あってますか？

9.3例にならって,各単語を比較級と最上級にしよう。 (1) long - (longer) - (longest) (2) beautiful - (more beautiful) - (most beautiful) 1) cold - ( Colder )-( coldest )-( Safest 2) safe - ( Safer )-(happiest )-( biggest 3) happy - ( happier 4) big - ( biger 5) good - ( better 6) many / much - ( more 7) difficult - (more difficult 8) exciting - (more exciting )-( best ) )-(most ) )-(most difficult) )-(most exciting ) [ M daily

赤線部のような条件が出てくるのはなぜですか？🙏 お願いいたします!

1 k 154. 実数を係数とする2次方程式x+px+q=0が2つの虚数解αをもつとき, p, g, α を求めよ. 1***

解答下から6行目、tの座標は解の公式からk/3だと思いましたがなぜ±k/3なのでしょうか。 また、わざわざ接点のt座標を示したのは、k=-√3ではなくk=√3であることを示すためでしょうか。「図よりk=-√3ではなくk=√3」と書いてはいけないのでしょうか。

0≤ x ≤T のとき, f(x)= 2sin2x2sin xcosx + 1 = 2cos2x-3 の値の範囲を求めよ。

マーカー部分の構文を解説して欲しいです。(特にbut周辺) 加えての質問で Laufer vigorously deniedは分詞構文か関係代名詞節(thatの省略)どちらで考えても良いですか？

The case, which involves a small hotel in Maine, could weaken ADA protections and have broader ramifications* for the enforcement of other civil rights laws, legal experts say. It was made somewhat more complicated this summer, when Laufer's former attorney in Maryland hotel lawsuits was disciplined for improper conduct. After a court order, lawyers for the Maine hotel accused Laufer of participating in "unethical extortionate* scheme" - an allegation* Laufer vigorously denies, but (4) one that led in part to her request that the high court dismiss her case. (オ) an

（2）で質問があるのですが、 ST：TR=t：（1-t）は RT：TS=t:(1-t)ではダメなんでしょうか

基本 66 2直線の交点の位置ベクトル 例題 00000 四面体 OABC の辺OAの中点をP, 辺BC を2:1に内分する点をQ,辺 1:3に内分する点をR, 辺ABを1:6に内分する点をSとする。 OA= OB=6,OC = とするとき (1) OQ, OS をそれぞれà, 6, こ で表せ。 (2) 直線 PQ と直線RS が交わるとき, その交点をTとする。 このときを で表せ。 指針 (1) 内分点の位置ベクトルから求める。 (2)平面の場合 (p.50 基本例題26) と同様に, PT:TQ=s: (1−s), 基本2 ST: TR=t (1-t)として,点Tを線分PQ, 線分 SRのそれぞれの内分点ととら OT を で2通りに表す。そして, 係数比較 にもち込む。 CHART 交点の位置ベクトル 2通りに表し, 係数比較 ズー 30 UP これ 類似 3 (1) OQ 2+1 1.OB+2OC =16+ 2 3 6-> OS 05-60A+1.0B = +16 = 1+6 (2) PT:TQ=s: (1-s) とすると OT = (1-s) OP+sOQ =(1-s).+s(16+) 23 ・SC ･･････ ① P Akzi R B ST: TR=t: (1-t) とすると OT (1-t) OS+tOR =(1-1)+1/+11/2 -(1-1)+(1-1)+] 4点 0, A, B, C は同じ平面上にないから ① ② より 同じ平面上にない4点 0.7 1/2(1-3)-20(1-1)/1/23=1/2(1-1)/1/25/1/1 第2式と第3式から 13.11 8 S= t= 15 これは第1式を満たす。 したがって、①から2/3+/1/36+/1/350 A(a),B(b),C(c)に対 し、次のことが成り立つ。 t> sa+to+uc =s'a+to+u'c s=s', t=t, u=u' (s, tu,s,f, u' は実数) ■ 四面体 OABC において,辺ABを1:3に内分する点を L, 辺OCを3:1に内分 する点を M, 線分 CL を3:2に内分する点をN, 線分 LM, ON の交点をPとし OA=d, OB=6,OC=C とするとき, ON, OP をそれぞれ,こで表せ。 p.125 EX 45

教えて欲しいです

I. 次の1 〜 8 に入る最も適切なものを選択肢のなかから一つ選び、 マーク しなさい。 1. Mary looked very happy at the party. She seems a new job last month. to find 2 finding 3 to have found having found 2. You look tired and are coughing. We have a meeting later, but your health is more go back home and take a rest. important, so you 2 ①mustn't cannot should 4 need 3. The professor used many technical terms. Today's lecture was so difficult, and it was 3. me. 1 on 2 in ③ beyond with 4. This dog is 4 the fastest of all the rescue dogs and won the medal at the contest. It completed the course in just 40 seconds. ⑪Xby far 2 a little 4 less very 5. I love your new look. Your hair style is so nice. Where did you cut your hair 3 have your hair cut have cut your hair cutting your hair 5 ? 6. Misaki is a talented designer, 6 latest car designs are popular among the younger generation. Have you ever heard of her? which 2 whose 3 who 4 that 7. Jack bought posters, T-shirts, and even signed CDs. He spent 7 official goods because he is a big fan of the singer. money on the most of the so many 3 most of all almost of 8. It's the peak season. Aikawa Street is of the flower festival. 8 with a lot of tourists from Asia because 1 full 2 crowded ③ plenty 4 familiar -2-

Be動詞って自動詞で、whatの後ろは不完全でないといけないのにBe動詞で終わってたら完全になっちゃわないですか？

( 向陽 (株) 知らせ FUNIT 2 関係詞(2) what・複合関係詞 攻略のコツ 不完全」 という2つの視点で解決します。 難しいと思われている whoever なども 関係代名詞 what は 「“もの”“こと”と訳す」 では通用しません。 「名詞節を作る 今までと視点を変えることで解決していきますよ。 1 関係代名詞 whatの考え方 何が出る? 関係代名詞 whatの2つの性質は、 入試頻出です。 一方、誰もが覚えている what の「もの・こと」という意味は、ほとんど問われないのが現実です。 どう考える? 関係代名詞 what のポイント ① 「名詞節」 を作る ※ほかの関係代名詞・関係副詞は「形容詞節」 ② 後ろは 「不完全」 ※ほかの関係代名詞と同じ 普通の関係代名詞 (who which など)、 関係副詞は「形容詞節」 でしたが、 what は 「名詞節」を作る特殊な関係代名詞なんです (「名詞節を作る」ので、その カタマリはS・O・Cになります)。 また、 「後ろは不完全」 という点はほかの関係 代名詞と同じです。 英語の核心 what は 「名詞節」を作り、 後ろは 「不完全」になる! ☆先行詞がない +αは? whatを使った慣用表現 (1)原則通り 「名詞節」 を作るもの ① what I am 型 LHR SSK 山崎知 関係 (2) whatlam 「現在の私」 直訳「今現在、私があるところのもの」 □ what was what I used to be 「過去の私」 □ what she looks 「彼女の外見」 ②A is to B what Cis to D「AとBの関係はCとDの関係と同じだ」 (2) 例外的に「副詞節」と考えるもの ① what we call what is called 「いわゆる」 ② what is 比較級 what is more 「さらに」 / what is better 「さらによいことに what is worse 「さらに悪いことに」 -what makes matters worse ② 複合関係詞の考え方 どう考える? 関係詞に ever がついたものを「複合関係詞」といいます(関係代名詞+ever= 「複合関係代名詞」、関係副詞+ever = 「複合関係副詞」の2つがあります)。 複合関係詞(複合関係代名詞と複合関係副詞) 複合関係代名詞 : whoever / whomever/whichever / whatever 複合関係副詞 : whenever / wherever / however

46どゆことですか 日本語文が意味わかりません何を意図してるんですか

045 00 If she ( つ選び ) there yesterday, she would not be here now. 1 did not leave ③ has not left ② had not left 4 would not leave 3/24 仮定法(1) 047 046 Even if the sun ( 000 wife. ① were to ③ maybe ⑤ was going rise in the west, he would never stop lovin ② will ④ might 045 (2 仮定法の目印は? she would not be ~から仮定法を考えます。 仮定法過去の公式から did not leave を選んでしまいそうですが、 yesterday に注目です。 「過 去の妄想」のはずですから仮定法過去完了のhad pp. を選びます。 このよ うに混合文で節が問われるのは珍しいので、ミスが多い問題です。 046 もし昨日そこを出発してなかったら、彼女は今頃ここにはいないだろうに。 未来の仮定をするときは? 節 he would never stop ~から仮定法を考えます。 “If s were to 原形 S would 原形" という 「未来の仮定」のパターンです。 和訳たとえ太陽が西からのぼっても、彼は決して妻を愛することをやめないだ (九州産業) ろう。 ) a train station in the neighborhood at that time, Mr. and 000 Tanaka might have stayed in their old house. 超定番 1 There were Were there 047 4 倒置を見抜こう! ② There had been ④ Had there been 主節Mr. and Mrs. Tanaka might have stayed ~から「仮定法過去完了」 を考えます。 今回は倒置のパターンで、 “Had sp.p.” になっているものを 選びます。 もとの文は If there had been a train station 〜です。 There "The 和訳 あのとき近所に駅があったなら、 タナカ夫妻は自分たちの古い家にそのま まいたかもしれないのに。 (広島工業 ) you need any more information, please call the information 048 desk. 典型的な倒置のパターン 仮定法未来の倒置で、 “Should s 原形 please ~ の形です。 ちなみに後 半はwould ではなく、命令文(please)がきたパターンです。 この「前半 “倒 置” + 後半 *命令文”」というのは本当によく見かけます。 ① Do ② Had ⑨ Should

マーカーのとこ教えてください

一覧 簡単ルーレット | web × 勉強時間タイマー 受 地理 工業の発達と 高知大学 2025年度 XKM 454e-20250406 X + www.toshin-kakomon.com/new_kakomon_db/university/1v/2025/m1v252/answer/ A (答) (2) a 12より(x)=-x-12-x+ x+bである。 C, C2 は x = -1 において共通の接線を持ち, 暴力して検索 で共有点を持つため、g(x)-f(x)は(x+1)(x-2)で割り切れる。g(x)-f(x)は最高 次の係数が2の3次の多項式であるため g(x)/(x)=2(x+1)(x-2) =2x+x²-4x-3 が成り立つ。 g(x)-f(x)=2x+pt. 1=22p+2x'+(9+1)x+(-b) より、係数を比較してp+1=1,g+1=-4,r-b=-3が成り立つ。よって、 p=1229-5,r=b-3である。 () p=9=-5, r=b-3 20:29 TO 13℃ 晴れ 2025/11/15 管理番号1 7 9 8 7 端 末 名 GIGA-R0250712 F3 F4 F5 F6 図 F7 FOA F8 F9 F10 F11 F12 Prt Sc Pause [Sys Ra Break # $う % え &お や (ゆ ) よ を 3あ 4 5 え 6 お 7 8 9 9日よ 0 = -_ほ

仮説検定 結局これは何をしているんですか? 公式はわかっているのですが、結局何をしたかったのかがわかりません。

第5問 (1) 2枚の硬貨を同時に1回投げる試行を100回繰り返した結果, 2枚とも表が出 回数は20回であったので, 2枚とも表が出る比率 (標本比率) は 20 100 である。 1回の試行で2枚とも表が出る確率をして に対する信頼度 95% この信頼区間を作る。 100回の試行において2枚とも表が出る回数を表す確率変数 Xは二項分布 B (100, p) に従い, X の平均は100p 分散は100p (1-p) であ 1. 2. ⑤ る。 の正規分布に従う。 よって、 確率 0.95 で 試行回数100は十分大きいので, Xは近似的に平均 100p, 分散 100p(1-p) ① |X-100p|≦1.96 100p(1-p) が成り立つ。 ①に試行の結果 X = 20 を代入すると 独立であることによる。この 独立性は2枚の硬貨の独立性 ではなく、試行の結果が過去 の履歴によらない(硬貨は記 憶をもたない)という独立性 である。 (2)円 120-100pl≦1.96,100p(1-p) となり, 両辺を100で割って |-|≤1.96 p(1 - p) 100 となる。②の右辺は小さい数なので、左辺も小さい数であり,pは // (標本比 率)に近い。そこで,右辺のを1/3で置き換えると 10.2-1.96-2 |-|≤1.96 1.96 . 100 =0.0784 50 となるので半径は 0.1216≦p ≦ 0.2784 P が得られる。これがpに対する信頼度 95%の信頼区間であり,p= 範囲に含まれるので、この結果により2枚の硬貨の表裏が独立であることが期 ・待される。 1はこの ++ (2)2枚とも表が出る確率が と言えるかどうかを,有意水準 5% で仮説検定を Jef 確率変数X が二項分布に従 うのは,100 回の試行結果が 二項分布 B(n, p)に従う確 率変数 X の平均 (期待値) E(X) および分散 V (X) は q=1-pを用いて E(X)= np V(X)=npa と表せる。 p1のとき p(1 - p) ≤ であるから,②の右辺は 0.098 以下である。 左辺はそ の値以下であるから,と1/3 はほぼ等しいと考えてよい。 40 となり0.05 結局、信頼区間 2枚の硬貨 信頼区間 まれるとはいえ 性が言えたと の仮説検定 はないという なない。 したがって、 いると考えら 回数を増 第6問 OX 直線A したが また、 であり する。 PO 変化→帰点変化あり 無仮説は「+」であり、対立仮説は「考である。⑩① 帰無仮説が正しいとすると, Xは二項分布 B(100+)に従う。 したが よう したがって, A Xは平均25 分散の正規分布に近似的に従うため、確率変数 Z=X-25 75 4 +PO は標準正規分布に近似的に従う。 試行の結果に対応するZの値は, 小数点以下 第3位を四捨五入すると すなわち、 z = 20-25 2 2√3 =-1.15 75 √3 3 4 である。 標準正規分布において P(0 ≤ Z ≤1.15) = 0.3749 であるから -6-9- <v3=1.73 を用いる。 なお、3で計算すると -3=-1.73 = - =-1.16 であり P(0 ≤ Z ≤1.16) = 0.3770 となる。 直 と同 す B