お笑いコンビ・DonDokoDonのボケで、ほぼピン芸人として活躍していた「ぐっさん」こと山口智充さん。 レギュラーも多数抱えていた人気芸人でしたが、 2020年には地上波全国放送のレギュラー番組が0本 となってしまいました。 山口智充さんが干された理由はダウンタウンとの不仲 という噂もありますが、これは嘘だったようです。 今回は ぐっさんが干された理由、衝撃の現在 に関してもまとめています。 ぐっさん(山口智充)が干された理由はダウンタウンとの不仲?実は現在も仲良し? ぐっさんこと山口智充さんは2000年代に「ワンナイ」「リンカーン」などのバラエティ番組だけでなく、大河ドラマ「新撰組」など数々の番組に出演していました。 また、宮迫博之さんとの音楽ユニット・「くず」も非常に人気が高かったですね。 順調に見えた山口智充さんの芸能生活ですが、2020年には地上波全国放送のレギュラー番組は0本。 ネット上では 山口智充さんは芸能界から「干された」 と言われています。 干された理由として噂されているのが、 ダウンタウンとの不仲 です。 ダウンタウンは多数のレギュラーを抱える超人気コンビなので、 不仲となれば芸能界から干されてしまう可能性があるかも しれません。 ぐっさんとダウンタウンの不仲が噂されるようになったのは共演していた番組「リンカーン(2005〜2013年)」が原因 です。 リンカーンはダウンタウンがメインとして出演する超人気番組で、ぐっさんは2005年の放送開始当初からレギュラーとして出演していました。 ダウンタウンとさまぁ~ずが共演した番組、リンカーン。今、考えれば凄い豪華な番組だった。 #ダウンタウンなう — 世界の森の駐車場 (@CARTV07733) October 13, 2017 しかし 2009年にぐっさんはリンカーンを突然降板 。 ダウンタウンと何かしらで揉めて番組を降板させられたのでは?
適当に仕事をしている人よりよっぽど好感が持てますよね。 干されたというよりは真面目すぎるため気軽に番組に起用しづらく、仕事が少なくなってしまったのかも しれません。 山口智充(ぐっさん)の現在の仕事や収入が衝撃! 地上波レギュラー番組0で干されたとまで言われていたぐっさん。 現在が悲惨なのかと思うかもしれませんが、しっかりと活動しているようです。 というのも、ぐっさんは全国放送のレギュラー番組がなくなっただけで、 全国放送以外のレギュラー番組はそこそこあるので、干されていはいないようです。 現在出演中のレギュラー番組が以下です↓ ぐっさん家〜THE GOODSUN HOUSE〜(東海テレビ) グッと! 地球便(読売テレビ) みいつけた! (NHK Eテレ) – ダンせんぱい役(声のみ) ON & OFF(2016年1月15日 – 、BS日テレ) – ナビゲーター 世界はRioをめざす→世界はTokyoをめざす – (NHK BS1) – ナレーション 大人のバイク時間 MOTORISE(2016年7月 – 、BS11) LIVE ON! うた好き☆ショータイム(2018年10月4日 – 、BS-TBS) – 司会 また、 全国でライブツアーを行なっているようで、それが十分な収益源 となっているようです。 しかもライブのお客さんは500〜1000人程度と、元AKBの板野友美さん、高橋みなみさんの10倍以上の集客力だとか。 〝収益源〟といわれているのは、山口のライブ。昨年6月からスタートした全国ツアーは、何と50カ所を約10カ月かけて回る大規模ツアーだ。 「ライブ会場の規模は、地方でもキャパ500~1000人程度となかなかの規模。お笑い芸人のライブとしてはかなりのもので、ちょっとした売れっ子ミュージシャンレベルですね。 元『AKB48』の板野友美や高橋みなみの現在と比べると、10倍以上の集客力があります。ライブでは歌、モノマネ、トークなどを行い、観客を大満足させていますよ」(同・記者) ぐっさんはかなり多彩な人なので、生で見たい人は多いでしょうね! さらに、全国放送のレギュラーが終了したことで、ライブに当てられる時間が増えるため、 ライブの規模拡大・新ネタ作成などに多く時間が割けるようになる とか。 今後はライブに本腰を入れて活動して行くとも言われています。 真面目なぐっさんにはテレビ業界よりも職人芸を生かせるライブの方があっているのかもしれませんね!
放送内でダウンタウンとの不仲説について真相が話されるとのこと!楽しみですね! 1:ぐっさん(山口智充)リンカーン降板はスケジュールが理由だった? なお、ぐっさんが 「リンカーン」を降板 した理由は、スケジュールの問題だったともいわれています。 「リンカーン」は土曜日に収録することが多く、「にじいろジーン」は土曜日に関西での生放送だったからですね。 引用:Twitter しかし 「にじいろジーン」が放送開始されたのは2008年4月 からなので、「リンカーン」降板まで3年間掛け持ちしていたことになります。 3年も掛け持ち出来ていたのに、いきなり卒業挨拶もなく、事後報告もないまま降板するのは不自然 なので、この理由は建前としか思えません・・。 2:ぐっさん(山口智充)がリンカーン降板の理由は制作費削減のリストラ? 引用:Twitter 実は、ぐっさんは 制作費削減のために「リンカーン」をリストラされた ともいわれています。 2011年3月10日放送 で「 9人のギャラがあまりにも高いから制作費の底がついた 」という話がなされたそうです。 そしてその 直後にぐっさんがいきなり消えた のですが、なら どうしてぐっさんが対象になったのか? と疑問が浮上します。 結論から言うと、 ぐっさん以外のメンバーが全員コンビで出演 していたからではないか?と考えられます。 レギュラーメンバーは ダウンタウン さまぁ~ず 雨上がり決死隊 キャイ~ン と ぐっさん でした。 他のメンバーはコンビ出演だったため コンビの片方だけをリストラすることはできず、自然とぐっさんがリストラ候補に浮上 したのかも知れません。 さらに、その まじめすぎる性格から制作スタッフと衝突 があったのなら、 余計に対象になりやすかった のかも・・ しかし、このことが事実だとしても、さすがに挨拶ナシへの説明にはなりませんよね。。 結論:ぐっさん(山口智充)とダウンタウンは不仲じゃない! (ハシゴ酒) 引用:Twitter 前述でぐっさんと ダウンタウンとの不仲説に言及しましたが、実は不仲ではなかった!? と言える出来事が起こります。 というのも、 4月24日放送の「ダウンタウンなう」にぐっさんが出演することが判明 したからですね! 実に10年ぶりのダウンタウンとぐっさんの共演 で 不仲説はしっかり否定 されていましたね。 予告動画だと、ぐっさんが 過去に浜田雅功さんに舌打ちされたことがある と暴露していましたが・・・w お互いが嫌っているという事実はなかった とのことです!
>> EZRでカイ二乗検定を実践する 。 また、SPSSやJMPでのカイ二乗検定の解析の仕方を解説していますので、是非ご覧ください。 >> SPSSでカイ二乗検定を実践する 。 >> JMPでカイ二乗検定を実践する 。 そして、Youtubeでもカイ二乗検定を解説しています。 この記事を見ながら動画視聴をするとかなり理解が促進しますので、是非ご利用ください。 カイ二乗検定に関してまとめ χ二乗検定は、独立性の検定ともいわれている。 χ二乗検定では、以下のことをやっている。 結果の分割表から、期待度数を算出した分割表を作成する。 この2つの分割表がどれだけ違うかを、数値的に示す。 今だけ!いちばんやさしい医療統計の教本を無料で差し上げます 第1章:医学論文の書き方。絶対にやってはいけないことと絶対にやった方がいいこと 第2章:先行研究をレビューし、研究の計画を立てる 第3章:どんな研究をするか決める 第4章:研究ではどんなデータを取得すればいいの? 第5章:取得したデータに最適な解析手法の決め方 第6章:実際に統計解析ソフトで解析する方法 第7章:解析の結果を解釈する もしあなたがこれまでに、何とか統計をマスターしようと散々苦労し、何冊もの統計の本を読み、セミナーに参加してみたのに、それでも統計が苦手なら… 私からプレゼントする内容は、あなたがずっと待ちわびていたものです。 ↓今すぐ無料で学会発表や論文投稿までに必要な統計を学ぶ↓ ↑無料で学会発表や論文投稿に必要な統計を最短で学ぶ↑
1 16. 3 19. 4 17. 4 22. 4 100% 国勢調査 13 17 16 18 自由度: d. f. = k - 1 = 6 - 1 = 5 検定統計量: 自由度5のχ 2 値(有意水準5%)である11. 070より大きな値が観測された。年代分布が母集団と同じであるという帰無仮説は棄却される。 P 値を計算すると非常に小さく0.
05を下回るので、独立ではない。 つまり、薬剤群かコントロール群かによって、治るか治らないかが違ってくる。 こんな結論になります。 カイ二乗検定の例題:カイ二乗値の計算式は? ここから、カイ二乗値の計算式を解説します。 もし、カイ二乗検定の概要だけで知れればいい、ということであれば、ここから先は確認しなくてもOKです。 カイ二乗値は、各カテゴリで、以下の計算式で求めた値を全て足し合わせたものです。 つまり、先ほどのデータで表1と表2の差を計算していることになります。 この計算式をもとに各カテゴリで計算すると、以下のような表を作ることができます。 1. 78 1. 45 そしてカイ二乗値は、これら4つの値を全て足したもの。 1. 78+1. 45+145=6. 46 この6. 46が、カイ二乗値になります。 イェーツの連続性補正のカイ二乗値というものもある 実はカイ二乗値には、上記で示したものの他に「イェーツの連続性補正」をしたカイ二乗値というのもあります。 イェーツさんによれば、 カイ二乗値とカイ二乗分布に小さなズレがあり、そのズレの影響で本来より有意差が出やすい結果になってしまうのではないか というわけです。 有意差が出やすいということは、 本来有意差がないのに有意差があるという間違った結果が出るリスク(第一種の過誤、αエラー) が大きくなる ということ。 αエラーが大きくなっちゃダメですよね。。 なので、それを補正するのがイェーツの連続性補正。 イェーツの連続性補正については、こちらの記事をご参照くださいませ! カイ二乗検定でP値を算出するには、自由度を求めてカイ二乗分布表と見比べる カイ二乗値が算出できれば、あとはカイ二乗分布表と見比べるだけです。 見比べる際には「自由度」の知識が必要になりますので、 自由度についても学んでおきましょう 。 前述の通り、このデータをもとに出力されるP値は、0. 05を下回ります。 そのため結論は"独立ではない"、つまり、薬剤群かコトロール群かによって、治るか治らないかが違ってくる。 カイ二乗検定を統計解析ソフトで実践したり動画で学ぶ カイ二乗検定をEZRで実践する方法を、別記事で解説しています 。 EZRとは無料の統計ソフトであるRを、SPSSやJMPなどのようにマウス操作だけで解析を行うことができるソフトです。 EZRもRと同様に完全に無料であるため、統計解析を実施する誰もが実践できるソフトになっています。 2019年5月の時点で英文論文での引用回数が2400回を超えているとのことで、論文投稿するための解析ソフトとしても申し分ありません。 これを機に、EZRで統計解析を実施してみてはいかがでしょうか?
3) は (1. 1) と同じ形をしているが,母平均μを標本平均 に置き換えたことにより,自由度が1つ減って n - 1になっている。これは標本平均の偏差の合計が, という制約を生じるためで,自由度が1つ少なくなる。母平均μの偏差の合計の場合はこのような関係は生じない。 式(1. 3)は平方和 を使って,以下のように表現することもある [ii] 。 同様にして,本質的に(1. 4)と同じなのでしつこいのだが,標本分散s 2 (S/ n )や,不偏分散V( S / n -1)を使って表現することもある。平方和による表現のほうが簡潔であろう。 2.χ 2 分布のシミュレーションによる確認 確率密度関数を使ってχ 2 分布を描いた。左は自由度2, 4, 6の同時プロット。右は自由度2, 4, 10, 30であるが、自由度が大きくなるにつれて分布が対称に漸近する様子が分かる。 標準正規乱数Zを発生させて、標本サイズ5の平均値 M 、平方和 W 、偏差平方和 Y を2万件作成し、その 平均値 と 分散 を求め、ヒストグラムを描いた。 シミュレーション結果をまとめると下表のようになる。 統計量 反復回数 平均 分散 M 20, 000 0. 0 0. 2 W 5. 0 9. 9 Y 4. 0 8. 0 標準正規母集団から無作為抽出したサイズ n の標本平均値の平均(期待値)は0であり,分散は となっていることが確認できる。 χ 2 分布の期待値と分散は自由度の記号を f で表示すると [iii] ,以下のようになる。期待値が自由度になるというのは,平方和を分散で割るというχ 2 値の定義式, をみれば直感的に理解できるだろう(平方和を自由度で割ったものが分散であった)。χ 2 分布は平均値μや分散σ 2 とは無関係で,自由度のみで決まる。 式(1. 1)のようにWは自由度 f = n のχ 2 分布をするので期待値は5であり,式(1. 3)のようにYは自由度 f = n -1のχ 2 分布をするので期待値が4になっていることが確認できる,分散も理論どおりほぼ2 f である。 [i] カイ二乗統計量の記号として,ここでは区別の必要からWとYを使った。区別の必要のない文脈ではそのままχ 2 の記号を使うことが多い。たとえば, のように表記する。なおホーエルは「この名前はうまくつけてあるわけである」(入門数理統計学,250頁)と述べているが,χ 2 のどこがどうして「うまい」名前なのか日本人には分かりにくい。 [iii] 自由度の記号は一文字で表記する場合は f のほかに m や,ギリシャ文字のφ,ν(ニューと読む)などが使われる。自由度の英語はdegree of freedomなので自由の f を使う習慣があるのだろう。 f のギリシャ文字がφである。文脈からアルファベットを避けたい場合もありφを使うと思われる。νは n のギリシャ文字である。χ 2 分布の自由度が標本サイズ n に関係するためであろう。標本サイズと自由度とを区別するため,自由度にギリシャ文字を使うという事情からνを使う。なお m を使う人は n との区別のためだと思われるが,平均の m と紛らわしい。νはアルファベットのvに似ているので,これも紛らわしい。