マーカーのとこ なんで方法じゃなくて様子で訳してるんですか？ the wayＳVが意味多すぎて訳によく困りますどうしたらいいですか？

an から 「反語」(「どう しょう (段落の冒頭に 原形〉「(かつて) この文の But now, ンは作る時間がないと という流れです( 時間のプレッシャ われて、売上が落ち le surveyed said Fakes time -(0)- 「in Britain] 真 to Fell 食べたあと おける朝食用シ を追い求めることができず, 意図していなかった妥協を強いられている。 3人は時間が ないと感じているとき, 料理をすることが減り、食事が楽しくなくなり、それなのに食べ 量は増えてしまうということが証明されている。 habit 名 習慣 previous 形前の/pursue 追い求める / force 人 into ~ を無理やり~に追いやる / compromise 名妥協 / intend 動 意図する/3 end up -ing 結 局~する 文法・構文 what we think is a lack は, we think {that} 名詞 is a lackの名詞が関係代名 「詞whatに変わり文頭に出た形で,直訳は「私たちが (時間の) 不足だと思っているもの 「こと」です。 文頭のItは前文のSであるA lack of time 「時間がないこと」を指していま す。 and は動詞2つ (makes と forces を結んでいます。 三元のs! pursueとtorcesじゃない!!注意 Sliced bread was only the start. products [promising pasta). (Everywhere you look), there are to save you time), (from two-minute rice to quick-cook 3 All this talk [about time] is S 具体例 a clever marketing device (too), (because it can convince us that there is °' (v)- nat takes longer than 20 minutes])) (s) no point even trying to cook anything (even though those same 20 minutes feel like nothing (when we are browsing online shopping)). "Feeling o' (s) (v)- (o)- rushed causes us to spend less time preparing our meals. (01) making a simple statement of fact. ■ 減少する / by V we lack time [to cook] o' (s)- (v)- ます。 「シリア 司と分詞は、1 the way [our society tells us that 0 ent of people ので,360万 なら toが使 ain reasons ons)]. It us (into の that at (when 12 enjoy CORT 自分の 0 S. (02) 5 Lesson When we say even time [to eat] ->) we are not We are talking (about cultural values and (s) our days should be divided>]). (v) 6 訳 スライスされたパンは始まりに過ぎなかった。見渡す限りどこを見ても、 2分チ ンしたらできるご飯から早ゆでパスタまで, 時間の節約をうたう商品がある。3時間に関す るこのような話すべてが,巧みなマーケティングの手法にもなっている。 なぜなら、それ によって私たちは、 調理に20分以上かかるものを作ろうとすることさえ無駄だと思い込ま されるからだオンラインショッピングのサイトを見ているときには、同じ20分でも何 とも思わないのに、である。 “焦っていると、食事の支度にかける時間が短くなってしま う。 料理する時間がないあるいは食事をとる時間さえないと言うとき、私たちは 単に事実を語っているのではない。文化的価値観や, 社会が私たちに時間配分を求めてい る様子についても語っているのだ。 ツクス) ッセ合 語句 3 clever 形 巧みな / device 名 手段, 仕掛け / convince 人 that S 'V'人に SV、 であると納得させる 説得する / there is no point -ing ~しても意味がない/browse [動 (インターネットを) 閲覧する /* rushed 形 慌ただしい,急かされた/cause 人 to 原形 人にさせる/ statement 発言、供述/ value (通例複数形で) 価値観/the way S'V'S´V`する方法 / divide 分割する 文法・構文 everywhere が接続詞のように働いており, everywhere S'V',SV 「S'V'する 117 27

英作文を５つ教えてください。なかなかしっくりした訳ができそうにないので、できるだけ状況をくみ取って簡潔な訳にしたいです。どなたか助けていただけないでしょうか。 1. （回転ずしにひとりで行って受付タッチパネルの操作方法がわからなくて近くにいる他の客に）「すみません。どうし... Read More

どうして してもらうって受け身になるんですか

2 Cに -ing (過去分詞) keep / leave / get 英文図解 〈4〉I must get this refrigerator repaired. S V C get が get OCO に Cさせる」の第5文型をとります。 this refrigerator が O repaired がC です。 get はこのような「してもらった り」(利益)、逆に 「されたり」 (被害) する利害を表します。 keep は 「し 「たままにする」 (維持)、 leave は 「したままにする」 (放置) のニュアン スです。 和訳 私はこの冷蔵庫を修理してもらわなければならない。

4 (A) 次の英文(1)〜(5)には、文法上取り除かなければならない語が一語ずつある。 解答用紙の所定欄に、該当する語とその直後の一語、合わせて二語をその順に記せ。 文の最後の語を取り除かなければならない場合は、該当する語と×を記せ。 (2) What surprise... Read More

問10ですが、④が答えだと思ったのですが③が正解でした。なぜだかわかりません

9 At last he had his house 9 1 build 3 to build andw 10 There was a road 10 ①for leading 3 leading 11 All things 11 1 consider considered 12 The sun 12 1 having set in Kyoto. 2 will build 4 built to the town on the other side of the river. 2 lead 4 to lead he is a great scholar. gahub nood gry boog s ②considering 4 to consider we hurried to our home. Lesson 03 中間テスト 問題 has set 2 setted ④ to be set 13 in the farm all day long, he was completely tired out. 問13 1 Worked 3 Being working 14 You should 14 ① come ③ be coming Jon 2 Not working ④Having worked with us any day when it was convenient for you. gni OUT 2 have come ④be to come for the coming trip to the U.S. 15 She has been busy 15 1 prepare oved G ③3 to prepare omil (V 2 preparing ④prepared 55 55

165〜7この紙に書いたやり方以外で簡単な計算法方ないですか？

推定 1 母平均に対する信頼区間 母平均m, 母標準偏差 の の母集団から抽出された大きさんの無作為標本の標本平均をX とする。 nが大きいとき, 母平均 m に対する信頼度 95%の信頼区間は [x-1.96 X +1.96] 上で,母標準偏差のが不明の場合, 代わりに標本標準偏差s を用いてもよい。 2 母比率に対する信頼区間 226- 4STEP数学B 第2節 統計的な推測 159 0 s²=11 (71-72)2.3+10 (72-72)2.4 + 1/16 (73 (73-72)2.3 6 -0.6 == 56-7247 よって 10 sv0.6 s また 1.96m= =1.96. √0.6 +0.48 √10 度 95%の信頼区間は |R- R-1.96 R(1-R) 大きさんの無作為標本の標本比率をR とすると, nが大きいとき, 母比率に対する信頼 ゆえに, 信頼度 95% の信頼区間は [72-0.48,72+ 0.48] すなわち [71.52, 72.48] ただし, 単位は回 n R+1.96 / R(1-R) 166 標本の不良品の率をRとする。 n R=- 32 800 =0.04, n=800 であるから R(1-R) 0.04-0.96 STEPA 1.96 =1.96 n 800 0.014 よって、 製品全体の不良品の率に対する信頼度 *163 ある試験を受けた高校生の中から,100人を任意に選んだところ,平均点は 58.3点であった。母標準偏差を13.0点として,母平均を信頼度 95% で推定 せよ。 164 大きさ 100 の標本の平均値は 56.3で,標本標準偏差は10.2 である。このとき, 母平均を信頼度 95% で推定せよ。 95%の信頼区間は [0.04 0.014, 0.04 +0.014] すなわち [0.026, 0.054] 167 標本の A政党支持率をR とする。 R= 625 2500 =0.25, n=2500 であるから R (1-R) 10.25 -0.75 1.96 =1.96 n 2500 +0.017 *165 1分間の脈拍数を10回測ったところ, 次の通りであった。 71, 72, 71, 72, 73, 7, 71, 72, 73/72 脈拍数の分布は正規分布であるとして, 母平均を信頼度 95% で推定せよ。 ただし、母標準偏差の代わりに, 与えられた10個の脈拍数の標準偏差を用い てよい。 よって, A 政党支持率に対する信頼度95%の 信頼区間は [0.25-0.017, 0.25+0.017] [0.233, 0.267] すなわち 168 政策支持者の標本比率をRとする。 216 R= =0.54, n=400 であるから 400 R (1-R) 0.54-0.46 1.96. =1.96 n 400 ≒ 0.049 166 ある工場の製品から、無作為抽出で大きさ 800 の標本を選んだところ, 32個 の不良品があった。製品全体の不良品の率を信頼度 95% で推定せよ。 167 ある町の有権者 2500 人を無作為に抽出して, A政党の支持者を調べたところ, 625人であった。この町のA政党支持率を信頼度 95%で推定せよ。 よって, 政策支持者の母比率に対する信頼 95%の信頼区間は [0.54 0.049, 0.54+0.049] ゆえに 0.491 ≤0.589 ① 有権者1万人に含まれる政策支持者の人数に 10000であり、①の各辺を10000倍すると 4910100005890 よって, 4910人以上 5890 人以下ぐらいい 定される。

the sensory processes that make perception possible actually separate you from ever accessing that reality directly. everの訳し方とactuallyが形容... Read More

分詞が全く分かりません。教えていただけると嬉しいです。よろしくお願いします。

ercises US []内の語句を適切な位置に入れ, 全文を書きなさい。 下線部の動詞は現在分詞か過去分詞に 変えること A 1. The tourists from Spain stayed at the hotel. [stand on the hill] 3. He made a poster. [support the Japanese team] 2. I could not solve the problems. [confuse] 4. I really love the photo. [take in Australia] 5. Last night I watched a movie on TV. [move] TW S booze Jauj )内の語を並べかえて, 英文を完成させなさい。 下線部の動詞は適当な形に変えること。 1. (lock/she / that/kept / door ). 2. (fill/she/joy/looked / with ). 3. (walking/listen/I/was/to/music). 4.I (play/guitar/found/him/the on the street. 5. He (surround/stood / his/by/dogs). 5 次の英語を日本語に直しなさい。 C 1. Jenny had her hat blown off by the wind. bia palleol 2. I will have my house repaired before the party next weekend. 3. She felt her shoulder tapped in the crowded train. 4. He saw the tourists surrounded by the wild animals. 5. The students tried to make themselves heard when they got lost in the mountain. 6. I heard our dog barking in the garden. 1. 留学は私にとってわくわくするものだった。 4 日本語に合うように、分詞を用いて下線部に適切な語句を補いなさい。 総合 Studying abroad to mo for me. bilor allt gatod aid mott nighut of $ of 2. 子どもたちは歌いながらやって来た。 The children 3. 生徒たちは自分の本を閉じたままにしていた。 The students 4.その教師は30分間生徒たちを立たせたままにしておいた。 The teacher for 30 minutes. 5.ここがクリスマスパーティーのために予約された部屋だ。 This is for the Christmas party. 6.この公園では,鳥が鳴いているのがしばしば聞こえてきます。 Write! We often in this park. 1. 自分の身の回りのものや地元の特産品などを「これは~で作られている…です」と いう形で 営載て扱 B

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

273の⑦、➇どういうことですか？？

反 272 右の図は、関数 y=2sin (a0-b) のグラフで。 る。 α >00<b<2z のとき, a, bおよび図中 の目盛り A, B, Cの値を求めよ。 273 下の三角関数 ①~⑧ のうち, グラフが右の図の ようになるものをすべて選べ。 ①sin(02/23) 3 sin(-0+7) cos (0+) ② (4) -cos (0+) -sin (0) -sin(--) - ⑧ cos (-0+) を求めよ。 STEPA 範囲に注意して、tのとりろ。 □ 274 002 のとき, 次の方程式を解け。 また、0の範囲に制限がない *(1) sin0= *(4) tan0= √3 2 √√3 *(2) cos 0= (5) 2 cos 0+1=0 (3) cos 0=-1 √√2 (6) tan0+1= 275 002 のとき, 次の不等式を解け。 (1)in/12/2 *(4) √2 sines-1 *(2) cosos- (5)2cos0+√20 STEP B 276 の範囲に制限がないとき, 次の不等式を解け。 (1) 2sine≥√3 (2) 2cos0√2 (3) tan0<- * (6) tan0+ (3) √3 STEP数学Ⅱ y=21-1 (SISI) したって 0=0 のとき y=sin sin = ・グラフから求める関数は 0=0のとき すなわち012で最大値1. である。 √3 すなわち=13 よって、 ① は不適で 最小値 -√3-1 4 -√3 Stan≤1 OTS = sin よって, tan0 =t とおくと, 関数は y=-t+1 (-√31) したがって = sin よって、②は適する。 すなわちで ③について ②について cos(+33) (0+3)+=sin(+3) (0+2)+2x)=sin (0+) = {-sin (+)} = sin(+/-) よって, ⑦は適する。 ⑧について -cos(-0+) =-sin in {(0+1)+2) =-sin-0+ -0+1)=-{-sin(0-1) sin (+)-2}= sin(0+青) = sin よって、⑧は適する。 以上から、求める関数は2, 4, ⑦ ⑧ グラフの方程式を y=cos (0-1) とみて、 (5)2cos+1=0 か 002のとき、 0 の範囲に制限が (3) √√3 最大値 V3 +1, sin 選択肢の関数をy=cos(+α) (mana)の 形で表してもよい。 0=x+2 で最小値0 グラフから、求める関数は [ の範囲に制 5/1 274 n は整数とする。 00 のとき 8= = 愛すると である。 よって、 ③は不適である。 ④について 3×2=1 2÷a= ゆえに 3 (10/02πのとき、図から 0 の範囲に制限がないとき 0=+2nx. +2n A= 3R と表すこともて (6)tan+1=0 カ 0≤02のとき -cos 0. =-sin =-sin (0+32/327) {(0+2)+]=-sin (0+) □(9+1)+*}={-sin(+)} sin (0+1) (2)002のとき、図から 10 の範囲に制限 0=- 0 の範囲に制限がないとき (5) このときはy=2sin30-1/3) よって、 図のグラフは, y=2sin30 のグラフを 0 軸方向に 10/3だけ平行移動したものである。 ここで、0<b<2から 01/31/20 = sin0+ 0=- =+2nx, x+2x 参考 0 の範囲に制限がないときは よって, ④は適する。 0=- ⑤について と表すこともできる。 ゆえに b=1 0=1のとき y=-sin-=-1/2 (1) (2) y√√3 グラフから, 求める関数は 1/2 1 275 単位円また 0=1のとき y=1 (1)図から である。 3 0 -1 O したがって 13=100 またA=2,B=-2,C=1203/1320=20160 273針■■■ 選択肢の関数を y= sin(0+a)(xaa) の形で表す。CosD=sin (02/2)を利用する。 適さない選択肢は,適当な値を代入して、グ ラフが一致しないことを示せばよい。 よって, ⑤は不適である。 ⑥ について 011のとき y=cos(-1/2)=-1/2 グラフから, 求める関数は グラフから,この関数の周期は2m, 最大値は1, 最小値は1であるから,この関数を 0=1のとき y=1 である。 y=sin (0+α) (#α<*) の形で表すと ①について y = sin0+ sin(0) よって, ⑥は不適である。 ⑦ について -sin(--) (3) 002のとき、図から の範囲に制限がないとき すなわち (4)002のとき,図から 0 = 0=- の範囲に制限がないとき a=