[音声付]究極の英語リスニングVol. 3 3000語レベルで1万語 - 株式会社アルク - Google ブックス
年齢を聞かれたとき、年齢を当てさせる逆質問をすることがよくあります。 他人の年齢を聞くときは通常、 How old are you? (あなたはいくつですか?) とか How old is he? (彼はいくつですか?) などとなりますが、 自分が何歳に見えるかを聞くときは以下のような英語表現を使います。 How old do I look? 私 は 何 歳 に 見え ます か 英. (何歳に見えますか?) 後ろに「like」を付けるときもあります。 How old do I look like? (同上) また以下のような英語表現もあります。 How old do you think I am? (同上) どれも声のトーンによっては、 きつい言い方になるとの情報もありました。 おそらく「いくつだと思ってんの! ?」みたいなニュアンスになるのではないかと。 あと年齢を聞かれたときに「Guess」と言うと、 「当ててみろ」という意味になるらしいです。 宜しければクリックお願い致します。 モチベーション下がったときの励みになります。 posted by 英語ハナシタイ at 10:53 | Comment(0) | TrackBack(0) | 英訳 | |
とは? 興味ある言語のレベルを表しています。レベルを設定すると、他のユーザーがあなたの質問に回答するときの参考にしてくれます。 この言語で回答されると理解できない。 簡単な内容であれば理解できる。 少し長めの文章でもある程度は理解できる。 長い文章や複雑な内容でもだいたい理解できる。 プレミアムに登録すると、他人の質問についた動画/音声回答を再生できます。
」ですね。それで、他人の年齢を聞きたい場合に、同じ文章パターンを使うことができますが、文章の代名詞を変える必要があります。 How old is he? 彼は何歳ですか? How old are they? 彼ら は何歳ですか? How old is Chae-rin? チェリンは何歳ですか? 意味がよく似ている表現もあります!例えば、誰かの出生年を知りたい場合では、次の表現がよく使われます What year were you born in? (あなたは) 何年 生まれですか? 次のパターンで答えることができます! I was born in (1995). 私は (1995年) に生まれました。 この質問は 過去形 と 未来形 で聞いてもいいです! 「私未成年に見えますか？」英語でなんて言う？ | 3分英会話. How old were you? (過去) あなたは何歳 でした か? How old will you be? (未来) 何歳に なります か? 会話の中で使い方を教えていただきます! Example 1 Q. " How old were you when you came to Korea? " ( 何歳の時 は韓国に来たの?) A. " I was 22 years old. " ( 22 歳 でした。) Example 2 Q. " How old will you be when you graduate university? " ( 大学を卒業する と何歳になりますか?) A. " I will be 24 years old. " ( 24 歳 になります。) 投稿ナビゲーション
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I. 仮説モデルが収集データに適合しているかどうかを検証することができます 構造方程式モデリングは,仮説に基づき変数間の関係をモデル化し,構築したモデルをデータに当てはめます.ここで,モデルがデータに適合していればそのモデルから考察をおこない,適合していなければモデルを修正します. 本システムでは仮説モデルをデータに基づき検証できることが特徴の1つです. II. 様々な仮説モデルを考え,比較することができます 構造方程式モデリングでは,従来の多変量解析手法から更に一歩進んだ解析をおこなうことができます.構造方程式モデリングは仮説モデルを検証することが主な目的となりますが,構造方程式モデリングという枠組みの下で様々な仮説モデルを分析・検証することができます. 例えば,パス解析は重回帰分析の拡張と捉えることができ,目的変数と説明変数の間の関係だけではなく,説明変数間の関係も考えることができます.また,重回帰分析,因子分析など通常使用される多変量解析手法ではおこなうことができなかった潜在変数を含むデータ構造の関係を分析することができます. III. 複数の母集団(グループ)を同時に分析し,母集団の比較を行うことができます 本システムでは多母集団モデルの分析を行うことができます. 複数の母集団(例えば,男性や女性,薬剤AとBなどの層別情報)から得られたデータを分析する場合,これらの母集団を同時に分析することができます.その結果,母集団間の比較,層別分析などを行えます.分析の結果,仮説モデルが当てはまった場合は,パス係数や因子平均の値などから,母集団間の違いを考察することができます. 無料体験版をダウンロード こちらの手法を搭載した 「 JUSE-StatWorks 」の体験版をお試しください. 統計的手法を身につけ,実務に生かす イベント・セミナーのご案内 パッケージをご購入いただいた方や保守契約者の方には,割引サービスがあります.また,学生,教員,研究機関職員の方向けのアカデミック価格もございます. 統計セミナー | 統計学活用支援サイト STATWEB. 【セミナー】SEM因果分析入門 SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に,短時間で「理論」を習得するセミナーです. 【セミナー】StatWorks/V5操作入門 (対象パッケージ購入で受講料無料) 統計解析入門者におすすめのセミナーを定期的に開催しております.パソコン・ソフトは弊社で用意いたしますので,ソフトをお持ちでない方もお気軽にご参加ください.
第3回春の合宿セミナー(1999年度) WEB 日時 2000年3月30日(木)~4月01日(土) 場所 愛知学院大学 運営委員 千野直仁(愛知学院大学) 村上 隆 (名古屋大学) 野口裕之(名古屋大学) 仁科 健(名古屋工業大学) 竹内一夫(愛知学院大学) 講習内容 3月30日(木) 基調講演 「多変量解析とは何か - 私ならこう 教える」 --- 柳井晴夫(大学入試センター) 項目反応理論の産業・組織心理学における応用 --- 渡辺直登(慶応大学), 野口裕之(名古屋大学), 高橋弘司(三重大学) 多重比較法の基礎とその限界 --- 永田靖(早稲田大学) ブートストラップ法の理論と応用-共分散構造分析を中心に --- 市川雅教(東京外国語大学) 3月31日(金) 講演と討論 「共分散構造分析は、パス解析、因子分析、分散分析のすべて にとって代わるのか?」 --- 講師:狩野裕(大阪大学) --- 指定討論者:南風原朝和(東京大学), 前川眞一(大学入試 センター), 服部環(筑波大学) データ解析のための線形代数 --- 前川眞一(大学入試センター) ベイズ統計学を知らないと論文は書けなくなる? SPSS､共分散構造分析の書籍出版記念セミナーを5月に開催 - CNET Japan. --- 繁桝算男(東京大学) ブートストラップ法の理論と応用-共分散構造分析を 中心に --- 市川雅教(東京外国語大学) 4月01日(土) データ解析のための線形代数(中級)--- 岩崎学(成蹊大学) IRTセミナー --- オーガナイザー:繁桝算男(東京大学), 野口裕之(名古屋 大学) 歯科における咀嚼能力検査法へのIRTの応用 --- 竹内一夫(愛知学院大学) 共分散構造分析は,IRT,直交表,コンジョイント分析すら統合してしまうのか? --- 豊田秀樹(早稲田大学) IRTは問題を最終的に解決したのか? --モデルが見えなくする心理学的属性の性質-- --- 村上隆(名古屋大学) 共分散構造分析の応用 - モデル構成の 実践のために --- 鈴木督久(日経リサーチ)
まとめ このように、共分散構造分析の多重指標モデルでは、複数の因子分析や重回帰分析を織り交ぜたようなモデルを、1つにまとめて分析することができるのです。因子分析の結果をさらに回帰分析にかけるというようなことを繰り返すと、誤差が蓄積して分析全体の精度が落ちるとともに、モデル全体での誤差を明らかにすることができません。一方、共分散構造分析ではモデル全体を丸ごと1度に分析することができ、推定精度が高まり、その上データとモデルの適合の程度を評価することもできるのです。 以上から、共分散構造分析の多重指標モデルを利用して分析を行うと下記のようなメリットがあることが分かりました。 潜在変数を扱うことで、直接観測しづらい変数も測定できる 変数と変数の関係性の強さを数値化できる パスの始点となる変数の説明力を知ることができる データとモデルの当てはまりの程度を評価できる 2-5. 分析実例 それでは、実際に今回の課題に対する答えを出すべく分析を行った結果をご紹介します。(当社が2003年9月に行った自主調査の結果を利用) ダイエット飲料の魅力についてのモデルを検証するために、実際の調査では4つの代表的なダイエット飲料について質問をしました。 まずはCMの評価については考えない仮説1を検証しましょう。 パス図は図5に表されています。ここでは、「味の好み」と「ダイエット」の間に相関があることを仮定して共変動を表す両方向矢印を引いています。 図5 仮説1のパス図 図5のようなモデルを仮定して共分散構造分析を行った結果が図6に表されています。 図6 仮説1の共分散構造分析 図6では分析結果としてパス係数が出力されていますが、楕円で表された因子間の関係に注目すると、「味の好み」因子と「魅力」因子間の結びつきは0. 68であるのに対して、「ダイエット効果」因子と「魅力」因子間の結びつきは0.
テーマ:開発チームへのお願い・要望 講 師:豊田秀樹氏 (Hideki TOYODA)/早稲田大学文学学術院 内 容:日本のユーザーにとって、今後Amosが使いやすく益々強力な分析手段になるためには,Amosはどちらの方向に発展すべきでしょうか。ここで1つの方向性を提案し、開発チームに願いを託したいと思います。 ※講義内容は当日の進捗状況により変更になる可能性がございます。予めご了承ください。 [お問い合わせ先] エス・ピー・エス・エス株式会社 セミナー事務局 TEL :03-5466-5511、FAX :03-5466-5621 Email : [お申し込みURL] ( リンク ») 以 上
3 最新の消費者行動とマーケティング・サイエンスから学ぶ 「日本発のマーケティング戦略」 消費者の購買行動を体系的に構造的に捉え、多種多様な顧客へのより良いサービスや商品提供をするためにはどうすれば良いでしょうか?その一つのヒントが、長年、アカデミック分野でも研究されてきた消費者行動研究(Consumer Behavior)やマーケティング・サイエンスといった領域に存在します。当セミナーでは、消費者行動研究の第一人者でもあり、数多くの企業との産学連携の実績をお持ちの慶應義塾大学 商学部の清水聴教授より、最新のデータサイエンスの活用や研究を事例を交えてわかりやすくご紹介します。 Marketing Executive Seminar Vol.