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Mathematics Senior High

データの問題です。 2枚目の(3)の問題が設問自体理解できていません。 (3)全ての解説をしてほしいです。 また、Kが何を表しているのかもわからないのでそれも知りたいです。 よろしくお願いします🙇🏻‍♀️

第5章 データの分析 xの 5 標準 10分 ) 解答・解説 以下の問題を解答するにあたってはaとbとの差はa-bの値とする。 太郎さんと花子さんは変量xの平均値や中央値について考えている。 (2) 太郎 先生が作った表計算ソフトのA列に値を入れると, D列にはC列に対応する正 しい値が表示されるよ。 太郎 「xの各値と中央値との差の和」も 花子: 変量xの値を1223に変えても,「xの各値と平均値との差の和」は ウ のまま変わらないよ。 このまま変わらないね。 変量xの 値をいろいろと変えてみよう。 花子: 最初は簡単なところで四つの値から考えてみよう。 太郎:変量xの値を 1 2 3 4としてみるね。 変量xの値を変えたとき. 「xの各値と平均値との差の和」 「xの各値と中央値との差 I |から変わるかどうかについて正しいものは 「和」 がそれぞれ[ ウ オ である。 1 (1 ケータの分析 ⑩「x の各値と平均値との差の和」も「xの各値と中央値との差の和」 も変わるこ とがある。 ① 「x の各値と平均値との差の和」は変わることがあるが, 「xの各値と中央値との 「差の和」は変わらない。 「xの各値と平均値との差の和」 は変わらないが,「xの各値と中央値との差の和」 は変わることがある。 ③「xの各値と平均値との差の和」も「xの各値と中央値との差の和」 も変わらない。 A B 1 変量 2 1 (1)このときのコンピュータの画面のようすが次の図である。 C D (xの平均値) = ア オ の解答群 ( xの中央値) = イ 23 345 Car (x の各値と平均値との差の和) = ウ 4 (x の各値と中央値との差の和) I 01 0 8 ア エ の解答群 (同じものを繰り返し選んでもよい。 ) a ⑩ 0.00 ① 0.50 ② 1.00 ③ 1.50 ④ 2.00 ⑤ 2.50 ⑥ 3.00 ⑦ 3.50 ⑧ 4.00 ⑨ 4.50 WOOT ⑧ (A-001)001 0002 0 001-4001 0

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Physics Senior High

17のところについてです。 抵抗値の違いによって電圧だけでなく、仕事率やジュール熱も変わると思ったのですが、なぜ答えは電圧と断定できるのですか?

J さ 51 法 the れ 9 B/一郎さんは,小学生の弟の次郎さんが学校から持って帰ってきた電気実験セッ を見て自分でもいくつか実験をしてみることにした。 実験セットには, 1.5V の単一乾電池とスイッチ付き電池ケース, 工作用のモ ーダー、モーターにはめ込んで使うプロペラ, 2種類の豆電球 A,Bと電球ソケ ットなどがあり、図4のように, 乾電池, モーター, 豆電球を直列につないでス イッチを閉じて電流を流したときの, モーターの回転の様子と豆電球の明るさを 観察した。 モーターにプロペラをつけた場合と外した場合、 豆電球 A を使った 場合,豆電球B を使った場合の組合せで実験を行ったところ, 表1に示すよう な結果が得られた。 なお、豆電球Aには1.5V, 0.3A の表示が, 豆電球Bには 1.5V 0.06A の表示があった。 ⑧は非直線伝 豆電球 150 乾電池 モーター 図 4 実験 1 プロペラ 外す 豆電球 A モーターの様子 回転する 実験 2 外す B 回転しない 実験3 つける A 回転する Eky. V + V₂-4- VA VB 2 豆電球の明るさ 点灯しない 明るく点灯する 暗く点灯する 実験 4 つける B 回転しない 明るく点灯する E=TATャーター=5Ia+Tモーター 表 1 E=Dot Tal=25ief Tengin ②-12- ございませ部分はか せんが受講して 12なくお願い しえていただけませ 木) 12/19(金) 12/20( | ご記入下さい。 ご希望の日時が取れなかった 通常授業 空調不可の時間 帯に斜線を入れて下さい 12/22(月) 12/23(火) 12/24(水) : 50 通常授業 通常授業 通常授業 19:00~20:20 20:30~21:50 (408) 2時限目 3時限目 4時限目 14:30~15:50 16:00~17:20 7:30~18:50 19:00~20: 20 5 20:30~ 12/28(日) 12/28( 21

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Science Junior High

この問題の一番最後の問題なのですが、 並列に繋いだことはわかるのですがどうしてもabとかわかるのですか!!!!実力テストテスト5日前で大焦り中、、

Ⅲ 電流のはたらきや物体の運動に関する次の問いに答えなさい。 1 電熱線による発熱量について調べるために,次の実験 1,2を行った。 <実験1> 図1のような装置を組み立て、 発泡ポリスチレンのカップに 図1 室温と同じ温度の水を入れ, 6V-2W の表示がある電熱線 a を 入れて 6Vの電圧を加え,水をかき混ぜて水温を測定しながら5 分間電流を流した。 温度計 電源装置 スイッチ 次に、室温と同じ温度の水を新しく入れた発泡ポリスチレン のカップを用意し、 電熱線を、 6V4W の表示がある電熱線 bにかえて 6V の電圧を加え, 水をかき混ぜて水温を測定しな 水. がら5分間電流を流した。 さらに, 室温と同じ温度の水を新し く入れた発泡ポリスチレンのカップを用意し, 6V-8W の表示 がある電熱線を入れて 6V の電圧を加え,水をかき混ぜて水 温を測定しながら5分間電流を流した。 このときのカップの中の水の上昇温度を図2にまとめた。 <実験2> 図1の装置の電熱線の部分を, 電熱線 a ~c のいずれか2 つを用いてつなぎ変え, 室温と同じ温度の水を入れた発泡ポリ スチレンのカップに, つないだ電熱線をすべて入れ, 実験1と 同様に 6V の電圧を加え, 水をかき混ぜて水温を測定しながら 5分間電流を流した。 このときの, カップの中の水の上昇温度 を図2にXとしてかき加えたものが図3である。 電熱線 発泡ポリスチレン のカップ 図2 水の上昇温度で (C) 電圧計 ガラス棒 電流計 電熱線c ・電熱線b ・電熱線 a ・電熱線c 0 2 (1) 電熱線b に 6V の電圧を加えたとき, 電熱線bを流れる電 流の大きさは何Aか, 四捨五入して小数第2位まで求めなさ い。 電流を流した時間(分) 図3 4÷6=0.664 (2) 電熱線cから5分間に発生した熱量は, 電熱線 a から5分間 に発生した熱量より何J大きいか、求めなさい。 8×300=2400 ■3) 図2から考察できることをまとめた次の文の ①2+500 1000; ②に入る語句として適切なものを,あとのア~エからそ れぞれ1つ選んで, その符号を書きなさい。 水の上昇温度 (C) 図2よりと②は比例すると考えられる。 0 2 電流を流した時間 [分] ア 電流を流した時間 イ 水の上昇温度 ウ 電熱線に加える電圧 エ 電熱線の抵抗 X ・電熱線b ・電熱線 a 実験2について, 図3から考察した文として適切なものを,次のア~エから1つ選んで、 その符号を書きなさい。 Xの水の上昇温度から、電熱線bとc を直列につないだと考えられる。\ イ Xの水の上昇温度から, 電熱線bとcを並列につないだと考えられる。 ウ Xの水の上昇温度から, 電熱線aとbを直列につないだと考えられる。 Xの水の上昇温度からとを並列につないだと考えられる。 -5-

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IT Senior High

移動平均法がわからないです

1 (3) 十古から商品 ¥80,000 を あ は現金で 賃¥1,500 送る (4)川口店から仕入れた商品¥5,000 を返品し、 代金は買掛金から差し引くことにした。 (5) 大 (6) 大阪 借 方 (1) 仕 入 60.000 (feach) (2) 現金 50,000 買 売 貸 方 買掛金 60,000 上 75,000 売掛金 25,000 (3)仕 80,000 買掛金 引取運賃 15,000 現 (4) 買掛金 5,000 仕 金入 15,000 5,000 (5) 売掛金 54,000 売 上 54,000 発送費 2.000 現 金 2,000 (6) 売 上 2,700 売掛金 2,700 ° 年 数量 9 1 前月繰越 480 単価 300 金額 144,000 ● 数量 単価 金額 数量 480 U 単価 金額 300 144,000 2. 横浜商店の次の取引を仕入帳と売上帳に記入して、 締め切りなさい。 また, A品について、 ①先入先出法。 ②移動平 均法によって、 商品有高帳に記入して、締め切りなさい。 9月6日 前橋商店に次の商品を売り渡し代金は掛けとした。 A品 180個 @¥450 ¥81,000 8日 高崎商店から次の商品を仕入れ、代金は小切手を振り出して支払った。 A品 200個 @¥350 ¥70,000 B品 100 220 22,000 13日 深谷商店に次の商品を売り渡し、代金のうち¥100,000 は同店振り出しの小切手で受け取り、残額は掛けとした。 A品 360個 ¥460 ¥165,600 B品 160" # #250 #40,000 15日 深谷商店に売り渡したA品のうち、次のとおり返品を受け、代金は売掛金から差し引くことにした。 A品 50個 @¥460 ¥23,000) 16日 浦和商店から次の商品を仕入れ、 代金は掛けとした。なお、引取運賃¥900 は現金で支払った B 品 180個 @¥230 ¥41,400 17日 浦和商店から仕入れたB品のうち、次の商品を返品し、 代金は買掛金から差し引くことにした。 B品 10個 @¥230 ¥2,300 25日 千葉商店から次の商品を仕入れ、代金のうち¥50,000 は小切手を振り出して支払い、残額は掛けとした。 A品 210個 @¥360 ¥75,600 28日 八王子商店に次の商品を売り渡し、代金は掛けとした。なお、発送費¥1,600 は現金で支払った。 A品 150個 @¥460_ ¥69,000 B品 100 〃 〃 260 26,000 ② 31 繰越 101 朝繰越 ( 移動平均法) 単価 商品有高帳 (品名) A 商品 令 和 受 入 払 出 摘要 0 年 数量 金額 数量 単価 9 1 前月繰越 480 300 144,000 高 金額 数量 単価 金額 480 300 144,000 (単位)個 残 6 前橋商店 180 450 81,000 300 300 90,000 8 高崎商店 200 350 70,000 500 320 160,000 13 深谷商店 360 460 165,600 140 320 44.800 15 〃 50 460 23,000 190 400 150 460 69,000 250 250 940 940 101 前月繰越 25 千葉商店 210 360 75,600 28 八王子商店 30 相律 10/15 主体 -14- 10/15 ・16- A 160,000 500

Unresolved Answers: 1
TOEIC・English Undergraduate

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

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