dadas) lanzamientos <- sample(1:6, n, replace = TRUE, prob = probs) # Sumar los lanzamientos Sn <- sum(lanzamientos) return(Sn)}# Definir las probabilidades para el dado sesgadoprobabilidades <- c(0.05, 0.10, 0.15, 0.20, 0.25, 0.25)# 2. Declarar un vector Y que almacene 5000 números aleatorios provenientes de Sn sesgadon <- 10 # Número de lanzamientos del dadoY_sesgado <- replicate(5000, generar_Sn_sesgado(n, probabilidades))# Mostrar los primeros 10 valores de Y_sesgadocat("Los primeros 10 valores de Y (dado sesgado) son:", Y_sesgado[1:10], "")# 3. Función para crear un dataframe con las mu 88 PMF para las primeras k entradascalcular_pmf_sesgado <- function(Y_sesgado, k) { # Crear una tabla de frecuencias relativas df <- as.data.frame(table(Y_sesgado[1:k]) / k) colnames(df) <- c("Sn", "Probabilidad") # Renombrar las columnas df$Sn <- as.numeric(as.character(df$Sn)) # Asegurar que Sn sea numérico df$Entradas <- paste("Primeras", k, "entradas") # Añadir una columna para la leyenda return(df)}# Crear los dataframes para los primeros 5, 50, 500 y 5000 elementosdf_5_sesgado <- calcular_pmf_sesgado(Y_sesgado, 5)df_50_sesgado <- calcular_pmf_sesgado(Y_sesgado, 50)df_500_sesgado <- calcular_pmf_sesgado(Y_sesgado, 500)df_5000_sesgado <- calcular_pmf_sesgado(Y_sesgado, 5000)# Combinar los dataframes en uno solodf_total_sesgado <- rbind(df_5_sesgado, df_50_sesgado, df_500_sesgado, df_5000_sesgado)# Graficar las PMF usando ggplot2ggplot(df_total_sesgado, aes(x = Sn, y = Probabilidad, fill = Entradas)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", color = "black") + facet_wrap(~Entradas, ncol = 2) + labs(x = "Valores de Sn (dado sesgado)", y = "Probabilidad", title = "PMF de Sn (dado sesgado) para diferentes tamaños de muestra") ……
