2010年3月1日更新 実話を基にした感動作・傑作はこれまでもたくさん生まれてきたが、こんなに都合よく、ハイテンションで、そして愛らしい作品なんて観たことない! ウソにまみれた天才詐欺師が、一途な想いを遂げるために仕掛けた大一番! ジム・キャリー、ユアン・マクレガー主演「フィリップ、きみを愛してる!」の見どころとは? (文: 村上健一 ) これが実話!? Amazon.co.jp: フィリップ、きみを愛してる！ (字幕版) : ジム・キャリー, ユアン・マクレガー, レスリー・マン, ロドリゴ・サントロ, グレン・フィカーラ, ジョン・レクア, グレン・フィカーラ, ジョン・レクア, リュック・ベッソン, アンドリュー・ラザー: Prime Video. ピュアなラブと驚愕の脱獄が織りなす極上のエンタテインメント! ウソのようなホントの話…とは、まさにこのこと! ■これが本当の話?その衝撃度はどんな実話映画をも上回る 頭脳明晰=IQ169、警官から詐欺師へと華麗な転身を遂げ、クレジットカード詐欺から高級腕時計の窃盗&転売、さらには弁護士を語った末に、口八丁で財務最高責任者として大手企業に潜り込んで億単位の巨額を横領! 結局は逮捕されて投獄されるも、見事な手口で脱獄するのはなんと4回、そしてその目的はただひとつ、愛するあの人に「きみを愛してる!」と伝えるため!……そんな話を聞くと、誰もが「なんて都合のいいストーリー!? 」と苦笑するに違いない。しかし、そう説明するしかないのである。なぜなら、これは実話だからだ。 華麗な詐欺と脱獄を繰り返すラッセルだが… 現在も懲役167年の刑でテキサスの刑務所に収監されているこの人物の名は、スティーブン・ラッセル。95年、脱獄や自身の保釈金の減額工作もろもろでハリス郡刑務所に再収容されたときにめぐり逢ったのが、はかなげで心優しいフィリップ・モリス。かくして、スティーブンの一途な想いを遂げるための犯罪・脱獄人生がスタートするのである。 そんなスティーブンのドキュメント小説「I LOVE YOU PHILLIP MORRIS」を基に映画化されたのが、本作「フィリップ、きみを愛してる!」。映画史上には燦然と輝く数々のIt's a true story=実話ベースの傑作が並ぶが、社会派「エリン・ブロコビッチ」よりもドラマティックで、「キャッチ・ミー・イフ・ユー・キャン」の詐欺師よりも頭脳明晰、脱獄の手口と回数は「アルカトラズからの脱出」を悠にしのぎ、そのはかなさは「あの頃ペニー・レインと」よりも甘く切なく、さらには「アポロ13」よりもスリリング! そう「フィリップ、きみを愛してる!」には、それらの事実をはるかに超える驚きときらめきが満ちているのだ。 ■ジム・キャリー&ユアン・マクレガー実力派2人の新たな魅力 ハマリ役な2人の演技にも注目だ 一途な想いのためには命を投げ打つことだっていとわない、エモーショナルにはったりをかましまくる実在の天才詐欺師スティーブンを演じたのは、「トゥルーマン・ショー」「エターナル・サンシャイン」のジム・キャリー。「マン・オン・ザ・ムーン」で実録ドラマも経験済み、同作ではゴールデングローブ賞主演男優賞にも輝き、コメディアンとしても泣かせる演技者としても信頼のポジションを確立した。本作でも、コメディアンらしいさすがの動きと表情で笑わせつつ、"本当の自分"を模索する孤独な詐欺師の哀しみまでを体現。命を懸けて想いに殉じようとする姿は観る者の涙すら誘う。 一方のユアン・マクレガーは、「スター・ウォーズ」新3部作や「ビッグ・フィッシュ」など、これまでの好青年役のイメージをさらに純化させたような、ナイーブで汚れを知らない心優しきフィリップを好演。ジムとユアンそれぞれが、スティーブン、フィリップになりきってつくり上げていくキュートでハッピーな世界観は、きっと誰もに「きみを愛してる!」と大切な人に言わせたくなるはずだ。 特集2 ~映画評論家もファンも、すべてを魅了する「フィリップ、きみを愛してる!」
5. 0 愉快痛快 2018年10月29日 Androidアプリから投稿 多少の誇張はあるでしょうけどこんな人いるんですね。愛のためにここまで出来るバイタリティーがすごいしグータラ体質な私も見習わなければと思いました。楽しい作品でした。 3. 0 魅力的な主人公 2018年8月15日 iPhoneアプリから投稿 鑑賞方法:映画館、VOD たいしてコミカルではないですが、テンポよく愉快な話が進みます。 どこまでが実話なのかよくわからないけど、とても頭のいい人がことごとく投獄と脱獄を繰り返すのがすごく現実離れしてます。不思議なことにスティーヴンに惹かれていきます。憎めない! すべての映画レビューを見る(全45件)
』 (DVD), 2010年 ダンス・ホール・デイズ(フィリップ、きみを愛してる! )(音楽), 2010年 『フィリップ、きみを愛してる! 』×galaxxxy コラボレーションTシャツ [6] 脚注 [ 編集] 外部リンク [ 編集] 公式ウェブサイト (日本語) フィリップ、きみを愛してる! - allcinema フィリップ、きみを愛してる! - KINENOTE I Love You Phillip Morris - オールムービー (英語) I Love You Phillip Morris - インターネット・ムービー・データベース (英語)
表ア・・・表1のうちの1組(A1, A2)のデータに対するt検定の結果の出力 t-検定: 等分散を仮定した2標本による検定 平均 9. 680 9. 875 分散 0. 092 0. 282 観測数 プールされた分散 0. 174 仮説平均との差異 0 自由度 7 t -0. 698 P(T<=t) 片側 0. 254 t 境界値 片側 1. 895 P(T<=t) 両側 0. 508 t 境界値 両側 2. 365 表イ・・・表アと同じ1組のデータに対する分散分析の結果の出力 分散分析表 変動要因 変動 観測された分散比 P-値 F 境界値 グループ間 0. 085 0. 487 5. 591 グループ内 1. 216 合計 1. 3 8 →次のような出力結果が得られる. ↓ (ここに平均値の一覧表が入る) ↑ 2. 187 1. 094 5. 401 0. 029 4. 256 1. 822 9 0. 202 4. 009 11 ■Excelによる分散分析表の出力の見方 ○変動の下端行にある合計の欄 4. 009 は,図1で赤で示した全体の変動,図2の全体の変動に対応している. 表1の12個のデータの全体の平均は m=10. 01 で,全体の変動は (9. 5− m) 2 +(9. 7− m) 2 +(10. 1− m) 2 +··· ···+(10. 2− m) 2 =4. 009となる. ○グループ内の変動 1. 822 は,図1で青で示したもの,図2の青枠に対応している. A1の5個のデータの平均は m 1 =9. 68 で,A1のグループ内の変動は (9. 5− m 1) 2 +(9. 7− m 1) 2 +(10. 1− m 1) 2 +···+(9. 3− m 1) 2 A2の4個のデータの平均は m 2 =9. 88 で,A2のグループ内の変動は (10. 一元配置分散分析 エクセル 2013. 1− m 2) 2 +(10. 5− m 2) 2 +(9. 6− m 2) 2 +(9. 3− m 2) 2 A3の3個のデータの平均は m 3 =10. 73 で,A3のグループ内の変動は (11. 3− m 3) 2 +(10. 7− m 3) 2 +(10. 2− m 3) 2 これらの和,すなわちグループ内の変動は 1. 822 となる. ○グループ間の変動は「全体の変動」−「グループ内の変動」で求める.
皆さんこんにちは!
0420…」と「0. 0125…」で、設定した有意水準0. 05より小さくなっています。 このことから これらの因子は、結果に対して影響を与えるという ことが分かりました。ここをいじくれば、今回の改善Projectで効果が期待できるということですね。 では交互作用はどうでしょう? 一元配置分散分析 エクセル グラフ. こちらのP値は、「0. 2585…」で、0. 05より大きくなっています。これはすなわち右のF境界値が、 5%棄却域に入らなかった ということを表しています。 また専門的な話はさけますが、「この二つの因子は、交互に作用せず絡み合っての影響はない」ことを 否定できない 、つまり「 交互作用はないことを受け入れる 」(ややこしいですよね)、という結論に達したということです。 これは以前説明した 検定の、「帰無仮説と対立仮説」の考え方 ですね。この辺以前まとめましたのでご参照いただけますと幸いです(「統計的仮説検定」)。 全体としてこの結果は、材料を変えても温度を変えても、それぞれ個別には結果に影響があるが、その二つが互いに作用するような作用(交互作用)に関しては、詳細に分析しなくていいということが分かったわけです。 今回は因子ごとの結果だけ見ればいいことになります。「材料および温度の違いの水準間で平均値に差がある」と結論付けたということです。 まとめ いかがでしたでしょうか? 今回は、シックスシグマの分析(Analyze)のところでも使われる、「分散分析」についてのご紹介でした。 初めからきちんと目的をもってデータを集めていたとしても、いざ改善を始めようとすると、要因が多すぎてどこから手を付けていいのかわからない、ということはしばしば起こり得ます。 そんなとき、「なんとなく」とか、「これのような気がする」といういわゆるKKD(勘・コツ・度胸)に頼るのではなく、きちんとした 科学的根拠に基づいて、最も効きそうなものを探す 、という作業が必要ですよね。 「最も効きそうな要因を探す」、これがシックスシグマの手法における要になります(いわゆるY=F(x)ですね)。 分散分析は、エクセルなどでも簡単にできますし、統計ソフトを使えばより詳細な検証も可能です。 また 実験計画法 などにもつながっていく重要な考え方になります。 ぜひ導入して、効果のある改善を行っていきましょう。 今日も読んでいただきましてありがとうございました。 ではまた!
. ○ この頁では,多くの学生のパソコン環境で利用しやすいと考えられる Excelを使った分散分析 とフリーソフト Rコマンダーを用いた分散分析+多重比較 を扱う. RとRコマンダーのインストール方法については 【→この頁参照】 ◇◇Excelによる◇◇ 【1元配置の分散分析】 (要約) 1要因の分散分析ともいう ○ 2つの母集団の平均値に有意差があるかどうかはt検定で調べることができるが, 3つ以上の母集団 について平均値に有意差があるかどうかを調べには分散分析を使う. ○ 結果に影響を及ぼす様々な要因のうちで,他の要因は変えずに1つの要因の違いだけに着目して,その平均値に有意差があるかどうか調べるものを 「一元配置法」(1因子の分散分析) という. (1) 3つのグループから成るデータは一般に全体平均のまわりにバラついている.そのバラつきは,右図1にように各グループの平均値が違うことによるもの(グループ間の変動,列の効果)と,各グループの平均値からも各々のデータごとにずれているもの(グループ内の変動)に分けて考えることができる. すなわち,分散分析においては,全体の変動(各々の値と全体の平均との差の2乗の総和)をグループ内の変動(各々の値とそのグループの平均との差の2乗の和)とグループ間の変動に分けて,グループ間の分散とグループ内の分散の比がある比率よりも大きければ,この変動はグループ間の平均の差異によって生じたもの(列の効果)とみなす. 分散分析はエクセルで簡単！ シックスシグマ「Analyze」 | Kusunoko-CI Development. (2) 右図1のような3つのグループの母集団平均に有意差があるかどうかを調べる分散分析においては,帰無仮説は すべての平均が等しいこと: μ 1 =μ 2 =μ 3 対立仮説は,その否定,すなわち μ 1 ≠μ 2 または μ 1 ≠μ 3 または μ 2 ≠μ 3 とする. 上記のような帰無仮説,対立仮説の関係から, 分散分析 においては少なくとも1つのグループの母集団平均に他のグループの母集団平均と有意差があるか否かを判断する. (3) 例えば3つのグループについて 2グループずつt検定を行うこと と,3グループまとめて分散分析を行うこととは同じではない.すなわち,3つのグループについて2グループずつ有意水準5%のt検定を行うと,少なくとも1組に有意差が認められる確率は,3組とも有意差がないことの余事象だから 1−(有意差なし)*(有意差なし)*(有意差なし)=1−0.
0586を検定すると P値 は0. 001未満であるという結果でした。つまり「 有意水準 5%において、 帰無仮説 を棄却し、 対立仮説 を採択する」という結果になります。したがって「年代ごとの評点の母平均に差がある」と結論付けられます。 ■多重比較検定 Tukey法による多重比較の結果「20代と30代」、「20代と40代」の間で評点の平均値に有意差があることが分かります。 ■おすすめ書籍 こちらの本も、分散分析を勉強するのにもってこいです。結果をどのように解釈すればよいのか、論文にどのように書けばよいのかについてまとめられています。 29. 一元配置分散分析 29-1. 分散分析とは 29-2. 一元配置分散分析の計算方法【実用はエクセルでやろう！】 | シグマアイ-仕事で使える統計を-. 一元配置分散分析の流れ1 29-3. 一元配置分散分析の流れ2 29-4. 一元配置分散分析の流れ3 29-5. 一元配置分散分析-エクセル統計 事前に読むと理解が深まる - 学習内容が難しかった方に - 統計解析事例 一元配置分散分析─エクセル統計による解析事例 ブログ エクセル統計の分散分析について ブログ Excelで重回帰分析(6) 重回帰分析の分散分析とt検定
表2 グループ1 グループ2 グループ3 51. 8 48. 1 53. 9 51. 4 50. 2 53. 2 51. 9 50. 7 51. 7 52. 8 51. 3 53. 4 51. 2 52. 1 50. 1 49. 7 53. 5 52. 0 52. 6 53. 6 データを転記するには,画面上でドラッグ→反転表示→右クリック→コピーしてから,Excel上で貼り付けるとよい. 次の空欄を埋めてください.小数第4位を四捨五入して小数第3位まで答えてください. p= <0. 05 だから有意水準5%で有意差がある. 採点する やり直す HELP 一元配置の分散分析で次のように出力されるので,0. 分散分析 には、エクセル excel が大変便利です！. 018と答える. 16. 118 8. 059 4. 894 0. 018 3. 467 34. 583 21 1. 647 23 ◇◇Rコマンダーによる◇◇ ■多重比較 分散分析で有意差が認められた場合に,どの2グループ間の母集団平均に有意差があるのかの判断は,分散分析だけではわからない.具体的にどのグループ間に有意差があるのかを調べる方法は 多重比較 と呼ばれる. ○すべての組合せについてt検定を行うことと多重比較は異なる. ○分散分析(3個以上同時)と多重比較(2個ずつ)とは原理的に異なる処理が行われるので,分散分析で有意差があっても多重比較でおこなうと有意な組が1つもない場合,逆に分散分析では有意差がないのに多重比較を行うと有意な対があるような事が起こる. (「心理統計学の基礎」有斐閣アルマ/南風原朝和著 p. 284) そこで通常は,分散分析において有意差があった場合だけ多重比較を行う(事後検定). ○Excelの組み込みの関数や分析ツールによって多重比較を行うことはできないので,ここではRコマンダーによって行う方法を述べる. フリーソフト:Rコマンダーで採用されている多重比較法はチューキー法である.(J. :アメリカの統計学者) ※多重比較法には,チューキー法,シェッフェ法,LSD法,ライアン法など多くの方法があるが各々一長一短 (有意差のないものでもあると判断し易い傾向のあるもの,逆に,有意差のないものをあると判断し易い傾向など) があることが知られており,参考書やソフトによって採用している方法が分かれている.(定説・多数説的なものが絞れない.)
(1) Rコマンダーで一元配置(1要因の)分散分析・多重比較を行うためのデータの形 右の表3のような形のデータにおいてグループA1,A2,A3の母集団平均の有意差検定を行いたいとき,Rコマンダーで分散分析・多重比較を行うにはExcel上で表4のようなデータの形に直しておいてこれをRコマンダーから読み込むようにする.(グループ名は数値データではなく文字データとする.) (2) Rコマンダーを起動する Excel2010, Excel2007 での操作 (Excelの内部から)アドイン→RExcel→Start R Excel2002 での操作 (Excelの内部から)RExcel→Start R →RExcel→RCommander:with separate menus (3) Excel上で右の表2に示した範囲をコピーする. (4) Rコマンダーのメニューから データ→データのインポート:テキストファイルまたはクリップボード,URLから... →右図3のようにクリップボードを選択 (3)でメモリに入れた内容をインポートする フィールドの区切り記号としてタブを選択 表2のように「列見出し」のないデータをコピーしているから「ファイル内に変数名あり」の チェックをはずす . (変数名がないので出力のときV1, V2という変数名が付けられる.) →OK (出力ウィンドウに Dataset <- ("clipboard", header=TRUE, sep="\t", rings="NA", + dec=". ", )などと表示される) (このとき,データがうまくインポートできているかどうかはRコマンダーのメニューで[データセットを表示]というボタンをクリックすると分かる) (5) 一元配置の分散分析を行い,同時に多重比較の結果も表示されるようにする (Rコマンダーのメニューから)統計量:平均:一元配置分散分析 → このとき右図4のように「2組ずつの平均の比較(多重比較)」にチェックを付ける →OK (6) 出力ウィンドウに > summary(AnovaModel. 2) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) V1 2 2. 1870 1. 09350 5. 401 0. 一元配置分散分析 エクセル 見方. 02877 * Residuals 9 1. 8222 0. 20246 --- 0 '***'0.