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Mathematics in ContextSample Assessment MaterialsPearson Edexcel Level 3 Certificate inMathematics in Context (7MC0)First certification from 2016 Issue 3

PearsonEdexcel Level 3 Certificate in Mathematicsin Context (7MC0) Sample Assessment Materials

First Certification 2016

Edexcel, BTEC and LCCI qualifications Edexcel, BTEC and LCCI qualifications are awarded by Pearson, the UK’s largest awarding body offering academic and vocational qualifications that are globally recognised and benchmarked. For further information, please visit our qualification websites at www.edexcel.com, www.btec.co.uk or www.lcci.org.uk. Alternatively, you can get in touch with us using the details on our contact us page at www.edexcel.com/contactus

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Cover photograph: grass-lifeisgood/getty images

ISBN 9781446932575All the material in this publication is copyright © Pearson Education Limited 2016

This document is Issue 3. Key changes are sidelined. We will inform centres of any changes to this issue. The latest issue can be found on our website: qualifications.pearson.com

Contents

1 Introduction 1

2 General marking guidance 3

3 Paper 1: Comprehension 5

4 Paper 1 Mark Scheme 25

5 Paper 2: Applications 35

6 Paper 2 Mark Scheme 69

Pearson Edexcel Level 3 Certificate in Mathematics in Context Sample Assessment Materials – Issue 3 – March 2016 © Pearson Education Limited 2016

1

Introduction

The Pearson Edexcel Level 3 Certificate in Mathematics in Context is designed for use in schools and colleges.

These sample assessment materials have been developed to support the qualification and will be used as the benchmark in developing the assessment that students will actually take.


2


3

General marking guidance

● All candidates must receive the same treatment. Examiners must mark the last candidate in exactly the same way as they mark the first.

● Mark schemes should be applied positively. Candidates must be rewarded for what they have shown they can do rather than be penalised for omissions.

● Examiners should mark according to the mark scheme – not according to their perception of where the grade boundaries may lie.

● All the marks on the mark scheme are designed to be awarded. Examiners should always award full marks if deserved, i.e. if the answer matches the mark scheme. Examiners should also be prepared to award zero marks if the candidate’s response is not worthy of credit according to the mark scheme.

● Where some judgement is required, mark schemes will provide the principles by which marks will be awarded and exemplification/indicative content will not be exhaustive.

● When examiners are in doubt regarding the application of the mark scheme to a candidate’s response, a senior examiner must be consulted before a mark is given.

● Crossed-out work should be marked unless the candidate has replaced it with an alternative response.

Guidance on the use of codes within the mark scheme: • B mark is a standalone mark for accuracy (not linked to a method mark). • A mark is a mark awarded for accuracy. • M mark is a method mark. • C mark is a mark that involves descriptive comment which may or may not contain a

numerical solution to the problem. • oe – or equivalent. • cao – correct answer only. • ft – follow through. • sc – special case. • awrt – answers which round to.


4


5

Paper Reference

Turn over

Mathematics in ContextPaper 1: Comprehension

Sample Assessment Materials for first teaching September 2014Source booklet 7MC0/01Do not return this source booklet with the question paper.

S47579A©2014 Pearson Education Ltd.

2/2/*S47579A*

Pearson Edexcel Level 3 Certificate


62S47579A

Formulae sheet

There will be no credit for anything you write on this formulae sheet.

Mean of a frequency distribution = fxf

∑∑

Mean of a grouped frequency distribution = fxf

∑∑ , where x is the mid-interval value

Variance = ( )x xn−∑ 2

Standard deviation (set of numbers) xn

xn

2 2∑ ∑−

or ( )x xn−

∑ 2

where x is the mean of the set of values

Standard deviation

(discrete frequency distribution) fxf

fxf

2 2∑∑

∑∑

−

or f x x

f( )−

∑∑

2

Spearman’s rank correlation coefficient 16

1

2

2−−

∑ dn n( )


72S47579A

Formulae sheet



∑∑





xn

2 2∑ ∑−

or ( )x xn−

∑ 2


Standard deviation


fxf

2 2∑∑

∑∑

−

or f x x

f( )−

∑∑

2


1

2

2−−

∑ dn n( )

3S47579A

Turn over

The product moment correlation coefficient is

rSS S

x yx yn

xxn

yy

xy

xx yy

i ii i

ii

ii

= =−

( )( )

−( )

−( )

∑ ∑∑

∑ ∑ ∑2

2

2

22

n∑

The regression coefficient of y on x is bSSxy

xx

=

Least squares regression line of y on x is y = a + bx where a = y – bx

Arithmetic series

un = a + (n – 1)d

Sn = 12

n(a + l) = 12

n[2a + (n – 1)d]

Geometric series

un = arn – 1

S a rrn

n

= −−

( )11

S ar

r∞ =−

<1

1 for


84S47579A

There will be no credit for anything you write in this source booklet.

SECTION A: HOUSE PRICES

Data source A

In 2012, 43% of people aged 25–36 owned their own home. Of the first-time buyers (FTB) who bought in 2012, 64% received financial help from their parents.

But it is unlikely future generations will be able to help their offspring in the same way, warns HSBC, the bank which undertook this research.

Its findings, published today, show how much harder it is for 25–36-year-olds to afford a property now than it was for their parents, thanks to bigger deposits, higher house prices and stricter mortgage-lending criteria than previous generations.

1983 2007 2014

Age of FTB 27 29 29

Property value £17 021 £129 499 £147 000

LTV ratio 94% 90% 80%

Deposit £1021 £12 950 £29 400

Borrower income £8316 £35 000 £35 918

FTB – first-time buyer

LTV – loan-to-value ratio expresses the amount of a mortgage loan as a percentage of the total appraised value of property. For example, if a borrower wants £130 000 to purchase a house worth £250 000, the LTV ratio is £130 000/£250 000 or 52%.


94S47579A


SECTION A: HOUSE PRICES

Data source A

In 2012, 43% of people aged 25–36 owned their own home. Of the first-time buyers (FTB) who bought in 2012, 64% received financial help from their parents.

But it is unlikely future generations will be able to help their offspring in the same way, warns HSBC, the bank which undertook this research.

Its findings, published today, show how much harder it is for 25–36-year-olds to afford a property now than it was for their parents, thanks to bigger deposits, higher house prices and stricter mortgage-lending criteria than previous generations.

1983 2007 2014

Age of FTB 27 29 29

Property value £17 021 £129 499 £147 000

LTV ratio 94% 90% 80%

Deposit £1021 £12 950 £29 400

Borrower income £8316 £35 000 £35 918

FTB – first-time buyer

LTV – loan-to-value ratio expresses the amount of a mortgage loan as a percentage of the total appraised value of property. For example, if a borrower wants £130 000 to purchase a house worth £250 000, the LTV ratio is £130 000/£250 000 or 52%.

5S47579A

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Data source B

The average house price is rising at 7.3% annually but remains 12% below the 2007 peak.

House prices grew to an average of £175 546 by 31 January 2014, up 7.3% compared to the same period a year ago, according to the Halifax bank.

The UK’s biggest mortgage lender said house prices climbed 1.1% in January following a 0.5% fall in December caused by seasonal factors.

The figures will further fuel concerns that a house price bubble is emerging. However, prices are still 12% below the peak of £199 612 in August 2007.

Nicholas Ayre, managing director of homebuying agency Home Fusion, said: ‘The definition of a house price bubble is when people will pay anything for a property. This is not what we are seeing here. Many people are still heavily indebted, particularly if they have maxed out on credit cards. This is hardly a market running away with itself.’

But earlier this week economic forecasters the EY Item Club said London is beginning to show ‘bubble-like conditions’.

It said the cost of buying in London is 3.5 times more than the average house price in Northern Ireland and over 3.3 times the average in the north east of England. It added that income multiples are now back to pre-crisis levels in London as homeowners take on increasingly expensive mortgages.

The EY Item Club predicted the average house price in London will rise to £600 000 by 2018.

Howard Archer, chief UK economist at IHS Global Insight, said while he does not believe the UK is in the grip of a bubble, house prices look set for strong increases over the coming months – especially as a shortage of available properties is putting pressure on prices in a growing number of locations.

Matthew Pointon, property economist at Capital Economics, said: ‘If prices continue to rise by 1.1% per month, house prices on this measure will pass their previous peak by the end of the year, which will stoke concerns that a new house price bubble is forming. But we expect gains will moderate over the year.’

‘Rising wholesale interest rates suggest mortgage rates are likely to edge up over the year, curbing demand. And improved selling conditions should mean more homes come onto the market, relieving the upwards pressure on prices.’

Halifax said that more than one million houses were sold in 2013. This is the first time this has happened since 2007, just before the financial crisis struck.


106 S47579A

Data source C

London homes increased in value by more than twice the average person’s income last year, figures show.

The typical value of properties in the capital rose by £63 000 in the last year, reaching an average of £458 000.

The surge came amid record rises in home prices across the country, according to figures published on Tuesday by the Office for National Statistics (ONS), prompting warnings of ‘runaway train’ increases. Experts said the rise in London prices was particularly ‘extraordinary’ when separate figures issued on the same day showed that inflation had fallen to a four-year low.

A graph showing average house price increases (source: ONS)


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Data source C

London homes increased in value by more than twice the average person’s income last year, figures show.

The typical value of properties in the capital rose by £63 000 in the last year, reaching an average of £458 000.

The surge came amid record rises in home prices across the country, according to figures published on Tuesday by the Office for National Statistics (ONS), prompting warnings of ‘runaway train’ increases. Experts said the rise in London prices was particularly ‘extraordinary’ when separate figures issued on the same day showed that inflation had fallen to a four-year low.

A graph showing average house price increases (source: ONS)

7S47579A

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SECTION B: EUROVISION

The Eurovision Song Contest takes place annually. Each country that is part of the European Broadcasting Union is invited to participate and the final line up comprises 10 qualifying countries from the semi-finals and 16 automatic entries to the final. Each country involved in the contest votes for each of the songs featured in the final, with the exception that countries cannot vote for their own entry (so, for example, the televote in the UK will not allow votes in favour of the UK entry).

Data source D

Jury member selection criteria

All jury members are music professionals. They are being asked to judge:

● vocalcapacity

● theperformanceonstage

● thecompositionandoriginalityofthesong

● theoverallimpressionmadebytheact.

The average age of the jury members across Europe is 40 years old, 79 members are female, 106 are male.

Jury members signed a declaration stating they will vote independently.

The voting rules

Viewers in the countries of the Participating Broadcasters are invited to vote for their favourite songs (without the possibility of voting for the song representing their own country) by means of televoting. In addition, in each participating country there is a National Jury. With respect to the televoting, the song that has received the highest number of votes shall be ranked first, the song that has received the second highest number of votes shall be ranked second and so on until the last song. With respect to the National Jury voting, the jury members shall rank first their favourite song, second their second favourite song, third their third favourite song and so on until their least favourite song, which shall be ranked last.

The rankings of the televoting and the National Jury will then, in each of the participating countries, be used to calculate the average rank of each song. This combined ranking will then be transformed to the ‘Eurovision system’, with the top-ranked song getting 12 points, the second-highest ranked song 10 points and the remaining spots, from 8 points to 1 point, given to the songs ranked 3 to 10.

If there is a tie of two or more songs in the combined ranking between televotes and the jury, the song that obtains a better ranking from the televote will be placed ahead of the other country.


128 S47579A

Source information

Data source A taken from: www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/borrowing/mortgages/10620187/First-time-buyers-in-golden-age-for-mortgage-support.html© Copyright of Telegraph Media Group Limited 2014.

Data source B taken from: www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/houseprices/10621089/Average-house-price-reaches-175546.html© Copyright of Telegraph Media Group Limited 2014.

Data source C taken from: www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/houseprices/10768456/London-house-prices-jump-by-twice-the-average-income.html© Copyright of Telegraph Media Group Limited 2014.

Data source D taken from: www.eurovision.tv/page/news?id=who_will_be_in_the_expert_juries

Every effort has been made to contact copyright holders to obtain their permission for the use of copyright material. Pearson Education Ltd. will, if notified, be happy to rectify any errors or omissions and include any such rectifications in future editions.


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Source information

Data source A taken from: www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/borrowing/mortgages/10620187/First-time-buyers-in-golden-age-for-mortgage-support.html© Copyright of Telegraph Media Group Limited 2014.

Data source B taken from: www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/houseprices/10621089/Average-house-price-reaches-175546.html© Copyright of Telegraph Media Group Limited 2014.

Data source C taken from: www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/houseprices/10768456/London-house-prices-jump-by-twice-the-average-income.html© Copyright of Telegraph Media Group Limited 2014.

Data source D taken from: www.eurovision.tv/page/news?id=who_will_be_in_the_expert_juries


Centre Number Candidate Number

Write your name hereSurname Other names

Total Marks

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2/2/

*S47579A0112*

Mathematics in ContextPaper 1: Comprehension

Sample Assessment Materials for first teaching September 2014Time: 1 hour 40 minutes 7MC0/01You must have: Ruler graduated in centimetres and millimetres, protractor, pair of compasses, pen, HB pencil, eraser.

Instructions

• Use black ink or ball-point pen.• Fill in the boxes at the top of this page with your name, centre number and candidate number.• Answer all questions.• Answer the questions in the spaces provided

– there may be more space than you need.• Calculators may be used.• If your calculator does not have a π button, take the value of π to be

3.142 unless the question instructs otherwise.• Any diagrams may NOT be accurately drawn, unless otherwise indicated.• You must show all your working out with your answer clearly identi�ed at

the end of your solution.

Information

• The total mark for this paper is 60• The marks for each question are shown in brackets

– use this as a guide as to how much time to spend on each question.

Advice

• Read each question carefully before you start to answer it.• Keep an eye on the time.• Try to answer every question.• Check your answers if you have time at the end.



142 *S47579A0212*

SECTION A

Answer ALL questions. Write your answers in the spaces provided.

HOUSE PRICES

1 Refer to data source A in the source booklet.

(a) Use the LTV ratio from 2007 to calculate the value of the mortgage loan in 2007.(2)

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(b) Use the information in the table to give two reasons why it is harder for those aged 25–36 to afford a property in 2014 than it would have been for their parents in 1983. You should support your answers with appropriate calculations and conclusions.

(6)

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(Total for Question 1 is 8 marks)


152

*S47579A0212*

SECTION A


HOUSE PRICES

1 Refer to data source A in the source booklet.

(a) Use the LTV ratio from 2007 to calculate the value of the mortgage loan in 2007.(2)

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(b) Use the information in the table to give two reasons why it is harder for those aged 25–36 to afford a property in 2014 than it would have been for their parents in 1983. You should support your answers with appropriate calculations and conclusions.

(6)

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3

*S47579A0312* Turn over

Refer to data sources A, B and C in the source booklet for Questions 2 to 5.

2 Determine whether the average house price at the end of November 2013 was greater or less than the average house price at the end of January 2014.

(3)

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3 (a) Work out an estimate for the average house price in London in 1983.(3)

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The EY Item Club predicted that the average house price in London will rise to £600 000 by 2018.

(b) If the EY Item Club is correct, will the average house price have risen at a greater average annual percentage rate between 1983 and 2014 or between 2014 and 2018?

State two assumptions that you have made.(6)

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The EY Item Club predicted that the average house price in London will rise to £600 000 by 2018.

(b) If the EY Item Club is correct, will the average house price have risen at a greater average annual percentage rate between 1983 and 2014 or between 2014 and 2018?

State two assumptions that you have made.(6)

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5


4 By considering the data in the bar chart in data source C in the source booklet:

(a) draw an appropriate diagram on the graph paper provided below in order to determine the nature of the correlation between house prices in February 2014, £x, and the increase from 2013, £y, shown in brackets.

(4)


186 *S47579A0612*

The equation of the line of regression of y on x is

y = 0.1734x – 23871

The correlation coefficient r = 0.955

(b) Interpret this information.(3)

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5 An estate agent said: ‘If prices continue to rise by 1.1% per month, house prices on this measure will pass their August 2007 peak within 12 months’.

Use figures from data source B in the source booklet and appropriate calculations to determine whether or not this statement is correct.

(3)

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(Total for HOUSE PRICES is 30 marks)

TOTAL FOR SECTION A IS 30 MARKS


196

*S47579A0612*

The equation of the line of regression of y on x is

y = 0.1734x – 23871

The correlation coefficient r = 0.955

(b) Interpret this information.(3)

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5 An estate agent said: ‘If prices continue to rise by 1.1% per month, house prices on this measure will pass their August 2007 peak within 12 months’.

Use figures from data source B in the source booklet and appropriate calculations to determine whether or not this statement is correct.

(3)

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(Total for HOUSE PRICES is 30 marks)

TOTAL FOR SECTION A IS 30 MARKS

7


SECTION B


EUROVISION

Refer to data source D in the source booklet for Questions 6 to 10.

6 Calculate the total sum of the ages of the jury members across Europe.(2)

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7 Find the percentage of the jury members that are female.(2)

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208 *S47579A0812*

8 (i) How many different finalists does each country award a non-zero number of points to?

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(ii) Find the mean of the non-zero number of points.

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(iii) Find the median of the non-zero number of points.

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8 (i) How many different finalists does each country award a non-zero number of points to?

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(ii) Find the mean of the non-zero number of points.

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(iii) Find the median of the non-zero number of points.

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9 The rankings of both the jury and the televote are taken into consideration in order to determine the overall rank of each country. Some information about how the jury and television audience from one country ranked other countries in 2014 is displayed in the table below.

Jury member ranking Ranking

A B C D E Overall jury Televote Combined rank 1 to 12 Points

Ukraine 9 14 18 17 17 3

Norway 7 6 5 13 4 12

Armenia 18 11 23 10 12 7

Austria 24 18 7 18 16 4

Germany 5 8 17 5 5 5

Sweden 10 16 22 11 13 6

Finland 4 3 4 8 8 16

Spain 14 7 16 6 6 11

Switzerland 2 5 9 9 2 1

Malta 3 2 2 2 3 22

Denmark 12 9 12 3 9 10

The Netherlands 1 1 1 1 1 2

Complete the table.(9)

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10 The table below gives some information relating to the total points scored, the final position, the average jury rank and the average televote rank.

Country Final position Points Average jury rank Average televote rank

Denmark 1 281 6.23 4.97

Azerbaijan 2 234 7.77 5.86

Ukraine 3 214 8.74 5.66

Norway 4 191 8.23 7.14

Russia 5 174 9.67 6.84

Greece 6 152 12.28 6.00

Italy 7 126 9.46 11.70

Malta 8 120 9.54 10.97

The Netherlands 9 114 9.05 11.70

Hungary 10 84 15.59 8.19

Belgium 11 71 9.92 16.03

Moldova 12 71 8.69 16.57

Consider the information for the top 12 countries given in the table.

(a) Moldova and Belgium should be equally ranked according to the points that they scored. State whether you agree or disagree with their final positions, giving a reason to support your view.

(2)

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10 The table below gives some information relating to the total points scored, the final position, the average jury rank and the average televote rank.

Country Final position Points Average jury rank Average televote rank

Denmark 1 281 6.23 4.97

Azerbaijan 2 234 7.77 5.86

Ukraine 3 214 8.74 5.66

Norway 4 191 8.23 7.14

Russia 5 174 9.67 6.84

Greece 6 152 12.28 6.00

Italy 7 126 9.46 11.70

Malta 8 120 9.54 10.97

The Netherlands 9 114 9.05 11.70

Hungary 10 84 15.59 8.19

Belgium 11 71 9.92 16.03

Moldova 12 71 8.69 16.57

Consider the information for the top 12 countries given in the table.

(a) Moldova and Belgium should be equally ranked according to the points that they scored. State whether you agree or disagree with their final positions, giving a reason to support your view.

(2)

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In order to evaluate the ‘fairness’ of the new system the Eurovision organisers decide to consider the degree of agreement in judgements of the average jury rank, the average televote rank and the final position for each country in the top 12.

The organisers find that Spearman’s rank correlation coefficient between the average jury rank and the final position of each country is 0.608.

The organisers find that Spearman’s rank correlation coefficient between the average televote rank and the final position of each country is 0.903.

(b) (i) Find Spearman’s rank correlation coefficient for the juries’ judgements and the televote results.


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(ii) Which of the three values shows the best degree of agreement? Give a reason for your answer.

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Eurovision organisers are considering changing the system next year so that it is based only on the televote results.

(iii) Explain whether or not this is an appropriate change.

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(10)


(Total for EUROVISION is 30 marks)

TOTAL FOR SECTION B IS 30 MARKS

TOTAL FOR PAPER IS 60 MARKS


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(ii) Which of the three values shows the best degree of agreement? Give a reason for your answer.

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Eurovision organisers are considering changing the system next year so that it is based only on the televote results.

(iii) Explain whether or not this is an appropriate change.

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Pearson Edexcel Level 3 Certifi cate in Mathematics in Context Sample Assessment Materials – Issue 3 – March 2016 © Pearson Education Limited 2016

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35

Paper Reference

Turn over

Mathematics in ContextPaper 2: Applications

Sample Assessment Materials for first teaching September 2014Source booklet 7MC0/02Do not return this source booklet with the question paper.


2/1/*S47580A*



362 S47580A

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Geometric series

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384 S47580A


SECTION A: EUROVISION


Data source A



● vocalcapacity




The average age of the jury members is 40 years old, 79 members are female, 106 are male.

Jury members signed a declaration stating that they will vote independently.

The voting rules

Viewers in the countries of the Participating Broadcasters are invited to vote for their favourite songs (without the possibility of voting for the song representing their own country) by means of televoting. In addition, in each participating country there is a National Jury.

With respect to the televoting, the song which has received the highest number of votes shall be ranked first, the song which has received the second highest number of votes shall be ranked second and so on until the last song.

With respect to the National Jury voting, the jury members shall rank first their favourite song, second their second favourite song, third their third favourite song and so on until their least favourite song, which shall be ranked last.

The rankings of the televoting and the jury will then, in each of the participating countries, be used to calculate the average rank of each song. This combined ranking will then be transformed to the ‘Eurovision system’, with the top-ranked song getting 12 points, the second-highest ranked song 10 points, and the remaining spots, from 8 points to 1 point, given to the songs ranked 3 to 10.



394S47580A


SECTION A: EUROVISION


Data source A



● vocalcapacity




The average age of the jury members is 40 years old, 79 members are female, 106 are male.

Jury members signed a declaration stating that they will vote independently.

The voting rules

Viewers in the countries of the Participating Broadcasters are invited to vote for their favourite songs (without the possibility of voting for the song representing their own country) by means of televoting. In addition, in each participating country there is a National Jury.

With respect to the televoting, the song which has received the highest number of votes shall be ranked first, the song which has received the second highest number of votes shall be ranked second and so on until the last song.

With respect to the National Jury voting, the jury members shall rank first their favourite song, second their second favourite song, third their third favourite song and so on until their least favourite song, which shall be ranked last.

The rankings of the televoting and the jury will then, in each of the participating countries, be used to calculate the average rank of each song. This combined ranking will then be transformed to the ‘Eurovision system’, with the top-ranked song getting 12 points, the second-highest ranked song 10 points, and the remaining spots, from 8 points to 1 point, given to the songs ranked 3 to 10.


5S47580A

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406 S47580A

Source information

Data source A taken from: www.eurovision.tv/page/news?id=who_will_be_in_the_expert_juries



416S47580A

Source information

Data source A taken from: www.eurovision.tv/page/news?id=who_will_be_in_the_expert_juries


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2/1/

*S47580A0128*

Mathematics in ContextPaper 2: Applications

Sample Assessment Materials for first teaching September 2014Time: 1 hour 40 minutes 7MC0/02You must have: Ruler graduated in centimetres and millimetres, protractor, pair of compasses, pen, HB pencil, eraser.

Instructions

• Use black ink or ball-point pen.• Fill in the boxes at the top of this page with your name, centre number and candidate number.• Answer all questions.• Answer the questions in the spaces provided

– there may be more space than you need.• Calculators may be used.• If your calculator does not have a π button, take the value of π to be

3.142 unless the question instructs otherwise.• Any diagrams may NOT be accurately drawn, unless otherwise indicated.• You must show all your working out with your answer clearly identi�ed at

the end of your solution.

Information

• The total mark for this paper is 80• The marks for each question are shown in brackets

– use this as a guide as to how much time to spend on each question.

Advice

• Read each question carefully before you start to answer it.• Keep an eye on the time.• Try to answer every question.• Check your answers if you have time at the end.



422 *S47580A0228*

SECTION A


EUROVISION

Refer to data sources A and B in the source booklet for Questions 1 to 3.

1 Using the spreadsheet ‘Eurovision 2014 the results’:

(a) What is the highest total number of points that a song can get?(2)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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(b) Find the values denoted by A, B, C and D in the spreadsheet.(2)

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432

*S47580A0228*

SECTION A


EUROVISION

Refer to data sources A and B in the source booklet for Questions 1 to 3.

1 Using the spreadsheet ‘Eurovision 2014 the results’:

(a) What is the highest total number of points that a song can get?(2)

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(b) Find the values denoted by A, B, C and D in the spreadsheet.(2)

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3


2 A summary of the point scores awarded to Austria and the Netherlands is shown in the tables below.

Austria

Score 0 1 2 3 4 5 6 7 8 10 12

Frequency 1 1 1 1 2 1 2 3 7 13

∑ fx =290 ∑ fx2 = 2978

Table 1

The Netherlands

Score 0 1 2 3 4 5 6 7 8 10 12

Frequency 9 0 2 2 2 0 0 2 5 7 8

∑ fx =238 ∑ fx2 = 2328

Table 2

The information in tables 1 and 2 has been partially summarised in table 3

Figures have been written correct to 3 significant figures where appropriate.

Median Mean Range Standard Deviation

Austria 10 7.84 12 4.37

The Netherlands

Table 3


444 *S47580A0428*

(a) (i) Complete the missing entry in table 1

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(ii) Complete the 4 missing entries in table 3

Those for Austria have already been done.

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(ii) Complete the 4 missing entries in table 3

Those for Austria have already been done.

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In order to encourage countries with low scores, it is proposed that all scores have 10 added to them.

(b) Describe what effect this proposal would have on the values for Austria in table 3(2)

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An alternative proposal is to double all the scores.

(c) Describe what effect this proposal would have on the values for Austria in table 3(2)

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3 Compare the results of the two countries.(4)

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TOTAL fOR SECTION A IS 20 MARkS


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3 Compare the results of the two countries.(4)

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TOTAL fOR SECTION A IS 20 MARkS

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488 *S47580A0828*

SECTION B


TASk 1: VACCINES AND BLOOD GROUPS

4 Kevin teaches at a college.

He carries out a survey of 100 of the students at the college.

He finds out that:

87 students have had the DTP vaccine 77 students have had the Meningitis C (Men C) vaccine 86 students have had the MMR vaccine 75 students have had all three vaccines 2 students have not had any vaccines 2 students have had just the Men C and the MMR vaccine No students have had just the DTP and MMR vaccines

(a) Work out the probability that a student, chosen at random, has had only the DTP vaccine.

(5)


498

*S47580A0828*

SECTION B


TASk 1: VACCINES AND BLOOD GROUPS

4 Kevin teaches at a college.

He carries out a survey of 100 of the students at the college.

He finds out that:

87 students have had the DTP vaccine 77 students have had the Meningitis C (Men C) vaccine 86 students have had the MMR vaccine 75 students have had all three vaccines 2 students have not had any vaccines 2 students have had just the Men C and the MMR vaccine No students have had just the DTP and MMR vaccines

(a) Work out the probability that a student, chosen at random, has had only the DTP vaccine.

(5)

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(b) Two students are chosen at random.

Work out the probability that both students have received fewer than two of the vaccines.

(3)

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5010

*S47580A01028*

5 The MMR vaccine protects against measles, mumps and rubella.

In Kevin’s survey of 100 students, 86 of them have had the MMR vaccine.

If a student has received the vaccine then the probability that they will get measles is 0.01 If a student has not received the vaccine then the probability that they will get measles is 0.9

One of the 100 students in Kevin’s sample is chosen at random. Work out the probability that this student will get measles.

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*S47580A01028*

5 The MMR vaccine protects against measles, mumps and rubella.

In Kevin’s survey of 100 students, 86 of them have had the MMR vaccine.

If a student has received the vaccine then the probability that they will get measles is 0.01 If a student has not received the vaccine then the probability that they will get measles is 0.9

One of the 100 students in Kevin’s sample is chosen at random. Work out the probability that this student will get measles.

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*S47580A01228*

6 Kevin teaches his biology class about blood groups.

Red blood cells sometimes contain a protein known as the RhD antigen. If this is present then the blood group is RhD positive (RhD+). If this is absent then the blood group is RhD negative (RhD–).

Uk population

Blood group RhD status Percentage

O RhD+ 37%

RhD– 7%

A RhD+ 35%

RhD– 7%

B RhD+ 8%

RhD– 2%

AB RhD+ 3%

RhD– 1%

(Source: adapted from NHS Blood.co.uk)

Blood is normally stored for a maximum of 30 days. 8 000 units of blood are needed each day by hospitals in the UK.

(a) Is there enough of stock B RhD+ blood available for the next 8 days?(2)

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Blood Stocks1600014 00012 00010 000

8000600040002000

0

Units

O RhD+ AB RhD+ AB RhD–O RhD– A RhD+ A RhD– B RhD+ B RhD–


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*S47580A01228*

6 Kevin teaches his biology class about blood groups.

Red blood cells sometimes contain a protein known as the RhD antigen. If this is present then the blood group is RhD positive (RhD+). If this is absent then the blood group is RhD negative (RhD–).

Uk population

Blood group RhD status Percentage

O RhD+ 37%

RhD– 7%

A RhD+ 35%

RhD– 7%

B RhD+ 8%

RhD– 2%

AB RhD+ 3%

RhD– 1%

(Source: adapted from NHS Blood.co.uk)

Blood is normally stored for a maximum of 30 days. 8 000 units of blood are needed each day by hospitals in the UK.

(a) Is there enough of stock B RhD+ blood available for the next 8 days?(2)

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Blood Stocks1600014 00012 00010 000

8000600040002000

0

Units

O RhD+ AB RhD+ AB RhD–O RhD– A RhD+ A RhD– B RhD+ B RhD–

13


All the students in Kevin’s biology class test their blood to find out their blood group.

The table shows their results.

kevin’s class

Blood group Number of students

O 13

A 7

B 4

AB 0

A student from Kevin’s biology class is picked at random.

(b) Work out an estimate for the probability that this student is RhD–.(4)

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A person is selected at random from the UK population.

(c) Given that this person is RhD+, work out the probability that they have blood group A.(2)

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TASk 2: UNIVERSITY

7 Shazia is going to apply to university to study politics.

She finds out this data about politics courses at some universities.

Student satisfaction: % of students satisfied with

Rating Name of institution

Survey score (%)

course teaching feedback Student : staff ratio

Students in a career after 6 months (%)

1 Oxford 100.0 93 94 65 11.3 : 1 74

2 St Andrews 99.7 89 93 71 18.1 : 1 92

3 Cambridge 99.2 98 97 75 16.5 : 1

4 LSE 98.3 87 87 76 10.7 : 1 90

5 UCL 91.5 78 87 66 15.5 : 1 80

6 Durham 85.9 88 87 74 19.8 : 1 81

7 Surrey 85.2 96 93 86 17.5 : 1

8 Warwick 82.8 89 91 68 17.7 : 1 82

9 KCL 82.3 91 88 69 18.0 : 1 70

10 Birmingham 82.0 86 92 73 22.1 : 1 76

11 Bristol 80.5 80 91 71 16.1 : 1 75

12 York 79.8 86 92 72 17.3 : 1 74

She wants to know if there is any relationship between the student:staff ratio and the percentage of students in a career after 6 months. She starts by using the information from the table to draw a scatter graph.

Data from: www.theguardian.com/education/table/2013/jun/04/university-guide-politics

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(a) Explain what the scatter graph shows about any relationship between the student:staff ratio and the percentage of students in a career after 6 months.

(2)

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(a) Explain what the scatter graph shows about any relationship between the student:staff ratio and the percentage of students in a career after 6 months.

(2)

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17


An outlier can be defined as any value that is:

● greaterthantheupperquartile+(1.5×interquartilerange)

● lessthanthelowerquartile–(1.5×interquartilerange).

(b) (i) Using the graph paper below draw a box plot to show the information from the staff:student ratio column in the table. You must show any outliers on your box plot, along with calculations used to identify these outliers.

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(ii) Comment on the statement “ Staff:student ratios are not very different whichever university you look at”

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(7)



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*S47580A01828*

8 Mohammed finished university with a student loan of £14 000.

He started work with a salary of £19 000 per year.

After one year, he had a pay rise of £1500.

At the end of each full year of work:

● 9%ofhisearningsabove£16365gotowardspayingoffhisloan

● interestof1.5%oftheoutstandingamountisaddedtohisloan.

How much will Mohammed still owe on his student loan after 2 full years of work?(5)

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*S47580A01828*

8 Mohammed finished university with a student loan of £14 000.

He started work with a salary of £19 000 per year.

After one year, he had a pay rise of £1500.

At the end of each full year of work:

● 9%ofhisearningsabove£16365gotowardspayingoffhisloan

● interestof1.5%oftheoutstandingamountisaddedtohisloan.

How much will Mohammed still owe on his student loan after 2 full years of work?(5)

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*S47580A02028*

9 Sarah leaves university with a student loan of £15 000. The interest rate has changed to 2%.

Sarah can earn £17 000 per year before she starts paying back her student loan. She starts work with a salary of £20 000. She expects to get an increase in salary of £1000 per year.

Sarah uses this recurrence relation to work out the amount she will owe on her student loan after n years:

Sn = 1.02(Sn – 1 – 180n – 90)

where Sn is the amount left to pay on her student loan n years after starting work.

Given that S0 = 15 000

(a) show clearly that S1 = 15 024.60 and find the value of S2 (2)

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Let Tn = Sn – Sn – 1

(b) (i) Show that Tn + 1 = 1.02Tn – k

where k is a constant to be found

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6120

*S47580A02028*

9 Sarah leaves university with a student loan of £15 000. The interest rate has changed to 2%.

Sarah can earn £17 000 per year before she starts paying back her student loan. She starts work with a salary of £20 000. She expects to get an increase in salary of £1000 per year.

Sarah uses this recurrence relation to work out the amount she will owe on her student loan after n years:

Sn = 1.02(Sn – 1 – 180n – 90)

where Sn is the amount left to pay on her student loan n years after starting work.

Given that S0 = 15 000

(a) show clearly that S1 = 15 024.60 and find the value of S2 (2)

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Let Tn = Sn – Sn – 1

(b) (i) Show that Tn + 1 = 1.02Tn – k

where k is a constant to be found

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21


(ii) Show that once the amount that Sarah has left to pay starts decreasing then it will always be decreasing year after year.

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(4)



6222

*S47580A02228*

TASk 3: COST AND PROfIT

10 A company sells bird tables and bird feeders.

Shop Number of bird tables

Number of bird feeders Total order Total cost (£)

A 50 25 75 1500

B 100 50 150 3000

C 72 18 90 1980

D 80 60 140 2600

E 160 120 280 5200

F 90 50 140

The price paid by each shop for a bird table was the same.The price paid by each shop for a bird feeder was the same.The total cost for shop F is missing.

(i) Complete the table.

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(ii) If the price of a bird table had been £1 more and of a bird feeder £1 less how would this have affected the total cost for shop F?

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*S47580A02228*

TASk 3: COST AND PROfIT

10 A company sells bird tables and bird feeders.

Shop Number of bird tables

Number of bird feeders Total order Total cost (£)

A 50 25 75 1500

B 100 50 150 3000

C 72 18 90 1980

D 80 60 140 2600

E 160 120 280 5200

F 90 50 140

The price paid by each shop for a bird table was the same.The price paid by each shop for a bird feeder was the same.The total cost for shop F is missing.

(i) Complete the table.

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(ii) If the price of a bird table had been £1 more and of a bird feeder £1 less how would this have affected the total cost for shop F?

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*S47580A02428*

11 The company also makes swing seats and benches.

The manager of the company wants to maximise the profit they get from selling swing seats and benches.

Let x be the number of swing seats made each week.

Let y be the number of benches made each week.

(a) The graph on page 27 shows two constraints and the unwanted region.

(i) Write down the constraints shown on the graph, giving your answers as inequalities in terms of x and/or y.

(ii) Give an interpretation of each of your inequalities.(4)

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*S47580A02428*

11 The company also makes swing seats and benches.

The manager of the company wants to maximise the profit they get from selling swing seats and benches.

Let x be the number of swing seats made each week.

Let y be the number of benches made each week.

(a) The graph on page 27 shows two constraints and the unwanted region.

(i) Write down the constraints shown on the graph, giving your answers as inequalities in terms of x and/or y.

(ii) Give an interpretation of each of your inequalities.(4)

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It takes 10 production hours to make one swing seat.

It takes 4 production hours to make one bench.

There are 160 production hours available in one week.

(b) Write down an inequality to represent this information.

Give your inequality in its simplest form.(2)

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It takes 30 minutes to get each swing seat ready for delivery.

It takes 20 minutes to get each bench ready for delivery.

There are 10 hours available in one week to get ready for delivery.

(c) Using the information above and the inequality formed in (b), add two lines and shading to the graph on page 27 to show the feasible region.

Label the feasible region R.(5)

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66 26

*S47580A02628*

The company makes a profit of £65 on each swing seat and £40 on each bench.

(d) Find the maximum profit the company could make in one week.

You should state the number of swing seats and benches they should make to achieve this.

You must make your method of solution clear.(3)

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*S47580A02628*

The company makes a profit of £65 on each swing seat and £40 on each bench.

(d) Find the maximum profit the company could make in one week.

You should state the number of swing seats and benches they should make to achieve this.

You must make your method of solution clear.(3)

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TOTAL fOR SECTION B IS 60 MARkS

TOTAL fOR PAPER IS 80 MARkS

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mea

n an

d th

e m

edia

n w

ould

in

crea

se b

y 10

C1 C1

for r

ange

and

SD

una

ffec

ted

(or e

quiv

alen

t) fo

r mea

n an

d m

edia

n in

crea

sed

by 1

0 (o

r equ

ival

ent)

(c

)

The

rang

e an

d th

e SD

wou

ld in

crea

se

The

mea

n an

d th

e m

edia

n w

ould

be

doub

led

C1 C1

for r

ange

and

SD

incr

ease

d (o

r equ

ival

ent)

for m

ean

and

med

ian

doub

led

(or e

quiv

alen

t)

3.

A

ustri

a hi

gher

mea

n an

d m

edia

n H

ighe

r mea

n th

an N

ethe

rland

s

Fu

ll co

mpa

rison

C2 C2

Aus

tria

had

a hi

gher

mea

n an

d m

edia

n so

did

bet

ter (

or e

quiv

alen

t) (C

1 fo

r ref

eren

ce to

just

one

mea

sure

of l

ocat

ion

and

inte

rpre

tatio

n)

Aus

tria

had

a lo

wer

SD

so th

e va

riatio

n of

scor

es w

as le

ss (C

1 fo

r ju

st a

refe

renc

e to

SD

with

no

inte

rpre

tatio

n)


71

SEC

TIO

N B

TA

SK 1

: VA

CC

INE

S A

ND

BL

OO

D G

RO

UPS

Q

uest

ion

Wor

king

A

nsw

er

Mar

k N

otes

4.

(a

) A

ppro

pria

te V

enn

diag

ram

with

3

inte

rsec

ting

circ

les w

ithin

a

rect

angl

e C

orre

ct v

alue

s dis

play

ed in

the

appr

opria

te a

reas

of t

he d

iagr

am

Cor

rect

pro

babi

lity

stat

ed 0

.12

0.12

M1

M1

M1

M1 A1

M1

for 3

inte

rsec

ting

circ

les w

ithin

a re

ctan

gle

M1

for a

ny 3

of 7

5, 2

, 2, a

nd 0

in c

orre

ct p

ositi

ons

M1

for a

t lea

st 2

cor

rect

cal

cula

ted

valu

es

M1

for c

ompl

etel

y co

rrec

t dia

gram

A

1 ft

dia

gram

thei

r 10

0'12'

or

n(

D o

r C o

r R) =

n

(D) +

n(C

) + n

(R) –

n(D

&C

) –

n(D

&R

) –n(

C&

R) +

n(D

&C

&R

) 10

0 –

2

= 87

+ 7

7 +

86 –

n(D

&C

) –

n(D

&R

) – n

(C&

R) +

75

n(C

&R

) = 7

7, (D

&R

) = 7

5 n(

D&

C) =

75

0.12

M

1 M

1 M

1 M

1 A1

or

M1

for c

orre

ct st

atem

ent o

f inc

lusi

on/e

xclu

sion

rela

tion

M1

for c

orre

ct su

bstit

utio

n of

giv

en v

alue

s M

1 fo

r n(C

&R

) = 7

7, (D

&R

) = 7

5 M

1 fo

r n(D

&C

) = 7

5 A

1 ft

dia

gram

thei

r 10

0'12'


72

Que

stio

n W

orki

ng

Ans

wer

M

ark

Not

es

4.

(b)

M1

for c

onsi

dera

tion

of st

uden

ts re

ceiv

ing

0 va

ccin

es a

nd/o

r 1 v

acci

ne

2322

100

99

M1

for

2322

100

99

(or e

quiv

alen

t)

= 23 45

0or

0.0

51

23 45

0

A1

for

23 450

or 0

.05

1

(or e

quiv

alen

t)

5.

1

– 0.

86 (=

0.1

4)

0.86

× 0

.01

or

0.1

4 ×

0.9

(= 0

.126

) 0.

86 ×

0.0

1 +

0.14

× 0

.9

= 0.

1346

0.

1346

M1

M1

M1 A1

for

P(M

MR)

= 1

– 0.

86 (=

0.1

4) (

may

be

seen

on

a tre

e di

agra

m)

for P

(MM

R

M) =

0.8

6 ×

0.01

or

P(M

MR

M) =

0.1

4 ×

0.9

fo

r 0.8

6 ×

0.01

+ 0

.14

× 0.

9 fo

r 0.1

346

– m

ay b

e ro

unde

d to

2 o

r mor

e si

gnifi

cant

figu

res


73

Que

stio

n W

orki

ng

Ans

wer

M

ark

Not

es

6.

(a)

3600

÷ (8

000

× 0.

08)

No

and

supp

ortin

g ev

iden

ce

M1 C1

M1

(310

0 to

390

0) ÷

(800

0 ×

0.08

) C

1* n

o an

d a

valid

reas

on, e

.g. o

nly

enou

gh fo

r 4–6

day

s

or

No

and

supp

ortin

g ev

iden

ce

M1 C1

M1

8 da

ys ×

800

0 =

6400

0 an

d ‘6

4000

’ × 0

.08

= 51

20

C1*

no

and

a va

lid re

ason

, e.g

. 512

0 >

3100

to 3

900

(b

) 447

× 1

3 +

427 ×

7 +

102 ×

4

M

1 fo

r 447

× 1

3 or

427 ×

7 o

r 102

× 4

= 66

0

2663

(= 4

.034

8484

8…)

M

1 fo

r 447

× 1

3 +

427 ×

7 +

102 ×

4 (=

660

2663

)

Ans

wer

abo

ve d

ivid

ed b

y 24

M

1 fo

r the

ir an

swer

div

ided

by

24 (t

heir

answ

er m

ust c

ome

from

3

calc

ulat

ed fr

actio

ns)

=

1584

0

2663

= 0

.168

0.

168

A1

for a

nsw

er in

rang

e 0.

168

– 0.

169

(acc

ept f

ract

ion,

per

cent

age

or

deci

mal

)

(c

) 0.

35 ÷

(0.3

7 +

0.35

+ 0

.08

+ 0.

03)

M

1 fo

r 0.3

5 ÷

(0.3

7 +

0.35

+ 0

.08

+ 0.

03)

or

0.3

5 =

0.83

× P

(A│

RhD

+)

or

83n

=3

5

83

or 0

.42–

0.42

2 3

5

83

A

1 fo

r 3

5

83

or 0

.42

– 0.

422

oe


74

TA

SK 2

: UN

IVE

RSI

TY

Q

uest

ion

Wor

king

A

nsw

er

Mar

k N

otes

7.

(a

)

Rea

son

Ex

plan

atio

n

B1 B1

B1

for n

o co

rrel

atio

n or

neg

ativ

e co

rrel

atio

n B

1 fo

r ‘sh

own

by sc

atte

red

poin

ts’ o

r ‘sh

own

by li

ne o

f bes

t fit

with

neg

ativ

e gr

adie

nt’

(b

)(i)

Med

ian

2

)5.17

3.17(

=

17.

4

Me

= 17

.4

M

1 M

1 fo

r met

hod

to fi

nd m

edia

n, e

.g. p

ut d

ata

in o

rder

and

atte

mpt

to

find

mid

dle

valu

e or

med

ian

= 17

.4

Low

er Q

uarti

le =

15.5

4n

LQ

= 1

5.5

Upp

er Q

uarti

le =

18

43n

U

Q =

18

M

1 fo

r met

hod

to fi

nd e

ither

LQ

or U

Q o

r LQ

= 1

5.5

or U

Q =

18

1.5

× (1

8 –

15.5

) (=

3.75

)

M

1 fo

r 1.5

× (‘

18’ –

‘15.

5’) (

= 3.

75)

M

in =

11.

75

Max

= 2

1.75

18

+ 3

.75

= 21

.75

so 2

2.1

outli

er

15.5

– 7

5 =

11.7

5 so

11.

3 an

d 10

.7

outli

ers

Out

liers

at 1

0.7

11.3

22.

1

A1

for i

dent

ifica

tion

of 1

1.3

and

22.1

as o

utlie

rs w

ith c

alcu

latio

ns

pres

ent a

nd c

orre

ct

Box

plo

t

B1

for a

fully

-cor

rect

box

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t sho

win

g ou

tlier

s

(ii

) LQ

=15

.5, M

e =1

7.4

U

Q =

18 M

in =

11.7

5 M

ax =

21.7

5

The

stat

emen

t is

inco

rrec

t B

1 th

e st

atem

ent i

s inc

orre

ct w

ith fu

ll su

ppor

ting

stat

emen

t, e.

g. tw

o of

th

e un

iver

sitie

s hav

e su

bsta

ntia

lly lo

wer

stud

ent/s

taff

rat

ios a

nd

one

univ

ersi

ty h

as su

bsta

ntia

lly h

ighe

r stu

dent

/sta

ff r

atio

Out

liers

at 1

0.7

11.3

22.

1

Full

supp

ortin

g st

atem

ent

B1

the

stat

emen

t is i

ncor

rect

with

a su

ppor

ting

stat

emen

t, e.

g. 3

of t

he

univ

ersi

ties a

re su

bsta

ntia

lly d

iffer

ent f

rom

the

rest


75

Que

stio

n W

orki

ng

Ans

wer

M

ark

Not

es

8.

(1

9000

– 1

6365

) × 0

.09

= 23

7.15

(1

4000

– 2

37.1

5) ×

1.0

15

(190

00 +

150

0 –

1636

5) ×

0.0

9 =

372.

15

(139

69.2

9...

– 37

2.15

) × 1

.015

=

£138

01.0

9989

(£

)138

01.1

0

M1

M1

M1

M1 A1

for (

1900

0 –

1636

5) ×

0.0

9 (=

237

.15)

fo

r (14

000

– 23

7.15

) × 1

.015

(= 1

3969

.29…

) fo

r (19

000

+ 15

00 –

163

65) ×

0.0

9 or

237

.15

+ 0.

09 ×

150

0

(= 3

72.1

5)

M1

for (

‘139

69.2

9’ –

372

.15)

× 1

.015

(= 1

3801

.099

89)

A1

for a

nsw

er in

rang

e 13

801

– 13

802

9.

(a

) S 1

=1

.02

× (1

5000

– 1

80 –

90)

=1

5024

.6

S 2

= 1.

02 ×

(150

24.6

– 1

80 ×

2 –

90)

=1

4866

.09(

2)

1.

02 ×

143

70

= 15

024.

6

1486

6.09

(2)

B1 B1

for 1

.02

× (1

5000

– 1

80 –

90)

= 1

5024

.6

for 1

4866

.09(

2)

(b

)(i) (ii)

S n+

1 = 1

.02(

S n –

180

(n +

1) –

90)

S n

= 1

.02(

S n –

1 –

180n

– 9

0)

S n

+ 1

– S

n =1

.02(

S n –

180

(n +

1) –

90

– S n

– 1

+

180n

+ 9

0)

T n

+ 1

= 1

.02T

n −

183

.6

Sh

own

with

k

= 18

3.6

M1 A1 C1 C1

for S

n +

1 –

Sn

=1.0

2(S n

– 1

80(n

+ 1

) – 9

0 –

S n –

1 +

180

n +

90)

for T

n +

1 =1

.02

T n −

183

.6

C1

stat

emen

t tha

t for

som

e n,

Tn

<0

C1

sinc

e T n

+ 1

= 1

.02T

n−18

3.6

and

T n <

0 th

en T

n +

1 <

0

and

henc

e S n

+ 1

<

Sn


76

T

ASK

3: C

OST

AN

D P

RO

FIT

Que

stio

n W

orki

ng

Ans

wer

M

ark

Not

es

10.

(a)(

i) (ii)

27

50

C

ost i

ncre

ases

by

(£)4

0

M1

M1

M1 A1 A1 B1

sele

cts t

wo

inde

pend

ent r

ows a

nd w

rites

in a

suita

ble

form

, e.

g. 8

0x +

60y

=26

00 a

nd 7

2x +

18y

= 1

980

for c

orre

ct m

etho

d to

elim

inat

e on

e va

riabl

e fo

r cor

rect

met

hod

to e

nabl

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issi

ng v

alue

in ta

ble

to b

e fo

und,

e.

g. u

sing

foun

d va

lue

for x

and

subs

titut

ing

to fi

nd v

alue

of y

fo

r x =

25

and

y =

10 o

r 10x

= 2

50 a

nd 1

0y =

100

(or e

quiv

alen

t) fo

r 275

0 a

corr

ect s

tate

men

t abo

ut th

e ch

ange

in c

ost a

nd a

cor

rect

nu

mer

ical

val

ue

11

. (a

)(i)

x >

4 or

x ≥

4

x

> 4

or x

≥ 4

B1

for x

> 4

or x

≥ 4

2y >

x o

r 2y

≥ x

2y >

x o

r 2y

≥ x

B1

for 2

y >

x or

2y

≥ x

or y

> 2x

or y

2x

(ii

)

The

num

ber o

f sw

ing

seat

s mus

t be

gre

ater

than

or e

qual

to 4

Ther

e m

ust b

e at

leas

t tw

ice

as

man

y sw

ing

seat

s as b

ench

es

C

orre

ct

inte

rpre

tatio

n

B1 B1

for,

e.g.

the

num

ber o

f sw

ing

sets

mus

t be

grea

ter t

han

or e

qual

to 4

for,

e.g.

ther

e m

ust b

e at

leas

t tw

ice

as m

any

swin

g se

ats a

s ben

ches

(o

r equ

ival

ent)

(b)

10x

+ 4y

≤ 1

60

5x +

2y

≤ 80

5x

+ 2

y ≤

80

M1 A1

M1

for 1

0x +

4y

≤ 16

0 (c

ondo

ne <

at t

his s

tage

) A

1 fo

r 5x

+ 2y

≤ 8

0


77

Que

stio

n W

orki

ng

Ans

wer

M

ark

Not

es

c)

30

x +

20y

≤ 60

0

5x +

2y

= 80

dra

wn

corr

ectly

3x

+ 2

y =

60 d

raw

n co

rrec

tly

Cor

rect

regi

on sh

own

on g

raph

un

ambi

guou

sly

C

orre

ct re

gion

sh

own

B1 B1 B1 B1 B1

for 3

0x +

20y

≤ 6

00 (o

r equ

ival

ent,

e.g.

3x

+ 2y

≤ 6

0)

for “

5x +

2y

= 80

” dr

awn

corr

ectly

fo

r “3x

+ 2

y =

60”

draw

n co

rrec

tly

for c

orre

ct sh

adin

g fo

r at l

east

one

ineq

ualit

y ad

ded

to g

raph

fo

r cor

rect

regi

on sh

own

on g

raph

una

mbi

guou

sly

(d

) P

= 65

x +

40y

stat

ed/im

plie

d U

sing

pro

fit li

ne o

r fo

r ide

ntify

ing

verti

ces a

s poi

nts t

o te

st

£125

0, x

= 1

0, y

= 1

5

P =

65x

+ 40

y

£125

0,

x =

10, y

= 1

5

M1

M1 A1

for P

= 6

5x +

40y

or e

vide

nce

that

this

has

bee

n us

ed to

det

erm

ine

prof

it fo

r usi

ng p

rofit

line

or f

or id

entif

ying

ver

tices

as p

oint

s to

test

fo

r £12

50, x

= 1

0, y

= 1

5

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