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English Junior High

結構遅ぎめで教えて頂きたいのですが、わかる方いませんか?

スエイ7ルト We can all do something to help others. Do yor Read and Think ② ジョシュは,図書室で借りたユニバーサルデザインの本を読んでいます。 Round 1 Get the Gi= ? Who is the father of universal design? 本文は何について説明し Aa useful produ New Words B the father of OAmerican (amérikan] Ronald Mace, an American Ca big center O professor Iprafesar] O childhood [jaildhad] professor, is the father of Round 2 Focus on のbetter [bétar] universal design. He was in a 本文を読んで、次の質 O society |sasáioti] ルドフット wheelchair from childhood, and 0 Who is Rona のdisabled |diséibld] 2 What did pe Oremove [rimú:v] often had a difficult time. So 5 3 What did R- O barrier(s) |beerior(z) ュ- he looked for ways to make a O found(ed) [fáund(id)] も Round 3 Think a Vサイ 3 Ocenter |séntar better society for disabled people.o 1口の中から適t Ospread [spréd ←O spread |spréd| アイ とス スター リム-ウ パリ In the 1970s, people started to remove barrien Ronald M ロァルト ディスエイブルト Ronald Mace [ránald méis ロナルド - メイス[人名] had a difficu for disabled people, but Ronald had a different ide リムーウ society for di ワェネート バリ3マ" He wanted to remove barriers for everyone. i の(1970)s thought that we often become disabled as we get o テキスュニイッよ He thoug It is important to know that there are different peop they get old ソサ。3 アイ ス センター in our society. In the 1980s, he foünded the Center |2 ユニバーサル ペアになり、 ため Universal Design, and spread his idea to the world. ワール Now many people think that it is a great 1de イト 右は日本の人 それぞれの人 Jvetnl ※総務省統計局 have any ideas? (階 1125 word コラム ~ロナルド·メイスと 「7つの原則」~ column (セ ユニパーサルデザインの生みの親, ロナ ルド·メイスは、その考え方をまとめた 「7つの原則」を提唱しました。また、 アメリ カのノースカロライナ州立大学にユニバー サルデザインセンターを設立し, ユニバー サルデザインの研究や普及に努めました。 これをきっかけに、ユニバーサルデザイン が世界中に広まったと言われています。 OEquitable Use だれにでも同じように利用できる。間違えにくく危険につながら OFlexibility in Use 使うときの自由度が高い。 OSimple and Intuitive Use 使い方が単純ですぐにわかる。 OPerceptible Information 必要な情報がすぐにわかる。 6Tolerance for Error OLow Physical Effort 楽な姿勢で、少ない力で使える。 OSize and Space for Approach and Use 使いやすいスペースと大きさがある。 Point of View 78 seventy-eight

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English Senior High

答えが分からないので回答をお願いしたいです!

11 oN*動名詞 LE 動名詞の用法……動名詞の主な働動きは名詞であり, 通例「~する(である)こと」という意味を表す 1 主 語 Drawing pictures is my hobby. 2 補語 His hobby is collecting old coins. 3 目的語 He doesn't like traveling by air. ●動名詞の方を目的語にとる動詞 (絵を描くことは私の趣味です。) (彼の趣味は古銭を集めることです。) (彼は飛行機の旅が好きでない。) enjoy, finish, mind, practice, stop など。 (彼女は話をやめた。) She stopped talking. ●不定詞の方を目的語にとる動詞 hope, promise, ask, except, afford など。 (あなたに手紙を書くことを約束します。) I promise to write to you. ●動名詞と不定詞の両方を目的語にとる動詞 意味が変わらないもの…begin, like など。 意味が変わるもの………forget, remember など。 0JD Dd DdD Aロ○ T宗お文のT完さの A A 次の() 内から適当なものを選び, ○で囲みなさい。 のI promised(to come, coming) again next month. Did you remember ( 1ocking, to lock) the door? on aidy best 1v9n 3usd 1 Ann finished (to write, writing) letters this morning. vil cov ovsd gnol woH 0 oro 28d 1otni 2 3 Do you want me (coming, to come ) with you? He is proud of (to be, being) rich. She avoided(to answer, answering) his questions. toy domul bst uoy orall 5 abnom, 9oid 1o1 nist on bed ovard 元の内 B 次の文を日本語に訳しなさい。 0I remember seeing her last week. ラ文の won ラ1ad tfn2i of1 abene o mow oliM 1 2 Would you mind opening the window? 3 I don't feel like eating anything today. の I couldn't help laughing at his joke. 1ot sasnsqsl baibure l onul C 次の日本文の意味に合うように, ( )内に適語を書きなさい。 0 食べ過ぎは健康に良くない。 本日の too much is not good for your( Og 2 私は子供の頃ここで遊んだのを覚えている。 do8 Somalq I ( here in my childhood. またあなたに会えるのを楽しみにしてます。 I am looking forward you again. 12 Primer

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Mathematics Senior High

至急😿😿(3)ってなんで4個のしきりじゃなくて5個なんですか!!

重要 例題35 数字の順列(数の大小関係が条件) 次の条件を満たす整数の組(a1, az, as, a4, as) の個数を求めよ。 (2) 0Sa」Sazhassasass3 基本 33,34 (1) 0<ai<a2<as<as<as<9 (3) a+aztastastas<3, a;20(i=1, 2, 3,4, 5) 8の8個の数字から異なる5個 指針>(1) ai, az, ……, as はすべて異なるから,1, 2, を選び,小さい順に a1, az, → 求める個数は組合せ&Cs に一致する。 (2)(1)とは違って, 条件の式に<を含むから,0, 1, 2, 3の 4個の数字から重複を許」 て5個を選び,小さい順に a, a2, 求める個数は重複組合せ Hs に一致する。 (3) おき換えを利用すると,不等式の条件を等式の条件に変更できる。 3-(a+az+as+astas)=bとおくと ataztastastas+b=3 また,aitaz+as+astas<3から よって,基本例題34(1) と同様にして求められる。 ………, as を対応させればよい。 asを対応させればよい。 一等式 620 解答 8の8個の数字から異なる5個を選び, 小さい …, as とすると, 条件を満たす組が1つ決ま 検討 うにして解くこともできる。 (2) 「.348 検討の方法の利 (2), (3) は次のよ 順に a1, a2, る。 7 用] 6:=a:+i(i=1, 2, 3, 4, 5) とすると, 条件は よって,求める組の個数は (2) 0, 1, 2, 3の4個の数字から重複を許して5個を選び, 小 さい順に a1, a2, 決まる。 よって,求める組の個数は (3) 3-(a+az+as+as+as)=b とおくと ataztas+a4+as+b=3, a;20(i=1, 2, 3, 4, 5), b20 よって, 求める組の個数は, ① を満たす0以上の整数の組の 個数に等しい。これは異なる6個のものから3個取る重複組 合せの総数に等しく 別解 a+az+dstastas=k(k=0, 1, 2, 3) を満たす0以 上の整数の組(a,, az, as, as, as)の数は sHeであるから sHo+sH」+H2+sHs=.Co+sCi+C2+,C3 8Cs=&C=56 (個) 0<bくb2くbsくb4<bょく9 と同値になる。よって, ((1)の結果から 56個 (3) 3個の○と5個の仕切り を並べ, 例えば, TO|I○○|| の場合は (0, 1, 0, 2, 0)を表すと 考える。このとき, AIB|C|D|E|F とすると, A, B, C, D, asとすると,条件を満たす組が1つ Hs=4+5-1Cs=&Cs=56 (個) の Eの部分に入る○の数をそ れぞれ a1, a2, as, A4, Us とすれば組が1っ決まるか sC。=56(個) Hs=6+3-1C3=&C3=56 (個) ら =1+5+15+35=56 (個)

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Mathematics Undergraduate

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。

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