咎狗の血の動画まとめ一覧 『咎狗の血』の作品動画を一覧にまとめてご紹介! 咎狗の血の作品情報 作品のあらすじやキャスト・スタッフに関する情報をご紹介! あらすじ 20XX年──第3次世界大戦"The 3rd division"終結から数年後。 壊滅的な被害を被った首都の再建を諦めたニホンは、国土を東西に分割してそれぞれに自治体"CFC"と"日興連"を設立し、被害が少ない地域から復興を進めていた。 しかし、戦争が残した傷跡はあまりにも重かった。 先の見えない日々に大人たちの心は荒み、戦中の軍事教育により戦うことしか教わらなかった子供たちは、鬱屈した思いをストリートファイト"Bl@ster"で紛らわしていた。 スタッフ・作品情報 原作 Nitro+CHiRAL 監督・キャラクターデザイン 紺野直幸 シリーズ構成 高橋ナツコ 制作 A-1 Pictures プロダクション協力 ピクチャーマジック 製作 「咎狗の血」製作委員会・MBS 製作年 2010年 製作国 日本 こちらの作品もチェック (C)Nitroplus/HOBIBOX・「咎狗の血」製作委員会・MBS
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Top reviews from Japan pc Reviewed in Japan on July 8, 2017 3. 0 out of 5 stars 万人向けじゃないけど、面白い要素はあります Verified purchase ゲームはやっていません。知識皆無で見ました。 ちなみに、タイトルは「とがいぬのち」と読むそうです。 絵がキレイです。程々にまとめられた世界観、アクションで、意外に深く考えずに見れます。 主人公が「トシマ」という無法地帯へ行き、戦い、出会い、別れ、など。。みたいな話です。 変なドラッグやらヤバそうな人やら出てきて、設定や話のベースは面白かったです。 男キャラばかりです。 ホモっぽいという見方をされそうですが、 男同士の絆的なものがあってこそ、それがキャラクターの行動の動機になったりするので、 (最終話の最後の主人公のモノローグで、そう思わされます) そのように見られるなら気にならないかと。 最終話がタイトルbeginningというだけあって、新たな始まりの場面で終わります。 え、これ続きあるの? ないの!? (ないです)ってなります。 作品としてはここで終わるのは中途半端でもったいないなと感じました。 2 people found this helpful kurage9 Reviewed in Japan on July 7, 2017 2. 咎狗の血 アニメブログ・テーマ - にほんブログ村. 0 out of 5 stars ゲームと比べてしまう Verified purchase ゲームと違い個々のストーリー分岐とはいかないので、どういう風に最後まで持っていくのかドキドキしながら観ていましたが、 最後の展開はあまりよくなかったです。 中途半端に終わってしまいます。 いったいどうしたかったのか。 いい点は、毎回EDの曲が変わるのは新鮮でした。 ボーイ Reviewed in Japan on July 2, 2017 2. 0 out of 5 stars 設定に難あり Verified purchase 世界観だけを押し付けられ、登場人物の思考・行動に無理がある。 個々ににストーリー性が無いから普通に見れない。後付けで説明されてもって感じです。 にゃん Reviewed in Japan on June 30, 2017 2. 0 out of 5 stars ペライ Verified purchase ストーリーと絵はいい。 しかし世界観の詳細が甘く、何よりキャラがペライ上にブレてる。 よって彼らの台詞もいちいちペライ。 One person found this helpful 2.
【イントロダクション】 2005年2月、女性向けゲームメーカー「Nitro+CHiRAL」から発売された『咎狗の血』は、それまでのBLゲームには無い硬質な世界観と真正面から人間の愛憎を描いた作品として話題を集めた。 兄ブランドであるニトロプラスが得意とする容赦のないストーリーテリングをBLに取り込んだ物語は、今なお名作と呼び声高い。 2008年には、新規シナリオを追加したPS2版が発売され、ゲームのセールスは、PC版とあわせて9万本以上を記録。また、『咎狗』の世界はゲームだけに留まることなく、CDドラマやノベル、グッズと多彩に展開。現在連載中のコミック版も好評を博すなど、ロングラン・ヒットをとげた本作は、今も多くのファンを魅了しつづけている。 その『咎狗の血』が発売5周年を迎える2010年、ついにテレビアニメ化されることになった。 アクション作品に定評のある監督・紺野直幸がシリーズ構成・高橋ナツコとタッグを組み、トシマの街で開催される死のバトルゲーム、そして生死の狭間で交差する男たちの心を描く。 第三次世界大戦直後の荒廃したニホンに生まれ育った主人公・アキラは、容赦なく降り注ぐ運命にどう立ち向かうのか。 2010年、血と狂気に彩られた物語が再び幕を開ける……! 【スタッフ】 原作:Nitro+CHiRAL 監督・キャラクターデザイン:紺野直幸 シリーズ構成:高橋ナツコ 制作:A-1 Pictures プロダクション協力:ピクチャーマジック 製作:アニプレックス、ランティス、ムービック、ニトロプラス(C)Nitroplus/HOBIBOX・「咎狗の血」製作委員会・MBS 【キャスト】 アキラ 鳥海 浩輔 ケイスケ 杉田 智和 リン 福山 潤 源泉 一条 和矢 シキ 緑川 光 アルビトロ 岡野 浩介 キリヲ 小西 克幸 グンジ 谷山 紀章 ナノ 山崎 たくみ
560の専門辞書や国語辞典百科事典から一度に検索! 咎狗の血 True Blood（第一弾PV） - YouTube. 固有名詞の分類 咎狗の血のページへのリンク 辞書ショートカット すべての辞書の索引 「咎狗の血」の関連用語 咎狗の血のお隣キーワード 咎狗の血のページの著作権 Weblio 辞書 情報提供元は 参加元一覧 にて確認できます。 All text is available under the terms of the GNU Free Documentation License. この記事は、ウィキペディアの咎狗の血 (改訂履歴) の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 Weblio辞書 に掲載されているウィキペディアの記事も、全てGNU Free Documentation Licenseの元に提供されております。 ©2021 GRAS Group, Inc. RSS
アニメ 咎狗の血 オープニング比較 - YouTube
こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。「使ってみたくなる統計」シリーズ、第5回目は時系列データの分析です。 今回のテーマである時系列データの分析ですが、どんなデータに対しても使える手法ではありません。これまでに学んだ「相関分析」や「クラスター分析」なども、それぞれに分析手法を適用できるデータには制限がありましたが、時系列データの分析では"時間の経過に沿って記録された"データが対象になります。 「それって、どんなデータもそうなんじゃないの?」と思った方は、チャンスです。ぜひこの記事を最初から読んでいただき、時系列データそのものの理解から始めてください。 時系列データの分析手法はたくさん存在し、エクセル上で四則演算するだけのものから、複雑な多変量解析まで様々です。奥深い時系列データ分析の世界の中でも、前編である今回は基礎的なことについてご紹介したいと思います。 ■そもそも時系列データとは? 多くのデータは、測定対象となるデータそのもの(店舗の売上、投稿されたブログ、アップロードされた画像など)とは別に、それが測定された時間の情報をセットで持っています。時間に関するデータがあるという意味では、これらはすべて時系列データではないのか?と思ってしまいますが、実際はそうではありません。 時系列データとは、ある一定の間隔で測定された結果の集まりです。 これに対して、一定の間隔ではなく、事象が発生したタイミングで測定されたデータは点過程データと呼び、時系列データとは明確に区別しています。 では、両者は何が違うのでしょうか?
1に設定した時の計算結果を見てみます。指数平滑法もエクセルアドインの「データ分析」が便利ですので、これを使います。 α=0. 1だと、実測値と予測値の誤差の平均値は217. 7でした。ほかのαを設定すると、どうなるでしょうか。検証してみましょう。 α=0. 5では、誤差の平均値は223. 4でした。精度はあまり変わらず。(下図) α=0. 9では、誤差の平均値は444. 9でした。精度がかなり下がりました。(下図) どうやらα=0. 移動平均とは？ 移動平均線の見方と計算式. 1が一番実測値との誤差が少ないようなので、ひとまずこれを採用することにします。 α=0. 1で計算した場合、2015/8(データが取れていない次の月、すなわち未来)の会費収入は18845. 2(百万円)になる予想です。本当にそうなっているかは、データが公開されてからのお楽しみです。 指数平滑法の応用範囲は広く、特に短期の予測に適していると言われています。在庫管理などで定期発注における発注量の予測に使われたり、売上の時系列予測や株価変動分析などでも使われています。 以上で、時系列データ分析の前編を終了します。今回は一般論が多かったので、次回はもっとビジネスでの応用事例と、より高度な予測の手法についてご紹介します。 【関連記事】 「使ってみたくなる統計」シリーズ 第1回:相関分析 第2回:アソシエーション分析 第3回:クラスター分析 第4回主成分分析
5を投げてみたいのですが とりあえず,これについてウエイトα(1-α),α(1-α) 2 だけを求めてみると,下の下段の図のような値が返ってきます。 こうしてXに掛かるすべてのウエイトを求め,グラフにプロットしていくと下のような図が出来上がります。 ウエイトは,過去に向かって指数関数的に減少していく。 まさにこの特徴が「指数」平滑法という呼称の由来となっています。このように,指数平滑法ではより近くのXから相対的に重要とされる扱いを受けていきます。 誤差を計算しておく これ以降,具体的な作業に戻ります。 ここでは, 絶対誤差 を求めます。式は (実測値-予測値)の絶対値 です。具体的には =ABS($C4-D4) と入力します。ここでも,実測値「売上」の"列"(ここではC列)については,コピーすることを想定して固定しておきます(複合参照)。 入力できたら,この式を表の最下行までコピーします。 先ほど計算式を入力した領域を選択し(下の図のハイライトの部分),αの値が0. 9となるブロック(このケースではU列)まで一気にコピーします。 予測値として採用する値を絞り込む 予測ですから13期,ここでいう 9月 の行見出しを下のように用意しておきます。 すなわち 青の着色部分 (計9個。下の図は一部のみ) の値が次期の予測値 (この時点では候補) ということになります 。 ここより,αの値の分だけ計算した9個の予測値のなかから,よりフィットしそうだと思われる値を絞り込んでいくためのしくみを整えていきます。 その第一として,下のような見出しと値を入力しておきます(3ヵ所)。 なお,ここでいう「区間」とは,絶対誤差の平均を求める際に,対象として組み入れる期数のことを指しています。ここでは,とりあえずの数字として「3」と入力しておきました。 第二に,α=0. 1のときの誤差の平均を計算します。 見出し「誤差の平均」のすぐ右のセル(ここではセル E17)に,次の計算式を入力します。 =AVERAGE(OFFSET(E14, 0, 0, $B$17*-1, 1)) この構造の式は別頁「 移動平均法による単純予測 with Excel 」でも使用しています。関数の役割など仔細についてはそちらで触れていますので,必要があればリンク先にて確認ください。 上で入力した計算式とその1つ右の空白セルを選択 し,αの値が0.