英文の文構造がわからないので教えていただけると幸いです🙏

There is no clear solution to fix the problem of low response rates in developed countries and household data is hard to obtain and difficult to supplement with other sources of data.

16番の問題です。なぜ私の回答は間違っているのでしょうか？ 間違っている箇所や理由、共通解をαとおく意味について教えていただきたいです。

170 第2章 2次関数 Step Up 2次方程式と2次不等式 3-1-0.8で、a>Bとするとき、 を求めよ。 (2) <+1 を満たすの値を求めよ。 (1) (3)1 を満たす整数の値を求めよ。 () at 04 を求めよ、 10 センター試験) *** 14 定数とするとき、方程式 (a+1)x= (a+1)x を解け. 9.105 **** p.121 16 *** 15 によって、どのように変わるか調べよ . ertx+1=0 の実数解の個数を求めよ。た 118 (注) についての方 だし, a は実数の定数とする. (3) 2次方程式 程式 (k-1)x-kx-1=0 の実数解の個数を求めよ. (広島文教女子大) +1=0が重餅の数を求めについての2次方 2つの2次方程式x'+mx+m²-7=0, x2-3x-m-1=0 がただ1つ の共通解をもつとき、定数mの値とその共通解を求めよ. なぜこのとおくのか? ** p.127 17 (1) 2次関数 y=x+px+p のグラフがx軸に接するときのかの値を 求めよ. (東京工芸大) (2)2次関数 y=4x-4(k+1)x+k のグラフが,x軸と共有点をもっ ような定数kの値の範囲を求めよ. (創価大) * 18 2次関数y=ax+bx+c のグラフは原点を通る.このグラフをy軸方 向に -8 だけ平行移動すると, 点 (4, 8) を通り, x軸と接すること き, a, b, c の値を求めよ. (日本工業大) ** 19 134 p.13 ** P.13

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

至急です😢😢😢 高校2年生の公共なんですが、この地域差の原因を教えていただきたいです…

問1 なぜこのような地域差が 発生するのか, 原因と思われるものを あげて,それぞれ 合理的な説明ができるか どうか考えなさい。 2022年の国別一人当たりGDP (名目) [note 1] 13/11 $1,000- $500 $1,000 <$500 No data >$60,000 $20,000- $50,000- $30,000 $2,500 $60,000 $10,000- Allice Hunter and Snowballa68-Blank map: $40,000- $20,000 File: World map (Miller cylindrical projection, blank).svg Data from IMF: March 2023 World Economic Outlook Database, October 2022. World Economic Outlook. International Monetary Fund (October 2022). $50,000 $5,000- $30,000- $10,000 $10.000 $2,500- $5,000

（2）がわかりません！ ノートに書いてあるのは私の考えで、この考え方ではダメなのでしょうか？？ 順番がバラバラでごめんなさい！

No. Date (2) JK-k+2 JK+√K+2(JK+VK+2) (JK-VK+2) -2fc√T- - √K-√√k+2 1/- (x+2) = -2 (√K-√√k+2, -2(V-JK+2) (3)+(13-15)+(15-)+(-8) "(√x-√n+2)} い -211-Vn+2)=2(n+2-1) =-2-2yn+2 =

カで0からスタートした場合なぜj-1になるのですか？

目標 重要テーマを確実におさえよう! テーマ3 データの分析に関するプログラミング 例題:外れ値の扱いについて,箱ひげ図の場合は四 分位範囲の1.5倍を 「ひげ」 の長さの上限に して、その長さから外れるものを外れ値とす るという考え方がある。 外れ値がある場合 ひげを短くする 7個のデータ [-100 20 30 40 50 60,1000] のうち,外れ値を除外して平均値を求める以下の〈プ ログラム〉を作った。 この〈プログラム> では, 元 のデータ7個が配列 Data[0], Data[1], 四分位範囲 の1.5倍 四分位範囲 Data[6] に格納されており,第1四分位数を q1, 第 3 四分位数を q3 とし,四分位範囲はアで表せる。そして, 外れ値を除いたデータは 配列 Data_c[0], Data_c[1], ... に格納するものとする。 なお, すべての配列の添字は0か ら始まるものとする。 (1) Data=[-100,20,30, 40, 50, 60, 1000] (2) Data_c = [0,0,0,0,0,0,0] (3) q1=20 (4) g3=60 (5) j=0 (6) iを0からイ まで1ずつ増やしながら繰り返す : (7) | もし Data[i] = ウ and Data[i] <= エ ならば : (8) | | Data_c [j]=Data[i] (9) L L j = オ (10)s=0 (11)を0から カまで1ずつ増やしながら繰り返す: (12) L s = s +Data_c[i] (13) 表示する(キ) <プログラム> 空欄 ア ~ キに最も当てはまるものを, 次の解答群から一つずつ選べ。

外れ値とならなかった個数をカウントした場合なぜj=j+1になるのですか？

テーマ3 データの分析に関するプログラミング 例題:外れ値の扱いについて,箱ひげ図の場合は四 分位範囲の1.5倍を 「ひげ」 の長さの上限に して、その長さから外れるものを外れ値とす るという考え方がある。 外れ値がある場合 ひげを短くする 四分位範囲 の1.5倍 四分位範囲 7個のデータ [-100 20 30 40 50,60,1000] のうち、外れ値を除外して平均値を求める以下の〈プ ログラム〉を作った。この〈プログラム〉では,元 のデータ7個が配列 Data[0], Data[1], Data[6] に格納されており,第1四分位数を q1 第 3 四分位数を q3 とし、四分位範囲はアで表せる。そして, 外れ値を除いたデータは 配列 Data_c[0], Data_c[1], … に格納するものとする。 なお、すべての配列の添字は0か ら始まるものとする。 Data=[-100,20,30, 40,50,60,1000] Data_c=[0,0,0,0,0,0, 0] q1=20 g3 = 60 (1) (2) (3) (4) (5) j=0 (6) i を 0 から イ まで1ずつ増やしながら繰り返す: (7) | もし Data[i]>= ウ and Data[i] <= エ ならば: (8) | Data_c[j] = Data[i] (9) LLj = オ れる。 (10) s=0 (11) iを0から カ まで1ずつ増やしながら繰り返す : (12) L s = s +Data_c[i] (13) 表示する(キ) ~ <プログラム> 空欄 ア キに最も当てはまるものを,次の解答群から一つずつ選べ。

不適切なものを選ぶ問題です 解答の根拠を教えていただきたいです。 答えは上から順に、1.3.3.1.3.2.2.1.4.4.です。

(1) Judge from the circumstances of the case, the robber must have visited the jewelry shop 1 in advance. 4 11 3 (2) Dreams mostly happen during the state of asleep characterized by rapid eye movement, or REM. 12 2 3 (3) The database contains hundreds of thousands of article, but that does not make it science. 4 T 13 2 3 (4) I fond of my boyfriend, but he often turns up late for a date. Other than that, I have nothing 1 to complain about. 14 2 3 (5) Climate, soil type, and availability of water are the most critical factors than choosing the best type of grass for a lawn. 1 15 2 3 (6) Mary Quant is one of the most popular British designer of the 1960s, whose daisy motif T 2 16 has attracted the attention of younger generations in Japan. 3 (7) After so long a basketball game, I am such exhausted to write my essay, which is due on Monday. 17 2 (8) The music professor strongly advised that Emily goes to the Royal Albert Hall during her stay in London, where a globally known summer concert series is held. 18 1 2 3 (9) In the tea industry, tea leaves are graded in quality according to size, color, and appear. 19 2 3 (10) Some fish use their sense of smell as a guide when return to a spawning river. 1 2 3 20

文構造わからないので教えて欲しいです🙇‍♀️ よろしくお願いします

While social class is linked to the access to English in India, the kind of predictive model we used also needs data on why and under what contexts language shift in likely.

図のように、水平面上にある質量10kgの物体にばねばかりをつけ、引く角度を変えて実験をする。重力加速度の大きさを9.8 m/s2として、以下の問に答えよ。 (1)物体を水平（θ=0°）に静かに引き、はかりの目盛りが49Nを示した時に物体はすべり始めた。物体と水平面の間の静止... 続きを読む

9:22 設問1 .ıll ill 44 図のように、水平面上にある質量10kgの物体にばねばか りをつけ、引く角度を変えて実験をする。 重力加速度の 大きさを9.8m/s2として、 以下の問に答えよ。 (1) 物体を水平 (0=0°)に静かに引き、はかりの目盛りが 49Nを示した時に物体はすべり始めた。 物体と水平面の 間の静止摩擦係数を求め、 有効数字2桁の小数値を入力せ よ。 (2) 水平面に対して0=30°の向きにはかりの目盛りが30N を示すように物体を引いたら、 物体は静止し続けた。 こ のとき、物体に水平面から作用する静止摩擦力の大きさ を求め、有効数字3桁で値を入力せよ。 (3) 前問と同様に0=30°の向きに物体を静かに引いていっ た時、はかりの目盛りが何Nを示した時に物体はすべり 始めるか? 有効数字3桁で値を入力せよ。 日 =