全て分かりません。 教えて頂きたいです。

○基礎固めのドリル」では、 分野別に基本問題- 典型題の画習を通して, 基礎力の充実を図ります。 今同は円と角度です。問題は今年の入試から採り ました。知識のチェックと執試しをしましょう。 B D H IC A G B F E A~Iは円周の9等分点 AB:AD:CD=2:2:1 AB:CD=1:3 (08 宇都宮短大附) (08 滝川) (08 昭和学院秀英) 36 E B 40°>A B) 99° 126° D E B Q P ZAQB=2ZAPD BC=CD=DE (08 成城学園) (08 日大二) (08 明治学院) D 32°C B B B 68° T 40° A T A 接線TT, 接点A 接線 AD, 接点A 接線1,接点A (08 栄徳) (08 作新学院) (08 桐光学園)

この問題の広義重積分が分かりません。 どなたか教えていただけないでしょうか

S ede Do, #)l05x s#1.6,})# (0,0)} De Se, #)l05x s41.a,)# (0,0)} で'+y?

この問題の解き方と答えを教えてください🙏

発続の「+x de. 2 Ce。 3.

統計学の偏相関係数について自分の解釈があっているかの確認をしたいのですが、 こればかりは自力ではできないので確認をお願いしたいです。 (画像は参考にした教科書の内容です。ファイルサイズの問題で必要な情報をすべては載せられませんが一応貼ります。) この教科書の内容は ある人... Read More

Gのデータに対して、yおよびxを戦りの像数から下引する次のような る8,備相関係数 のデータに対して,yおよびえを吸りの象数から下刊する次のような S くうか考えられ,それらの影響も限形的であれば、上の1次式のモデルの愛 SyS」 (間題A1.6)。 親がふえるこになる。また,もしこれらの変のうち採力国)が2次関数的 に移響する可能性がある場合には、当のほかにx=という4満日の変数 を予デルに加えておけば、 2次開数的な影響も上のような線格デルにより 分析ることができる。 コーつの重国帰をデルを考える。 -ッ pe ただし、 Sy S Sy S エ-dx p+る。 -のとき、最小2堀法によって求めた重回帰式は次のょうになる。 S, S1 S12 S,p いま去6のように1つの目的変数とp個の説明変数光認を に n個のデータ(数値)が与えられたとしよう. S1y S Sg Sp S= たたし。 表6 重回帰分析の場合のアータ 22 1 帰分析法 S S 日的変哉 明 数 S Sp Sp"Sp S. S 81式のいかをyおよびからあ,為,Xoの回帰が消去されたときの 偏相関係数(partial correlation coefficient)という。 テータ号 そしてS,は行列式Sの1行」列の余因了(行」列の要素を取り除いて作。 Sは式のSの2行2列2)余国子からさらに1行1列の余因子をと 1 『1 『1 T」 ったもの。 S はSの2行2列の余囚子からさらに1行+1引の余因子をと 2 エ以 た行列式に(一1}* をかけたもの)。 | 式からわかるように00式で小される偏相関係数は(a,る,…,ズ)の影響 を除いたyととの相関係数と考えることができる。同様にしてyとxj- っかもめ。 1,2,p)の間の偏相関係数を定識することができる。 また。式に小す行列式Sとその余因子を用いると、ル は次のよう! S , S. も同様に考える。 エ J= (-arュー+) , =(ddエ み) も書ける。(町E A1.7)。 Sie VS」Sa 51と同様にズ,海。, y からyの値を子測するとき、,た。, とりの 関係を示す一つの数式モデルを設定しなければならない、この数式モデル(予 第1式)を11のように与える,必は- , -…, e だけでは説明しきれない部 分の予測誤差を表す。 『122.p=ー こおくとき、変数とpの単相相関係数は次のように書ける。 S Sa, Saは行列式Sの1行1列, 2行2列,1行2列の余因子 去8に示すデータで、yおよびから,石のの国帰が消去されした 5aト ただし、 『121 -ー -4十aエ,サ角約」十, +山i-6 この式を、線形重回帰モデル(linear multiple regression model} と呼ぶ中 * Sas Ss 例7。 ただ。 ときの偏相関係数()を求めよ。 [解] 例6の解答の中に示す行列式Sと式より 回滑の場合(x,平面上のヵ個の点の集まりドに直線をあてはめたが、重回帰 1、 ( , Spー -1 場合には(, , y)の(ゆ+1)次元空間での の点の集まりに対してき次 S』 VS」S。 元超平面 S--(-は)(カー)。 『yト23- -6.941×10° V6171×10×2.011×10 0.623 をあてはめ、それによって説明変数の他x,あ から目的変数の値 を予測する。このときの誤差は式から去?のように表される。

英文法についてです。 空欄の前がbyなので前置詞の後は名詞だと思い、Dを選びました。 しかし答えはBでした。 解説をお願いしたいです🙇‍♀️

中本のこ ご注完 の 27. The demand for electric automobiles has increased by 00 percent over the past 10 years in Australia. ー hebnu 口 (A) nears (B) nearly (C) nearing (D) nearness ES Eso0 (A 開 空e

課題4がヒントを見ても分からなかったので教えてください。 至急回答していただけると嬉しいです。

課題 4.「 Lecture 1-14 数字に 3桁ごとにカンマを入れる関数を作る」にある関数 numberFormat を再帰関数の形式で定義せよ.再帰関数の名前は numF とする.下の口部 分以外を書いたファイルが次の場所にある.(20 点) part02¥lecture1-14\課題4の元ファイル.html <script type="text/javascript"> let nums = new Array(1, 234,56789, 9007199254740991) function numF(numStr){ ここに再帰関数 numFを定義する.書き方にもよるが,ifelse の一文で書くこ とができる。 function numberFormat (source){ return numF (new String(source)); for(let i = 0; i<nums. length; i++){ document. wr ite (nums [i] + 'は+ numberFormat (nums [i])+'と表現できます。<br>') 29

ミドリの蛍光ペンで引いている部分がなぜそうなるのか分からないので教えてほしいです💦

) without an overcoat. (帝塚山学院大) It is warm here in winter. I can ( 0 do 2 hold ③ keep ④ bear し (3) 幸福は財産の多さにはない。(高知大) Happiness does not consist ( 2 at 3 of ④ in ) how many possessions you own. 0 on (3) 4 ) for this error. (中央大) (4) It's very hard to ( 0 make ② look ③ acount ④ take デ大) (4)と3 (5) That coat doesn't ( O go with )your shoes. (南山大) 3 suit for 4 fit at 2 match to 2 (6) The car crash ( 0 carried )in the death of three people. (南山大) caused 3 resulted ④ eliminated (6)_3 (7) Although he was drunk, he insisted ( 2 in ③ to ④ for ) driving. (北海道工業大) 0 on (7) 1 (8) 彼女の推測は正しいことがわかった。(専修大) Her guess turned ( 0 off 2 out ③ at ④ in ) to be right. 2 (路面が)凍結していたために多くの事故が起こった。 (専修大) Many accidents resulted ( 0 in 2 on ) the icy conditions. 3 for の from 1(10) The total fee for the summer course ( many classes you take. (中央大) O leans on ② depends on ③ counts on ④ relies on (10) (11)I certainly agree ( )you on this point. (駒淫大) ① with ② at ③ in ④ for ートフォン 、( を手に入れた。 (12)「すみません, このジャケットが気に入りました。 試着してもいいですか」 「もちろんです」 2 (愛知学院大) )?""Sure." “Excuse me, I like this jacket. May I try it ( 0 on 2 for ③ off ④ in (12) (13) そのスキャンダルの結果, 2人の大臣が辞任した。(中央大) The scandal ( O brought 2 led ③ took ④ made ) to the resignation of two ministers. (13) 2(14)1 ran ( ) one of my old friends on my way back home. (摂南大) 0 through ② out ③ away ④ into (14) _7 4

緑の蛍光ペンでひいている部分がなぜそうなるのか分からないので教えてほしいです💦

(6) I did not call on him yesterday for ( の anxiety 2 trouble 3 fear ④ care )Imight disturb him. (北海学園大) (6) 3 (7) As ( の soon )as l am a student, I must study hard. (聖学院大) 2 well 3 long ④ far (8) The session is to begin ( ) eleven in the morning. (札幌大) O in 2 at ③ from ④ on (9) I hope to learn French ( O during 2 for ③ while ④ until )my stay in Paris. (早稲田大) (10) ( ) you agree or not, I will not change my mind. (四天王寺国際仏教大) の Though ② While ③ Whether ④ Either (10) (11) 彼女は彼より5つ若い。 (武蔵大) She is younger than he ( O by 2 with ③ for ④ at ) five years. ) the south of Europe. (西南学院大) 3 for の at but (13) 医者は事故の方へ走っていた。(慶鷹義塾大) (12) Italy is ( O in 2 on 大) (12) _メ 1 ) the direction of the accident. The doctor was running ( O to 2 for ③ on ④ in (13) _/ 4 イ吉田+N +\

whichとwhereの使い分けを分かりやすく教えてほしいです💦

この問題について教えてもらえるとありがたいです

Reorder the words and phrases to make imperative sentences. Write complete sentences. 59. the children / tell / to hide 60. from one / count / to fifty / then 61. “Here I come!”/ say / very loudly / after counting. 62. find / run / and / the children