海外転勤は大丈夫か 初めに志望動機や打ち込んできたことなどを... 続きを読む(全238文字) 【印象に残った質問1】 初めに志望動機や打ち込んできたことなどを聞かれます。人となりを確認するような質問や、自分の強みについていくつか掘り下げられました。雰囲気は穏やかで、後半は雑談みたいになりました。あと体力と海外転勤についてはよく聞かれます。 自然体で笑顔で話しましょう。変にかしこまりすぎると、かえって変に見られるかもしれません。 投稿日 2019. 09. 20 / ID ans- 3955610 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代後半 男性 パート・アルバイト 販売・接客・ホールサービス 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 何故ここで働きたいのか? 将来やりたい事は? アルバイトでしたので、そこまで深い質問はされ... 続きを読む(全232文字) 【印象に残った質問1】 アルバイトでしたので、そこまで深い質問はされなかったと記憶しています。 店長の応対がとても丁寧で親切に感じました。 特に気負いなく、本が好きである事や、今後書店の果たす役割が強い事など、なんでも伝えたら良いのではないでしょうか? 本店だけか、今もあるか分かりませんが、社食がとても安くて美味しかったです。 投稿日 2018. 01. 27 / ID ans- 2789959 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代前半 女性 契約社員 販売スタッフ 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 覚えていない 契約社員は本社での面接となりますが、実質はアルバイトの面接と変... 続きを読む(全285文字) 【印象に残った質問1】 契約社員は本社での面接となりますが、実質はアルバイトの面接と変わらない内容であったと記憶しています。 学歴は、周囲を見てもまちまちです。私は大学中退ですので心配していましたが、勤務先店舗が家から近いということ、本が好きということで応募しました。 家が近いということはストロングポイントになりえると思います。 あまり対策を練る必要はないと思います。とはいえ、ご縁もありますので、落ちてしまったとしても落ち込むことはないと思います。 投稿日 2017. 11. 13 / ID ans- 2724833 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 男性 契約社員 販売スタッフ 【印象に残った質問1】 土日は勤務できますか。 どんな作家が好きですか 本に関する知識は多いに越したことはないが、... ESと志望動機 : 紀伊国屋書店. 続きを読む(全250文字) 【印象に残った質問1】 本に関する知識は多いに越したことはないが、それよりも素直に質問したことに明快な答えをすることが大事。人としての素直さ率直さを見せることが重要なポイント。 アソシエイト面接はスーツもしくはオフィスカジュアルでよいかと思います。人あたりの良さと本への情熱を伝えることができ、勤務可能日数を嘘をつかない程度に多めに回答することが肝心かと思います 投稿日 2021.
02. 14 / ID ans- 2452478 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 30代前半 女性 契約社員 販売スタッフ 【印象に残った質問1】 特になし 質問内容は通常の就職面接と似たような内容で特に変な質問はありません。... 続きを読む(全226文字) 【印象に残った質問1】 質問内容は通常の就職面接と似たような内容で特に変な質問はありません。 接客がメインですから、やはり喋り方や言葉のチョイス、自然な笑顔が大事だと思います。 自分が話した内容を掘り下げて質問をされます。嘘はつかず誠実に、落ち着いて丁寧に話せば大丈夫だと思います。 どこの企業でも同じことなのて特筆することでもありませんが。 投稿日 2018. 07. 27 / ID ans- 3230635 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代後半 男性 契約社員 販売スタッフ 【印象に残った質問1】 志望動機 なぜ紀伊國屋書店を志望したのか。 契約社員の場合は面接は基本的に一回のみ。志望動... 続きを読む(全253文字) 【印象に残った質問1】 契約社員の場合は面接は基本的に一回のみ。志望動機や自己PRなどのよく聞かれる質問についてはしっかり準備する必要がある。あとは接客できるかを態度や言葉遣いで評価されていると思われる。 丁寧な態度、言葉遣いは心がけるべきだと思います。あとは紀伊國屋書店に対する思い入れや書店業務を通して本を売ることに対しての熱意をうまく伝えられれば大丈夫だと思います。 投稿日 2020. 06. 29 / ID ans- 4354573 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 30代前半 女性 正社員 キャリアカウンセラー 【印象に残った質問1】 紀伊國屋を選択した理由 好きな本 転職活動は、一生に何度もすることではな... 続きを読む(全234文字) 【印象に残った質問1】 転職活動は、一生に何度もすることではないです。 自分が感じたこと、考えたことをしっかり言語に落として伝えられるようになれば、どこの会社でも内定をいただけると思います。ホームページはもちろんのこと、自分なりに考えた志望動機をどれだけ熱く語れて、自分の強みをどう活かして、今後活躍することができる人材なのかをアピールできれば良いと思います。 投稿日 2020. 紀伊國屋書店 契約社員・アルバイト求人情報｜本社・営業所で働く. 16 / ID ans- 4182262 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代後半 男性 正社員 法人営業 【印象に残った質問1】 今まで打ち込んできたことは?
書籍の販売、書棚管理、フェア企画など。現在入社6年目です。 自分が担当する分野・ジャンルの書籍に関する全てのこと、つまり、商品の発注から入荷した書籍の陳列・管理、補充注文、返品、季節や世の中の動きに合わせたフェアの企画から準備まで。もちろん接客もして自分の手で本をお売りして行きます。 私自身が本好き、ということに加えて、業界全体が厳しいと言われる中でもトップを目指し続け、伝統を守りながらさらに新しいことを進めようとしている力強さです。 面接では、わざと難しいことを聞いて圧迫したりするようなことがなく、それぞれの人間性や性格を見ようとしてくれているのを感じた、というのも大きな要因だったと思います。 本好き同士の触れ合いがあるところ。 「売れる本」を自分でつくれる!
10 / ID ans- 4127465 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代後半 女性 契約社員 販売スタッフ 【印象に残った質問1】 本は好きか どんな本を読むのか 契約社員は目黒にある本社で行われました。威圧感などは全くな... 続きを読む(全228文字) 【印象に残った質問1】 契約社員は目黒にある本社で行われました。威圧感などは全くなく、面接の雰囲気と穏やかでした。内容としては前職のことを聞かれたり、好きな本や興味のある分野、接客の経験の有無等。 本屋での経験があればほぼ受かります。あと接客経験があれば。たまに店舗の人員不足によっては希望してない店舗に派遣されることもあるようです。 投稿日 2019. 10. 29 / ID ans- 4020257 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代前半 女性 契約社員 販売スタッフ 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 本はよく読むのか? 紀伊國屋書店の年収・給与（給料）・ボーナス（賞与）｜エン ライトハウス (8474). なぜ本屋で働こうと思ったのか? 店舗の管理職3名と面接。 【面接を受け... 続きを読む(全269文字) 【印象に残った質問1】 どういう本が好きか?という質問に対し、全力で「漫画です!ライトノベルです!」と言っている者は落とすと管理職から聞いたことがある。漫画ラノベが好きな書店員はもちろんいるが、ここは大型書店であり、専門書などの固い書籍に力を入れている書店であるから、偏ったジャンルだけを例に上げるようなオタク丸出しでは、落ちる可能性があるのは言うまでもなく留意すべき。 投稿日 2019. 01 / ID ans- 3753202 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 30代前半 女性 契約社員 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 なぜ書店で働きたいのか 好きな本はあるか 就職活動や留学などで入社前にブランクが1年ほどあ... 続きを読む(全338文字) 【印象に残った質問1】 就職活動や留学などで入社前にブランクが1年ほどあったのですが、ちゃんと理由が分かれば特に問題にされませんでした。むしろスキルが高いと言われるくらいでした。お店は人手不足なのでよっぽどのことがない限り採用されると思います。後は働ける時間や曜日などしっかり聞かれます。 他の企業と比べてわりと穏やかな方が多いので、堅苦しく考える必要はないです。どうして働きたいのか、志望動機をきちんと言えれば問題ないかと思います。ただ、今入社すると最長4年ほどしか居られないようなので、今後のキャリアパスについて良く考えた方が良いでしょう。 投稿日 2018.
以前勤めたていた会社を辞めた経緯。 普通のアルバイトなどの面接と変わらない内容で... 続きを読む(全233文字) 【印象に残った質問1】 普通のアルバイトなどの面接と変わらない内容でした。雑談に近い感じだったと記憶しています。出勤可能な日(とくに土日祝日は出勤可能か)、以前勤めていた会社を何故辞めたか、あとは体調で問題はないかなどでした。私は以前の職業も近い職業だったので、即戦力として本や接客についての知識が少しあったというのも面接の段階で良い方向に行ったのかもしれません。 投稿日 2015. 03. 26 / ID ans- 1383004 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代後半 女性 非正社員 一般事務 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 特に記憶に残るような質問はなかった。 アソシエイトの採用で、かつ当時... 続きを読む(全194文字) 【印象に残った質問1】 アソシエイトの採用で、かつ当時新卒だったためアルバイト経験や学生時代のサークル活動や専攻などを質問されました。特に圧迫もなく穏やかな雰囲気で進んだ記憶があります。相手を不快にさせないなど、常識的なコミュニケーションが取れれば問題はないかと思います。 投稿日 2014. 02 / ID ans- 1222228 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代前半 男性 非正社員 販売スタッフ 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 なぜうちを受けようと思ったのか どんな本を読むのか、どんな作家が好きか 正社員の試験に関しては分かりません... 続きを読む(全169文字) 【印象に残った質問1】 正社員の試験に関しては分かりませんが契約社員はアルバイトの面接と同時に実施しているのでそんなに難易度の高い質問は飛んでこないと思います。やる気を見せることと、書籍への熱意が語れればバッチリだと思います。 投稿日 2014. 13 / ID ans- 1035036 株式会社紀伊國屋書店 面接・選考 20代前半 女性 非正社員 その他のサービス関連職 在籍時から5年以上経過した口コミです 【印象に残った質問1】 志望理由を聞かせて下さい。 年末年始など世間が休みの時も働くことになりますが大丈夫ですか? 契約社員の採用... 続きを読む(全242文字) 【印象に残った質問1】 契約社員の採用だからかもしれませんが、特に変化球のある質問はされませんでした。 志望理由・自己PRさえしっかり作っておけばいいかと思います。 正直、採用基準はよく分かりませんでした。 とにかく、「3年以上の契約はない」「休みがない」ことを面接で大丈夫かどうか聞かれますので、それに対しては大丈夫だと答えればいいと思います。 投稿日 2014.
Senin, 22 Februari 2021 Edit 最小二乗法 人事のための課題解決サイト Jin Jour ジンジュール Excelを使った最小二乗法 回帰分析 最小二乗法の公式の使い方 公式から分かる回帰直線の性質とは アタリマエ 平面度 S Project Excelでの最小二乗法の計算 Excelでの最小二乗法の計算 最小二乗法による直線近似ツール 電電高専生日記 最小二乗法 二次関数 三次関数でフィッティング ばたぱら 最小二乗法 人事のための課題解決サイト Jin Jour ジンジュール 最小二乗法の意味と計算方法 回帰直線の求め方 最小二乗法の式の導出と例題 最小二乗法と回帰直線を思い通りに使えるようになろう 数学の面白いこと 役に立つことをまとめたサイト You have just read the article entitled 最小二乗法 計算サイト. You can also bookmark this page with the URL:
回帰分析(統合) [1-5] /5件 表示件数 [1] 2021/03/06 11:34 20歳代 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 非常に役に立った / 使用目的 スチュワートの『微分積分学』の節末問題を解くのに使いました。面白かったです! [2] 2021/01/18 08:49 20歳未満 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 非常に役に立った / 使用目的 学校のレポート作成 ご意見・ご感想 最小二乗法の計算は複雑でややこしいので、非常に助かりました。 [3] 2020/11/23 13:41 20歳代 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 役に立った / 使用目的 大学研究 ご意見・ご感想 エクセルから直接貼り付けられるので非常に便利です。 [4] 2020/06/21 21:13 20歳未満 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 非常に役に立った / 使用目的 大学の課題レポートに ご意見・ご感想 式だけで無くグラフまで表示され、大変わかりやすく助かりました。 [5] 2019/10/28 21:30 20歳未満 / 小・中学生 / 役に立った / 使用目的 学校の実験のグラフを作成するのに使用しました。 アンケートにご協力頂き有り難うございました。 送信を完了しました。 【 回帰分析(統合) 】のアンケート記入欄
偏差の積の概念 (2)標準偏差とは 標準偏差は、以下の式で表されますが、これも同様に面積で考えると、図24のようにX1からX6まで6つの点があり、その平均がXであるとき、各点と平均値との差を1辺とした正方形の面積の合計を、サンプル数で割ったもの(平均面積)が分散で、それをルートしたものが標準偏差(平均の一辺の長さ)になります。 図24. 標準偏差の概念 分散も標準偏差も、平均に近いデータが多ければ小さくなり、遠いデータが多いと大きくなります。すなわち、分散や標準偏差の大きさ=データのばらつきの大きさを表しています。また、分散は全データの値が2倍になれば4倍に、標準偏差は2倍になります。 (3)相関係数の大小はどう決まるか 相関係数は、偏差の積和の平均をXの標準偏差とYの標準偏差の積で割るわけですが、なぜ割らなくてはいけないかについての詳細説明はここでは省きますが、XとYのデータのばらつきを標準化するためと考えていただければよいと思います。おおよその概念を図25に示しました。 図25. データの標準化 相関係数の分子は、偏差の積和という説明をしましたが、偏差には符号があります。従って、偏差の積は右上のゾーン①と左下のゾーン③にある点に関しては、積和がプラスになりますが、左上のゾーン②と右下のゾーン④では、積和がマイナスになります。 図26. 相関係数の概念 相関係数が大きいというのは①と③のゾーンにたくさんの点があり、②と④のゾーンにはあまり点がないことです。なぜなら、①と③のゾーンは、偏差の積和(青い線で囲まれた四角形の面積)がプラスになり、この面積の合計が大きいほど相関係数は大きく、一方、②と④のゾーンにおける偏差の積和(赤い線で囲まれた四角形の面積)は、引き算されるので合計面積が小さいほど、相関係数は高くなるわけです。 様々な相関関係 図27と図28は、回帰直線は同じですが、当てはまりの度合いが違うので、相関係数が異なります。相関の高さが高ければ、予測の精度が上がるわけで、どの程度の精度で予測が合っているか(予測誤差)は、分散分析で検定できます。ただし、一般に標本誤差は標本の標準偏差を標本数のルートで割るため、同じような形の分布をしていても標本数が多ければ誤差は少なくなってしまい、実務上はあまり用いません。 図27. 当てはまりがよくない例 図28. 回帰分析(統合) - 高精度計算サイト. 当てはまりがよい例 図29のように、②と④のゾーンの点が多く(偏差の積がマイナス)、①と③に少ない時には、相関係数はマイナスになります。また図30のように、①と③の偏差の和と②と④の偏差の和の絶対値が等しくなるときで、各ゾーンにまんべんなく点があるときは無相関(相関がゼロ)ということになります。 図29.
概要 前回書いた LU分解の記事 を用いて、今回は「最小二乗平面」を求めるプログラムについて書きたいと思います。 前回の記事で書いた通り、現在作っているVRコンテンツで利用するためのものです。 今回はこちらの記事( 最小二乗平面の求め方 - エスオーエル )を参考にしました。 最小二乗平面とは?
Length; i ++) Vector3 v = data [ i]; // 最小二乗平面との誤差は高さの差を計算するので、(今回の式の都合上)Yの値をZに入れて計算する float vx = v. x; float vy = v. z; float vz = v. y; x += vx; x2 += ( vx * vx); xy += ( vx * vy); xz += ( vx * vz); y += vy; y2 += ( vy * vy); yz += ( vy * vz); z += vz;} // matA[0, 0]要素は要素数と同じ(\sum{1}のため) float l = 1 * data. Length; // 求めた和を行列の要素として2次元配列を生成 float [, ] matA = new float [, ] { l, x, y}, { x, x2, xy}, { y, xy, y2}, }; float [] b = new float [] z, xz, yz}; // 求めた値を使ってLU分解→結果を求める return LUDecomposition ( matA, b);} 上記の部分で、計算に必要な各データの「和」を求めました。 これをLU分解を用いて連立方程式を解きます。 LU分解に関しては 前回の記事 でも書いていますが、前回の例はJavaScriptだったのでC#で再掲しておきます。 LU分解を行う float [] LUDecomposition ( float [, ] aMatrix, float [] b) // 行列数(Vector3データの解析なので3x3行列) int N = aMatrix. GetLength ( 0); // L行列(零行列に初期化) float [, ] lMatrix = new float [ N, N]; for ( int i = 0; i < N; i ++) for ( int j = 0; j < N; j ++) lMatrix [ i, j] = 0;}} // U行列(対角要素を1に初期化) float [, ] uMatrix = new float [ N, N]; uMatrix [ i, j] = i == j?
以前書いた下記ネタの続きです この時は、 C# から Excel を起動→LINEST関数を呼んで計算する方法でしたが、 今回は Excel を使わずに、 C# 内でR2を計算する方法を検討してみました。 再び、R 2 とは? 今回は下記サイトを参考にして検討しました。 要は、①回帰式を求める → ②回帰式を使って予測値を計算 → ③残差変動(実測値と予測値の差)を計算 という流れになります。 残差変動の二乗和を、全変動(実測値と平均との差)の二乗和で割り、 それを1から引いたものを決定係数R 2 としています。 は回帰式より求めた予測値、 は実測値の平均値、 予測値が実測値に近くなるほどR 2 は1に近づく、という訳です。 以前のネタで決定係数には何種類か定義が有り、 Excel がどの方法か判らないと書きましたが、上式が最も一般的な定義らしいです。 回帰式を求める 次は先ほどの①、回帰式の計算です、今回は下記サイトの計算式を使いました。 最小2乗法 y=ax+b(直線)の場合、およびy=ax2+bx+c(2次曲線)の場合の計算式を使います。 正直、詳しい仕組みは理解出来ていませんが、 Excel の線形近似/ 多項式 近似でも、 最小二乗法を使っているそうなので、それなりに近い式が得られることを期待。 ここで得た式(→回帰式)が、より近似出来ているほど予測値は実測値に近づき、 結果として決定係数R 2 も1に近づくので、実はここが一番のポイント! C# でプログラム というわけで、あとはプログラムするだけです、サンプルソフトを作成しました、 画面のXとYにデータを貼り付けて、"X/Yデータ取得"ボタンを押すと計算します。 以前のネタと同じ簡単なデータで試してみます、まずは線形近似の場合 近似式 で、aは9. 6、bが1、R 2 は0. 9944となり、 Excel のLINEST関数と全く同じ結果が得られました! 次に 多項式 近似(二次)の場合 近似式 で、aは-0. 1429、bは10. 457、cは0、 R 2 は0. 9947となり、こちらもほぼ同じ結果が得られました。 Excel でcは9E-14(ほぼ0)になってますが、計算誤差っぽいですね。 ソースファイルは下記参照 決定係数R2計算 まとめ 最小二乗法を使って回帰式を求めることで、 Excel で求めていたのと同じ結果を 得られそうなことが判りました、 Excel が無い環境でも計算出来るので便利。 Excel のLINEST関数等は、今回と同じような計算を内部でやっているんでしょうね。 余談ですが今回もインターネットの便利さを痛感、色々有用な情報が開示されてて、 本当に助かりました、参考にさせて頂いたサイトの皆さんに感謝致します!
一般に,データが n 個の場合についてΣ記号で表わすと, p, q の連立方程式 …(1) …(2) の解が回帰直線 y=px+q の係数 p, q を与える. ※ 一般に E=ap 2 +bq 2 +cpq+dp+eq+f ( a, b, c, d, e, f は定数)で表わされる2変数 p, q の関数の極小値は …(*) すなわち, 連立方程式 2ap+cq+d=0, 2bq+cp+e=0 の解 p, q から求まり,これにより2乗誤差が最小となる直線 y=px+q が求まる. (上記の式 (*) は極小となるための必要条件であるが,最小2乗法の計算においては十分条件も満たすことが分かっている.)