アプリ 『Fate/Grand Order(FGO)』 で3月15日(木)18:00(予定)より、期間限定イベント 「復刻:セイバーウォーズ ~リリィのコスモ武者修行~ ライト版」 が開催されます。 「セイバーウォーズ」 が開催されるのは、実に2016年1月以来と約2年2カ月ぶり。復刻版は、一部を遊びやすく調整した「ライト版」となります。 参加条件は「特異点F 炎上汚染都市 冬木 第3節」のクリアで、イベント限定アイテム「アルトリウム」を集めることで星4セイバー「アルトリア・ペンドラゴン〔リリィ〕」を入手可能です。 ▼イベントのスクリーンショット。 速報記事でお伝えした通り、同日には セイバー・リリィの強化クエスト(恒常) も実装。イベント配布サーヴァントの宝具強化クエストが実装されるのは『FGO』史上初となります。 前例が生まれたことで、今後の配布サーヴァントの宝具強化にも期待が高まります。 なお、セイバー・リリィはイベント配布サーヴァントとしては現状で唯一、最終以外の再臨でもセイントグラフが変化するキャラクターです。最近『FGO』をはじめた人は、ぜひここで手に入れておきましょう! 【セイバー・リリィ宝具動画】 「セイバーウォーズ」イベント概要 奈須きのこさんによる完全オリジナルストーリー! 「セイバーウォーズ」は、原作者・奈須きのこさん執筆による完全オリジナルストーリーが楽しめます。まだまだかわいらしい、王としての道を歩み始めたばかりの少女騎士の成長を見守りましょう! 【プロローグ】 カルデアに突如として現れた謎の地球外生命体。あなたはマスターとして、アルトリア・ペンドラゴン〔リリィ〕の成長を見届けることができるのだろうか……。 メインクエストは開放型 ストーリーが楽しめるメインクエストは日ごとに開放されます。メインクエストの「episode I」をクリアすると、「モンスター襲来! I」クエストが開放されます。 以下の表内で「episode」の間に「モンスター襲来!」クエストが記載されている場合は、「モンスター襲来!」クエストをクリアすることで次の「episode」が開放されます。 メインクエスト 開放スケジュール episode I 3月15日(木) 18:00(予定)~3月29日(木) 12:59 モンスター襲来! I episode II 3月16日(金) 18:00~3月29日(木) 12:59 モンスター襲来!
素材狙いの周回は? A.
ゲーム・アプリ 2018-03-14 20:00 スマートフォン用RPG『Fate/Grand Order』にて、2016年1月に配信された期間限定イベント「セイバーウォーズ ~リリィのコスモ武者修行~」が、復刻ライト版として遂に復刻!
概要 イベント開催期間:2016年1月20日(水)17:00~2月3日(水)13:59 奈須きのこによる完全オリジナルストーリーで贈る、期間限定イベント「セイバーウォーズ~リリィのコスモ武者修行~」が開催! カルデアに突如として現れた謎の地球外生命体。 あなたはマスターとして、 アルトリア・ペンドラゴン(リリィ) の成長を見届けることができるのだろうか。 内容 アルトリアのコメディーリリーフの極致といえる「謎のヒロインX:のピックアップ召喚、そして事前登録限定だった「アルトリア・ペンドラゴン(リリィ)」の配布サーヴァント化という、アルトリアだらけの期間限定イベント。 そこまでにしておけよ武内 。 ちなみにイベント開催時に 最新作 を公開していた 某世界的有名なSF映像作品シリーズ のパロディとなっているが、イベント内容とは特に関係がない(むしろ内容的には スパイダーバース に近い)。 イベントの仕様としては ぐだぐだ本能寺 と同じくポイント制。 また、イベント限定礼装を装備したサーヴァント及び指定されたサーヴァントの攻撃力がイベントクエストに限り増加するという特殊な仕様となった。 念願の復刻!! 長らく復刻の兆しがなく、他作品とのコラボを除くほかの復刻イベントが1年前後で登場したにもかかわらず、まったく音沙汰もないままとなっていた。 ところが「 カルデアボーイズコレクション 」終了後の2018年3月15日、ほとんどゲリラ実装に近い状態で復刻ライト版の開催が告知され、18:00からの開始となった。 実に 2年2ヶ月 と、イベントとしては再開までのブランクでは最長記録となった。 同時に、これまで年2回の福袋ガチャでしか召喚不可能だった謎のヒロインXもようやく再ピックアップとなり、こちらも歴代ピックアップサーヴァントでの再ピックアップ最長記録を樹立してしまった。 その代わりにヒロインXの戦闘アニメーションを更新、さらにセリフも増加と、これまでの不遇を払拭するテコ入れが入った。 リリィも強化クエストが実装され、宝具の性能が向上できるようになった。 ストーリー 時は2016年、人理継続戦争のさなか。 共和国も帝国軍もいないカルデアには、ひとときの平和が訪れていた。 そんな時、突如として宙から現れた謎の地球外生命体。 異星人の目的は何か?アルトリウムとは? 宝具成長しない同盟に所属するセイバー・リリィの 壮絶な修業が始まるのだった。 仕様 「ぐだぐだ本能寺」同様、戦闘で発生したポイント(EP)を稼ぎつつセイバー・リリィと限定礼装を回収していく。 「 ピュアリー・ブルーム 」は装備サーヴァントの攻撃力を100%(限界突破:200%)、「 アルトリアの星 」は味方全体の攻撃力を50%(限界突破:100%)上昇させる。 そして「セイバーウォーズ」の題名にふさわしく、 セイバークラス にはイベント期間中「セイバーパワー」というクラススキルが付加され、ランクに応じてアルトリウム(EP)の獲得量と攻撃力強化の効果が発揮される 。ついでにアサシンだがヒロインXにも付加される。 特に目玉であるリリィとヒロインXのブーストは群を抜いて高く、礼装の特攻効果と兼ね合わせると敵陣を紙屑のように蹴散らしていく。 トランGスター、バンノウレンズ、シンクウカーンの三つの回収アイテムを、ショップで各種アイテムに交換可能。「ピュアリー・ブルーム」もEP獲得による報酬を除いた4枚が交換できる。 「セイバーの星」はEP獲得での報酬でしかゲットできないため、早期に限界突破を目指すならEP優先で周回を重ねる必要がある。 期間中、毎日00:00(復刻版は18:00)になると「モンスター襲来!
自由度 自由度は表頭項目、表側項目のカテゴリー数によって定められます。 自由度=(表頭項目カテゴリー数-1)×(表側項目カテゴリー数-1) =(2-1)×(3-1)=2 カイ2乗検定 ◆χ 2 値による有意差判定 χ 2 値≧C なら、母集団の所得層と支持政党とは関連性があるといえます。 ただし C の値はマイクロソフトのExcelで計算できます。 =CHIINV(0. 05, 自由度) ◆P値による有意差判定 P値<=0. 05 なら、母集団の所得層と支持政党とは関連があるといえます。 P値はマイクロソフトのExcelで計算できます。 任意のセルに次を入力して『Enterキー』 を押します。 =CHIDIST( χ 2, 自由度) 【計算例】 χ 2 =CHIINV(0. 05, 2) → 5. 99 P値 =CHIDIST(13. 2, 2) → 0. 0014 χ 2 >5. クラメールのV | 統計用語集 | 統計WEB. 99 あるいは P値<0. 05より、母集団の所得層と支持政党とは関連があるといえます。 クラメール連関係数の公式 ◆クラメール連関係数の公式 クラメール連関係数 r は独立係数ともいいます。 クラメール連関係数の値の検討 どのようなクロス集計表のとき、r がいくつになるかを下記で確認してみてください。 一番右側の%表でお分かりのように、比率にかなり違いがあっても r はあまり大きくならないことを認識してください。 クラメール連関係数はいくつ以上あればよいか クラメール連関係数はいくつ以上あればよいかを示します。 この相関係数は関連性があっても低めになる傾向があることから、設定を低めにして活用しています。
こんにちは!今日はまた 相関分析 の一種について勉強していきます。前回、数量データ✕数量データの相関を確認していましたが、今回実施するのは以下のようなケースです。 レストランを経営する会社にて、日本に住む20歳以上の人々に対してアンケートを行いました。結果から得られたのは以下のような結果です。 さて、これも前回のように、相関係数を求めるかどうか。基本的にはこのように測れないデータを 「カテゴリーデータ」 とよび、カテゴリーデータ同士の相関を見る場合は 「クラメールの連相関」 をみるのが一般的のようです。先の回で平均値の出し方にも色々あるというのを学びましたが、感覚的には今回も一緒で、相関の出し方にも色々流儀がある、と考えるのが良さそうです。時間があれば原点からゆっくり勉強したい。。。 式は以下の通り(画像引用:サイト「BDA style」) この「n」はデータ数、「k」はクルス集計表の行数、「l」は列数となります。先にいうと、クラメールの連相関は結構計算が大変です。エクセル一発で出てくれると嬉しいのだが、、、 ◇Step1「期待度数」 まずは期待度数を求めます。期待度数は 「 当該行計 × 当該列計 ÷ 総計」 のため、先程のケースでいうと以下の通り計算します ◇Step2「ズレ」の把握 実測度数と期待度数のズレを計算するために以下の計算式を用います この右下の3. 348…が「 ピアソンのカイ二乗統計量 」と言われるところです。 ◇Step3 連関係数の計算「SQRT」 上記の通り計算を実施し、答えとして「0. 1157…」が出てきたら正解です。こちらも、前回同様、「○以上だと関連がある」といった明確な基準は無いのですが目安として 1. 0〜0. 8 → 非常に強く関連している 0. カイ2乗検定・クラメール連関係数（１/２） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所. 8〜0. 5 →やや強く関連している 0. 5〜0. 25 →やや弱く関連している 0. 25 →関連していない と言えそうです。 ちなみに今回の計算の参考は以下の書籍です。 参考:『 マンガでわかる統計学 』かなり分かりやすいので、これと『 統計学入門 』で、ちんぷんかんぷんだった統計が少し、身近でとらえどころのあるものであると実感が湧いてきました。ちなみに私は前にも述べたとおり文系なのですが、それでも頑張れば少しは理解できるもんだなと感じてます。。。亀の歩み。 では、次回は具体的なアンケート着手に挑みます。 どろん。
度数データ を対象とし、一定のカテゴリーに分けられた変数間に差異があるかどうかを、χ 2 値を用いて検定する。χ 2 値は、観測度数と期待度数のずれの大きさを表す統計量で、χ 2 分布に従う。 [10. 1] 適合度の検定 相互に独立した k 個のカテゴリーに振り分けられた観測度数 O 1, O 2,..., O k が、理論的期待度数 E 1, E 2,..., E k と一致しているかどうかを、χ 2 統計量を用いて検定する。 手順 帰無仮説:各カテゴリーの度数は、対応する期待度数に等しいと仮定 対立仮説:カテゴリーの1つまたはそれ以上に関し、比率が等しくない。 有意水準と臨界値:設定した有意水準と自由度でのχ 2 値をχ 2 分布表から読み取り、臨界値とする。 自由度 df = カテゴリー数 - 1 算出されたχ 2 値が臨界値以上なら帰無仮説を棄却する。それ以外は帰無仮説を採択する。 検定量の算出: χ 2 = ∑{(O j -E j) 2 / E j} ※1:χ 2 値は、期待度数からの観測度数の隔たりの大きさを表す。 ※2: イエーツの修正 …自由度が1で、どれかの E j が 10 以下の時 χ 2 =∑{(|O j -E j | - 0. 5) 2 / E j} 結論: [10.
今まで、数量データやカテゴリーデータ等の2つのものの関連を知るために単相関係数と相関係数について記事を書いてきましたが、データ同士を比べる方法にはもうひとつの方法があります。それは、カテゴリーデータ同士の関連を調べる方法です。これによって得た値を、クラメールの連関係数と呼びます。今回は、アメリカの人種構成と州の関連について調べたいと思います。 数量データ、カテゴリデータはどういったものなのかについてはこちらを参照してください。 以下が、アメリカの州一覧と人種の構成です。 『データブック オブ・ザ・ワールド 世界各国要覧と最新統計』, 二宮書店, 2012年, p39より ※割合の部分は、統計に書いてあった人口に基づいて独自に作成したものです。 さて、ここから何をすればいいかといいますと、とりあえず各州ごとの人種の人数を求めることにします。これは、簡単で各州の人数に割合をかければいい話です。その結果、以下の表のようになります。 表の上部に実測度数と書いてありますが、これはこの表の中にある各マスの値のことを指します。具体的には、ヴァーモント州の白人の人口の"60. 0"(万人)などがそれにあたります。 では、次に実測度数ではなく、期待度数というものを測ってみましょう。これは、もしもカテゴリーデータそれぞれにおいて全くの独自性(関連性)がなかった時に出るであろう値のことで、この場合は、それぞれの州においての人口にアメリカ合衆国全体の人種の割合をそれぞれかけることによって算出します。どういうことかといいますと、例えば、ヴァーモント州の白人の人口の期待度数は、ヴァーモント州の人口63万人で、アメリカ合衆国全体の白人の割合の平均は72. 4%であるので、63×0. 724=45. 6…で、45. 6万人になります。 この期待度数と実測度数が全体の傾向として大きく異なっていた場合は、ある人種が多く割合を占めているような"個性的な"州がたくさんあることになり、アメリカの人種構成と州の関連は深いといえるでしょう。 逆に、この期待度数と実測度数が全体の傾向として似通っている場合は、どの州も同じような傾向ですので、州が違うからといって人種の割合には大きく違うというわけではないのでアメリカの人種構成と州の関連は低いと言えます。 期待度数を表にしたものです。 さて、ここからどうやってクラメールの連関係数を求めるかといいますと、それぞれのデータにおいて、(実測度数-期待度数)^2/(期待度数)を計算していくのです。例を示すと、ヴァーモント州の白人の人口に関して言えば、実測度数は、"60.
51となりました。 なお$V$は, 0から1の値をとります 。2変数の関連において,0に近いほど弱く,1に近いほど強いと考えます。 参考にした書籍 Next 次は「相関比」です。 $V$を計算できるExcelアドインソフト その他の参照
0"万人、期待度数は"45. 6"万人になりますので、(60-45. 6)^2/45. 6=4. 54…(表では4. 6になっていますがあまり気にしないでください)などと求められます。 こうして、ひたすら(実測度数-期待度数)^2/(期待度数)を計算した表が以下になります。 ピアソンのカイ二乗統計量と表の上の部分に書いてありますね。この言葉は難しそうに見えますが、この言葉は、表におけるすべてのデータ(実測度数-期待度数)^2/(期待度数)を足しあわせた和のことを、この場合で言うところの、4568. 2のことを指しているのです。では、いよいよ大詰めです。 クラメールの連関係数の値は、ピアソンのカイ二乗統計量÷{(全データの個数)*3}の平方根になります。なぜ、3かといいますと、ここの表における、行と列で小さい方をとってそこから1を引いたものをかけることになっているからです。この表は、人種と州に関するデータだけを見れば4列51行なので値の小さい4、そこから1を引いた3をかけます。少し難しい表現だと、{min{クロス集計表の行数, クロス集計表の列数}-1}ということです。 では、クラメールの連関係数を求めましょう。 ※ピアソンのカイ二乗統計量は、上のようにxに0と2がくっついた文字で表すことがよくあります。 よって、クラメールの連関係数の値は、0. 222くらいになることがわかりました。これは、非常に弱く関連していると言えます。あくまでも目安ですが、0. 25を超えると関連しているとおおまかに言うことができます。ちなみにこの値の取りうる範囲は、0以上1以下です。 思っていたよりも、値が低く出たので少し残念です。次回は、また話題が変わって数列に関する問題を書きたいと思っています。