スープ鍋だらけの店になる こだわりラーメン館 全国編for Android スープが途中でなくなったら、課金アイテムで補充しなきゃいけんというこの鬼仕様!! スープで課金はやだよ~! !な感じなので、スープ鍋を大量に置くっていう対策してます。 案外これで平気だったりします。 超絶ラーメン作るためだけの店になっちゃってますが、時々サイドもやります... はい。
こだわりラーメン館 全国編 ラーメン店経営SLG 業界の革命児となれ! 最高の麺・スープ・トッピングで勝負! ラーメン界の頂点を目指そう! ラーメン上等!至極の一杯が行列を作り出す!! 黄金に輝くラーメンを作ろう! 「俺、ラーメンで町を賑やかにしたい。頑張るばい!」 きゅっとバンダナを締めて出汁を取り始めたのは、とある地方の一人の青年。毎日、豚骨スープに合う麺を研究したり、はたまた別のスープで攻めるか試行錯誤したり。 いっそ豚を育てることも視野に入れつつ、奮闘の日々を送ります。そんな青年の努力が実り、どんどんお店は大きくなり、いよいよラーメン館を建設することに。 「ウチも大きくなりよった。他の県の人にも俺のラーメンの味知ってほしか!旅に出るから店は任せるったい!」 青年は全国ラーメン巡りの旅に出発します。 そして、行く先々で、ライバル店と競争したり、一緒にラーメン祭を開いたりもしました。 「なまらおいしい!」「おいしどすなぁ」「ンナァァ~~めっちゃうまいやん!ズルルッズズッゴフッゴホッ」 青年は全国各地の人々の笑顔を見て、日記にこうしたためます。 「笑顔もラーメンも大好きだ。この仕事して良かったと!」 数年後、店は全国に名を轟かす有名ラーメン店へと成長するのでした。 自分だけのスペシャルラーメンを作ろう!! カイロソフト こだわりラーメン館 全国編. 麺とスープが決め手! 太麺からちぢれ麺、鶏ガラからトンコツまで、麺もスープも思うまま。濃いスープに合う麺は?トッピングは?自由自在に組み合せて、究極の一杯を生み出そう! 麺は水分量やかんすいの種類で出来上がりが変わるよ。 スープは使う材料も大事だけど、煮込む順番で味が変わってくるんだ。 長時間煮込むことで、超絶おいしいダシが取れる材料もあるかも。 ゆくゆくは「ラーメン闘技場」でライバルたちとしのぎを削り「段位審査」でランクアップを目指そう。 他にも自慢のラーメンを試す場所は盛りだくさん。地元に限らず全国各地で大暴れ! 「町おこしすごろく」でライバルと競争するか、「フェス」で友だちと協力するか…あっ、どの地域に出店するかも決めなくちゃ! さあ、どんなお客さんも舌鼓をうつ素敵なラーメンパークを作って、ラーメン界を席巻しよう!昔懐かしな雰囲気の、パチンコミニゲームもあるよ。 行列が絶えない人気店へ! スクリーンショット
2021年7月10日 5時30分43秒 (Sat) 連続ログイン 300日です。 でも、ほとんどプレイしてません。 でも、いつかやります! (゚ω゚) メダル1000枚以上貯まってますからね。 いつかやります(゚ω゚) 2020年12月21日 5時13分35秒 (Mon) こちらも連続ログイン ということで、連続ログイン100日記念です(。・ω・。) 少しずつですが、ゲームも進んでます。 現在は東北地方攻略中ですが、ちょっと行き詰まってきたかも(´・ω・) 2020年10月26日 17時06分28秒 (Mon) 北海道地区制覇 てなわけで、北海道地区制覇です。 ここまでやり込んだのは初めてです。 いや、やり込んだというよりも、毎日まめにログインしただけ(。・ω・。) D×2メガテンがあくまでもメインですが ひとつのゲームに集中してしまうと、必ず《飽き》が来てしまう。 それを回避するにはもってこいのカイロソフトのゲームです。 これからも少しずつ遊んでみますヽ(°ω°)ノ 2020年9月13日 13時38分33秒 (Sun) こだわりラーメン館全国編
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#3 超有名ラーメン屋出現! ?こだわりラーメン館【switch/カイロソフト】実況 - YouTube
スープ作り スープ食材一覧 一部を除きオススメショップでも入手が可能です。同じ周回で複数回、手に入らない場合は次の周回で再度購入できます。 1周目のLv初期MAX上限値が100未満の場合、周回する毎に100上限アップするので11周目のときにLv999にできます。これは未入手のものも周回する毎に100上限アップしています。 地方限定の投資完了以降、食材屋パンプキンで販売されるものがあります。 コンボ一覧 ※全国版より種類が増えたので、表以外の組み合わせがある模様 同カテゴリーの食材を組み合わせるとき、同じ食材だと効果がありません。 コンボの数が多いほど倍率補正が掛かります。 オススメスープ配合 序盤 スープ枠4つ 醤油スープ 最終 スープ枠8つ 軟水を使うためスープの種類はランダム
最近プラネットズーで動物園作るのに夢中になってましたが、今回から違うゲームについて語ります! 今回はカイロソフトさんの「こだわりラーメン館 全国編」について。 このゲームはラーメン屋の経営シュミレーションゲームで、とにかくラーメンを作りながら、大会に出たり、全国のお客さんが集うラーメン館を発展させていくゲームです!
3-12. 8)^2+(12. 9-12. 9)^2+(13. 0-12. 9)^2+・・・+(14. 6-13. 4)^2=12. 0$$ になります。 一方群間変動は $$V_2=4×(12. 8)^2+7×(13. 8)^2+4×(11. 8-12. 8)^2+5×(13. 4-12. 8)^2=6. 09$$ となります。この群間変動が、なぜ同じ偏差平方にn数掛ける理由が分かりづらいと思います。 こちらに関しては以下の表を見て頂くと分かりやすいです。 このように、群内変動が0であるという仮定で、すべてサンプルがその群の平均 になった場合で計算しているため、各偏差平方を サンプルサイズの個数足し合わせている のです。 さて、ここでF検定に入りたいのですが、まだ実施することは出来ません。 ここで算出したV 1 とV 2 は偏差平方和であって、分散ではないためこれらを自由度で割って分散に変換する必要があります。 自由度は 群間変動は群の数-1なので、4-1=3になります。 群内変動ですが、これは表全体の自由度n-1から先ほどの群間変動の自由度m-1を引いたn-mになります。つまり20-4=16になります。 よって、各分散値は $$群内分散s_1^2=\frac{V_1}{n-m}=\frac{12. 0}{16}=0. 75$$ $$群間分散s_2^2=\frac{V_2}{m-1}=\frac{6. 09}{3}=2. 一元配置分散分析 エクセル 2013. 03$$ になります。 F検定で効果の確認 そしてF検定を実施して、群間分散が群内分散より有意差が出るほど大きいかどうかを確認します。 F検定の詳細は以下の記事を参照ください。 自由度3と16のF値は $$F_{16}^3(0. 05)=3. 24$$ そして今回のF=群間分散/群内分散は $$F_0=\frac{s_2^2}{s_1^2}=\frac{2. 03}{0. 75}=2. 71$$ そしてF値同士を比較すると、 $$F_{16}^3(0. 24>F_0=2. 71$$ となり、有意差がないため メーカー毎に燃費の差が有るとは言えない 、という結論になります。 つまり、メーカー別で低燃費の車を見つけようとしても、ムダということです。 エクセルで分析してみよう 偏差平方和の計算は実際に行うと、かなり面倒なので実用ではエクセルのデータ分析ツールを使いましょう。 データは先述の自動車メーカー別の燃費(kg/L)を使います。 まず データタグ の 分析ツール を選び、その中の 分散分析:一元配置 を選択します。 次に、分析対象のデータを選択。 データ方向 は 要因の並び方向 の事で今回メーカーは横(列方向)に並んでいるので 列 を選びます。 有意水準は α=0.
05 で、 先頭行をラベルとして使用 にチェックを入れると、要因名(今回はA, B, C, D)が表示されます。 これで結果が出力されます。 着目する点は P-値 です。この値が有意水準α(=0. 05)を下回っていたら有意差ありと判断します。 今回の結果は、P-値が0. 05より大きい(<0. 一元配置分散分析 エクセル 見方. 08)なので有意差なしです。 まとめ 今回は一元配置分散分析を紹介しました。 今回の結果から分かる通り、分散分析では要因による効果の有無を知ることが出来ます。 要因の有効性が分かるという事は、有効ではない要因に割く時間を削減することが出来るという事です。 研究開発を実施する際に、条件振りをすると思いますが、その 条件が効果に寄与しないものであった場合、時間をムダに浪費する ことになりかねません。 きっちり分散分析を実施し、効率よく実験を行いましょう。 統計学をうまく使うために・・・ 「先ほど紹介された手法を使って業務改善を行うぞ!」 と今から試そうとされているアナタ。 うまくいけば問題ありませんが、そうでない場合はコチラ 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウ 統計学の知識を持っていてもうまくいかない場合というのは、そもそも相対する問題がうまく数値化、評価が出来ない場合というのが非常に多いのです。 私もこれまでそのような場面に何度もぶち当たり、うまく解析/改善が出来なかったことがありました。 このnoteはそんな私がどのように実務で数値化をし、分析可能にしてきたかのノウハウを公開したものです。 どんな統計学の本にも載っていない、生々しい情報満載です。 また、私の知見が蓄積されたら都度更新もしていきます!! 買い切りタイプなのでお得です。 ぜひお求めくださいな。
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? こちらのP値は、「0. 一元配置分散分析 エクセル 例. 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!