# data[].attributes.body
가감법: x의 계수의 절댓값이 서로 같거나 y의 계수의 절댓값 서로 같을때 편함 ex)2x+y=14, -2x-3y=-9

대입법: x, y의 계수가 1일 때 편함

# data[].attributes.body
가감법이 편할때는 x,y가 계수가 같거나 부호만 다른경우가 쉽고 대입법이 편할때는 x=,y= 꼴로 정리 되어 있을때 가장 편했다

# data[].attributes.body
가감법이 편한문제는

더하거나 뺐을때 하나의 미지수의 계수가 0이 나왔을때

대입법이 편한 문제는 계수가 1인 미지수의 값이 정해져있는 상태일때

# data[].attributes.body
가감법이 쉬운 문제들은 연립방정식의 X나Y의절대값이 같거나 부호가 다를때 가감법이 쉬웠고 대입법은 X=수

이런식인 식이 대입법이 쉬웠다

# data[].attributes.body
가감법이 편한 문제는 x와 y가 배수의 관계일 때 대입법이 편한 문제는 x나 y의 계수가 1일 때 더 풀기 편했다.

# data[].attributes.body
가감법은 더하기 또는 빼기 미지수가 1개로 나왔을때 쉽고

대입법은 미지수의 갯수가 1일때 편했음

# data[].attributes.body
소연이랑 만든 문제에서는 y의 계수가 1인 식이 있어서 y=ax의 형태로 정리할 수 있기때문에

대입법으로 푸는것이 쉬웠을 것 같고

임시혁이랑 만든 문제에서는 이 전 문제와 같이

y의 계수가 1인 식이 있지만 두식에 있는 y의 계수가 각각 1,-1이기 때문에 두식을 더해주면 되어서 가감법으로 풀기 쉬운 문제의 형태이다

# data[].attributes.body
위에 식과 아래식의 동일한 미지수의 계수가

같을때에는 가감법이 더 쉬웠고, x=3y-2 이런 식으로 정리될때는 대입법 더 쉽다.

# data[].attributes.body
-2x+4y=14

5y-x=0

에서는 x의 계수의 절댓값이 1이어서 x에 대한 식으로 정리대입법이 더 편해서 대입법이 더 편했고

2x+y=8

-2x+4y=14

에서는 두 일차방정식의 한 미지수이 대한 계수의 절댓값이 서로 같아서 가감법이 더 편했다

# data[].attributes.body
미지수의 계수가 1이거나 1로 정리되는 연립방정식 또는 같은 미지수가 서로 배수, 약수인 연립방정식에서는 대입법이 편하다.

미지수의 계수가 크거나 서로 배수, 약수가 아닌 연립방정식 또는 보통 소수인 식이 있는 연립방정식에서는 가감법이 편하다.

# data[].attributes.body
가감법이 편한 문제:부호가 다르고 계수가 똑같은 항이 있을 때 가감법이 편하다

대입법이 편한 문제:등호를 기준으로 좌항에 계수가 1인 미지수가 하나밖에 없을 때 대입법이 편하다

# data[].attributes.body
대입법이 편했던 문제 : x나 y의 계수가 1인 식은 대입법이 편했다.

가감법이 편했던 문제 : 가감법은 x나 y의 계수가 다른식의 x나 y의 배수이면 편했다.

# data[].attributes.body
가감법이 편한 문제는 x, y의 계수를 모두 정수로 바꿨을 때 한 식의 있는 x, y의 계수가 다른 식에 있는 x, y의 계수의 2~8배정도 되는 문제이다

대입법이 편한 문제는 한 미지수의 계수가 1이거나 한 미지수에 대해 정리했을 때 모든 수가 정수인 문제다

# data[].attributes.body
연립방정식의 위나 아래의 식에 x또는y의 계수가 서로 같은 경우에는 가감법이 더 편하고 연립방정식의 x또는y의 계수가 1인경우에는 대입법이 더 편하다.

# data[].attributes.body
가감법이 편한 문제는 x나 y의 개수의 절댓값이 같은 방정식이 가감법으로 풀기 편하다.

대입법이 편한 문제는 x나 y의 개수가 1인 방정식이 대입법으로 풀기 편하다.

# data[].attributes.body
두 미지수중 하나의 계수의 절대값이 같으면 가감법이 편하다.

이항해서 x=y+a/y=x+a의 꼴로 나타낼 수 있는 식은 대입법이 편하다.

# data[].attributes.body
1. 대입법이 더 편했던 식은 x나y의 계수가 1인 형태 일때 더 편했다

2. 가감법이 편했던 식은 한 식의 x나 y가 다른식의 x나y의 배수인 형태일때 더 편했다

# data[].attributes.body
계수의 절댓값이 동일한 미지수의 항이 있는 경우

=>가감법

계수의 절댓값이 1인 미지수의 항이 있는 경우

=>대입법

이 편한 것 같습니다.

# data[].attributes.body
두 식중 같은 미지수의 계수가 같을때 가감법이 편하다

한 식이 간단할때 대입법이 편하다

# data[].attributes.body
문자의 값이 주어져있는 문제는 대입법이 편하고 문자의 값이 주어져있지 않은 문제는 가감법이 더 편했다

# data[].attributes.body
계수의 절댓값이 1인 경우는 대입법이 쉽고,

같은 미지수와 그 미지수의 계수의 절댓값이 같으면 가감법이 쉽다.

# data[].attributes.body
문자의값이 똑같으면 대입법이편하고

문자값이 주어지지않으면 가감법이 편함

# data[].attributes.body
가감법: 처음에 x나 y의 계수가 똑같거나 조금만 곱해도 계수가 같아지면 가감법

대입법: 처음부터 x= ~~ , y= ~~

일때 대입법이 좋다.

# data[].attributes.body
계수의 절댓값이 같은 미지수는 가감법이 편하고

계수의 절댓값이 1이면 미지수는 대입법이 편하다

# data[].attributes.body
가감법과 대임법중 식마다 다르다 x또는y의 계수가 1인 식이면 대임법이 편하고 계수가 x또는y가 계수가 2이상이면 가감법이 편하다

# data[].attributes.body
2x+y=8

2x-y=4꼴은y의 계수가 같아서 더하거나 뺄때 쉬워서 가감법이 쉽다

# data[].attributes.body
가감법할때 숫자가 커져서 대입 법으로 풀어봤는데 가감법이 더 쉬운것 같고 어떨때는 y는 할때 라는 문제는 대입 법이 더 쉬운것 같다

# data[].attributes.body
가감법이 편한 경우는 미지수의 계수가 1이 아닌 경우인것 같다

그리고 대입법이 편한 경우는 두 미지수중 하나라도 계수가 1이면 편한것 같다.

# data[].attributes.body
가감법은 더하거나 빼면 한 미지수가 사라질때 편하고 대입법은 한 식에서 문자 하나가 정리되어 있을 때 편하다.

# data[].attributes.body
계수의 절댓값이 같으면=가감법이 편함

계수의 절댓값이 같지않으면 왠만하면=대입법이 편함

# data[].attributes.body
1.가감법이 편한 식은 첫번째 식의 미지수의 계수가 두번째 식의 미지수의 계수의 배수이거나 계수가 같은 식이다.

2.대입법이 편한 식은 한 미지수의 계수가 1이나 -1이라서 X=Y+Z로 나타낼 수 있는 식이다.

# data[].attributes.body
가감법으로 풀 때 쉬운 식은 x 또는 y의 계수를 맞추고 빼거나 더할 때 한번에 x 또는 y 가 없어 지는 식이고, 대입법으로 풀 때에는 x=.... 식 또는 y=.....식으로 바꿀 수 있는 식이 편리하다.

# data[].attributes.body
가감법이 더쉽게 느껴졌다.

가감법은 개수가 같을때 더편했다.

하지만 반대로 대입법이쉬운문제도있다.

하지만 내가푼 문제중에는 없었던것같다.

# data[].attributes.body
문자가 더했을때 사라진다면 가감법이 더 편하고 문자 계수가 같지만 부호가 같으면 대입법이 더 편하다.

# data[].attributes.body
1번문제는 가감법이 편하다 왜냐 3과4의 최소공배수가 작고 다른항의 대입 하기 쉽기때문이다

# data[].attributes.body
1,2,3,4번 문제가 다 가감법이 편했지만 1번은 가위바위보를 져서 대입법으로 풀었다.

# data[].attributes.body
가감법

두 식 중에 어느 하나에서 x나 y의 계수가 같거나 부호만 다를 때

대입법

어느 한 식이 x = … 또는 y = … 꼴로 딱 정리돼 있을 때

# data[].attributes.body
가감법은 자연수가 있을때 편하고

대입법은 소수또는 분수가 있을때 편하다

# data[].attributes.body
가감법은 미지수끼리 더하거나 뺐을 때 없어지면 편하고 대입법은 미지수의 계수가 1일 때 편했다.

# data[].attributes.body
가감법이 편한형태는 x또는 y의 계수의 절댓값이 서로 같은 경우일때 편하다.대입법이 편한형태는 한 식에 x또는 y의 계수가 1일때 그냥 바로 대입할수있어 편하다

# data[].attributes.body
문자를 더했을때나 뺐을때 둘중 하나의 문자가 사라진다면 가감법

복잡한식이거나 더하거나 빼기 어려운 문제는 대입법이 편했다

# data[].attributes.body
가감법은 부호가 다를때 편하고

대입법은 소수나 분수일때 편하다

# data[].attributes.body
가감법이 쉬울때는 두개의 식에 있는 x나 y가 같을때였고 4x=? 가 아닌 x=? 같이 표현 될 때는 대입이 편하다.

# data[].attributes.body
가감법은 하나의 미지수가 사라지는 문제에서 편했고 대입법은 계수가 1일때 편하다

# data[].attributes.body
여기서 내가 x+2y=6 이라는 카드를 뽑았는데 이 카드를 x=6-2y로 바꾸어서 풀면 거의 모든 문제가 가감법 보단 대입법이 더 편하다.

# data[].attributes.body
대입법은 x=,y=꼴로 정리되어있는 식이였을때 편하고, 가감법은 x나y 끼리끼리 계수가 같을때 가감법이 편리하다.

# data[].attributes.body
문자의 계수의 절대값이 동일할 때에는 가감법이 쉽고 문자의 계수가 1일 때에는 대입법이 쉽다

# data[].attributes.body
대입법이 편한 문제의 경우는 미지수의 계수가 1일 때였고 가감법이 편한 문제의 경우는 미지수의 계수가 배수 약수 관계이거나 같은 미지수의 계수도 같아서 더하거나 뺐을때 바로 사라지는 수일때였음

# data[].attributes.body
가감법은 x의개수가 똑같을때 편리하고,

대입법은 x와 y의 개수가 차이가 많이날때 좋다

# data[].attributes.body
가감법은 미지수끼리 더하거나 뺐을 때 미지수 하나가 사라질 때 편했다.

대입법은 x나y의 계수가 1일 때 편했다.

# data[].attributes.body
1)

{ 2x-y=4

{ 2.5x-0.5y=6 이라는 연립방정식에서는 소수점이 있어서 대입법을 써 나중에 10을 곱하는 식이 편리했고,

2)

{ 4x+6y=12

{ 2x-y=4 라는 연립방정식에서는 둘다 2를 곱하면 수가 똑같기에 가감법이 편리했고,

3)

{ 4x+6y=12

{ 2x-y=4 라는 연립방정식에서는 2번과 똑같은 식이었디

# data[].attributes.body
대입법이 편한문제는 (y=x-1,x+2y=1)의 꼴로 나타나는 식이 편하고

가감법이 편한문제는

x+y=1

x-2y=4

의형태로 나왔있을땐 가감법이 편하다

# data[].attributes.body
식이 단순할 때 대입법을 사용하면 쉽고 편하다

# data[].attributes.body
x나 y의 계수가 1일 때는 대입법으로 푸는 것이 편하고, 계수가 1이 아닐 때에는 가감법으로 푸는 것이 더 편하다

그래서 1번 문제에서 -x + 3y = 1에 모든 항에 3을 곱하면 -3x + 9y = 3,

-3x + y = 2 , x의 계수를 같게 만들었기 때문에 가감법이 더 편하다

8y=1 , y=1/8 x=-5/8 이다.

# data[].attributes.body
x,y의 계수가 1 또는 -1 일때에는 대입법이 편하고, 두 일차식의 계수가 같거나 계수가 1 또는 -1이 아닌경우에는 가감법이 편하다.

# data[].attributes.body
림호랑 같이 한 문제가 다른 애랑 한 문제와 답이 똑같이 나와서 신기하긴 했지만 2번 문제는 가감법이 편하다..................

# data[].attributes.body
계수의 값이 같을때는 가감법이 편하다

# data[].attributes.body
난 둘다 비등비등하다고 생각한다. 계수가 작으면 대입이 편한것같지만 같으면 정말 비슷하다고 느끼고 크면 가감법이 더 쉬운것같다.

# data[].attributes.body
1번은 대입법으로 했는데 조금 어려워서 친구한테 물어봤다. 2번은 가감법으로 했는데 쉬웠다. 3번도 가감법으로 했는데 너무 어려웠다. 4번은 가감법으로 했는데 그냥 찍기 수준이였다.

# data[].attributes.body
x 또는 y의 계수가 1이나 -1일때는 대입법이 더 쉽고, x의 계수나 y의 계수가 각각 같을때는 가감법이 더 쉽다.

# data[].attributes.body
y나 x의 계수가 1이면 대입법이 훨씬 더 풀기 쉽고, 가감법은 두 식의 x나 y의 계수가 각각 같거나 등 가감법은 대부분 연립방정식에 쉽다.

# data[].attributes.body
소수나 분수를 자연수로 바꿨을 때 계수가 같은 경우에는 가감법을 사용하는 것이 편했고 y는,x는 뭐뭐라고 주어졌을 때는 대입법 더 쉬웠다.하지만 평소가감법을 많이 사용해서 그런지 가감법이 편하였다

# data[].attributes.body
가감법은 언제나 쉬웠고 대입법은 x=4y 이런게 나올때 편했다

# data[].attributes.body
미지수중에 계수가 같은것이 없을땐 대입법이 더쉽다

# data[].attributes.body
가갑법으로 풀어보았다.

은근히 어려웠다.

대입법으로 풀을라 했다.

본능적으로 어렵다는것을 느꼈다.

분수안나온다더니 분수가 나와서

시간을 다 써버렸다.

역시 사람을 믿는게 아니라는것이 가장 이해되는 활동이었다.

# data[].attributes.body
X=? 혹은 Y=? 꼴로 생긴 식을풀때 대입법을 쓰는게 편했고 그게 아니면 가감법으로 푸는게 쉬웎다

# data[].attributes.body
미지수의 계수가 1이거나 1로 정리되는 연립방정식 또는 같은 미지수가 서로 배수, 약수인 연립방정식에서는 대입법이 편하고 미지수의 계수가 크거나 서로 배수, 약수가 아닌 연립방정식 또는 보통 소수인 식이 있는 연립방정식에서는 가감법이 편합니다. 개인적인 의견으로는 대부분의 경우가 가감법이 쉽다고 느꼈습니다.

# data[].attributes.body
대입법: x나y만있는 것은 쉽다

가감법:x나y가 숫자랑 같이 있쓰면 쉽다

# data[].attributes.body
계수가 1인 수가 있을때 x, y식으로 정리할수있다면 대입법이 쉽고 가감법은 계수가 똑같은 x, y가 있다면 가감법이 더 쉽다.

# data[].attributes.body
가감법은 두 미지수의 계수의 최소공배수가 작은 편이거나 같으면 쉽다

대입법은 한 문자에 대해 정리되어 있거나 계수가 1이라면 쉬웠다

# data[].attributes.body
x=,y= 꼴일때는 대입법이 더 풀기 편하고

가감법은 x나y의 절댓값이 같을때 풀기 편하다