同じエリアの大規模物件スレッド スムログ 最新情報 スムラボ 最新情報 マンションコミュニティ総合研究所 最新情報
広告を掲載 掲示板 匿名さん [更新日時] 2020-08-03 11:37:02 削除依頼 貧乏で育つと卑屈になり 金持ちに育つと間抜けになる 果たしてどちらが人として真っ当か [スレ作成日時] 2014-09-01 20:35:35 東京都のマンション 貧乏で育った人VS金持ちで育った人 53 匿名 家族仲が悪い=配偶者含めみな性格が悪い お金以外の問題 54 嫁が貧乏育ちだと、こうなるんや。 55 ポスティング息子のバカ母親、29歳で司法試験に合格した息子の同級生の母親に「今まで親のスネをかじって 散々迷惑かけたんだから、これからはしっかり働かなきゃね!」と、言い顰蹙かった。 『お前だけには言われたくない!』と、一同思った。 56 いまだに毎月百万小遣いくれる母親。 81です。 57 貧乏で育った人は犯罪者になるのが多いよね。 基本はお金の魅力に弱いから・・一線を越える事に抵抗が無くなる。 舛添や官僚も公金に手をつける東大卒が多いのは頭が良くても貧乏育ちなんだよな。 犬でも裕福に育てると勝手におやつに手を出さない。 カミさんも自分が金持ちなら金持ちの娘を貰った方がいいよ。 貧しい家の娘は必ず自分の実家の事で金に手を付けるからね。 58 正解です!
解決済み 子供の頃に貧乏だった方、大人になった今トラウマになっていませんか? 貧乏で育った人VS金持ちで育った人｜なんでも雑談＠口コミ掲示板・評判（レスNo.501-1000）. 私は健康な両親二人、揃っていた 子供の頃に貧乏だった方、大人になった今トラウマになっていませんか? 私は健康な両親二人、揃っていた子供の頃に貧乏だった方、大人になった今トラウマになっていませんか? 私は健康な両親二人、揃っていたのに父が信じられないような低所得だったので母がパートに出て働いていました。 特に借金があった訳でもなく、家は借家で親は地味に暮らしていました。 よく「食べるだけでカツカツの生活」という表現がありますが、まったくその通りでした。 誕生日にご馳走やケーキでお祝いしてもらっていた親友。 高校の合格発表日に家族でお祝いの食事をしてもらった配偶者。 うらやましい。 40近くなった今でも、くだらない思いにとらわれている自分がイヤ。 幼少の頃のトラウマって一生ひきずるのでしょうか? どうしたら過去のミジメな生活を忘れる事ができるのでしょうか?
!っていう気持ちが今もあった様で、今年結婚と同時に頑張って新築1戸建を買いました。 私は1戸建に住んでいたので、家に執着は無いんですが。 だから、人一倍家が欲しかったみたいです。 子供に同じ思いにならないようにって(^-^) だから、今人並みの生活ができているなら、子供に同じ思いをさせないように、してください。財産残してください。 過去は過去、それより今の生活大事にしてください(^-^) ID非公開 さん 忘れられないのは、あなたが精神的に大人になってないだけです。 そして今の自分に、少なからず何か不満があるからです。 ご馳走やケーキや他人の家庭が何だって言うんですか。 カツカツの生活だって、あなたにはきちんと両親揃っていて 最後まで育ててもらったのでしょう? 今は人並みの生活ができているのでしょう? 何が起きてもおかしくない今の世の中に、そのことだけで 今は十分幸せじゃないでしょうか。 ID非公開 さん
こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。「使ってみたくなる統計」シリーズ、第5回目は時系列データの分析です。 今回のテーマである時系列データの分析ですが、どんなデータに対しても使える手法ではありません。これまでに学んだ「相関分析」や「クラスター分析」なども、それぞれに分析手法を適用できるデータには制限がありましたが、時系列データの分析では"時間の経過に沿って記録された"データが対象になります。 「それって、どんなデータもそうなんじゃないの?」と思った方は、チャンスです。ぜひこの記事を最初から読んでいただき、時系列データそのものの理解から始めてください。 時系列データの分析手法はたくさん存在し、エクセル上で四則演算するだけのものから、複雑な多変量解析まで様々です。奥深い時系列データ分析の世界の中でも、前編である今回は基礎的なことについてご紹介したいと思います。 ■そもそも時系列データとは? 多くのデータは、測定対象となるデータそのもの(店舗の売上、投稿されたブログ、アップロードされた画像など)とは別に、それが測定された時間の情報をセットで持っています。時間に関するデータがあるという意味では、これらはすべて時系列データではないのか?と思ってしまいますが、実際はそうではありません。 時系列データとは、ある一定の間隔で測定された結果の集まりです。 これに対して、一定の間隔ではなく、事象が発生したタイミングで測定されたデータは点過程データと呼び、時系列データとは明確に区別しています。 では、両者は何が違うのでしょうか?
1に設定した時の計算結果を見てみます。指数平滑法もエクセルアドインの「データ分析」が便利ですので、これを使います。 α=0. 1だと、実測値と予測値の誤差の平均値は217. 7でした。ほかのαを設定すると、どうなるでしょうか。検証してみましょう。 α=0. 5では、誤差の平均値は223. 4でした。精度はあまり変わらず。(下図) α=0. 9では、誤差の平均値は444. 指数平滑移動平均とは【計算式や単純移動平均との違い】. 9でした。精度がかなり下がりました。(下図) どうやらα=0. 1が一番実測値との誤差が少ないようなので、ひとまずこれを採用することにします。 α=0. 1で計算した場合、2015/8(データが取れていない次の月、すなわち未来)の会費収入は18845. 2(百万円)になる予想です。本当にそうなっているかは、データが公開されてからのお楽しみです。 指数平滑法の応用範囲は広く、特に短期の予測に適していると言われています。在庫管理などで定期発注における発注量の予測に使われたり、売上の時系列予測や株価変動分析などでも使われています。 以上で、時系列データ分析の前編を終了します。今回は一般論が多かったので、次回はもっとビジネスでの応用事例と、より高度な予測の手法についてご紹介します。 【関連記事】 「使ってみたくなる統計」シリーズ 第1回:相関分析 第2回:アソシエーション分析 第3回:クラスター分析 第4回主成分分析
関数や分析ツールで移動平均 Excel2016 SUM関数や移動平均分析ツールで移動平均を出す 時系列データ を観察する時、データの変化が激しく、基本的な変化の傾向がつかみにくいことがあります。 たとえば、売上がほんとうは、上昇傾向にあるのか、それとも実際は停滞しているのかなどを判断するのが難しい場合です。 これを解決する一つの手段として 移動平均 という方法があります。 この移動平均とは、ある個数分のデータの平均値を連続的に求め、 その データ全体の変化の傾向を解析する ものです。 株価を分析する時などでよく使われています。 (サンプルファイルは、こちらから 関数技48回サンプルデータ )Excelバージョン: Excel 2016 2013 2010 2007 2003 移動平均とは?
元データ 元のデータです。ある販売担当部員のここ1年の売上を月ごとに集計したものです。 左の「期」列はデータの数を分かりやすくするため便宜的に挿入したものです。 ですので処理上,なくてはならないもの!というわけではありません。 このデータより 13期目(9月)の売上の予測値をつくる のが目的です。 なお, すぐに項目を追加するので,表の上部に1行分の空白行を残しておいた方がbetterです。 αを9個のパターンで考える あたらしく見出しを作り,値を入力します。 下のように α (アルファ)および 0. 1 を入力し(ここでは順に セル D1, E1),その下の行に見出し 予測値 と 絶対誤差 (ここでは順に セル D2, E2)を作ります。 すべて終えたら,これらを右に1ブロック分(2列)だけコピーします。 あたらしくコピーされた方のブロックについて,値部分を修正します。 具体的には,下のように前のブロックのαの値に0. 移動平均とは？ 移動平均線の見方と計算式. 1だけ加える式に書き換えます。 =E1+0. 1 αの値が0. 2のブロックを選択し(4つのセル),これをαの値として0. 9となるブロックができるまで(残り7ブロック分)右方にコピーします。 この例では,U列までのコピーによってすべてのブロックを用意することができます。 予測式にあてはめてみる では以降,各々のブロックごとに予測値と絶対誤差を計算していきます。 まずは次の期の予測値についてですが これは下の上段の式で計算します。 ただ,ことばでこれを示すのも以下冗長かとも思いますので,ここではF t をt期の予測値,X t をt期の実測値として,下の下段のような表現を使いたいと思います。 「α」は平滑(化)定数と呼ばれ,ある意味,この手法のキモとなる要素で"重み(以下「ウエイト」)"の役割を担います。 またこのαは,0<α<1の範囲をとります。そこで先にα=0. 1~0.
]エラーとなります。 [タイムライン]には日付や「期」を表す値を指定します。[値]と[タイムライン]のサイズが異なる場合、[#N/A]エラーとなります。 [タイムライン]は並べ替えられている必要はありません。 季節性の変動を自動的に計算するには、[季節性]に1を指定するか省略します。ここでの例では、各年度の第3四半期(3期、7期、11期)の売上高が他の期よりも少なめです。 使用例1 でセルF3に15と入力すると、1027. 99という結果になります。一方、セルF5に = ( F3, D3:D14, A3:A14, 0) と入力して季節性を計算しないようにすると、結果は1032. 60となります。なお、この例の周期は実際には4なので、[季節性]に4を指定しても、[季節性]を省略した場合と同じ結果になります。 [季節性]に8760を超える値を指定すると[#NUM! ]エラーとなります。 欠測値がある場合には[補間]に1を指定するか省略します。[補間]に0を指定すると、欠測値が0と見なされます。 使用例3 では6期(2017年第2四半期)の欠測値が自動的に補間され、13期の売上高は1042. 11と予測されます。一方、セルF5に = ( F3, D3:D13, A3:A13,, 0) と入力して欠測値を0と見なすと、13期の売上高は1064. 75となります。6期の売上高が0であるにもかかわらず予測値が大きくなるのは、急激に売上高が伸びたと見なされるためです。なお、この例では、データが収集されていないことが、売上高が0であったこととは考えられないので、欠測値を0とするのは適切ではありません。 同じ期のデータが複数ある場合は、[集計]に集計方法が指定できます。 使用例4 のように[タイムライン]にセルB3〜B14を指定すると、「年」が[タイムライン]になるので、2016、2017、2018という値が4つずつあります。[集計]に7を指定すると年ごとに売上高が合計され、予測値が得られます。 関連記事 FORECAST 回帰直線を使って予測する 配列数式で複数の計算を一度に実行する 複数の値を返す関数を配列数式として入力する 関連まとめ記事 Excel 2016の新関数一覧 - 「IFS」「CONCAT」などの注目関数の使い方まとめ Excel関数 機能別一覧(全486関数)