超豪華キャストが話題の「ファーストキスだけ7回目」。キャストやあらすじ、見た人の感想もご紹介していきます。短編ドラマで一気に完走できちゃうので、ぜひチェックしてくださいね♪ ファーストキスだけ7回目 「ファーストキスだけ7回目」は、2016年に NAVER tvcast でスタートした 約10分×8編のWEBドラマ 。 ストーリーは、免税店で働く平凡な主人公と、トップスターからイケメン財閥まで素敵すぎる7人の男性とのラブロマンスになっています。 このドラマの何がすごいかって、とにかく キャストが超豪華 すぎ…! さらに、予告動画が公開されるや否やアクセスが殺到し、 韓国のWEBドラマ史上最短 で 3000万回 を突破しているんです。 ファーストキスだけ7回目 あらすじ 免税店で働く平凡な女性ミン・スジン。 カッコいい男性との恋愛を夢見る彼女だが、現実では25年間全くの恋愛経験なしで、好きな男性の前だと一言も話せない性格だ。 そんなある日、勤務中に偶然現れた女神" チェ・ジウ "の失くし物を探すと、その恩返しとして7人の男性を順番にプレゼントされることに。 その男性たちとは、幼馴染みのイケメンから御曹司、さらにトップスターなどなど。 しかしなぜか、キスする直前になるといつもの職場に戻ってしまい…! ファーストキスだけ7回目 キャスト お待ちかね!ファーストキスだけ7回目の超豪華キャストを1人ずつ見ていきましょう♪ 役柄は実際の本人とは違いますが、本人の名前そのままの役名で出演しています。 イ・チョヒ 25年間恋愛経験なしの主人公"ミン・スジン"を演じる。 他に出演している代表作は「 愛の温度 」「 六龍が飛ぶ 」「 イニョプの道 」など。 チェ・ジウ ■第1話 「彼女のプレゼント」 主人公ミン・スジンの運命を変える女神。 スジンに失くし物を探してもらったお礼に、7人の素敵な男性を順番にプレゼントする。 ー主な出演作ー 「 天国の階段 」「 冬のソナタ 」「 2度目の二十歳 」「 誘惑 」「 キャリアを引く女 」など。 イ・ジュンギ ■第2話「ファーストキス?
「ファーストキスだけ7回目」は、平凡な免税店の職員の主人公と、トップスターからイケメン財閥まで、6人の男性とのラブロマンスを描く約10分のWEBドラマ。 【「ファーストキスだけ7回目」を2倍楽しむ】 【配信先・最新記事一覧】 ■解説 ★2017年12月にNAVER tvcastにてスタートした8編のWEBドラマ。 ★昨年予告動画が公開するやアクセスが殺到して3000万回を突破、韓国WEBドラマ史上の最短で韓国Web史上最短期間を記録した。 ★出演は、チェ・ジウ、イ・ジュンギ、イ・ミンホ、チ・チャンウク、イ・ジョンソク、オク・テギョン(2PM)、カイ(EXO)、パク・ヘジン、イ・チョヒと超豪華! ★平凡な免税店の職員の主人公と、トップスターからイケメン財閥まで、7人の男性とのラブロマンスを描く。 ★ヒロインを演じるのは新人女優イ・チョヒ。 ★チ・チャンクが「Kissing you」でOSTに参加したことも大いに話題になった。 ■あらすじ ミン・スジンは平凡な免税店の職員。カッコいい男性との素敵な恋をいつも夢見ているが、現実では恋愛経験ゼロ、好きな男性の前では一言も話せない気の弱い女性。ある日、彼女は勤務中に偶然現れた美しい女神チェ・ジウの失くし物を探して、その恩返しとして6人の男性を順にプレゼントされる。幼馴染のイ・ジュンギから秘密要員のチ・チャンウク、年下の生徒カイ、御曹司のオク・テギョン、トップスターのイ・ジョンソク、そしてイ・ミンホまで…!? ところで、なぜかキスする直前になるといつもの職場に戻ってしまう。6人の魅力的な男性とのロマンス!彼女のことを心から愛するようになる相手は誰? ■DVD-BOX ■作品紹介 スタッフ : 演出:チョン・ジョンファ 制作:グループエイト, THANK YOU VERY MUCH サポート:ロッテ免税店 原題:첫 키스만 일곱 번째
にしても今さらだけど、ファーストキスだけ7回目のチ・チャンウクとってもかっこよかった? #ファーストキスだけ7回目 #첫키스만일곱번째 — Mana (@beomss501mana) 2016年12月28日 #ファーストキスだけ7回目 女子の妄想をかき集めたようなキュンキュン設定やばい( ´>_<`)? 1話しかまだ見てないけどイジュンギかっこよすぎて画面直視できなかった…. — k r n (かりん) ♡̷⋆͛ (@ogog486) 2016年12月27日 ファーストキスだけ7回目第5話は本当に神回です?? 終始にやけは止まらないし、もうキス寸前のところみてるだけでもう言い表せない感情が? ほんとに良すぎる!!! #ファーストキスだけ7回目 #sevenfirstkisses #첫키스만일곱번째 — 미미?? (@mimi_xoxoexo) 2016年12月25日 ファーストキスだけ7回目? 6 グループの後継者のテギョン? 修羅場あっておもろかった? 自分から戻りたいってキスしよーとしてたし? 次はついにジョンソクくん???? なんとなく最後分かったかも笑笑 #ファーストキスだけ7回目 — ⭐️린고⭐️ (@sApple2924) 2016年12月22日 豪華キャストをいつでも!『韓国ドラマ』のフル動画を日本語字幕で無料視聴するには? ドラマや映画・アニメはよく、無料動画で配信されたり、Blu-ray&DVDがリリースされたりしていますよね。 ただ、特に韓国ドラマは 無料動画の配信は1話だけ DVDは購入もしくはレンタル といったように、どうしてもお金がかかってくる。。。 でも、どうせなら フル動画を無料で ゆ~っくりと視聴したいですよね! 『イケメン俳優』やその他の韓国ドラマの動画を日本語字幕・吹き替えで無料視聴するなら、断然 U-NEXT(ユーネクスト) という動画配信サービスがおすすめ! U-NEXT(ユーネクスト)なら、 "今だけ" 31日間無料トライアル を実施しているんです♪ 1ヶ月あれば、あなたの大好きな韓国ドラマを思いっきりいつでもどこでも 完全無料で一気に 視聴することが可能というわけ。 → 31日間トライアルを見る 実際に私も、無料期間中に登録して 31日以内に解約 したのですが、 方法もめちゃくちゃ簡単で手軽 。 お金は一切かかりませんでした。 それだけではないんです。 U-NEXT は、韓国ドラマ好きなあなたにこそ、メリットの多い動画配信サービスなんですよ♪ 業界NO.
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《ロジスティック回帰 》 ロジスティック回帰分析とは すでに確認されている「不健康」のグループと「健康」のグループそれぞれで、1日の喫煙本数と1ヵ月間の飲酒日数を調べました。下記に9人の調査結果を示しました。 下記データについて不健康有無と調査項目との関係を調べ,不健康であるかどうかを判別するモデル式を作ります。このモデル式を用い、1日の喫煙本数が25本、1ヵ月間の飲酒日数が15日であるWさんの不健康有無を判別します。 ≪例題1≫ この問題を解いてくれるのが ロジスティック回帰分析 です。 予測したい変数、この例では不健康有無を 目的変数 といいます。 目的変数に影響を及ぼす変数、この例では喫煙有無本数と飲酒日数を 説明変数 といいます。 ロジスティック回帰分析で適用できるデータは、目的変数は2群の カテゴリーデータ 、説明変数は 数量データ です。 ロジスティック回帰は、目的変数と説明変数の関係を関係式で表します。 この例題の関係式は、次となります。 関係式における a 1 、 a 2 を 回帰係数 、 a 0 を 定数項 といいます。 e は自然対数の底で、値は2. 718 ・・・です ロジスティック回帰分析はこの関係式を用いて、次を明らかにする解析手法です。 ① 予測値の算出 ② 関係式に用いた説明変数の目的変数に対する貢献度 ロジスティック回帰分析と似ている多変量解析に判別分析があります。 ・判別分析について 判別分析 をご覧ください。 ・判別分析を行った結果を示します。 関数式: 不整脈症状有無=0. 289×喫煙本数+0. 210×飲酒日数-7. 61 判別得点 判別スコアと判別精度 関係式に説明変数のデータをインプットして求めた値を 判別スコア といいます。 判別スコアの求め方をNo. 1の人について示します。 関係式にNo. 1の喫煙本数、飲酒日数を代入します。 全ての人の判別スコアを求めす。 この例題に判別分析を行い、判別得点を算出しました。 両者の違いを調べてみます。 判別スコアは0~1の間の値で不健康となる確率を表します。 判別得点はおよそ-5~+5の間に収まる得点で、プラスは不健康、マイナスは健康であることを示しています。 健康群のNo. ロジスティック回帰分析とは pdf. 9の人について解釈してみます。 判別スコアは0. 702で、健康群なのに不健康となる確率は70.
5より大きいとその事件が発生すると予測し、0.
ロジスティック回帰って何? どんなときに使うと良いの? どんなソフトを使えば良いの? この記事ではそんな疑問にお答えします。 はじめまして。 IT企業でデータ分析をしています、ナバと申します。 データ分析業務でロジスティック回帰分析を実践している私が、ロジスティック回帰の基礎をわかりやすく解説します。 初心者の方にもわかりやすいように、専門用語や数式をなるべく使わずに説明していきます。 ロジスティック回帰分析とは? ロジスティック回帰分析とは？. ロジスティック回帰分析とは、 さまざまな要因から、 ある事象が発生する確率 を予測(または説明)する式を作ることです。 ・重回帰分析との違い 重回帰分析の偏回帰係数と定数項を求めるという原理はロジスティック回帰分析でも同じです。 ※偏回帰係数と定数項について知りたい方は下記を参照ください。 重回帰分析と大きく違うのは目的変数の種類です 。 ※目的変数とは、予測したい値のことです。 ・重回帰 :目的変数が 連続値 ・ロジスティック回帰 :目的変数が 二値 二値とは文字通り、2つの値しかとらない値のことです。 二値データの例 ・患者が病気を発症する/しない ・顧客がローンを返済できる/できない ・顧客がDMに反応する/しない ロジスティック回帰分析では、目的変数に指定した事象が発生する確率pを予測する式を作成します。 下表は、ロジスティック回帰分析で、生活習慣データをもとに患者が発病する確率を予測する例です。 年齢 体重 喫煙有無 飲酒有無 予測値(発病する確率) 正解(発病:1/未発:0) 48 85 1 1 0. 84 1 36 80 1 0 0. 78 1 52 72 0 1 0. 61 0 28 62 0 0 0. 18 0 39 76 1 0 0.
統計を使用すれば、事象の発生を予測・説明することも可能です。 x1 、 x2 ……と複数の要因が考えられる場合、「 ロジスティック回帰分析 」を用いて y という特定の事象が起こる確率を検討できます。 こちらでは、ロジスティック回帰分析の使用例、オッズ比、エクセルでの実施方法についてお話します。 ロジスティック回帰分析とは?いつ使うの? ロジスティック回帰分析とは、複数の変数から分析を行う「多変量解析」の一種であり、質的確率を予測します。 簡単に言えば、ある因子から判明していない結果を予測するため、あるいは既に出ている結果を説明するために用いられる関係式です。 関係式は、現象の要因である「説明変数( x1 、 x2 、 x3 …)」と、現象を数値化した「目的変数( y )」で構成されています。 y= が 1 に近いほど、その事象が起きる確率は高いことを意味します。 ロジスティック回帰分析の活用例は? ロジスティック回帰分析の例や説明変数を解説！ | AVILEN AI Trend. ロクスティック回帰分析は、「ある事象の発生率」を判別する分析です。このことから、さまざまなシーンでの活用が期待できます。 DM への返信を「事象」と定義すれば、そのキャンペーンの反応率がわかります。「顧客による特定商品の購入」を「事象」と考えるのも一般的です。このほか、マーケティングの分野では広く活用されています。 また、気象観測データからの土砂災害発生予測、患者の検査値から病気の発生率を予測するなど、危機回避のために活用されることも少なくありません。金融系のリスクを知るために活用しているアナリストもいるようです。 わかりやすいモデルとして、アルコール摂取量・喫煙本数からとがん発症の有無(有 =1 、無 =0 )の関係性を調べるケースを想定してみましょう。 ロジスティック関数に 1 日あたりのアルコール摂取量( ml )と喫煙本数を当てはめ、がん発症の有無との相関関係がわかれば、アルコール摂取量と喫煙本数から発見されていないがん発症を予測できます。 重回帰分析とロジスティック回帰分析の違いとは? ロジスティック回帰分析と重回帰分析はともに回帰分析の手法であり、どちらも複数の説明変数とひとつの目的変数(従属変数)を取り扱います。両者の違いについてお話しましょう。 重回帰分析では、説明変数 x が目的変数 y の値を変化させます。そのため、説明変数から、目的変数の「値」を予測可能です。 一方、ロジスティック回帰分析で考えるのは「特定の現象の有無」であり、yが1になる確率を判別します。事象の有無がはっきりと決まる場合に重回帰分析を用いても、期待する結果は得られないので、注意しましょう。 ロジスティック回帰分析の実際の計算方法は?
5以上の値であれば「ある事象が起きる」、そうでなければ「ある事象は起きない」と捉えることができます。(なお、算出された値が0. ロジスティック回帰 :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所. 5でなくても、そこは目的に応じてしきい値を変えることもあります。) そのため、ロジスティック回帰は、データを見たときに、ある事象が「起きる」か「起きないか」のどちらのグループになるかを分ける際によく用いられます。 データ解析において、データからグループ分けを行うことを「分類問題」とよく言いますが、ロジスティック回帰は、"起きる"・ "起きない"の2値の分類問題を解く手段ということですね。 ビジネスにおいて「ある目的を遂げたもの」と「そうでないもの」について、様々な影響をもとにどちらになるかを予測・分類する、というシーンで積極的に活用します。。 上記例以外にも、 顧客Aはサブスクリプションサービスを継続するかしないか の予測・分類といったシーン など広く活用します。 ロジスティック回帰を使うメリットは? 実は、データ解析手法には、ロジスティック回帰以外にも分類問題に対する解法がたくさんあります。 ではデータサイエンティストがロジスティック回帰を使うのはどういうシーンでしょうか? それは、 その確率が得られる要因究明 が必要とされている時です。 ビジネスにおけるデータサイエンスでは特に求められることで、「目的を遂げたもの」と「そうでないもの」の 違いが知りたい のであれば、ロジスティック回帰を使ってください。 サブスクリプションサービスでなぜある人は継続していて、ある人は継続しないのか リピート購買をする人とそうでない人はどう違うのか? こういったビジネスのゴールのために、どんな条件によってどれだけその確率にポジティブないしネガティブなインパクトがあるのか、をロジスティック回帰の式の係数をみることで定量的に知ることが可能です。そうして、 特にインパクトの高い変数をKPI として設定することができれば、データドリブンにビジネス理解が深まり、次へのアクションが決まるというわけですね。 まとめ ロジスティック回帰は、確率を出す、分類問題への解法であることを紹介しました。また、ビジネスにおいても次への打ち手を考えるために強力なツールであることをお分かりいただけたのではないでしょうか。 一方で目的は設定できても、データサイエンスの醍醐味である未知の仮説を想定しどんな変数をどれだけ、どのように組み込んで扱うか、ということを考えると難しいかもしれません。 かっこでは様々なビジネス課題や、ビジネス領域でデータサイエンスを活用してきました。1億レコードまでのデータであれば、お手軽にデータ分析をはじめられる「 さきがけKPI 」というサービスも提供しています。ご興味があればお気軽にお問い合わせください。 かっこ株式会社 データサイエンス事業部 鎌倉 かっこ株式会社 データサイエンス事業部所属 2年目。データ分析業務に従事。