最後の人(17:20~)に笑い死にしそうになったわ!!!! アメリカ ■ Gaikokujin okashi ne 僕はずっと日本の文化に魅了されてきたんだ。 だから、事あるごとに日本に戻りたくなるんだよね。 スペイン ■ インタビュアー「どちらの国の方ですか?」 外国人 「カリフォルニア」 カリフォルニアって…………国じゃねえし。 +35 アメリカ (00:14~) ■ 僕らは自分たちの州を過剰なくらいに誇る傾向があるからね:P +3 アメリカ ■ WOW 日本はアメリカみたいになってるんだね。世界中から人が集まってる! それにみんな日本語がホント上手。若い人でさえ。 俺も日本に行く日が待ちきれない!! +4 カタール ■ これ、別に外国人をネガティブに扱ってるわけじゃないよね。 日本人はきっと、外国人が日本の文化を好きでいてくれるのが嬉しいんだよ。 外国人がどう考えてるのかに興味があって、 そして日本に喜んで来てくれることが嬉しいんだと思う。 +15 オーストリア ■ こういう番組はカナダではめったに見られない。 だけど、「自分の国がどう思われてるのか知りたい」、 っていう欲求は世界共通のことだと思うね。 カナダ ■ アメリカでもこういう番組はしょっちゅうやってるからなw アメリカ ■ 本当に和む動画だったけど、メイドカフェのパートはとにかくキモい。 +4 アメリカ ■ なんか知らんけど、夢中になって観ちゃったわ。 アメリカ ■ 電車内のトコで何が何だか分からなくなったw +3 ブルガリア (13:10~) ■ なんじゃこりゃー!! 日本語流暢すぎだろ! よーいどん！のぶらり歩きって、ヤラセというか、ある程度の仕込みとかもあ... - Yahoo!知恵袋. 信じられね―! イギリス ■ アメリカにもこういうバラエティー番組欲しいね! +4 アメリカ ■ 俺も彼らと全く同じ感じ。 俺はミュージシャンなんだけど、気の良い友だちがいっぱい出来た。 日本から多くの事を学んだし、一生返せないような借りが日本にあるんだ。 オランダ ■ OMG エスカレーターの話はかなりあるあるネタだわ! オオサカに行った時まったく同じこと思ったもん。私だけじゃなくてよかった。 アメリカ (6:07~) ■ 文化ってことに関して言うと、世界中似たようなもんだ。 どこの国の人も両親を尊敬し、年上に敬意を持ち、 そしてお客さんを重んじて最大限にもてなそうとする。 だけどその中でも日本は独特って言っていいと思う。 進んだ科学技術があり、一般的にあらゆる面で世界の先端にいるのに、 同時に彼らの伝統を守り続けてもいるんだ……。 チュニジア ■ 俺もあの人達くらい日本語を上手に話せれば!!!!
ハーモニカの村上浩一先生が関西テレビ(ch8)の朝の番組「よーいドン」で『となりの人間国宝さん』の取材を受けられました。放映は5月17日(木)9:55~10:30頃。 私のお気に入りの番組です。円広志、月亭八光がある駅(今回は神鉄長田? )からぶら~り出発してたくさんの出会いの中で印象に残った人に人間国宝さんのステッカーを渡します。 以前の掲示板にもアップしましたが、兵庫県考古博物館の種さんと中さん(米朝さんのご子息)が『となりの人間国宝さん』に認定され受付に飾ってあります。 ヤラセいっぱいとのこと、村上先生の場合も事前の取材、資料(写真など)提供などされたとのことですが、『となりの人間国宝さん』の資格十分です。放映が楽しみ!皆さんも時間があれば見てください。
先日報告した 関西の情報番組「よ~いドン」の「隣の人間国宝さん」のコーナーで うちの実家に、円広志が来た件。 月~金の午前中にある番組で 日曜日には総集編があるらしい。(「いいとも」特別号みたいな感じ) そこで、1週間の人間国宝さんのベスト3が選ばれるんやけど なんと、うちの実家がベスト1に選ばれたのだ~~~!! びっくり~~ で、兄がブルーレイに入れてくれて、それが札幌に届いたので 早速見てみた。 わ~~懐かしの我が家。 家の庭には、父が作った 蛍や、カブトムシを育てている小屋があります。 それをみて、円さん、びっくりしてます。 父が尺八を吹いて、母が太鼓をします。 すると、ここでクイズになります。 この後、円広志さんがびっくりします。 何故か? スタジオのゲストが、いろいろ面白い答えを言います。 実は、2階からドンドンと、すごい音が聞こえるのです。 2階では、兄のお嫁さんが、 フラメンコ教室をしていたからです。 円さんと、兄のお嫁さん登場です。 母(太鼓)・父(尺八)・お嫁さん(フラメンコ) で、コラボしましょうと 円さんのいきなりの無茶振り。 「炭坑節?知らない・・・」と とまどうお嫁さんに、円さんが 「あんた、長男の嫁やろ?お父さんがやるって言うたら?」 と・・・・ お嫁さん「やらせて下さい」 ・・・言わされています・・・・。(笑) で、尺八とフラメンコのコラボが始まります。 ちなみに、左端の女性は、 お嫁さんのフラメンコ仲間さんです。 「こんなん初めて見た」と大爆笑の円さん。 あなたがやらせたんです・・・(笑) 最後に、番組特製「隣の人間国宝さん」認定のステッカーを頂きました。 「奥村一座はじまりました~~」 って感じで すごく面白く構成されていました。 そうそう、 いつも東京でお世話になるのは、私の旦那のお兄さんのお嫁さん。 とってもすてきなお姉さん。 こちらのフラメンコのお姉さんは 滋賀の私の実の兄のお嫁さん。 年が私の下で、天然キャラで、すごく面白くてかわいいのだ。 とにかく、関西ではよく見られる番組に 2回もばっちり放送されたから 昔の知り合いだとか?? ?誰かわからないような人からも 電話やら手紙やらきて、反響が大きかったようです。 私は、守山の街並みやら、人やら、いろいろ見れたし とにかく懐かしく、楽しめました~。 スポンサーサイト
8090」なので80%となります。 これは相関係数の二乗で求められ、0~1の値になります。 ③それぞれの説明変数に意味があったか 最後にそれぞれの 説明変数に意味があったかを確認するためP値を見ます 。 (切片のP値は見なくても大丈夫です) 一般的には10%か5%(0. 05)を超えると統計的に意味がない、と言われています。 今回の上記の例だと平均再生数は見なくても大丈夫、ということです。 重回帰分析をする際の注意点 ①どの説明変数が一番効いているかを確認する時は、標準化(平均0、標準偏差1)した「標準偏回帰係数」で!
lm2$)でも結果は同じです。{~. }は、全ての説明変数をモデル式に組み込む時に、このような書き方をします。今回は、2変数ですし、モデル式がイメージし易いよう全ての変数名を指定しています。 それでは、モデル式を確認しましょう。前回も利用したsummary関数を利用します。 >summary(output. lm2) 以下のような結果が出力されたと思います。 結果を確認していきましょう。モデル式の各変数の係数から見ていきます。{Coefficients:}をみれば、{(Intercept)}が「380. 007」、気温が「86. 794」、湿度が「41. 664」となっています。つまり、モデル式は、{(ビール販売額(千円)) = 86. 794 × (気温) + 41. 664 × (湿度) + 380. 007}であることが分かります。 今回は、もう少し結果を読み取っていきましょう。{Coefficients:}の係数欄の一番右に{Pr(>|t|)}と項目がありますね。 これは、各変数が、統計的に有意であるかを示したものです。つまり、統計的にどれ程意味があるかを示したものです。通常は、0. 05(5%)未満であるかどうで、その係数が統計的に意味を持つかを判断します。今回の結果は、どれも0. 05を下回っていますね。 また、結果欄の下のほうに、{Multiple R-squared:}がありますが、これは、モデル式全体の説明力(決定係数と言います)を意味します。つまり、データ(目的変数)に対して、どれ程、このモデル式は目的変数を説明できているかを指しています。今回の結果では、0. 重回帰分析 結果 書き方 exel. 8545ですから、85%は、説明できていることになります。 # 初めて統計学に触れる方は、モデル式の信頼度を表しているものと認識して頂けたらと思います。 今回はRを利用して、重回帰分析によるモデル式の構築をみてきました。ビジネスで利用する際は、そもそもモデル式の妥当性や精度もみる必要がありますが、今回の連載は、あくまでRでの実践に重きを置いていますので、そのあたりは省略しています。 次回は、Rによるロジスティック回帰分析となります。次回もお付き合い頂けたら幸いです。 【当記事は、ギックスの分析ツールアドバイザーであるmy氏にご寄稿頂きました。】 ギックス分析ツールアドバイザー。普段は、某IT企業にてデータ活用の検討/リサーチ、基盤まわりに従事。最近の関心事は、Rの{Shiny}パッケージのWebアプリ作成、Pythonによるデータ分析、機械学習等々。週末は、家事と子どもの担当をこなす(?
統計学ベーシック講座【確率分布・推定・検定】 統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座です。統計学の入り口となる 「確率分布・推定・検定」 について豊富な図を用いて説明していきます。 2021年3月リリース後すでに 3000人以上 の方に受講いただきベストセラーとなっています!ぜひこの機会に統計学や確率思考という一生モノのスキルを一緒に身につけましょう! ※上記リンクからですと時期によってはクーポンが自動適用されます。
因数分解 まず初心者が押さえおきたい売上分析の手法は因数分解です。売上をさまざまな切り口で因数分解することで、売上減少と増加の要因を把握していきます。 ECサイトの売上を例に分析してみます。 ①商品売上=販売量×単価。 売上が減少した場合、原因は販売量が低いか、それとも単価が低いか? ②販売量=販売チャネルAの販売量+販売チャネルBの販売量+販売チャネルCの販売量。 販売チャンネル毎の販売量を分析して、どちらが下げたかを確認します。 ③販売チャネルの販売量=クリック数×成約率。 販売チャネルAの販売量が少ない場合、原因はクリック数が低いか、それとも成約率が低いか?もし成約率が低い場合、そのチャンネルのターゲット顧客が商品のターゲット顧客に一致するかを再確認しないといけません。 ④クリック数=表示回数×クリック率。 少ないクリック数の原因は、表示回数が足りないか、それともクリック数が低い?クリック数が低ければ、広告内容を改善したらどうですか? このように、売上を因数分解し、データ分析の深堀りによって、過程から結果に至るまでフローし、減少原因となっている肝心な要素を見つけることができます。 2. アソシエーション分析 データ分析の知識をお持ちの方は、アソシエーション分析が売上分析によく使われているのはご存知かもしれません。蓄積された顧客毎の取引データを分析し、「商品Aを買っている人のX%が商品Bも買っている」」という法則性を見つけ出す分析手法です。 アソシエーション分析の実用例として有名なのは、「おむつとビール」でしょう。妻に頼まれて、スーパーにおむつを買いに来る男性の多くが、ビールも一緒に買うという関連性が示されています。 アソシエーション分析の結果は、売れる商品と売れない商品を把握したり、さらには売上をアップさせるための販促活動を効果的に実施する上で役立ちます。 3. 重回帰分析 重回帰分析とは、結果(目的変数)に対して、関連する複数の要因(説明変数)のうち、どの要因がどの程度、結果を影響しているのかを分析し、それを元にして将来の予測を行う統計手法のことです。 売上分析に用いる場合、従業員数、販売商品数、商品価格、駅からの距離など複数の要因のうち、何が売上高に影響を与えるかを回帰分析し、将来の売上高を予測するのです。 4. 売上分析は難しくない～分析手法、常用ツール、重要指標を簡単解説. RFM分析 RFM分析は売上分析において、優良顧客を見つけるための有効な手法です。Recency (最終購入日)、Frequency(累計購入回数)、Monetary (累計購入金額 3つの指標で顧客をランク付けます。顧客を9種類にグループ化した上で、それぞれのグループごとにマーケティング施策を取れます。 分析 ABC分析とは、商品を売上などの重要度によってグループ化する分析手法で、重点分析とも呼ばれます。パレートの法則(80:20の法則)の一つの応用例です。つまり、商品の売上の8割は、全商品のうちの2割で生み出していることです。 売上高の順に商品を並べ、累積売上高割合が70%を占める商品グループをA、70%~90%の商品グループをB、90%~100%の商品グループをCといったグループ分けを行います。ABC分析で「売れ筋商品」や「死に筋商品」を割り出し、商品発注、在庫管理、販売管理などに活用できます。 売上分析に必要な重要指標 1.
query ( "flg=='otori'")[[ "id"]] pd. merge ( bukken_test, otori_id, on = "id") お取り物件の情報は一部しか表示していませんが、それらしきものを得られることはできました。 他の変数の交互作用を考慮すればさらに精度が高まる気がします。 交互作用がない場合も比較として表示してみます。 見比べて見ると、交互作用がある方が散布図にはっきりと現れていることが分かると思います。お取り物件として予想されたデータも他のデータと相関が近く、偶然選ばれた印象を受けました。 実際、データをどう判断するかは人によりけりだとは思いますが、個人的には交互作用を考慮したほうが予想値に信憑性が持てる気がします。 交互作用は統計的に有意であるなどを考えなくてはいけませんでした。データサイエンティストになりたい人は避けては通れない道ですし、それ以外の人も知識として知っておくだけでもどこかで約に立つかもしれないです。 (以外の知っている人がいないのでww) 最近自分の研究室の先生が「t検定をしてみる?」とずっと言っているため、自分も本格的にt検定の勉強をしているところです。 qiitaの表を使ってデータを表示したかったのですが、億劫になって画像を貼り付けだけで済ませてしまいました... 。 Why not register and get more from Qiita? 重回帰分析 結果 書き方 表. We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
こんにちは、本日はSPSSでのノンパラメトリックな3群以上の比較について記事にしました。 前回は、パラメトリックな3群以上の比較を紹介しました。 前回記事 【SPSS】3群以上の比較 【一元配置分散分析、反復測定一元配置分散分析】 3群以上の比較は4種類あるのでした。 パラメトリック 対応あり 反復測定一元配置分散分析 対応なし 一元配置分散分析 ノンパラメトリック フリードマン検定 クラスカルウォリス検定 ✅ 疑問 ・SPSSを使ったノンパラメトリック検定で3群以上の検定ってどうすればいいの? ・ノンパラメトリックでの3群比較はどういう方法があるの?