16Rを象徴する新女神アイマリン降臨 2017年05月 導入 待望の「沖海4」の遊パチ版がいよいよホールデビューを飾る。 タイトルの「アイマリン」はプロジェクトから生まれたもう一人のマリンちゃんで、16Rの化身として活躍する。 今回はそんな幸運の女神の出現契機や新演出の金ハイビモード、新装に役立つボーダーライン等の数値を大公開! CRAスーパー海物語IN 沖縄4withアイマリンの基本スペック スペック 大当り確率 1/99. 902 → 1/9. 99 賞 球 4&2&3&11 確変率 100%(ST5回) ラウンド 6Ror16R(8C) 出 玉 約528個or約1408個 ※メーカー発表値 時 短 ST終了後に20回or45回or95回 【ゲームフロー】おなじみのST5回転+時短で16R確変大当り多発を願おう! 「海」の羽デジ版の定番と言える、ST5回転+時短という仕様。ST中だけでも4割以上の連チャン率を誇る。なお、16R+電サポ100回転の夢の大当りは20回に1回の割合で訪れる。 保留濃厚のゾーン新設! スーパー海物語IN沖縄4・アイマリン（甘）保留信頼度・重要演出一覧. 時短 16R大当り→95回転 6R大当り→20 or 45回転 ノーマルorスーパー終盤に暗転してアイマリンの姿が! ノーマル、スーパーで図柄が止まらず進行し続け、アイマリンのシルエットとともに画面がブラックアウトすれば16R確変濃厚だ。 16R確変のアイマリンボーナスに突入! 途中で飛び入り参加するパターンも! 大当りラウンド終了直後に登場 ラウンド終盤二人のアイマリンが登場するWボーナスは保留1での奇数図柄大当り濃厚だ。そのまま大当りラウンドへ。また、6ラウンド目に16ラウンド昇格を告知する演出も。 アイマリンボーナス アイマリンが美しいアニメーションで活躍する。全16R大当りの約7割で発生する。 ノーマルリーチ後に突入したら別バージョンに! ところで、アイマリンってなに??? マリンちゃん、そして「海物語」がより多くの人に愛されるための試み「アイマリンプロジェクト」から誕生したキャラクター。様々なクリエイターがアイマリンのデザインや楽曲、 PVを共創して公開、動画サイトやSNSで話題となっている。 (YoutubeのSANYO公式チャンネルより) URL: 【保留連チャン濃厚ゾーン】金ハイビゾーン 突入すれば保留内で1回以上の大当りが濃厚に! ST1〜4回転でテンパイし大当り!
ホーム ボーダー・スペック解析攻略 2017/05/14 2017/06/28 ©SANYO 沖海4とアイマリンのコラボ機である、 パチンコ「スーパー海物語IN沖縄4withアイマリン」 の保留信頼度や重要演出一覧です。 アイマリンは甘デジタイプということで、豊富な演出が見やすくなっているのは遊び打ちする上で嬉しいところですよね。 甘デジバージョンでは、金ハイビゾーンなる保留連演出も新たに追加されていますよ! 保留変化 ・保留変化(ウリンチャージ)は、「青<黄<赤」の順で信頼度アップ。 予告信頼度 <金ハイビゾーン> ・大当たり後に突入すれば保留内大当たりが濃厚となる新演出。 ⇒ノーマルリーチはアイマリンボーナス突入が濃厚。 <一発告知発生率> ・モードによって発生率が異なるので、一発告知を楽しみたいのであればハイビスカスモードを選択すべし。 ※通常時orST中でも発生率が変化。 ⇒海モード:約7% ⇒マリンモード:約9% ⇒沖縄モード:約19% ⇒ハイビスカスモード: 約81% リーチ信頼度 <スーパーリーチ> ・海&マリン&沖縄モードの基本となるスーパーリーチは、シングルorダブルを問わず同じ信頼度となるが、ST中は回転数によって信頼度が変化する。 ※ワリンorウリン系リーチ、レッツマンボウは例外的に激アツ! 【状況別の基本スーパーリーチ信頼度】 通常時:約25% 時短中:約25% ST1回転目: 約60% ST2~4回転目(初当たり後): 約40% ST2~4回転目(2連目以降): 約50% ST5回転目:約30% 【ウリン系リーチ信頼度】 ウリン合流演出(マリンモード): 約60% ウリン救済系(沖縄モード): 約66% ウリンチャンス: 約79% 【マリンモード専用リーチ信頼度】 マリン&イルカリーチ: 約67% ワリンチャンス: 約70% 【沖縄モード専用リーチ信頼度】 レッツシーサー: 約45% レッツマンボウ: 約63% ワリンリーチ: 約55% 【ハイビスカスモード専用リーチ信頼度】 ハイビスカスSPリーチ:約27% 満月SPリーチ: 約76% 保留連演出について パチンコ「スーパー海物語IN沖縄4withアイマリン」には、ハイビスカスチャンスと金ハイビゾーンという保留連演出が盛り込まれています。 ハイビスカスチャンスは大当たりラウンド中に金ハイビシャッターが閉じる演出で、 2R目で成功すれば2つ目の保留、3R目で成功すれば3つ目の保留が超激アツ!
<マリンモード> 保留先読み予告発展のチャンス。 <沖縄モード> 連続するほどチャンス。 <ハイビスカスモード> 1度でも発生すれば大チャンス! ●泡予告 ●大泡予告 泡が多ければチャンス。 ●魚群予告 発生した時点で大チャンス! リーチ発生後はステップアップに期待。 <ステップ1 泡> <ステップ2 クラゲ> クラゲが右に吸い込まれ、タッチでクラゲor魚群が出現。 <ステップ3> ・クラゲ ・魚群 発生した時点で大チャンス! ●アングル予告 マリンちゃんの進む方向で演出が変化。 <右アングル> 出現キャラクターやアイテムに注目。 <左アングル> 扉の色に注目。 <下アングル> 宝箱の中身に注目。 <上アングル> 上アングルなら大チャンス! ●加速前兆予告 チャンス目成立で発展のチャンス。 エフェクトが緑ならチャンス。エフェクトが赤ならさらにチャンス。 ●イルカプレゼント予告 イルカが画面の外に消えれば発展!? イルカが持ってくるプレゼントに注目。リーチ時にイルカが戻ってくることも!? ●イルカ仕草予告/マリンちゃん仕草予告 マリンちゃんとイルカの仕草に注目。マリンちゃんがイルカを抱きしめるとスーパーリーチへ発展!? その他にも様々なアクションでチャンスを示唆する。 ・イルカ仕草予告 ・マリンちゃん仕草予告 ●レッツマンボウ 発生した時点で大チャンス! 様々なタイミングでピンクマンボウが登場すれば発展!? ●ミニキャラステップアップ予告 ステップが進むほどチャンス。 <ステップ1> <ステップ2> <ステップ4> 「ステップ4」まで続けば大チャンス! また、衣装やキャラクターにも注目。 ・白衣装 スーパーリーチへ発展!? ・マリンちゃん 「マリンちゃんリーチ」へ発展!? ・ワリン 「ワリンリーチ」へ発展!? ●乙姫ステップアップ予告 出現するマンボウの種類に注目。「レッツマンボウ」や「おこさマンボウゾーン」へ発展することも!? ●おこさマンボウ予告 マンボウが成長するほどチャンス。 ●ミニシーサーステップアップ予告 特殊図柄が停止すればチャンス。「ガオガオチャンス」「レッツシーサー」「レッツマンボウ」を始め、様々な演出に発展することも!? ●ガオガオチャンス スーパーリーチ発展の大チャンス! さらに、シーサーストッ子が吠えるのが遅ければ遅いほどチャンスアップ。 ●ハイビスカス点滅 変動中、リーチ中、スーパーリーチ中など、多彩なタイミングで液晶やギミックのハイビスカスが光れば大当り濃厚。 液晶のハイビスカスは「左右交互に点滅」が基本パターンとなるが、「左右同時」や「どちらか片方のみ」など、点滅パターンがいつもと異なれば確変大当り濃厚。 ●違和感演出 演出がいつもと異なればチャンス。 変動開始時やリーチボイスの遅れや、リーチ成立タイミングが遅れるなど、全20種以上を搭載している。 ●時間帯変化予告 変動開始時や変動中に背景が変化することもあり。 <昼> <夕方> リーチへ発展!?
9である」という仮説を、実際の測定により否定したのは、割合の検定の一例である。 基準になる値(成分量の下限値、農薬濃度の上限値など)があって、試料を測定した平均と基準になる値を比較することは、よく行われている。これは、実際には母平均の検定を行っているが、必ずしも意識されていないし、正しく行われていないことも多い。 ある製品中の物質の上限値(基準になる値)が0. 5であり、ロットの平均がこれを超過すれば不適合、これ以下であれば適合であるとする。ロットを試験したときの測定値が、0. 6147、0. 5586、0. 5786、0. 5502、0. 5425であった時、平均値(標本平均)は0. 5689、標準偏差(標本標準偏差)は0. 0289と計算される。仮説は、「母平均は0. 5である。」とする。推定の項で示したように、標本から t を計算する。 n =5、 P =0. 05、の t 値は2. 776であり、計算した t 値はこれよりも大きい。従って、「母平均は0. 5である。」は否定され、母平均は0. 5ではないことになる。母平均の信頼区間を計算すると となり、母平均の信頼区間内に0. ２つの母平均の差の検定 統計学入門. 5が含まれていない。 別のロットを試験したときの測定値の平均値(5回測定)が同様に0. 5689で、標準偏差(標本標準偏差)は0. 075であったとする。標本から t を計算すると、 となり、「母平均は0. 5である。」は否定されない。つまり、このロットが基準に適合していないとは言えなくなってしまう。このときの母平均の信頼区間を計算すると となり、信頼区間内に0. 5が含まれている。 仮に、10回の測定の結果から同じ標本平均と標本標準偏差が得られたなら、 となり、「母平均は0. 5である。」という仮説は否定される。 平均の差の検定 平均の差の検定は、2つの標本が同じ母集団から得られたかどうかを検定する。この時の帰無仮説は、「2つの標本が採られた母集団の母平均は等しい。」である。 2つの測定方法で同じ試料を測定したとき、平均が一致するとは限らない。しかし、同一の測定法であっても一致するわけではないから、2つの測定が同じ結果を与えているかは、検定をして調べる必要がある。この検定のために、平均値の差の検定が使われる。平均の差の検定も t を使って行われるが、対応のない又は対になっていない(unpaired)検定と対応のある又は対になった(paired)検定の2種類がある。 2つの検定の違いを、分析条件を比較する例で説明する。2つの条件で試料を分析し、得られた結果に差があるかを知りたいとする、この時、1つの試料から採取した試験試料を2つの条件で繰り返し測定する実験計画(計画1)と、異なる試料をそれぞれ2つの条件で測定する実験計画(計画2)があり得る。 計画1では 条件1 平均=0.
2つのグループのデータに差があるかどうかを調べるにはどうすればよいでしょうか?それぞれのグループのデータの平均値をとってみて、単純に比較するだけでいいですか?その平均値がどの程度違えば、「たまたま平均値が違っただけ」ではなく、本当に違いがあるといえるでしょうか? このようなことを確かめるための方法が「母平均の差の検定」で、t検定を用います。2つのグループのデータのそれぞれの母集団の平均値(母平均)が等しいかどうかを統計学的に確かめることができ、ここで差があることが確かめられればその2つのグループは異なるものだと統計的に言うことができます。 ここではPythonを用いて平均値の差の検定を行う方法を説明します。 開発環境 Python 3. T検定とMann-WhitneyのU検定の使い分け -ある２郡間の平均値において、- 数学 | 教えて!goo. 7. 9 scipy 1. 6. 0 対応のない2群の母平均の差の検定 具体的な例 まずは、具体的な例を考えてみましょう。ある企業の健診において血圧(収縮期血圧)を計測しました。この時、グループAとグループBからそれぞれランダムに15人抽出した血圧のデータが以下の通りだとします。この時、グループAとグループBの血圧の平均値に差があるといえるでしょうか?
05)の0. 05が確率を示している。つまり、帰無仮説が正しいとしても、範囲外になる確率が5%ある。危険率を1%にすると区間が広がる( t が大きくなる)ので、区間外になる確率は1%になる。ただし、区間は非常に広くなるので、帰無仮説が正しくないのに、範囲内に入ってしまい、否定されなくなる確率は大きくなる。 統計ソフトでは、「P(T<=t)両側」のような形で確率が示されている。これは、その t 値が得られたときに、帰無仮説が正しい確率を示している。例えば、計画2の例を統計ソフトで解析すると、「P(T<=t)両側」は0. 母平均の差の検定 r. 0032つまり0. 3%である。このことは、2つの条件の差が0であるときに、2つの結果がこの程度の差になる確率は、0. 3%しかないと解釈される。 不偏推定値 推定値の期待値が母数に等しいとき、その推定値は不偏推定値である。不偏推定値が複数あるとき、それらの中で分散が最小のものが、最良不偏推定値である。 ( 戻る ) 信頼区間の意味 「95%信頼区間中に母平均μが含まれる確率は95%である。」と説明されることが多い。 この文章をよく読むと、疑問が起こる。ある標本からは1つの標本平均と1つ標本分散が求められるので、信頼区間が1つだけ定まる。一方、母平均μは未知ではあるが、分布しない単一の値である。単一の値は、ある区間に含まれるか含まれないかのどちらかであって、確率を求めることはできない。では、95%という確率は何を意味しているか? この文章の意味は、標本抽出を繰り返したときに求められる多数の信頼区間の95%は母平均μを含むということである。母平均が分布していて、その95%が信頼区間に含まれるわけではない。 t 分布 下の図の左は自由度2の t 分布と正規分布を示している。 t 分布は正規分布に比べて、中央の確率密度は小さく、両端の広がりは大きい。右は、自由度が異なる t 分布を示す。自由度が大きくなると、 t 分布は正規分布に近づく。 平均値の信頼区間 において、標準偏差 s の係数である と の n による変化を下図に示す。 標本の大きさ n が大きくなるとともに、 は小さくなる。つまり推定の信頼性が向上する。 n が3の時には は0. 68である。3回の繰り返しで平均を求めると、真の標準偏差の1/5から2倍程度の値になり、正しく推定できるとは言い難い。 略歴 松田 りえ子(まつだ りえこ) 1977年 京都大学大学院薬学研究科修士課程終了 1977年 国立衛生試験所薬品部入所 1990年 国立医薬品食品衛生研究所 食品部 主任研究官 2000年 同 食品部 第二室長 2003年 同 食品部 第四室長 2007年 同 食品部 第三室長 2008年 同 食品部長 2013年 同 退職 (再任用) 2017年 同 安全情報部客員研究員、公益社団法人食品衛生協会技術参与 サナテックメールマガジンへのご意見・ご感想を〈 〉までお寄せください。