視聴者の皆さんに、よりテレ東の番組を楽しんでいただきたい! なぜお酒を飲むとトイレが近い人がいるのか？強さは関係ない - 知力空間. テレビ東京社員とお酒を楽しみながら人気番組を見る、オンライン無料生配信ファンイベント「テレ東ファン WEEK supported by KIRIN テレ東社員と一緒に乾杯してもらってイイですか?」第1回が、8月19日(水)に実施された。 「家、ついて行ってイイですか?」(毎週水曜夜9時放送)番組開始から、「ソクラテスのため息~滝沢カレンのわかるまで教えてください~」(毎週水曜夜10時放送)番組終了まで、テレ東社員たちがビールを片手に番組制作裏話やテレ東の伝説エピソードなど、かなり自由にトーク。テレ東公式YouTube、Twitter、LINE LIVEで生配信され、LINE LIVE視聴者数は累計33万人を突破した。 この日参加のテレ東社員を紹介 午後9時、進行役・田中瞳アナウンサーの挨拶とともに生配信スタート! まずは、参加メンバーが、とっておきのおつまみとともに自己紹介。伊藤Pが「不安を感じざるを得ません」と思わずつぶやいた両番組の個性溢れるプロデューサー陣はこちら! 伊藤隆行プロデューサー(入社26年目) 「モヤモヤさまぁ~ず2」「池の水ぜんぶ抜く」「やりすぎ都市伝説」など多くの番組を担当。今回の生配信にはスタッフや演者にも大人気のオーベルジーヌのカレー弁当、帆立の貝柱、梅のおせんべいをビールのお供に持参。 越山進 統括プロデューサー(入社29年目) 「家、ついて行ってイイですか?」「水バラ」「土スペ」「日曜ビックバラエティ」「TVチャンピオン」などを担当。テレ東のあらゆる秘密を知る大ベテラン! 重定菜子プロデューサー(入社29年目) 「家、ついて行ってイイですか?」担当。この日に放送分の「家、ついて行ってイイですか?」の素材を放送前ギリギリに納品して駆けつけたとのこと。越山CPとは同期。 古東風太郎ディレクター(入社10年目) 「家、ついて行ってイイですか?」の演出を担当。今回のイベントのために、生配信前にさっぱりとシャワーを浴びてきたとのこと。 岩下裕一郎プロデューサー(入社13年目) 「ソクラテスのため息」「有吉ぃぃeeeee!~そうだ!今からお前んチでゲームしない?」「やりすぎ都市伝説」担当。最高のお酒を飲むために、豚のホルモンを揚げた「煎じ肉」をおつまみに用意。 普段、このメンバーが一緒に飲む機会は少ないため、オープニングからテンション上昇。「テレパーイ!
全員でこの案を練った末、タイトルは「ビールっ腹、見せてもらってイイですか?」に決定! 「出没!アド街ック天国」のコレクションのように100連発で見せる、「お腹を見せてくれた人には冷えたビールをプレゼント、顔出しOKであれば2本」など具体的な内容までアイデアを出し、実現に向けて盛り上がった。 また、Twitterでは、視聴者のテレ東にまつわるエピソードを募集する「#テレ東と乾杯」キャンペーンを実施中。配信の最後に、各プロデューサーが気になった投稿を選び紹介した。 古東Dは「引きこもっていた時に自分と同じ境遇の人が紹介されていた『家、ついて行ってイイですか?』に救われ、現在はしっかり生きて映像を作っている」という、制作者にとって感慨深い投稿を紹介。 伊藤Pは、当時、中学生だった視聴者が家族で映画を観ていたら、「いきなり女優が普通に全裸で画面上に登場したため、家庭内が非常に気まずい空気になった」という、かつては誰もが経験したであろう投稿を紹介。伊藤Pいわく、テレ東の歴代視聴者ランキングTOP20に映画「エマニエル夫人」が2つも入っているのだそう。このキャンペーンは引き続き実施中なので、ぜひご応募を! こうして2時間の配信が終了。最後は「テレ東で乾杯!」と全員による乾杯で締めた。 「テレ東ファン WEEK supported by KIRIN テレ東社員と一緒に乾杯してもらってイイですか?」は、この後も8月28日(金)から4日間連続で実施。皆さんもお好きなお酒を片手に、テレ東社員と乾杯しよう! 詳細は こちら (取材・文/水野春奈)
お酒に弱い人とは、酔いやすい人の他に、悪酔いや二日酔いになりやすい人のこともあげられます。 これは、自分の持つアルコール分解能力の範囲を超えてしまうので、気持ち悪くなりやすく、お酒が次の日にも残った感じがあるのです。 こんな状態で飲み続けると、悪酔いや二日酔いに耐性ができるどころか悪化していくので、自分の適度を知って、酔わない方法で飲むことが大切です。 飲み会でトイレに近い人はお酒に強い人?お酒に弱い人?のまとめ お酒を飲んでいる時にトイレが近い人は、お酒に強い人という確証にはならない事が分かりました。 お酒をたくさん飲む人はトイレに行く回数も自ずと増えるので、『トイレが近い人=お酒が強い人』と言われることが多いのです。 逆に、お酒の席でのトイレの回数が多いということは、水分を摂取してほしいという体からのサインなのです。 お酒を飲んだ後の気持ち悪さや、二日酔いにならないためにも、こまめな水分補給をしながらお酒を楽しみましょう。 お酒に弱くてもお酒に強くなれる方法はあるのか? お酒の強い弱いは生まれ持った遺伝子である程度決まっているので、強くなる方法はありません。 『えぇ〜、お酒が弱い人はお酒に強くなれる方法はないのかよーーー』 と思うかもしませんが、大丈夫です。 お酒に強い人、お酒に弱い人は親の遺伝子である程度決まっているですが、それはあくまで【ある程度】です。 つまり【ある程度】は、お酒に弱くても、お酒に強くなれる方法はあります。 お酒に強くなるたった1つのサプリメント また、あなたが自身が自分の事を 『お酒に弱い、、、』と思っていても実は遺伝子を調べてみるとお酒に強い場合があります。 お酒に強い弱いかの基準を簡単に診断できるたった1つの方法
概要 10時間(1日5時間ずつ)で基礎から統計学を体系的に学べる講座を開講いたします!本講座のゴールは統計検定2級合格レベルへの到達です。 1日目だけ、2日目だけの参加も歓迎ですので、下記カリキュラムを確認の上、参加日をご決定ください。 ※後半(2日目)は こちら からお申し込みください。 カリキュラム 前半(1日目) 統計検定3級レベル用語まとめ(確認) 平均、分散、標準偏差 変動係数、中央値、最頻値 四分位数、範囲、四分位範囲、箱ひげ図 共分散、相関係数 統計検定3級レベルから統計検定2級へ 記述統計から推測統計へ 母集団とは? 統計検定2級レベル基礎用語まとめ 確率の表し方 確率変数とは? 変数の種類 期待値とは?
2021年6月講座および 録画販売 の申込受付中です。録画視聴による参加も可能。 こちら からお申込ください この講座では、自分の手を動かして統計ソフト「R」の操作を身につけながら、統計学を活用するための基礎力を短期間で養成していきます。 Rの基本的な使い方・データ分析の方法論(基本)といった内容から、受講者の方にとって必要性の高いトピックに集中してお話ししていきます。 「独学で統計学を学んだけれど、計算に時間がかかり、使いこなせない。」 「これまで学んだ統計の知識を、発展的な用途で使ってみたい。」 「さまざまなケースに触れて、統計ソフトをスムーズに使いこなせるようになりたい。」 上記のようなご要望にお応えするために、すうがくぶんかが実施してきた社会人向け統計学講座の経験を活かして開発されています。 統計学の知識を持つ皆さんがRの使い方をマスターすれば、日常的に行う統計学の計算の多くを自分で行うことができるようになり、大きな効果を実感できるはずです。 また、お仕事や研究のため統計学を用いる場合には、高価な商用ソフトに頼らない分析スキルを身につけることで、どのような環境においてもビジネス/研究の継続に困らなくなるというメリットもあるでしょう。 本講座で本格的にRの使い方を学んで、ぜひ様々な分野で統計学の知識を活用していただければ幸いです。 統計ソフト「R」とは?
紙の書籍 定価:税込 3, 080 円(本体価格 2, 800円) 在庫あり 発刊年月 2012. 10 ISBN 978-4-535-78700-1 判型 A5判 ページ数 288ページ Cコード C3041 ジャンル 確率・統計 難易度 テキスト:初級 内容紹介 確率の基礎を出発点に、微積分や行列の知識を補いながら、ノンパラメトリック法まで扱う。随所にある演習問題で理解が深まるよう配慮。 目次 第1章 データの要約と記述 1. 1 デ-タの種類 1. 2 度数分布とグラフ 1. 3 標本特性値 1. 4 2次元データの相関と単回帰 1. 5 身長・体重データの解析 1. 6 頑健性 第2章 確率の概念 2. 1 数理論理と事象 2. 2 確率測度とその基本的性質 2. 3 条件付確率と事象の独立性 2. 4 確率変数と分布関数 2. 5 分布の特性値 2. 6 2次元分布 2. 7 多次元分布 2. 8 確率変数の変数変換 第3章 基本分布 3. 1 微分積分の基本定理 3. 2 特性関数 3. 3 1次元正規分布 3. 4 行列の基本定理とその性質 3. 5 多次元正規分布 3. 6 正規標本から導かれる分布 3. 7 離散多変量分布 3. 8 確率変数の和の極限分布 第4章 統計的推測論 4. 1 モデルの数理的表現 4. 2 仮説検定と考え方 4. 3 推定論 第5章 1標本連続モデルの推測 5. 1 対称な連続分布 5. 2 モデルの設定 5. 3 正規母集団での最良手法 5. 4 ノンパラメトリック法 5. 5 手法の比較 5. 6 分布の探索 5. 7 データ解析 第6章 2標本連続モデルの推測 6. 1 モデルの設定 6. 2 正規母集団での最良手法 6. 3 ノンパラメトリック法 6. 4 手法の比較 6. シロート統計学講座 | 深KOKYU. 5 設定条件の緩和 第7章 比率モデルの推測 7. 1 2項分布 7. 2 1標本モデルにおける小標本の推測法 7. 3 1標本モデルにおける大標本の推測法 7. 4 2標本モデルの推測法 7. 5 連続モデルの場合との漸近的な相違 第8章 ポアソンモデルの推測 8. 1 ポアソン分布 8. 2 1標本モデルにおける小標本の推測法 8. 3 1標本モデルにおける大標本の推測法 8. 4 2標本モデルの推測法 8. 5 地震データの解析 第9章 尤度による推測法の導き方 9.
確率変数と確率分布 期待値 aX+bの期待値 ● 確率変数の分散と標準偏差 aX+bの分散と標準偏差 確率変数の標準化 和の期待値 積の期待値 和の分散 二項分布 第5章 連続するデータを分析するための数学 第5章のはじめに 「無限」の理解 ● 0. 999…=1or 0. 999…≒1? ● 無限とは 極限 ネイピア数e 積分 ● アルキメデスの求積法 ● 積分の記号と意味 統計に応用! 連続型確率変数と確率密度関数 ● 確率密度関数の性質 連続型確率変数の平均と分散 正規分布 ● 標準正規分布 正規分布表 推測統計とは ● 標準正規分布の性質を使ってできる「推定」 ● 標準正規分布の性質を使ってできる「検定」 ● ここまで来ればt検定も簡単!
第1章 データについて 1. 1 データの大きさ 1. 2 変数の種類 1. 3 まとめ 第2章 1次元データの整理 2. 1 データの中心の指標 2. 2 データのばらつきの指標 2. 3 データの正規化 2. 4 1次元データの視覚化 第3章 2次元データの整理 3. 1 2つのデータの関係性の指標 3. 2 2次元データの視覚化 3. 3 アンスコムの例 第4章 推測統計の基本 4. 1 母集団と標本 4. 2 確率モデル 4. 3 推測統計における確率 4. 4 これから学ぶこと 第5章 離散型確率変数 5. 1 1次元の離散型確率変数 5. 2 2次元の離散型確率変数 第6章 代表的な離散型確率分布 6. 1 ベルヌーイ分布 6. 2 二項分布 6. 3 幾何分布 6. 4 ポアソン分布 第7章 連続型確率変数 7. 1 1次元の連続型確率変数 7. 2 2次元の連続型確率変数 第8章 代表的な連続型確率分布 8. 1 正規分布 8. 2 指数分布 8. 3 カイ二乗分布 8. 4 t分布 8. 5 F分布 第9 章独立同一分布 9. 1 独立性 9. 2 和の分布 9. 3 標本平均の分布 第10 章統計的推定 10. 1 点推定 10. 2 区間推定 第11 章統計的仮説検定 11. 1 統計的仮説検定とは 11. 2 基本的な仮説検定 11. 3 2標本問題に関する仮説検定 第12 章回帰分析 12. 1 単回帰モデル 12. 2 重回帰モデル 12. 心理統計学の基礎 読. 3 モデルの選択 12. 4 モデルの妥当性