Windows(Vista/7/8)対応 -スポンサードリンク- レジストリクリーナーとは、不要になったレジストリを整理整頓して、レジストリファイルを軽量化するソフトウェアで、 無料で使えるフリーソフトも数多く開発されています。 パソコンを長年使っていると、数多くのソフトをインストールしたり、消去したりするので、必然的にレジストリが肥大化してしまいます。 Windows98の頃は、この様なレジストリの肥大化によって、パフォーマンスが低下する現象があり、レジストリクリーナーはWindowsのパフォーマンスを維持する為には無くてはならないツールでした。 ところが、WindowsXP以降、 OSの改良によってパフォーマンスへの影響がほとんどありません! OSが自動で、使用しないレジストリはファイルサイズを小さくして保存しているからです。 誤った情報サイトに注意!! レジストリについて検索すると、多くのサイトで、「 レジストリの肥大化はシステムのパフォーマンスを低下させてしまう 」と言う、半ば誤った認識の内容が見受けられ、レジストリクリーナー(フリーソフト)の使用を推奨しています。 レジストリの肥大化が全くパフォーマンスに影響しない訳ではありませんが、下手にレジストリをクリーニングすると、必要なデータまで消去してしまったり、フリーソフトの中にはスパイウェアやウイルスが潜んでいることもあるのでリスクが大変高いのです。 結局の所、この様なフリーソフトを使ったからと言って、際立ったパフォーマンス改善が期待できる訳ではなく、それどころか、ソフトウェアのバグ等により、Windowsの動作に影響を与えかねません。 この事は、microsoftの レジストリクリーナーは必要か にも明確に記載されています。 レジストリのクリーニングを安易に推奨しているサイトは、きちんと情報収集していないか、良く理解せずに公開しているので、 鵜呑みにしない様に注意してください。 レジストリを下手に消去するより、 スタートアップの削除 や 不要な常駐ソフトの停止 などの方がはるかに安全でWindows高速化の効果があります。 参考出典:microsoft[ レジストリクリーナは必要か] 関連記事
MTUの設定で速くなる仕組みについて MTUとは、インターネットにおいて、1回で送信出来るデータ量の事を表します。単位は「バイト」です。 普及している有線LANの規格「 イーサネット 」のMTU最大値は1500です。なので、MTU値の設定も1500以下になります。 回線によって、データ送受信以外にもパケットが使われている場合があるので、例えばフレッツ光だとMTU=1454になっています。 パソコンやPS4側のMTU値が、実際に使っている回線よりも大きい数値だった場合 、 「断片化(IPフラグメンテーション)」という仕組みを使って、パケットを送信する 事になります。 例えば、フレッツ回線(MTU=1454)を使っていて、PS4のMTU=1500だったとします。PS4から送られるパケットは最大1500倍とで送信されますが、このままだとフレッツ回線のMTUを超えてしまうため、分割する必要があります。 この、パケットを分割して送信する仕組みが「断片化」です。 1つのパケットを分割して2回に分けて送信するので、少しだけ通信にロスが生じます。 また、 パケットの受信先でも、分割されたパケットを再度組み合わせる工程が入ります。 MTUと断片化の仕組み上、MTU値を適切に設定しておけば余計な「断片化」の工程が入らないので、通信品質が安定する 訳ですね…! 実際に断片化されてデータ送信された際に通信品質の低下を感じるか…?と言われると、正直私はあまり変わりませんでした…汗 ただ、 Twitterなどを見てみると、MTU値の設定で快適になっている方も多い です。 オンラインゲーム(FPSなど)や、通話、動画サイトが快適になった、という意見も多いですね。 MTU値を設定するデメリットはないので、 ちょっとでも通信品質を向上させたい方は「MTU値の設定」をおすすめします! 【Q&A】MTU値に関する質問 最後に、MTU値に関する疑問点をまとめてみました。 Q1.回線側のMTU値を変更する事はできる? モダンなマイクロフロントエンドライブラリのPiral. A.回線側のMTU値は事業者によって固定されています。 こちら側で変更する事はできません。 Q2.MTU値を設定するツールはない? A.パソコンでは「EditMTU」など、MTU値を設定するツールもあります。 Windows PowerShellで簡単に出来るので、MTUの設定のためだけにツールを導入する必要はないかと思います。 Q3.ルーター側へMTU値を設定する事はできる?
健康 新型コロナのデルタ株の感染力は再生産数最大7 イギリスのワクチン接種率は、 有効率94~5%になる2回接種済みの人が既に58%なのに 感染者が急増しています。 その原因は感染力が強いデルタ変異株で、 2021. 07. 31 健康 新型コロナウイルス その他の雑学 痴呆症は始めにどういう記憶が無くなるのか カナダのモントリオール大学の研究で、 痴呆症になると始めにどういう記憶が無くなるのかを調査したそうです。 2021. 25 新型コロナが発症しやすい9つの特徴 日本の横断研究で、新型コロナが発症しやすい特徴が判明。 以下の9つの特徴が多い県で陽性者が増えているとのこと。 イスラエルは新型コロナの飲むワクチンを開発している イスラエルの製薬企業OravaxMedicalが新型コロナの飲むワクチンを開発しているとのこと。 これから臨床試験が始まるそうです。 2021. 23 コロナ治療薬ロナプリーブを世界初承認 日本の厚生省がスイスの製薬企業「ロシェ」の新型コロナ治療薬「ロナプリーブ」を世界で初承認しました。 ロナプリーブとは、 2021. 21 猫 ペットのサマーカットは逆に暑いだけ ペットの体毛を刈り取るサマーカットは、 実は体温が上昇して暑くなるだけのようです。 猫 猫の飼い方 ショッピング tobest高反発クッションは2ヶ月でヘタれた アイリスオーヤマの高反発クッションが1ヶ月でヘタれたので、 tobestの高反発クッションを使ってみた感想です。 アイリスオーヤマよりは長持ちですが、 2021. 【2021年最新】とにかくネットの通信速度を高速化～７つの方法 | ノム犬式. 19 13才少女がデルタ株で人工呼吸治療 アメリカのアーカンソー州で、新型コロナのデルタ株に感染した13才の少女が人工呼吸治療をするほどに重症となったそうです。 この母親はワクチンデマを信じてしまい、娘にワクチンを打たせなかったのを後悔していると語っています。 2021. 18 左右盲とは何か 左右盲とは、左右がすぐにわからない人のこと。 左右を判断するための余計な思考や動作が入る人は左右盲です。 または 2021. 15 猫の腎臓病治療で寿命が2倍になる 東大大学院の研究で、寿命が2倍になる猫の腎臓病治療方法を開発。 その鍵となるのが 2021. 11 猫 猫の飼い方
「「」というメッセージに気づきました。 エラー1068:依存関係サービスまたはグループを開始できませんでした 私のPCで」。 このメッセージは、PCをホームワイヤレスネットワークに接続しようとすると表示されます。 私は何度か試みましたが、まだ成功しませんでした。 誰かがこの問題を解決する方法を教えてもらえますか? お願いします?
tsxにあるfeedUrlを変更することで実施できる。 Piralは、MITライセンスの下で利用できるオープンソースライブラリである。コントリビューションは、 Piral GitHubプロジェクト に参加することが推奨されている。その際、 コントリビューター規約の行動規範 に従う必要がある。
対応のないデータの場合 前述したような,身長・体重の平均値を文学部,社会学部,理学部で比較した,というケースです. まず,「エクセル」だけで分析すると,エクセルには多重比較機能がありませんから,手計算による補正方法を記述することになります. 平均値の比較は, F検定をおこない等分散性を確認し, 対応のないt検定を用いた.多重比較にはボンフェローニ補正を行なった. 統計処理ソフトを用いている場合は,以下の記述です. 平均値の比較は,対応のない一元配置分散分析により有意性を確認したのち, 多重比較にはTukey法を用いた. その他,二元配置分散分析の書き方とか交互作用のこととか知りたい人がいるかもしれません. しかし,これについては複雑になってくるので紙面を変えて説明します. ※いつか記事を書いたらここにリンク先を入れます. (4)相関関係の書き方 「相関関係」「相関係数」と簡単に言いますが,一般的に使われるそれは「ピアソン(Pearson)の積率相関係数」のことを指します. なので,エクセルで「PEARSON関数」「CORREL関数」を使って算出した相関関係は,「ピアソンの積率相関係数」と記述しましょう. ■ エクセルでの簡単統計(相関関係) 記述例としてはこうなります. 測定データの変数間の相関関係は,ピアソンの積率相関係数を用いて分析した. これでOKです. いろいろと出回っている研究論文での書かれ方は,もっと違ったものになります. 身長と体重の相関関係の分析には,ピアソンの積率相関係数を用いた. といった感じ. 回帰分析と相関分析は、どのように使い分けたらよいですか？ | エディテージ・インサイト. 意味するところがわかるのであれば,自分なりにアレンジしてください. なお,エクセル以外の統計処理ソフトを使って,「スピアマンの順位相関係数」や「ケンドールの順位相関係数」を使っている場合は,そのように記述してください. (5)カイ二乗検定の書き方 期待値と実測値の差を示すカイ二乗検定は,分析したい「差」の期待値についてきちんと書いておかないと意味不明な統計処理になってしまいます. 複雑な分析をする場合には,そのあたりのことは事前に理解しておいてください. ただ,一般的にカイ二乗検定を使う場合は, ■ アンケートだけで卒論・修論を乗り切るためのエクセルχ二乗検定 で紹介しているようなケースであることがほとんどです. 特に複雑な分析でなければ, 項目間の比較には,カイ二乗検定を用いた.
相関分析の考察の書き方を教えてください。 補足 AとBに中程度の正の相関が出たという結果が出ました。 ベストアンサー このベストアンサーは投票で選ばれました 手前味噌ですが、 なんの相関なのか不明では、これ以上は無理。 一休さんふうに書くと「切符の考察」と言われていも、JRなのかJALなのか、コンサートなのか、美術館の入場券なのか不明では、アドバイスは不可能。 1人 がナイス!しています それなら、そのように書くしか。 ただ、何を根拠にして、中程度、と判断したのか、は必要。 私は、回帰式の説明を書きます。 また、根拠が一般的な相関係数なら、教科書では0. 7あれば「強い相関」と書かれていますが、私は不十分だと考えて下さい。 私の知恵袋には書いていますが、世間が認めているか否かは知りません。
相関係数の分析でたまにこのような質問をいただく事があります。 「相関係数に関する検定で有意でなければ「相関が高い」とはいえないのでしょうか?」 あなたはどう思いますか? なんとなく、正当なことを言っているように思えます。 ですが、ちゃんと把握してもらう必要があるのは、次のことです。 「相関係数が大きいことと、相関係数の検定が有意であることは、切り離して考える」 なぜか。 基本に立ち返って考えてみましょう。 相関係数の帰無仮説と対立仮説は? 検定をするからには、 帰無仮説と対立仮説 があるはずです。 相関係数の検定に関する 帰無仮説と対立仮説 は何であるか、分かりますか? 答えは、以下の通りです。 相関係数の検定の帰無仮説と対立仮説 帰無仮説:相関係数=0 対立仮説:相関係数≠0 つまり、 相関係数のP値が0. 05を下回った時に言えることは、「 相関係数が0ではなさそうだ 」 ということだけです。 「相関が高い」ということは言えませ ん。 相関係数のP値の意味と解釈は? 相関係数が0. 1であっても、P<0. 05の場合があります。 一方で、相関係数が0. 8であっても、P>0. 05の場合もあります。 この時、前者が「相関が高い」後者が「相関が低い」と言えるでしょうか? 相関係数とは？p値や有意差の解釈などを散布図を使ってわかりやすく！｜いちばんやさしい、医療統計. 言えないですよね。 なぜかというと、 P値は相関係数の大小だけでなく、データの数に依存するから です。 このP値がデータ数に依存する、という性質はT検定などとも一緒です。 T検定では、2群の差の大きさだけでなく、データの数にも依存してP値が変わります。 そのような背景があるため、 相関係数が高いことと相関係数の検定が有意であることは、切り離して考える必要があります 。 相関分析と回帰はどう違う? 相関係数の特徴はわかりました。 ですが、ここで1つ疑問が。 2つの変数の比例関係を見る点では、相関も回帰分析も変わらないように感じます 。 相関と 回帰分析 はどう違うでしょうか? あなたは答えられますか? 実は、かなりの違いがあります。 相関は、2つの変数がどれくらい散らばっているか を表している解析 になります。 一方で 回帰分析は、一方の変数から他方の変数を予測するために最も都合の良い直線 を引いています 。 つまり、 相関ではxとyが、どっちがどっちでもいい のです。 ピアソンの積率相関係数の数式を眺めてみます。 詳しいことは把握しなくても大丈夫です。 わかっていただきたいことはただ一つ。 この数式で、 xとyを入れ替えたとしても、相関係数(r)の値は全く変わらない ということです。 一方で回帰分析は、一方の変数(x)から他方の変数(y)を予測するために最も都合の良い直線を引いている、ということでした。 つまり、 回帰分析では ど ちらがxでどちらがyか、ということがとても重要 になってくる のです。 相関係数に関する解釈の注意点 -1〜1の間しか取りうる数字がなく、しかもP値まで算出できるので、何かと便利に感じる相関係数。 しかし、相関係数にも解釈上の注意点があります。 相関係数の解釈注意点1:データ数が十分かどうか 統計全般に言える事ですが、データ数が十分でない場合には、相関係数の信頼性が低くなります。 例えばデータ数が5で、相関係数が0.
比較対象によっては,対応のある/ないt検定を混ぜて書く論文もあります. 例えば, 介入前後の平均値の比較には,対応のあるt検定を用いた.文学部と社会学部の比較には, F検定により等分散性の有無を確認したのち,対応のないt検定を用いた . といった記述になります. なお,統計処理としてSPSSという統計処理ソフトを用いている場合は,F検定ではなく「バートレット検定」です. ソフトによって等分散性の検定に使っている統計手法が異なるので,出力データを注意深く確認してください. ■ あまり知られていないt検定 で紹介した「1サンプルのt検定」の場合は, 測定したデータの平均値を「◯◯基準値」と比較するため,1サンプルのt検定を用いた. 「1サンプルのt検定を用いた.」で納得してくれない先生の場合は, の数式を本文中に表示すればOKです. つまり, 測定したデータの平均値を「◯◯基準値」と比較するため,1サンプルのt検定(式◯)を用いてt値を求め,有意性を検定した. と書いて上記の式を書くのです. (3)多重比較の書き方 多重比較の場合は,使った統計処理ソフトによっていろいろ違いが出てくるのですが,シンプルに書けば以下のようになります. 対応のあるデータの場合 同じ対象を3時点以上測って,それぞれの平均値を比較した場合です. 平均値の比較には対応のないt検定を用いた.多重比較にはボンフェローニ補正を行なった. 簡単に書けばこんな感じ. ライアンの方法を使ったのなら「多重比較にはライアンの方法を行なった」と書き,Tukey法を使ったのなら「多重比較にはTukey法を行なった」と書きます. 参考までに,手計算による多重比較の方法はこちらを見てください. ■ Excelで多重比較まとめ ■ ExcelでTukey法による多重比較 一方,統計処理ソフトを用いている場合は,以下の記述でOKです. 平均値の比較は,対応のある一元配置分散分析により有意性を確認したのち, 多重比較にはTukey法を用いた. 「でも私は,3群以上の分散分析だけでなく,2群間でのt検定もやってるんで,t検定の説明も加えたほうがいいですか」 という人がいますが,分散分析を2群間で行なったp値と,t検定のp値は同じ結果を示します.そういうものなので省略しても大丈夫です. 指導教員に言われたり,書きたい人は書いてもいいけど.