★「佐伯孝正」Season4配信スタート! 待望の 佐伯Season4 が配信されました!甘い新婚生活はハリウッドで?! New 「鴻上大和」Season3が配信スタート! 幸せいっぱいのラブラブな2人♪だけど式直前に大和から衝撃の事実が?! 大和Season3を進めて 今だけもらえる アイテム や 限定アバター をGETしちゃおう♪ → 【誓いのキスは突然に】無料でプレイしてみる>> 【前田利家×豊臣秀吉】共通ルート攻略 選択肢まとめ ※第1話〜3話は 豊臣秀吉 との 共通ルート になっています。 「前田利家」 の 相性度がアップする選択肢 を 赤字 でご紹介しています。 共通・第1話 ┌ 確かに美味しそう(利家) └喉を通りそうにない(秀吉) ┌確かに(秀吉) └ 優しいところもある(利家) 共通・第2話 ┌ ちょっと不安(利家) └頼ってばかりいられない(秀吉) ┌なんとか誤魔化す(秀吉) └ 正直に名乗り出る(利家) 共通・第3話 ┌ 今と変わらない(利家) └そうだったら面白い(秀吉) ┌嫌じゃない(秀吉) └ 少し慣れない(利家) 恋の試練 ★麗ルート『橙色の男袴と風呂敷』真珠×5個 ・艶ルート『橙色の男袴』真珠×3個 ・花ルート『橙色の下駄』真珠×1個/小判500枚 麗ルート は 思い出絵巻+ボイス付きストーリー が楽しめます。 艶ルート は 思い出絵巻のみ 、 花ルート はどちらも無しになります。 ※ここでルート分岐! 「前田利家」 を選択します。 次の第4話から 利家ルート に入ります。 【前田利家】愛情&絆エンド攻略 全選択肢まとめ ●各話ごとに 前田利家の好感度がアップする選択肢 を 「◎」赤字 でご紹介しています。 ● 恋の試練 が発生した場合はその 詳細を記載 しています。 ● 両エンドに対応 していますのでエンド分岐の際はお好きなエンドを攻略可能です。 ※2周目以降はここからスタートが可能になります。 第4話 ┌適当に描いたの?
「勝家に腹巻でも編んでくれるわ」 ★3位…病んだ秀吉さま★ 人一倍優しいから、人一倍病みやすいのかな? 犬千代ルートでも病んでしまった秀吉さま…(^_^;) 子どものように泣く秀吉さまが愛おしくて そばで支えてあげたくなりました。 (私たちが部屋に突入しても眉ひとつ動かさず、ぼんやりと宙を見つめている。) ★2位…妊娠勘違い騒動★ これはもう本当に笑った。 ヒロインちゃんは拾ってきた 子犬(豆千代)のことを言っているのですが あんな神妙な様子で 「…新しい家族ができました。」 なんて言われたら そりゃ犬千代も秀吉さまも勘違いするわ(笑) ↓↓↓隣の秀吉さまの気まずそうな顔www 「そ、そりゃあ……毎晩一緒に寝てりゃ、そういうことになってもおかしくはねえよな」 ★1位…助けにくる犬千代★ 物語の終盤、『前田の妻』として 人質に取られてしまうヒロインちゃん。 「自分は死んだと伝えて欲しい」 と慶次くんに犬千代への伝言を頼みます。 だけど犬千代は、それを嘘だと見抜き 絶対に生きていると信じて 助けに来てくれるのでした。 「お前は本当に、無茶ばっかしやがって」 (犬千代のこの表情が好き過ぎる〜!////) でも正直、一番ときめいたのは 慶次くんのこの姿でした…。↓↓↓ 良い体してんじゃねーの…(ゴクリ) ちなみに、後日談では ヒロインちゃんの懐妊 が分かり 犬千代もヒロインちゃんも涙が出るくらい喜んでいました。 豆千代(飼い犬)の件があるので 「また何か拾ってきたのか! ?」 と 焦りながら聞く犬千代が面白かったです(笑) 慶次くんがヒロインちゃんに 「二人のややなら、きっと強い子になるね」 と言っていて ホントにそうだな〜と思いました(*´∀`*) \縁エンドと悠久エンドの感想はこちら☆/ \前田利家 本編『愛情エンド』の感想はこちら☆/ \秀吉さまが病んじゃう続編の感想はこちら☆/ \華の章キャラクター攻略感想一覧はこちら☆/
俺の天女♪♪ ウレシイ((o(^∇^)o)) 犬千代ルート、すごく良かったです。絆ルート楽しみ! ★おまけ1 大和の松永さんといえば、 ウチの実家の先祖が仕えていたらしい殿様を滅ぼした方です。 恋乱に出てくるとしたら、どんなビジュアルになるんやろ。 ★おまけ2 いまさんが このシーンでにやにやしたのは、言うまでもないです(* ̄ー ̄) ではでは(^-^)/
1 最尤推定量 9. 2 尤度比検定 9. 3 順位検定の導き方 付録A 基礎数学と残された部分の証明 A. 1 微分積分学 A. 2 本論で残した部分の証明 付録B 分布の数表と参考文献 B. 1 数表 B. 2 参考文献
2021. 01. 16 2018. 04. 心理統計学の基礎 第3章. 26 シロート統計学講座へようこそ! この講座は 統計学の基礎から統計ソフトの使い方までを一連の記事で学ぶことができる超初心者用の統計学講座 です。 以下の4STEPを学習し、 統計学初心者の方が基本的な統計解析を 実践できるようになること が目標です。 EZR という無料統計ソフトを使用するので、費用はかかりません。 理解までの4STEP STEP1 統計解析の種類 STEP2 統計解析の選択方法 STEP3 統計解析の実施方法 STEP4 統計解析の結果解釈 STEP1の「其の1」から順番に読んでいくと全くの初心者の方でも分かりやすいように書いています。 理学療法士の立場から書いていますが、他の医療職の方にも当てはまる内容かと思います。統計学の勉強を始めたいと思っておられる方はさっそくSTEP1からスタートしましょう。 統計学の知識がほとんどない方でも分かりやすいように記事を作成しています!
紙の書籍 定価:税込 3, 080 円(本体価格 2, 800円) 在庫あり 発刊年月 2012. 10 ISBN 978-4-535-78700-1 判型 A5判 ページ数 288ページ Cコード C3041 ジャンル 確率・統計 難易度 テキスト:初級 内容紹介 確率の基礎を出発点に、微積分や行列の知識を補いながら、ノンパラメトリック法まで扱う。随所にある演習問題で理解が深まるよう配慮。 目次 第1章 データの要約と記述 1. 1 デ-タの種類 1. 2 度数分布とグラフ 1. 3 標本特性値 1. 4 2次元データの相関と単回帰 1. 5 身長・体重データの解析 1. 6 頑健性 第2章 確率の概念 2. 1 数理論理と事象 2. 2 確率測度とその基本的性質 2. 3 条件付確率と事象の独立性 2. 4 確率変数と分布関数 2. 5 分布の特性値 2. 6 2次元分布 2. 7 多次元分布 2. 8 確率変数の変数変換 第3章 基本分布 3. 1 微分積分の基本定理 3. 2 特性関数 3. 3 1次元正規分布 3. 4 行列の基本定理とその性質 3. 5 多次元正規分布 3. 6 正規標本から導かれる分布 3. 7 離散多変量分布 3. 8 確率変数の和の極限分布 第4章 統計的推測論 4. 心理統計学の基礎 ブログ. 1 モデルの数理的表現 4. 2 仮説検定と考え方 4. 3 推定論 第5章 1標本連続モデルの推測 5. 1 対称な連続分布 5. 2 モデルの設定 5. 3 正規母集団での最良手法 5. 4 ノンパラメトリック法 5. 5 手法の比較 5. 6 分布の探索 5. 7 データ解析 第6章 2標本連続モデルの推測 6. 1 モデルの設定 6. 2 正規母集団での最良手法 6. 3 ノンパラメトリック法 6. 4 手法の比較 6. 5 設定条件の緩和 第7章 比率モデルの推測 7. 1 2項分布 7. 2 1標本モデルにおける小標本の推測法 7. 3 1標本モデルにおける大標本の推測法 7. 4 2標本モデルの推測法 7. 5 連続モデルの場合との漸近的な相違 第8章 ポアソンモデルの推測 8. 1 ポアソン分布 8. 2 1標本モデルにおける小標本の推測法 8. 3 1標本モデルにおける大標本の推測法 8. 4 2標本モデルの推測法 8. 5 地震データの解析 第9章 尤度による推測法の導き方 9.
第1章 データについて 1. 1 データの大きさ 1. 2 変数の種類 1. 3 まとめ 第2章 1次元データの整理 2. 1 データの中心の指標 2. 2 データのばらつきの指標 2. 3 データの正規化 2. 4 1次元データの視覚化 第3章 2次元データの整理 3. 1 2つのデータの関係性の指標 3. 2 2次元データの視覚化 3. 3 アンスコムの例 第4章 推測統計の基本 4. 1 母集団と標本 4. 2 確率モデル 4. 3 推測統計における確率 4. 4 これから学ぶこと 第5章 離散型確率変数 5. 1 1次元の離散型確率変数 5. 2 2次元の離散型確率変数 第6章 代表的な離散型確率分布 6. 1 ベルヌーイ分布 6. 2 二項分布 6. 統計科学の基礎｜日本評論社. 3 幾何分布 6. 4 ポアソン分布 第7章 連続型確率変数 7. 1 1次元の連続型確率変数 7. 2 2次元の連続型確率変数 第8章 代表的な連続型確率分布 8. 1 正規分布 8. 2 指数分布 8. 3 カイ二乗分布 8. 4 t分布 8. 5 F分布 第9 章独立同一分布 9. 1 独立性 9. 2 和の分布 9. 3 標本平均の分布 第10 章統計的推定 10. 1 点推定 10. 2 区間推定 第11 章統計的仮説検定 11. 1 統計的仮説検定とは 11. 2 基本的な仮説検定 11. 3 2標本問題に関する仮説検定 第12 章回帰分析 12. 1 単回帰モデル 12. 2 重回帰モデル 12. 3 モデルの選択 12. 4 モデルの妥当性
確率変数と確率分布 期待値 aX+bの期待値 ● 確率変数の分散と標準偏差 aX+bの分散と標準偏差 確率変数の標準化 和の期待値 積の期待値 和の分散 二項分布 第5章 連続するデータを分析するための数学 第5章のはじめに 「無限」の理解 ● 0. 999…=1or 0. 999…≒1? ● 無限とは 極限 ネイピア数e 積分 ● アルキメデスの求積法 ● 積分の記号と意味 統計に応用! 連続型確率変数と確率密度関数 ● 確率密度関数の性質 連続型確率変数の平均と分散 正規分布 ● 標準正規分布 正規分布表 推測統計とは ● 標準正規分布の性質を使ってできる「推定」 ● 標準正規分布の性質を使ってできる「検定」 ● ここまで来ればt検定も簡単!
概要 10時間(1日5時間ずつ)で基礎から統計学を体系的に学べる講座を開講いたします!本講座のゴールは統計検定2級合格レベルへの到達です。 1日目だけ、2日目だけの参加も歓迎ですので、下記カリキュラムを確認の上、参加日をご決定ください。 ※後半(2日目)は こちら からお申し込みください。 カリキュラム 前半(1日目) 統計検定3級レベル用語まとめ(確認) 平均、分散、標準偏差 変動係数、中央値、最頻値 四分位数、範囲、四分位範囲、箱ひげ図 共分散、相関係数 統計検定3級レベルから統計検定2級へ 記述統計から推測統計へ 母集団とは? 統計検定2級レベル基礎用語まとめ 確率の表し方 確率変数とは? 変数の種類 期待値とは?
はじめに ●「統計リテラシー」の世代間格差 ● 社会人が統計を理解できない理由 ● 本書の内容 ● 統計のための数学は社会人に必須の数学リテラシー 第1章 データを整理するための基礎知識 第1章のはじめに 平均 割り算の2つの意味 ● (A)割り算の意味・その1〜全体を等しく分ける〜 ● (B)割り算の意味・その2〜全体を同じ数ずつに分ける〜 割合 ● 同じ単位どうしの割合は包含除 ● 違う単位どうしの割合は等分除 いろいろなグラフ ● (i)棒グラフ〜大小を表す ● (ii)折れ線グラフ〜変化を表す ● (iii)円グラフ〜割合を表す ● (iv)帯グラフ〜割合を比べる 統計に応用! データと変量 ● 質的データ ● 量的データ ● 度数分布表 ● 度数分布表を見るときの注意点 ヒストグラム ● ヒストグラムを作成する上での注意点 代表値 データのばらつきを調べる ● 最小値と最大値 ● 四分位数 箱ひげ図 第2章 データを分析するための基礎知識 第2章のはじめに 平方根 ● ルート(根号) 平方根の計算 ● 平方根を簡単にする ● 文字式のルール 分配法則 ● 分配法則を暗算に応用 多項式の展開 ● 乗法公式 ● 多項式の展開の練習 統計に応用! 分散 標準偏差 偏差値 第3章 相関関係を調べるための数学 第3章のはじめに 関数 ● 関数とグラフの関係 ● 関数と、原因と結果の関係 1次関数 ● 傾きの正負とグラフについて ● 1次関数のグラフの式の求め方 2次関数の基礎 グラフの平行移動 平方完成と2次関数のグラフ ● 平方完成の素 ● 平方完成 ● 2次関数のグラフの書き方 2次関数の最大値と最小値 2次関数と2次方程式 ● 2次方程式の解き方(その1:因数分解) ● 2次方程式の解き方(その2:解の公式) グラフと判別式の関係 2次不等式 統計に応用! Pythonで理解する統計解析の基礎：書籍案内｜技術評論社. 散布図 ● 相関関係についての注意点 相関係数 ● 相関係数の求め方 ● 相関係数の解釈 相関係数の理論的背景 相関係数の「直感的」理解 ● 相関係数が最大値や最小値をとるとき 第4章 バラバラのデータを分析するための数学 第4章のはじめに 階乗 順列 ● 0! について 組合せ ● nCrの注意点 二項係数 集合 確率 和事象と積事象 独立な試行 反復試行 等差数列 ● 数列とは ● 等差数列の和 等比数列 ● 等比数列の和 Σ記号の導入 ● Σ記号の意味 Σの基本性質 統計に応用!