【感動を】 南紀白浜アドベンチャーワールド 歴代CMオンパレード 【ありがとう!】 - YouTube
99 ID:x7yN1jW10 今日は桜ちゃんに会えなかった 988 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 22:30:12. 31 ID:4jYNkRhe0 >>980 詳しくありがとうございます その年一番に生まれた子なんですね グレー色の子パンダとの身体の大きさが違うので驚きました 戸惑うグレー色の子パンダに声掛けしたりと班長さんらしい貫禄を赤子の頃から纏っていたんですね 989 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 23:01:02. 59 ID:8Pl9kj3g0 >>985 ありがとうございます。 前からほそっり系パパだったのですね。 990 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 23:13:34. 22 ID:yd7WC52d0 究極のなで肩永明さん 991 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 09:31:46. 23 ID:zqIf5rMz0 永明さん目が悪いことになってるけどガラスの向こうの結ちゃんに気付いてるし 992 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 12:25:10. 75 ID:qnlhhBrM0 オンライン届きました。 楓浜の缶バッジ5点セット、思っていたより大きい、7. 5cm。 箱が以前と違っていて、かわいいんだけど、ガラス・ビンのヤマトのシールがドン!、 アクリルメモスタンドは割れ物扱い? マスクケースもったいなくて使えないんだけど今回も買ってしまった。 993 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 13:25:31. 南紀白浜アドベンチャーワールド37【和歌山パンダ】. 24 ID:O7XoX/Yl0 箱可愛いですよね。我が家は物入れとして再利用してます。新しい遊具、楓ちゃんはどんな反応するかな、楽しみ 994 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 15:39:13. 85 ID:g5Rdd4Z90 かご入り楓ちゃん 大事に竹を抱きしめていてかわいい 995 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 16:33:52. 20 ID:uCRDt71G0 >>994 公式インスタも上がってたね それにしても楓ちゃんすぐ立ちあがろうとするなあw 996 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 16:44:18. 36 ID:heMhTPuT0 明日は新しい遊具に興奮してずっと起きてそう 997 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 19:49:30.
南紀白浜マリオットホテルから車で10分、 7頭ものパンダが暮らす アドベンチャーワールドで、 昨年11月に誕生したパンダの赤ちゃんが 待望の公開となりました。 公開を記念して、 アドベンチャーワールドとさまざまな コラボキャンペーンをお届けいたします。 Stay Plan ➔ Food & Beverage ➔ Stay Plan パンダに囲まれたコラボレーションルームで過ごす特別プラン Happy Panda Room Stay アドベンチャーワールドオリジナルのパンダデザインが施されたコラボレーションルームでのご滞在、コラボバーガーセット、入園券が付いた宿泊プランです。プランをご利用のお客様には、ホテルとアドベンチャーワールドコラボの竹ブックマーカーをプレゼント。愛らしいパンダと太平洋の景色に癒されるホテルステイをお過ごしください。 期間: 2021. 3.
レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。 1 Zoo Zoo Zoo 2021/04/19(月) 21:00:27. 47 ID:bzwW1kLW0 952 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 01:51:57. 13 ID:Gf6G02tP0 ここ数日の桜ちゃん桃ちゃんの様子、SNSで色々流れてくるけど辛いね。展示場がもう少し広かったり外気温が低かったりなど、気を紛らしやすい環境であればまた違ったかもしれないが 953 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 07:47:51. 31 ID:chjmM2QN0 >>952 パンダラブ屋内大人パンダには狭いよね 元々4才ぐらいで中国に返すまでの子供部屋みたいなつもりで作ったんだろうね 神戸と上野に空き家があるけれど 954 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 15:16:01. 80 ID:JxA5Dnmp0 今日はふーたんのオンラインプレミアムツアー 955 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 16:17:57. 33 ID:2PDZi5x+0 956 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 20:10:16. アドベンチャーワールド | 白浜観光協会公式サイト | 南紀白浜観光ガイド | 海と温泉のリゾート. 78 ID:DLi3TPzJ0 ふうちゃんやっぱりお耳小さい? 後からみるとわんちゃんみたい 957 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 20:55:17. 16 ID:sD/VLXPc0 楓ちゃんに耳嚙みつかれても怒らずむしろ嬉しそうに相手してあげてる良ちゃんの表情がかわいい 958 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 21:09:24. 83 ID:EslI8nea0 ラウちゃん自分の耳を守るために手でガードすると耳がプルンって揺れるのがかわいい 959 Zoo Zoo Zoo 2021/06/13(日) 22:52:31. 11 ID:ihdr8xJd0 おうちゃんが走るときにお耳が揺れるのも可愛い 960 Zoo Zoo Zoo 2021/06/14(月) 00:07:45. 52 ID:qyMGgAE+0 YouTubeに上がってる7ヶ月ごろのらうちゃんと比べると、楓ちゃんの耳は小ぶりだね。どれだけ見ても見飽きないなんて、パンダって本当不思議な生き物だ 961 Zoo Zoo Zoo 2021/06/14(月) 02:19:33.
23 ID:xLyvdmMk0 おかんにふうちゃんの写真見せてかわいくない?かわいくない?って言ったら普通にかわいいぬいぐるみじゃん!って素で答えた 998 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 20:15:55. 南紀白浜アドベンチャーワールド36【和歌山パンダ】. 14 ID:tii0izrL0 体重測定は透明のアクリルBOXから カゴになったんだね 公式ツイでお遊びアンケートしちゃうくらい ほんとぬいぐるみだわ 999 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 20:32:58. 25 ID:70ucb/6M0 >>997 その普通の可愛いーいや! !こんな可愛いぬいぐるみないよ 売って欲しい というか籠楓の斜め下に出てくるインスタのカップルラブラブすぎ アドベンで結婚式挙げるのにパンダ選ぶカップル嫁さんパンダ体系とはいわないがぽっちゃりが多い気がする 1000 Zoo Zoo Zoo 2021/06/16(水) 20:52:20. 81 ID:d9JhH8Y10 永明さんのなで肩本当凄い。 真正面から見た笹食べてる姿は殆ど肩がないw 歩けば肩甲骨の動きが分かるし、長身痩躯ね。 1001 1001 Over 1000 Thread このスレッドは1000を超えました。 新しいスレッドを立ててください。 life time: 57日 23時間 51分 54秒 1002 1002 Over 1000 Thread 5ちゃんねるの運営はプレミアム会員の皆さまに支えられています。 運営にご協力お願いいたします。 ─────────────────── 《プレミアム会員の主な特典》 ★ 5ちゃんねる専用ブラウザからの広告除去 ★ 5ちゃんねるの過去ログを取得 ★ 書き込み規制の緩和 ─────────────────── 会員登録には個人情報は一切必要ありません。 月300円から匿名でご購入いただけます。 ▼ プレミアム会員登録はこちら ▼ ▼ 浪人ログインはこちら ▼ レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。
00 ID:qJ5i0tEB0 >>976 ありがとうございます 約150キロとは驚き 以前「グレーの子パンダ」と言う映像を観たのですが梅蘭ちゃんが16年生まれの班長的な役割(一番デカいから? )で紹介されていたので笑ってしまいました 979 Zoo Zoo Zoo 2021/06/14(月) 22:35:20. 30 ID:qyMGgAE+0 >>974 ありがとうございます。 今150キロ位か。愛くるしく成長したんだから、尚更健康に気を配ってあげてほしいね 980 Zoo Zoo Zoo 2021/06/14(月) 23:20:48. 99 ID:GiyHZ6EH0 >>978 班長さんはその年1番に生まれた赤ちゃんの愛称。 小梅ちゃんは5月生まれの1番だったから、 お披露目の日に初めて歩くほど大きかったみたい。 981 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 06:26:39. 23 ID:h8Wydxtb0 ツキノワグマだと雌で100超えるのはほぼ無いけど雌で比較するとパンダの方が重いんだな 982 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 08:29:40. 60 ID:8Pl9kj3g0 科比おじさんも140kgあったとみたことがある。 永明パパ最近は110kgぐらいらしいけど、 最大時は何kgあったのかな。 983 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 08:49:14. 32 ID:+FXZ8d3s0 ラウちゃんのほうがちょっと重いね 先月116キロだった 母乳育児中だからかな 984 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 08:51:17. 76 ID:HfjRW6ta0 過去のトピックス見比べたら永明さん去年より体重少しだけ増えてるw食欲は衰えてないみたい 985 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 12:08:01. 39 ID:Q0rrCKzN0 >>982 10年くらい前は120kgとかだったような>永明さん 最大でも+10kgくらいでは そういえばフランスの円子・歓歓夫妻は小柄らしい 確か両方とも100kg未満だったような 986 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 13:04:11. 42 ID:fOQsWtPQ0 他の仔達がどうだったかわからないが、楓ちゃんは本当に水飲み場が好きだね。新遊具もある程度遊んだ後は、水飲み場に落ち着いてそう 987 Zoo Zoo Zoo 2021/06/15(火) 19:10:26.
873554179171748, pvalue=0. 007698227008043952) これよりp値が0. 0076… ということが分かります。これは、仮に帰無仮説が真であるとすると今回の標本分布と同じか、より極端な標本分布が偶然得られる確率は0. 0076…であるという意味になります。ここでは最初に有意水準を5%としているので、「その確率が5%以下であるならば、それは偶然ではない(=有意である)」とあらかじめ設定しています。帰無仮説が真であるときに今回の標本分布が得られる確率は0. 0076…であり0. 母平均の差の検定. 05(5%)よりも小さいことから、これは偶然ではない(=有意である)と判断でき、帰無仮説は棄却されます。つまり、グループAとグループBの母平均には差があると言えます。 ttest_ind関数について 今回使った ttest_ind 関数についてみていきましょう。この関数は対応のない2群間のt検定を行うためのものです。 equal_var引数で等分散かどうかを指定でき、等分散であればスチューデントのt検定を、等分散でなければウェルチのt検定を用います。先ほどの例では equal_var=False として等分散の仮定をせずにウェルチのt検定を用いていますが、検定する2つの母集団の分散が等しければ equal_var=True と設定してスチューデントのt検定を用いましょう。ただし、等分散性の検定を行うことについては検定の多重性の問題もあり最近ではあまり推奨されていません。このことについては次の項で詳しく説明しています。 両側検定か片側検定かはalternative引数で指定でき、デフォルトでは両側検定になっています。なお、このalternative引数はscipy 1.
お客様の声 アンケート投稿 よくある質問 リンク方法 有意差検定 [0-0] / 0件 表示件数 メッセージは1件も登録されていません。 アンケートにご協力頂き有り難うございました。 送信を完了しました。 【 有意差検定 】のアンケート記入欄 年齢 20歳未満 20歳代 30歳代 40歳代 50歳代 60歳以上 職業 小・中学生 高校・専門・大学生・大学院生 主婦 会社員・公務員 自営業 エンジニア 教師・研究員 その他 この計算式は 非常に役に立った 役に立った 少し役に立った 役に立たなかった 使用目的 ご意見・ご感想・ご要望(バグ報告は こちら) バグに関する報告 (ご意見・ご感想・ご要望は こちら ) 計算バグ(入力値と間違ってる結果、正しい結果、参考資料など) 説明バグ(間違ってる説明文と正しい説明文など) アンケートは下記にお客様の声として掲載させていただくことがあります。 【有意差検定 にリンクを張る方法】
5%点は約2. 0であるとわかるので,検定量の値は棄却域に落ちます。よって,有意水準5%で帰無仮説を棄却して,対立仮説を採択します。つまり,肥料PとQでは,植物Aの背丈が1mを超えるまでの日数の母平均に差があると言えます。 ウェルチのt検定 標本の大きさが小さいとき,等分散であるかどうかにかかわらず,より一般的な場合に使えるのが, ウェルチのt検定 です。 第14回 で解説したF分布を使った等分散仮説の検定をはじめに行い,等分散仮説が受容されたら等分散仮定のt検定,等分散仮説が棄却されたらウェルチのt検定を行うと解説している本もありますが,二重に検定を行うことには問題点があり,現在では等分散が仮定できる場合もそうでない場合もウェルチのt検定を行うのがよいとされています。 大標本のときに検定量を計算するものとして紹介した次の確率変数を考えます。 これが近似的に次の自由度のt分布に従うというのがウェルチのt検定です。 ちなみに,ウェルチというのは,この手法を発見した統計学者B.
05以上なので、有意水準5%で有意ではなく、50m走のタイムに差がないという帰無仮説は棄却されず、50m走のタイムに差があるという対立仮説も採択されません。 50m走のタイムに差があるとは言えない。 Excelによる検定(5) 表「部活動への参加」は、大都市の中学生と過疎地の中学生との間で、部活動への参加率に差があるかどうかを標本調査したものです。 (比率のドット・チャートというものは、ありません。) 帰無仮説は部活動への参加率に差がないとし、対立仮説は部活動への参加率に差があるとします。 比率の検定( 検定)については、Excelの関数で計算します。 まず、セルQ5から下に、「比率」、「合併した比率」、「標準偏差」、「標準誤差」、「z」、「両側5%点」と入力します。 両側5%点の1.
75 1. 32571 0. 2175978 -0. 5297804 2. 02978 One Sample t-test 有意水準( \(\alpha\) )を5%とした両側検定の結果、p値は0. 2175978で帰無仮説( \(H_0\) )は棄却されず平均値が0でないとは言えません。当該グループの睡眠時間の増減の平均値は0. 75[H]となり、その95%信頼区間は[-0. 5297804, 2. 0297804]です。 参考までにグループ2では異なった検定結果となります。 dplyr::filter(group == 2)%>% 2. 33 3. 679916 0. 0050761 0. 8976775 3. 762322 スチューデントのt検定は標本間で等分散性があることを前提条件としています。等分散性の検定については別資料で扱いますので、ここでは等分散性があると仮定してスチューデントのt検定を行います。 (extra ~ group, data =., = TRUE, paired = FALSE))%>% estimate1 estimate2 -1. 860813 0. 0791867 18 -3. 363874 0. 203874 Two Sample t-test 有意水準( \(\alpha\) )を5%とした両側検定の結果、p値は0. 0791867で帰無仮説( \(H_0\) )は棄却されず、平均値に差があるとは言えません。平均値の差の95%信頼区間は[-3. 363874, 0. 203874]です。 ウェルチのt検定は標本間で等分散性がないことを前提条件としています。ここでは等分散性がないと仮定してウェルチのt検定を行います。 (extra ~ group, data =., = FALSE, paired = FALSE))%>% -1. 58 0. 0793941 17. 77647 -3. 2つのグループの母平均の差に関する検定と推定 | 情報リテラシー. 365483 0. 2054832 Welch Two Sample t-test 有意水準( \(\alpha\) )を5%とした両側検定の結果、p値は0. 0793941で帰無仮説( \(H_0\) )は棄却されず、平均値に差があるとは言えません。平均値の差の95%信頼区間は[-3. 3654832, 0. 2054832]です。 対応のあるt検定は「関連のあるt検定」や「従属なt検定」と呼ばれる事もある対応関係のある2群間の平均値の差の検定を行うものです。 sleep データセットは「対応のある」データですので、本来であればこの検定方法を用いる必要があります。 (extra ~ group, data =., paired = TRUE))%>% -4.
6 回答日時: 2008/01/24 23:14 > 「等分散性を仮定しないt検定」=ウェルチの検定、・・・ その通りです。 > ウェルチの検定も不適当なのではないかと感じているのですが。 例のページには元の分布が正規分布でない場合についても言及されていますでしょ?そういう場合でもウェルチの検定の方が良いということが書かれているはずです。 4 何度もご回答下さり、本当にありがとうございます。 >例のページには元の分布が正規分布でない場合についても言及されていますでしょ?そういう場合でもウェルチの検定の方が良いということが書かれているはずです。 確かにそのような感じに書かれていますね!しかし、かなり混乱しているのですが、t検定の前提は正規分布に従っているということなのですよね?ウェルチの検定を使えば、正規分布でなかろうが、関係ないということなのでしょうか? 申し訳ございませんが、よろしくお願いします。 お礼日時:2008/01/24 23:34 No. 母平均の差の検定 対応あり. 5 回答日時: 2008/01/24 10:23 > 「正規分布に従っていない」という検定結果にならない限り、t検定を採用してもよろしいことになるのでしょうか? 実際に母集団が正規分布に従っているかどうかは誰にも分かりません。あくまでも「仮定」できればよいのであって、その仮定が妥当なものであれば問題ないのです。 要するにいかなる場合においても「等分散性を仮定しないt検定」を行うと良いということです。事前検定を行うことが、すでに検定の多重性にひっかかると考える人もいます(私もその立場にいます)。 > 正規分布に従わず、等分散でもない場合には、どのような検定方法を採用することになるのでしょうか? 明らかに正規分布に従っているとはいえないようば場合はウェルチの検定を行えば良いです。それは「歪みのある分布」と「一様な分布」のシミュレーショングラフを見れば分かりますね。 再びのご回答ありがとうございます。 >要するにいかなる場合においても「等分散性を仮定しないt検定」を行うと良いということです。 >明らかに正規分布に従っているとはいえないような場合はウェルチの検定を行えば良いです。 「等分散性を仮定しないt検定」=ウェルチの検定、であると理解しているのですが、それは間違っていますでしょうか? そのため、t検定は正規分布に従っていない場合には使えないので、ウェルチの検定も不適当なのではないかと感じているのですが。いかがでしょうか?
52596、標準偏差=0. 0479 5回測定 条件2 平均=0. 40718、標準偏差=0. 0617 7回測定 のようなデータが得られる。 計画2では 条件1 条件2 試料1 0. 254 0. 325 試料2 1. 345 1. 458 試料3 0. 658 0. 701 試料4 1. 253 1. 315 試料5 0. 母平均の差の検定 t検定. 474 0. 563 のようなデータが得られる。計画1では2つの条件の1番目のデータ間に特に関係はなく、2条件のデータ数が等しい必要もない。計画2では条件1と2の1番目の結果、2番目の結果には同じ試料から得られたという関連があり、2つの条件のデータの数は等しい。計画1では対応のない t 検定が、後の例では対応のある t 検定が行われる。 最初に対応のない t 検定について解説する。平均値の差の t 検定で想定する母集団は、その試料から条件1で得られるであろう結果の集合(平均μ1)と条件2で得られるであろう結果の集合(平均μ2)である。2つの集合の平均値が等しいか(実際には分散も等しいと仮定するので、同じ母集団であるか)を検定するため、帰無仮説は μ1=μ2 あるいは μ1 - μ2=0である。 平均がμ1とμ2の2つの確率変数の差の期待値は、μ1 - μ2=0 である。両者の母分散が等しいとすれば、差の母分散は で推定され、標本の t は で計算される。仮説から μ1=μ2なので、 t は3. 585になる。自由度は5+7-2=10であり、 t (10, 0. 05)=2. 228である。標本から求めた t 値(3. 585)はこれより大きいため仮説 μ1=μ2は否定され、条件1と条件2の結果の平均値は等しいとは言えないと結論される。 計画2では、条件1の平均値は0. 7968、標準偏差は0. 2317、条件2の平均値は0. 8724、標準偏差は0. 2409である。このデータに、上記で説明した対応のないデータの平均値の差の検定を行うと、 t =0. 2459であり、 t (8, 0. 05)=2. 306よりも小さいので、「平均値は等しい。」という仮説は否定されない。しかし、データをグラフにしてみると分かるように、常に条件2の方が大きな値を与えている。 それなのに、検定で2つの平均値が等しいという仮説が否定されないのは、差の分散にそれぞれの試料の濃度の変動が含まれたため、 t の計算式の分母が大きくなってしまったからである。このような場合には、対応のあるデータの差 d の母平均が0であるかを検定する。帰無仮説は d =0である。 計画2のデータで、条件1の結果から条件2の結果を引いた差は、-0.