簿記2級の連結会計です。 X/2/3の利益剰余金は90000ですが、どうしても79000+1000+16000+12000−20000で88000になってしまいます。 解説よろしくお願いします🙇‍♀️

動画解説 練習問題 Chapter1506 O 訳で使用できる勘定科目は次のとおりである。 S社 株式 資 利益剰余金 の 非支配株主持分 非支配株主に帰属する当期純利益 次の資料にもとづいて、 問題1から問題に答えなさい。 なお、 問題1の仕 本 れ 金 ん 資本剰余金 受取配当金 親会社株主に帰属する当期純利益 のれん償却 支払利息 持分変動損益 得し、 支配を獲得した。 P社はX1年3月31日に、 S社の発行済議決権株式の60%を 130,000円で取 [資料]×1年3月31日現在におけるP社とS社の貸借対照表 資産 X1年3月31日 X1のとおり。のれんは支配獲得日の翌年から10年間で均等に償却 [資料]×1年度 (X1年4月1日からX2年3月31日) の損益に関する情報は する。 当期純利益 配当金の金額 P社 60,000円 20,000円 S社 30,000円 10,000円 105 (000,0% +0000E+000,000) ET 子会社の配当金の [資料IV] X3年3月31日現在におけるP社およびS社の貸借対照表 資産 諸資産 S株式 200 12,000貸借対照表 8,000 P #1 960,000 130,000 X3年3月31日 (円) S社 負債・純資産 P 社 S# 410,000 諸負債 620,000 170,000 資本金 200,000 100,000 貸借対照表 (円) P #1 S #1 負債・純資産 P 社 S社 諸資産 800,000 S社 株式 130,000 930,000 350,000 350,000 諸負債 資本金 資本剰余金 60,000 利益剰余金 120,000 930,000 550,000 200,000 100,000 150,000 30,000 70,000 350,000 1,090,000 410,000 資本剰余金 60,000 30,000 利益剰余金 210,000 110,000 1,090,000 410,000 [資料V] X2年度 (X2年4月1日からX3年3月31日) の損益に関する情報は [資料Ⅱ] X2年3月31日現在におけるP社とS社の貸借対照表 貸借対照表 X2年3月31日 (円) 問題1 資産 P #1 S社 負債 純資産 P #1 S社 諸資産 890,000 600,000 S株式 130,000 問題2 380,000 諸負 債 1,020,000 380,000 160,000 資本 金 200,000 100,000 | 資本剰余金 60,000 30,000 利益剰余金 160,000 90,000 1,020,000 380,000 次のとおりである。 000,07 P社 S社 当期純利益 80,000円 40,000円 配当金の金額 30,000円 20,000円 000, 0000 X2年度の連結修正仕訳を書きなさい。 X2年度の連結貸借対照表に計上されるのれんの金額を答えなさい。 タイムテーブル 問題3 p.402 P.402 P.402 X2年度の連結貸借対照表に計上される非支配株主持分の金額を答えなさい。 日からま

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

この問題の棄却域がどう求められているのか分からないです 教えてくださいお願いします🙇‍♀️

母分散の検定の例 この度開発した新素材の特性を調べるために、8回の試作を行いデータを取った。 7.4 7.6 7.5 7.7 7.6 7.3 7.5 7.8 従来の製法による特性値の分散は 0.22 であった。新製法による特性値の母分散 は、従来より小さくなったと言えるだろうか。 有意水準 5% で検定せよ 解答: 帰無仮説: 2= 0.22 対立仮説: 0.22 検定統計量: (n-1)U (81) i (mi-π)2 =4.5 0% 0.22 P(x2 ≤ xi_0.05(8-1))=0.05P(x2≥ X6.95 (7))=1-0.05 より、限界値が2.17 で ある。左片側検定の棄却域は [0,2.17] である。 x = 4.5 > 2.17 より Xは棄却域に入ら ず、帰無仮説は有意水準 5% で棄却されない。 つまり、 新製法による特性値の母分散は 小さくなったとはいえない。 このとき、 p値を計算するとP(x2 ≤ 4.5) = 27.9% である。 5% より大きいことからも、有意とならないことがわかる。 95%信頼区間は (n-1)Uz (n - 1)U2 ⇒0.1062≤ 2≤0.3262 X0.025 (n - 1) Xo.975 (n-1)

画像の仕事？エネルギー？のような問題の解き方がいまいち分かりません。どなたか分かりやすく説明して下さる方いませんか。 ※高校で数3、物理選択していません。

練習問題5 問題 5-1 全体的にわからない 図のように, 水平面と角を成すあらい斜面上を,質量m [kg]の物体が距離L [m]だけ滑 り降りた.このとき, 重力, 垂直抗力, 動摩擦力が物体にした仕事をそれぞれ求めよ. ただし, 重力加速度をg [ms']], 物体と斜面の間の動摩擦係数をμ'とする. X こ my SMO - R Zingo -N N 1 = ng cos - N 郵摩擦力F=N N = mg = 0 動がした仕事 R-FN-uzest = = (food. fsxd) pict/2 W - Fr - (to 0. Fs+0). (n.) = mq [sind (ngandingand). (2.0) – ng Land [J]

動詞の使い分けがわからないです😭

EXERCISE 20➤Looking at grammar. (Chart 5-6) Choose the correct completions. 1. The United States has have a population of around 325 million. an established and respected newspaper. a branch of mathematics. (2.) The New York Times: C:C/DC Caree 3. Statistics is/are 4. The statistics in that report on oil production :C:MKEKECRETKEY) incorrect.* 5. Fifty minutes is are the maximum length of time for the test. 6. Rabies (is) are an infectious and often fatal disease. The blind wants / want us to treat them the same way we treat everyone else. talking with people 8. French is are somewhat similar to Spanish, isn't it / aren't they? The French is are proud, independent people. 10. Does/Do the police have training in mental health issues? 1. Thirty dollars is an unreasonable price for that T-shirt. 12. Four hours of skiing provides / provide plenty of exercise. EXERCISE 21 ▸ Game. are (Chart 5-6) Work in teams. Choose the correct words (or numbers). Then complete the sentences with is or are. 1. The Scots /The Irish The English and Cambridge. 2. Statistics/Linguistics / Physics 3. Diabetes/Measles / Mumps 4. English / French / Afrikaans 5. People from Canada. called are famous for educational institutions like Oxford the study of the structure and nature of language. a blood-sugar illness. the official language of Namibia. Canadas/Canadians / Canadese. covered by water, but drinkable. 6. Approximately 60% / 70% / 80% of the earth only 1% / 10% / 20% of the earth's water 7. 312 x .5+ 100 227/275/256. 8. The United Arab Emirates/The Netherlands/The Philippines Hemisphere (i.e., north of the equator). in the Northern 9. Fish/Whales / Cattle not mammals. 10. Five hundred thousand + five hundred thousand ten hundred / one million / one billion. 11. Macy's/Harrods / Hudson's Bay a department store that began in London. *Statistics is singular when it refers to a field of study (e.g., Statistics is an interesting field of study.). When it refers to particular numbers, it is used as a count noun: singular one statistic (no final -s); plural = two statistics. For example, This

数BΣの計算で線を引く手前までは解けるのですが その後なぜ下線部になるのかがわからないです またそのように変化するときの条件を教えていただけると幸いです🙌

k=1 n-1 H (3) Σ5 * = 5 +5 ²+......+5"-1 k=1 であるから *XI+ 5(5-1-1)-5(5-1-1)=(5"-5) n-1 Σ5% = k=1 5-1 4 S n+1 (4) 2²+=2²+23+2 4+......+2"+2 i=1 MI これは初項22=4, 公比2, 項数n+1の等比数 列の和であるから n+1 i=1 2+1 4(2+1_1) = 2-1 =4(2"+1-1)=2"+3_4 S

大学の物理力学です 解法が分かりません。 解答と解説（公式も含めて）を教えていただきたいです

1. 鉛直上向きを+y方向、 x方向とz方向を水平方向とし、i、j、kはそれぞれx軸、y軸、z軸の 正方向の単位ベクトルとする。 質量mの物体をr(0)=xi-zokの位置から初速度v (0)=2vi+vjで投射した場合 について考える。ただし、重力加速度をgとし、 空気抵抗は無視できるものとする。 (a) 時刻tでの物体の位置ベクトルr (t)を求めよ。 (b) 最高点に到達したときの物体の速度ベクトルv」と変位ベクトル」をX、Zo、Vo、g、ijk の中から必要なものを用いて表せ。

【線形代数】(線型写像) 例⒐1(2)の問題についてです 青で囲んだ空欄埋めてほしいです 文字t、xで表すとどうなるか知りたいです。

§9 ベクトル世界の正比例 47 例 9.1 次の写像 F:R→R2 は,線形写像か. 線形写像 X1 (1) F: IX2 3.1 +4.2 5.17.2 IC1 (2) F: X2 [ ] - [ * * * ] X1 X2 【解】(1) 行列で表わしてもよいが,このままの形で解答する. X1 x= X2 Y1 x+y/i tx1 x+y= tx= x2+y2 tx2 とおくと, 3(201 + y/1) + 4(2x2 + y2) 3x1 + 4x2 3y+4yz F(x + y) = + 5(2x+y/1)-7(.x2+y2) 5.17x2_ 5y17y2 1)\\ = F(x) + F(y) 3tx14tx2 31+4C2 F(tx) = =t =tF(x) 5tx-7txz 5x17x2 よって,Fは線形写像の条件1, 2°を満すから, 線形写像である. 1 2 (2) たとえば, x= のとき,2x === だから, 2 F(2x) - [202]-[6] 2F(x)=2 -2[1]-[3] よって, Fは条件 2° を満さないから, 線形写像ではない. さて、次に,線形写像 F : R" → R" は,正比例関数 F(x) = Ax (A は (m,n) 行列)に限ることを示そう。理屈は同じだから,簡単のため, F:R' →R の場合でやってみることにする。いま,基本単位ベクトル e, e の像を, a11 F(ex)= F(e2)= [ a12 a21 a22

市場調査論の課題で出てきたのですが解ける方いませんか？

iを個人を識別するための添え字とする。 y を1か0しかとらないダミー変数とす る。y = 1 となる確率を pi としを連続量の独立変数とする。 pi をロジスティッ クモデルで定義し 1 Pi 1+ exp(-(01 +α2%)) とする。 (1) 選択肢が2つあるとする。 j を選択肢を識別するための添え字とし、k を独立変数 を識別するための添え字とする。 個人żにおける選択肢jの選択確率を Pij とする。 lijk を個人żにおける選択肢 jのk番目の独立変数とし、βk を各選択肢におけるk 番目の独立変数に対応する共通のパラメータとする。個人żにおける選択肢jの確定 的効用を Uij であらわし Uij = Bixij+β2xij2 と定義する。xijl をj = 1 のとき0,j=2のとき1となるダミー変数とし、xij2 連続量の独立変数とする。選択肢1の選択確率を二項ロジットモデルで定義し (2) exp(Uil) Pil = exp(Ua) + exp(Ui2) とあらわす。 Pi と Pi を比較し相違点を整理して説明しなさい。 (3)

数学　複素数 画像1枚目の⑵について、赤」なところまでは理解できたのですが、その先が理解できないので教えていただきたいです。 私は画像2枚目のように解いてしまったのですが、なぜtにバーが付いたままになるのでしょうか？

例題 1 tを -iとは異なる複素数とする。 z=1 1-ti とおく。 4 tが実数のとき Izl=1であることを示せ。 (2) Izl=1ならばtは実数であることを示せ。 解答 (1) 解説参照 (2) 解説参照 解説 (1) [212=zz= 1-ti 1-ti 1+ti 1+ti . -11-1#1#7--1) 1+ti 1+ti 1+ti. 1−ti = 1 1- #1 · 1+1 1 ( : 7 = −i) 1-ti 1 ti 1-ti 1+ti よって, Izl=1である。 (2) Iz|= 1+ti 11+til -ti 11-til が1であるとき, 11+tl=11-tl 11+ti1211-i12 (1+ti) (1+ti) = (1-ti) (1-ti) (1+ti)(1-ti) = (1-ti)(1 + i) ⇔ 1+ti-tittt=1+ti-ti+tt 2i (t-t)=0 よって,t=tであるから, tは実数である。