そして今この時点での彼は、世界の修正とか周囲の期待とか、なんかもう勢いに任せて無意識に喋っていたので 1秒前の自分の台詞はどうにも記憶に残っていなかった。いや、自分で喋った台詞は耳に入っているがまだその意味が脳に届いていなかったのだった。 故にこの瞬間、――――この永遠にも引き伸ばされたこの一瞬には自ら何を喋ったのかを理解していない男と極限まで魔力を高めた紅白の悪魔が2人という奇妙な舞台が出来上がる。 ――――まあ彼は両脇から感じられる圧力(憎悪)が2乗になったことで口に出した台詞がどんなものだったのかを識る前には把握できたのだが。 正直やばい、やばすぎる。 判りやすく具体的に言うとその先を知っていて選ぶ即死ルート。 おのれプレイヤーめ気安くそちらを選ぶんじゃない、一々死ぬ方の身になってみろ―――。 「…………ダレガ」 「…………成長?」 あ、死んだ。現実逃避をしている彼を眺めながらフェイトは思う。 そしてどうしてあんなにも見事すぎる墓穴が掘れるのだろうとも思う。 既に傍観者である自分も思考を停止させながら、ただ耳をそっと塞いでこれから起こる断末魔に備え、そして――――。 「だれがいい歳年増だコラァァァァァァァァ!!! !」 「衛宮さんの馬鹿ァァァァァァァァァァァァ!!! !」 声無き悲鳴はただ遠く。 だが私はこの状況を数分後(次のシーン)までには綺麗さっぱりと忘れているだろう。 ただ早く時間をやり過ごすためだけに思考を停止させるフェイト・T・ハラオウン。 なんかもう色々と黄昏ていた。 助けようとは思わない。友人が怒ると恐ろしいのは身をもって知っているし衛宮さんの知り合いの女性―――遠坂凛といっただろうか? 彼女も同等かそれ以上だろう。 2人が揃って我を失って、それでも被害が士郎さん一人というだけならばそれは最小限の損害に収まっているとも言えるではないだろうか、いや言える。 ―――故に、余計な消耗を避けるため私がこうして避難をしておくことはきっと、間違いなんかじゃないんだから―――と結論付けた。 「■■■■■■■■■■■■■■■■ーーーーー!!! !」 さて、今の咆哮は士郎さんのものか凛さんのものか、それともなのはのものか。 最後のだったらやだなぁと思いつつ自らの親友にはこれ以上ないほど当てはまる声だとも思った。ああでもこれ以上変な想像すると私にまで矛先が向きかねないので断念しよう。 仕方なしに雲の数でも数えようと空を見上げるのだった。 ……あ、あの雲なのはに似てる。白くて黒くて雄雄しい所が特に。 ――――つまり、誰でも己の身はかわいいものなのであった、まる、なの。 タイガー道場へ行きますか?
殴ッ血KILL」 「ちょ、ちょっと待て遠坂! 今のは口が滑ったと言うか、私が悪かった! 私としてもいい加減選択肢一発ミス直行のタイガー道場なんて理不尽な展開は今更如何ともし難い。 つまりは今の台詞は抑止力で人間の都合など考えもしない身勝手なアラヤとガイアの意識の後押しに 寄る物とも言えんこともないこともないかも言えない訳でも無いような気がせんでも無いわけでな。だから ここは特別深い意味も無いその場の勢いで走ったただの記号だと思って今のはお互いのために聞き流そう。 それに胸囲に関してはアレだ。まだ背も胸とも区別がつかない子供と張り合うのはよくないと思う……ヒィッ! ……クッ、高町なのは! すまないが助け舟の一つを貰え、る、と……」 どう足掻いても抜け出せそうにない死亡フラグから抜け出そうと儚い抵抗を試みるも、図られたかのようにどんどん泥沼に嵌ってゆく。 己の無力を歯噛みし、恥を捨て助力を請おうと隣に目を向けるとなんとそこには――――。 「……ふぅん衛宮さん。私のことそんな風に見てたんですか? 童顔とか? 背とか? 胸とか?」 「白いあくま!? フェ、フェイト・T・ハラオウン! 2人がかりでは撤退すらままならんっ! 悪いがなのはだけでも押さえて――――」 「できません無理ですすみません士郎さん」 『Sorry』 『All right』 「お前ら既に退却済みかっ!? そして何が『問題ありません』なんだ答えろレイジングハート! !」 適当にオールライトとか言ってんじゃねえぞーと叫ぶが一瞬のうちに100米程の距離を後方へ退避した発育の良いほうの彼女は他人事の振りを決める気かのようにこちらに視線を合わせようとしない――――とかそんな思考をした瞬間さらに両脇からの圧力(殺気)が倍増された。 モノローグ読むなチクショウ。 幾度の戦場を超えても早々お目にかかれないこの怨念に満ちた空間を諺で表すとしたらどうなるだろうか? 少し考えると驚くほど簡単に出てきた。 曰く所の、『前門の虎、後門の狼』ならぬ―――『前門のあくま、後門のあくま』。 この場においてこれ以上相応しい言葉があるだろうか、いやない。ああそうだこのなんの意味の無い戦場を乗り越えられたらこの身をもって知ったこの格言を 辞書に加えてもらえるように知り合いの学者に頼んでみようか。意味は勿論どちらを選んでも避けられない死。クッ、こうなったらもはや腹をくくるしか無いのか。 否、己の心眼を忘れたのか衛宮士郎。どんな状況下においても1%でも活路が存在するのであればどうにかしてそれを手繰り寄せろ!
御浸し作るは、衛宮士郎。 広げるシートは広大だ、笑顔で荷造り高町士郎. 士郎とティアナとおまけなスバル Fate 魔法少女リリカルなのは 衛宮士郎 2010-09-09 14:05:21 投稿 / 全1ページ 総閲覧数:19747 閲覧ユーザー数:18384 士郎の選択に一番驚いたのはアーチャーだろうね。 衛宮士郎の生き方として一番ありえない道であることをアーチャーは知っている。 だからこそ左腕を残したんだと思う。 106 ななしのよっしん 2010/09/09 20:30:02 封じられた鞘 評価B ネギま クロス Fate(衛宮士郎)→トリップ(TS) SS投稿掲示板 No. 14013の一覧 [0]封じられた鞘(ネギま!×FATE、TSあり) 喪失懐古/八改訂[大和守](2010/09/08 09:15) [1]prologue[大和守](2009/12/18 13:29) 高町士郎(衛宮士郎) - なのはの甥。ありさの兄代わり。両親は多忙。 外部リンク. Side 衛宮士郎 凛「答えをえた男。女を守り、逝った男。二人の男の向かう先は?」 なのは「魔法少女リリカルなのはStrikerS~赤き弓兵と青の槍兵、始まります」 「錬鉄の騎士」 進行:無印終盤前 話数:27+22+5 / 衛宮久遠←子狐 「そのまま動かないでもらおうか、体から矢を生やす特称な趣味を持っているなら止めないがね」(04 士郎)! 未完結 #衛宮士郎 #オリジナル $なのは無印 なのは; 子供化 「衛宮士郎だ。こうして直接顔を合わせるのは初めてだな、ハラオウン艦長」 「はじめまして。それと名前で呼んでいただいて構いませんよ?」 「そうか。ではこちらも名前で呼んでもらって構わない」 「では早速だけれど、本題に入って良いかしら? 二人の見張りは頼んだぜ、我らが天使? ノエルさん. ある時遠坂家の整理を手伝っていた衛宮士郎、セイバー、アーチャー。そして家主の遠坂凛はシュバインオーグの遺産の一つを発見する。 ――それは、並行世界への転移魔法の結晶――ロストロギア――メタスタシスだった・・・・・・。 全てを救う正義の味方ではなく、大切な人の味方になろうとした衛宮士郎――。 これは紆余曲折の果てに世界を渡り、異なる世界へ辿りついた男と彼を取り巻く人たちの物語。 本作はFate本編HFルートのノーマルIF ED後の衛宮士郎を主役とした話です。 The novel "若返りエミヤならぬ衛宮士郎とカルデア" includes tags such as "Fate/GrandOrder", "SN鯖勢" and more.
→はい。 いいえ。 最終更新:2008年05月10日 12:44
Fate/lyrical nanoha 正義の味方、はじめました。 作者:ヌーベー 原作: 魔法少女リリカルなのは タグ: R-15 残酷な描写 クロスオーバー Fate/staynight 魔法少女リリカルなのは 高町なのは オリジナル設定 オリジナル展開 深く考えてはダメ ▼下部メニューに飛ぶ 何故か冬木の大火災に巻き込まれた高町なのはは衛宮切嗣によって助けられる。しかし、自分の名前すらも忘れてしまっていたなのはは衛宮 皓(えみや しろ)と名付けられて切嗣に育てられる。 旧題 何故か書いたクロスオーバー 注意 衛宮士郎は登場しません ただいま、修正中です。 もはや書きかけな場所もあります 類似にはやての養父に切嗣がなる作品と第6次勃発で再び冬木が大火災になった際士郎と凛(そういや中の人ははやてだ)の養女になるなのは(こちらも記憶喪失)という作品があった。後者は地球にリンカーコア持ちがいる理由付けしたりと割と面白かったがエタッタ。こちらは? 後のなのは何歳設定? > こちらは削除?
今度は、ロジスティック回帰分析を実際に計算してみましょう。 確率については、以下の計算式で算出できます。 bi は偏回帰係数と呼ばれる数値です。 xi にはそれぞれの説明変数が代入されます。 bi は最尤法(さいゆうほう)という方法で求めることができます。統計ソフトの「 R 」を用いるのも一般的です。 「 R 」については「 【 R 言語入門】統計学に必須な "R 言語 " について 1 から解説! 」の記事を参照してください。 ロジスティック回帰分析の見方 式で求められるのは、事象が起こる確率を示す「判別スコア」です。 上述したモデルを例にすると、アルコール摂取量と喫煙本数からがんを発症している確率が算出されます。判別スコアの値は以下のようなイメージです。 A の被験者を例にすると、 87. 65 %の確率でがんを発症しているということになります。 オッズ比とは 上述した式において y は「事象が起こる確率」です。一方、「事象が起こらない確率」は( 1-y )で表されます。「起きる確率( y )」と「起こらない確率( 1-y )」の比を「オッズ」といい、確率と同様に事象が起こる確実性を表します。 その事象がめったに起こらない場合、 y が非常に小さくなると同時に( 1-y )も 1 に近似していきます。この場合、確率をオッズは極めて近い値になるのです。 オッズが活用されている代表的なシーンがギャンブルです。例として競馬では、オッズをもとに的中した場合の倍率が決定されています。 また、 オッズを利用すれば各説明変が目的変数に与える影響力を調べることが可能です。 ひとつの説明変数が異なる場合の 2 つのオッズの比は「オッズ比」と呼ばれており、目的変数の影響力を示す指標です。 オッズ比の値が大きいほど、その説明変数によって目的変数が大きく変動する ことを意味します。 ロジスティック回帰分析のやり方!エクセルでできる?
回帰分析 がんの発症確率や生存率などの"確率"について回帰分析を用いて考えたいときどのようにすればいいのでしょうか。 確率は0から1の範囲しか取れませんが、確率に対して重回帰分析を行うと予測結果が0から1の範囲を超えてしまうことがあります。確かに-0. 2, 1.
データ分析について学びたい方にオススメの講座 【DataMix】データサイエンティスト育成コース この講座は、未経験の方であってもデータサイエンティストのエントリー職として仕事に就けるレベルにまで引き上げることを目的とした講座です。 データサイエンティストに必要な知識やスキル、考え方を実践的に学ぶことができる約6か月間のプログラムです。 【DataMix】データサイエンティスト育成コースで学べる知識・スキル ・機械学習・統計学に関する基礎知識 ・PythonとRによるプログラミング ・自然言語処理 ・画像処理(Deep Learning) ・データサイエンスPJの進め方