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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

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物理 大学生・専門学校生・社会人

どうして153番では1番最初の位置エネルギーを考えないのですか?152番では最初の位置エネルギーをUaと置いているので、153でもそのようにやろうと思ったらうまく行きませんでした。

[知識] 第Ⅰ章 運動とエネルギー 152. 連結された物体と摩擦 図のように,粗い水平 A 面上に置かれた質量Mの物体Aが,なめらかな滑車 を介して,質量mの物体Bと軽い糸でつながれている。 Bを静かにはなすと, Aが距離Dだけすべり, 水平面 M 10000000 D→ B m 上に固定された軽いばねと衝突して, ばねをxだけ押し縮め, 物体A,Bの運動が停止 した。 Aと面との間の動摩擦係数をμ, 重力加速度の大きさをg とする。 Aがばねと衝突する直前の, 物体AとBの運動エネルギーの和と速さを求めよ。 (2)Aがばねと衝突してから停止するまでの間において, ばねの弾性力による位置エ ネルギーの変化を, m, M, D, x, μg を用いて表せ。 思考 記述 三角比 (和歌山大 改) 20.M A B m 153. 動摩擦力と仕事図のように,水平とのなす角が 0の粗い板の上に、質量Mの物体Aを置き, 軽いひもの 一端をAにつなぐ。 ひもは板と平行に張って滑車にかけ, ひもの他端に質量 m (m <M)の物体Bを鉛直につり下 げる。 この状態から物体Bを静かにはなしたところ, 物 体Aは板に沿って下向きにすべり始めた。 Aが板の上を 距離すべりおりたときについて,次の各問に答えよ。 ただし,重力加速度の大きさをg, 板と物体Aとの間の動摩擦係数をμ'とし, 滑車はな めらかに回転できるものとする。 (1) 距離すべりおりたときの物体Aの速さを”とする。 A, B 全体の力学的エネル ギーの変化量 4Eを, M, m, 1, 0, vg を用いて表せ。 (2) 物体Aの速さ”を,M,m, 1, 0,μg を用いて表せ。 ach (3)この運動における物体Aの力学的エネルギーの変化量 ⊿EAは,正,負, 0 のいず れか。 理由とともに答えよ。 ( 12. 奈良女子大改) 例題10

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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

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物理 大学生・専門学校生・社会人

②式がどうして立てられるのかわかりません

8 次の文中の空欄 (1)~(8)にあてはまる式を記せ。 図1のように,しっかりと固定された表面が滑らかな円柱に、伸び縮みしない軽い糸を掛け、 その一端に質量 M+m のおもりをつるし、他の一端に質量mの球を乗せた質量の台をつ るす。糸は球の中心を貫いてまっすぐにあけられた穴を通して台に結ばれている。また,台に は球をはね上げる装置が備えてあり,その質量は水に含まれる。球ははね上げられたのち、 糸に沿って、摩擦なしに,鉛直方向に動くものとする。固定された円柱と糸の間にも摩擦はな いものとする。また,重力加速度の大きさを⑨とする。 静止している状態から装置を起動させ,球を鉛直上方にはね上げる。このとき,球は短い時 間内に重力に比べて極めて大きい力を受け,台はその反作用を受ける。 台とおもりは糸で結び つけられているので,この間の糸の張力も大きな値となる。このことに注意して, はね上げら れた直後の球の速さをW台およびおもりの速さを として両者の比を求めよう。運動量の (1) に等しく, おもりが糸 変化に注目すれば,この間に球が台から受ける力積の大きさは から受ける力積の大きさは (2) に等しい。また,台は球と糸の両方から力積を受ける。 ゆ えに,V/W= (3) ・・・① と求められる。 8 球がはね上げられたのち, 台とおもりはそれぞれ等加速度運動をするが, その加速度の大き さは等しく (5)である。 (4) であり,向きは反対である。 この間の糸の張力の大きさは 次に,おもりと球が図2のように円柱にあたることなく最高点に達したとき, それぞれの初 めの位置から上昇した高さをHおよびんとして両者の比H/hを求めよう。 おもりが最高点に達したときの台とおもりの位置エネルギーの和が, はね上げ直後の台とお もりの力学的エネルギーの和に等しいことを用いれば, HはVを用いて (6) とされる。 同様に考えて,んはWを用いて (7) と表される。 ここで, 式①を考慮すれば, 比H/hは m,Mを用いて (8) と求められる。

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