Tiger Algebra/core — Japanese @ Weblate: Add all the numbers: <math>{AddingNumbers}</math> The sum equals <math>{Sum}</math>

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FactorialStep1Title1	Find the factorial	階乗を求める
FactorialStep1TextUnit1	The factorial of {factorial} is the product of all positive integers less than or equal to {factorial}:<br><br> <math>{solution}</math>	{factorial}の階乗は、{factorial}以下のすべての正の整数の積です:<br><br> <math>{solution}</math>
Factorial.plugin	factorials	factorials
MetaTitleFactorial	Solves the factorial {0}	{0}の階乗を解く
MetaDescriptionFactorial	Learn how to calculate {0}. Tiger Algebra's step-by-step solution shows you how to calculate factorials.	{0}の計算方法を学びましょう。Tiger Algebraのステップバイステップの解説で階乗の計算法を示します。
MetaWhyLearnFactorial	There are more ways to arrange a deck of cards than there are atoms on Earth. In fact, if you were to shuffle a standard deck of fifty-two cards and lay them out in a row, it would probably be the first time in all of human history that exact arrangement has been laid out and the last time it ever will be. Such enormous numbers are hard to even imagine and, thanks to factorials, we do not have to try.<br><br>Factorials, which are expressed as a whole number followed by an exclamation point (for example: <math>10!</math>), are used frequently in mathematics, mostly to determine the number of different combinations, or permutations, a set of things can have. In our card example, the factorial would be <math>52!</math>, which is equal to roughly <math>8</math> with 67 zeros.<br>Look at the deck next time you decide to play a game of cards. Chances are you are holding something that has never existed in that exact way before and never will again.	地球上の原子数よりも多いカードの配列があります。実際、標準的な52枚のカードをシャッフルし、一列に並べると、おそらくその配列は人類の歴史上初めてで、そして最後の時間でしょう。そのような膨大な数を想像することは困難で、階乗のおかげでそれを試す必要はありません。階乗は数字の後に感嘆符（例：<math>10!</math>）で表され、主に物事の組合せや順列の数を決定するために数学で頻繁に使用されます。カードの例では、階乗は<math>52!</math>で、それは大体<math>8</math>に67のゼロがついた数と等しいです。<br>次回カードゲームをするとき、手元のデックを見てください。それは恐らくこれまでにそのような形で存在したことがなく、また今後二度と存在しない何かを握っている可能性があります。
trigger-factorial	bang,factorial,shriek	バング、階乗、悲鳴
culture_he	Hebrew \| עִברִית	ヘブライ語 \| עִברִית
url-statistics	statistical-measures	統計的措置
StatisticsStep1Title1	Find the sum	合計を求める
StatisticsStep2Title1	Find the mean	平均を求める
StatisticsStep3Title1	Find the median	中央値を求める
StatisticsStep4Title1	Find the range	範囲を求める
StatisticsStep5Title1	Find the variance	分散を求める
StatisticsStep6Title1	Find the standard deviation	標準偏差を求める
StatisticsStep1TextUnit1	Add all the numbers: <br><br> <math>{AddingNumbers}</math><br><br> The sum equals <math>{Sum}</math><br>	全ての数を加えて下さい: <br><br>\n<math>{AddingNumbers}</math><br><br>\n合計は<math>{Sum}</math><br>です。
StatisticsStep2TextUnit1	Divide the sum by the number of terms: <br><br> Sum<br> <math>{Sum}</math><br> Number of terms<br> <math>{Count}</math><br><br> <math>x̄={meanFraction}={meanDecimal}</math><br><br> The mean equals <math>{meanDecimal}</math><br>	合計を項目数で割って下さい: <br><br>\n合計\n<math>{Sum}</math><br>\n項目数\n<math>{Count}</math><br><br>\n<math>x̄={meanFraction}={meanDecimal}</math><br><br>\n平均は<math>{meanDecimal}</math><br>です。
StatisticsStep3TextUnit1	Arrange the numbers in ascending order: <br> {Step3NumbersSorted}	数字を昇順に並べ替えて下さい: <br>\n{Step3NumbersSorted}
StatisticsStep4TextUnit1	To find the range, subtract the lowest value from the highest value.<br><br> The highest value equals {Step4Highest}<br> The lowest value equals {Step4Lowest}<br>	範囲を求めるには、最低値を最高値から減算します。<br><br>\n最高値は{Step4Highest}です。<br>\n最低値は{Step4Lowest}です。<br>
StatisticsStep5TextUnit1	To find the sample variance, find the difference between each term and the mean, square the results, add together all of the squared results, and divide the sum by the number of terms minus 1.<br><br> The mean equals {Step5Mean}<br>	標本分散を求めるには、各項目から平均を引き、結果を二乗し、全ての二乗結果を足し、それを項目数マイナス1で割ります。<br><br>\n平均は{Step5Mean}です。<br>\n
StatisticsStep6TextUnit1	The standard deviation of the sample equals the square root of the sample variance. This is why the variance is usually represented by a squared variable. <br><br> Variance: <math>s^2={Step6Variance}</math><br><br>	標本の標準偏差は、標本分散の平方根です。これが分散が通常二乗変数で示される理由です。\n<br><br>\n分散: <math>s^2={Step6Variance}</math><br><br>
PropertiesOfALineFromTwoPointsResultTypeLineEquation	Equation of the line in slope-intercept form:	線の方程式（傾き切片形）：
PropertiesOfALineFromTwoPointsResultTypeXIntercept	x-intercept:	x切片:
PropertiesOfALineFromTwoPointsResultTypeYIntercept	y-intercept:	y切片:
MetaVideoTitlePropertiesOfALineFromTwoPoints	Finds Properties of a line from {0}	{0}から直線の性質を求める
MetaVideoDescriptionPropertiesOfALineFromTwoPoints	Finds Properties of a line from {0}. Tiger Algebra's step-by-step solution shows you how to find the Line's equation, slope, x and y-intercepts and shows you its graph.	{0}から直線の性質を求めます。Tiger Algebraの段階的な解答では、方程式、傾き、xおよびy切片の取り出し方法を示し、そのグラフを表示します。
GeometricSequences	Geometric Sequences	幾何学的な数列
GeometricSequences.plugin	geometric sequences	幾何学的な数列
MetaTitleGeometricSequences	Solve geometric sequence {0}	幾何学的な数列 {0} を解く
MetaDescriptionGeometricSequences	Learn how to solve {0}. Tiger Algebra's step-by-step solution shows you how to find the common ratio, sum, general form, and nth term of a geometric sequence.	{0}を解き方を学びましょう。タイガー代数のステップバイステップの解説では、幾何数列の共通比、和、一般形、n項目を求める方法をお見せします。
MetaWhyLearnGeometricSequences	Geometric sequences are commonly used to explain concepts in mathematics, physics, engineering, biology, economics, computer science, finance, and more, making them a very useful tool to have in our toolkits. One of the most common applications of geometric sequences, for example, is calculating earned or unpaid compound interest, an activity most commonly associated with finance that could mean earning or losing a lot of money! Other applications include, but are certainly not limited to, calculating probability, measuring radioactivity over time, and designing buildings.	幾何数列は数学、物理学、工学、生物学、経済学、コンピューターサイエンス、財務など、多岐にわたる概念を説明するためによく使われます。したがって、これは私たちのツールキットにとって非常に便利なツールとなります。幾何数列の最も一般的な使い方の一つは、複利が加算されたり未払いになったりする金額を計算することで、これは財務と最も直接的に関連しており、大量のお金を稼いだり失ったりする可能性があります！他の応用例には、確率の計算、時間経過による放射能の測定、建築物の設計などがありますが、これらは決して全てではありません。

Key	English	Japanese
SquareRootOfAFractionStepFinalTitle1	Express the fraction in terms of its prime factors	分数を素因数分解して表現します
SquareRootSimplifier	Square root simplifier	平方根の簡略化
SquareRootSimplifierContent	<div style="white-space: normal;"> <p>The square root simplification is a process of simplifying square roots to their simplest form. In mathematics, simplifying square roots involves finding the largest perfect square factor of the radicand and expressing it outside the square root sign.</p> <h2>Basic Concepts</h2> <p>To simplify square roots, it's important to understand the following concepts:</p> <ul> <li><strong>Perfect squares:</strong> Numbers that are the squares of integers are called perfect squares. For example, 1, 4, 9, 16, etc., are perfect squares.</li> <li><strong>Prime factorization:</strong> Breaking down a number into its prime factors is crucial for simplifying square roots.</li> <li><strong>Radicand:</strong> The expression inside the square root sign is called the radicand.</li> </ul> <h2>Simplification Techniques</h2> <p>There are several techniques to simplify square roots:</p> <ul> <li><strong>Factorization:</strong> Factorizing the radicand into its prime factors and then taking out the pairs of identical factors.</li> <li><strong>Rationalization:</strong> Rationalizing the denominator by multiplying both numerator and denominator by the conjugate of the denominator expression.</li> </ul> <h2>Examples</h2> <p>Let's consider a few examples to illustrate the simplification of square roots:</p> <h3>Example 1:</h3> <p>Simplify <math>\sqrt{72}</math></p> <p>We factorize 72 as <math>\sqrt{72} = \sqrt{36 \times 2}</math>. Since 36 is a perfect square, we can express it as 6 outside the square root sign. Hence, <math>\sqrt{72} = 6\sqrt{2}</math></p> <h3>Example 2:</h3> <p>Simplify <math>\frac{\sqrt{15}}{\sqrt{5}}</math></p> <p>To rationalize the denominator, we multiply both the numerator and the denominator by <math>\sqrt{5}</math>. This gives us <math>\frac{\sqrt{75}}{5}</math>, which is the simplified form.</p> <h2>Conclusion</h2> <p>Simplifying square roots is a fundamental skill in mathematics, especially in algebra and calculus. Mastering the techniques of square root simplification enables efficient problem-solving and enhances mathematical understanding.</p> </div>	Tiger Algebraステップバイステップの平方根簡略化ツールを使用するには、sqrt(整数)を入力してください。
StandardDeviation	Standard Deviation	標準偏差
StatisticalMeasures	Statistical measures	統計的な測定
StatisticalMeasuresTopicContent	<h4>Overview:</h4> The science of statistics deals with the collection, analysis, interpretation, and presentation of data. Statistics often deals with populations, which can best be thought of as groupings of persons, things, or objects. To gain information about a population, we can select a smaller sample, often referred to as a subset, that is representative of the population of a whole. The more representative the sample is of the population, the more accurate the data.<br><br> As an example, if you were calculating the overall grade point average at your school, you might select a few students from each grade or class instead of the entire student body. The data collected from the sample would be the students’ grade point averages, the population would be all the students at your school, and the sample would be the selected students.<br><br> <h4>Sample variance formula:</h4> <img src="/images/statistics-img1.png" alt="statistics statistical measures"><br> <br> <h4>Relevant concepts:</h4> <ul> <li><b>Mean</b>: The average of all the numbers in the set. To find the mean, add up all the numbers then divide the result by the number of terms in the set. The mean is sometimes also called the arithmetic mean.</li> <li><b>Median</b>: The middle term of a sorted list of numbers. In a set with an even number of terms, the median is equal to the mean of the two center terms.</li> <li><b>Range</b>: The difference between the smallest and largest values in the set. Subtract the smallest number in the set from the largest.</li> <li><b>Variance</b>: How far each number in a set is from the mean and, therefore, from every other number in the set. The larger the variance, the farther the numbers in the set are from the mean and each other. The variance of a sample is often represented by the symbol <math>s^2</math> while the variance of a population is often represented by the symbol <math>σ^2</math>. In statistics, it is more common to find the variance for a sample. The variance is calculated by squaring the differences between each number in the data set and the mean to make them positive, adding them all together to find their sum, and finally dividing the sum by the number of values in the data set minus 1. We subtract 1 from the number of values to correct the bias we get from using a sample instead of a whole population. This is called Bessel’s correction.</li> <li><b>Standard Deviation</b>: The dispersion, or spread, of a dataset relative to its mean. While variance gives us a rough idea of spread, the standard deviation gives us the exact distances between terms in the set and the set's mean. If the data points are further from the mean, there is a higher deviation within the data set; therefore, the more spread out the data, the higher the standard deviation. The standard deviation is equal to the square root of the variance.</li> </ul>	<h4>概要:</h4> 統計学はデータの収集、分析、解釈、および表現を扱います。統計はしばしば集団-人々、物事、またはオブジェクトの群れとも考えることができる、と関連しています。集団について情報を得るために、私たちは全体の集団を代表するより小さなサンプル、しばしばサブセットとも呼ばれる、を選択することができます。サンプルが集団をよりよく代表するほど、データはより正確になります。<br><br> 例えば、あなたの学校の全体の平均成績を計算している場合、全生徒体を選ぶ代わりに、各学年またはクラスから数人の生徒を選ぶかもしれません。サンプルから収集されたデータは生徒たちの平均成績であり、集団はあなたの学校のすべての生徒、そしてサンプルは選ばれた生徒たちです。<br><br> <h4>サンプルの分散式:</h4> <img src="/images/statistics-img1.png" alt="statistics statistical measures"><br> <br> <h4>関連する概念:</h4> <ul> <li><b>平均</b>: セット内のすべての数値の平均。平均を見つけるためには、すべての数値を足してから、結果をセット内の項目の数で割ります。平均は時折、算術平均とも呼ばれます.</li> <li><b>中央値</b>: 並べ替えた数値リストの真ん中の項。偶数のセットでは、中央値は2つの中心項の平均に等しくなります.</li> <li><b>範囲</b>: セット内の最小値と最大値の差。セット内の最大の数値から最小値を引く.</li> <li><b>分散</b>: セット中の各数値が平均値からどれだけ遠いか、したがって、セット内の他のすべての数値からどれだけ遠いか。分散が大きいほど、セット内の数値は平均と互いに遠くなります。サンプルの分散はしばしば記号 <math>s^2</math> で表され、集団の分散はしばしば記号 <math>σ^2</math>で表される。統計では、サンプルの分散を見つけることが一般的です。分散は、≪データセットと平均値との差を2乗して正の値にし、それらをすべて足し合わせてその合計を見つけ、最後に合計をデータセット内の値の数から1を引いた値で割ることで計算されます。全体の集団ではなく、サンプルを使うために得られるバイアスを修正するために、データセット内の値の数から1を引きます。これをベッセルの補正と呼びます.</li> <li><b>標準偏差</b>: データセットの分散、または、平均に対するスプレッド。分散は私たちにスプレッドの大まかなアイデアを与え、標準偏差はセット内の項目とセットの平均との間の正確な距離を教えてくれます。データポイントが平均から遠くなればなるほど、データセット内の偏差は高くなり；したがって、データが広がっているほど、標準偏差は高くなります。標準偏差は分散の平方根に等しい.</li> </ul>
StatisticalMeasuresTopicTitle	Statistics/Statistical measures	統計/統計的手法
Statistics	Statistics	統計
StatisticsFinalResultTypeDeviation	Standard deviation:	標準偏差：
StatisticsFinalResultTypeMean	Arithmetic mean:	算術平均：
StatisticsFinalResultTypeMedian	Median:	中央値：
StatisticsFinalResultTypeRange	Range:	範囲：
StatisticsFinalResultTypeSum	Sum:	合計：
StatisticsFinalResultTypeVariance	Variance:	分散：
Statistics.plugin	statistics	statistics
StatisticsStep1TextUnit1	Add all the numbers: <br><br> <math>{AddingNumbers}</math><br><br> The sum equals <math>{Sum}</math><br>	全ての数を加えて下さい: <br><br>\n<math>{AddingNumbers}</math><br><br>\n合計は<math>{Sum}</math><br>です。
StatisticsStep1Title1	Find the sum	合計を求める
StatisticsStep2TextUnit1	Divide the sum by the number of terms: <br><br> Sum<br> <math>{Sum}</math><br> Number of terms<br> <math>{Count}</math><br><br> <math>x̄={meanFraction}={meanDecimal}</math><br><br> The mean equals <math>{meanDecimal}</math><br>	合計を項目数で割って下さい: <br><br>\n合計\n<math>{Sum}</math><br>\n項目数\n<math>{Count}</math><br><br>\n<math>x̄={meanFraction}={meanDecimal}</math><br><br>\n平均は<math>{meanDecimal}</math><br>です。
StatisticsStep2Title1	Find the mean	平均を求める
StatisticsStep3TextUnit1	Arrange the numbers in ascending order: <br> {Step3NumbersSorted}	数字を昇順に並べ替えて下さい: <br>\n{Step3NumbersSorted}
StatisticsStep3TextUnit2	Count the number of terms:<br> There are ({Step3Count}) terms<br>	項目数を数えます：<br> 項目数は({Step3Count})です<br>
StatisticsStep3TextUnit3Even1	Because there is an even number of terms, identify the middle two terms: <br> {Step3EvenListBolded}	項目数が偶数の場合、中央の2項目を特定します：<br> {Step3EvenListBolded}
StatisticsStep3TextUnit3Even2	Find the value that is halfway between the middle two terms by adding them together and dividing by 2:<br> <math>{Step3EvenMedianExpression}</math> <br><br> The median equals {Step3EvenMedianResult}	中央の2項目の間の値を見つけるには、それらを加算し、2で除算します：<br> <math>{Step3EvenMedianExpression}</math> <br><br> 中央値は{Step3EvenMedianResult}です
StatisticsStep3TextUnit3Odd1	Because there is an odd number of terms, the middle term is the median: <br> {Step3OddListBolded} <br><br> The median equals {Step3OddMedianResult}	項目数が奇数の場合、中央の項目が中央値です：<br> {Step3OddListBolded} <br><br> 中央値は{Step3OddMedianResult}です
StatisticsStep3Title1	Find the median	中央値を求める
StatisticsStep4TextUnit1	To find the range, subtract the lowest value from the highest value.<br><br> The highest value equals {Step4Highest}<br> The lowest value equals {Step4Lowest}<br>	範囲を求めるには、最低値を最高値から減算します。<br><br>\n最高値は{Step4Highest}です。<br>\n最低値は{Step4Lowest}です。<br>
StatisticsStep4TextUnit2	<math>{Step4Expression}</math><br><br> The range equals {Step4Range}<br>	<math>{Step4Expression}</math><br><br> 範囲は {Step4Range}です<br>
StatisticsStep4Title1	Find the range	範囲を求める
StatisticsStep5TextUnit1	To find the sample variance, find the difference between each term and the mean, square the results, add together all of the squared results, and divide the sum by the number of terms minus 1.<br><br> The mean equals {Step5Mean}<br>	標本分散を求めるには、各項目から平均を引き、結果を二乗し、全ての二乗結果を足し、それを項目数マイナス1で割ります。<br><br>\n平均は{Step5Mean}です。<br>\n
StatisticsStep5TextUnit2	To get the squared differences, subtract the mean from each term and square the result:	二乗差を得るために、各項から平均を引き、結果を二乗します：

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