此花(このはな)です 今回はハイキューセカンドシーズンの第6話「"テンポ"」の感想を書いていきたいと思います 第6話は日向・影山、それぞれのお話って感じです。 日向は前烏養監督と、影山は及川さんと、変人速攻への意見を求める。題名の「"テンポ"」は日向に関することですが、印象に残るのは及川さんの言葉でした。 さて、本編の感想を行きましょうか! 初っ端から日向と前・烏養監督の出会いですね 繁心さんは日向を車に乗せて、退院したばかりの前・烏養監督のもとへ 一方、影山は気まぐれでちびっこバレーボールのイベント会場へ来ていた。 相変わらずの目つきの悪さで子供たちから怖がられる 「(ここにきてどうするつもりだったんだ…。 つーかもう、終わってんじゃねぇか)」 うーんと考え込んでいると… 「徹! サーブ教えてくれよ」 「ちょ!まず、呼び捨てやめようか」 聞き覚えのある声が聞こえ、影山が驚愕する 「お、及川さん! ?」 及川さん来たー! 小っちゃい子つれてるってことは…親戚か何かですな 場面が変わり、近所の子供とバレー教室的なものをやっている前・烏養監督の所にやってきた繁心さんと日向。 「退院したばっかでそんなに暴れて大丈夫かよ…」 繁心さん 「あぁ?元気になったから暴れても大丈夫ですよ、 が退院の意味だろうが」 と返される (笑)まぁ、そうだけど。普通は結構、遠慮する そんな返しに呆れながらも、繁心さんは日向に紹介する 「うちのじいさん」 そういわれ、驚く日向 「じ、烏養監督! ?」 確か、入院してたから監督業が出来なくなったんだっけ それで合宿の後ぐらいに退院したという事かな 繁心さんは変人速攻などのその他もろもろを烏養監督(祖父)に話した 「で、その変人速攻をどうすりゃいいのかをお手上げ状態で逃げてきたのか? え、コーチ」 うぉ、グサッと刺さるようなことを…(笑い) 「おめぇのチームだろうが! 「勘違いするな。速攻の主導権を握っているのはおまえじゃなく”ちびちゃん”だ」第6話「”テンポ”」 感想 ハイキューセカンドシーズン(第2期) - 此花のアニメ&漫画タイム. !根性無しがぁオラァ!」 繁心さんをぶん投げた(笑) 「コーチー! !」 それを見た日向はびっくり "「無名だった烏野を全国に導いた名将。烏野の烏養って名前が有名だった。 凶暴な烏飼ってるってつって」" そういう話を田中さんに聞いていた日向はビビりまくる 「お、お願いしますぅ!」 構えて言った日向 「何をだ?」 不思議そうな烏養監督 自分もやられると思ったのね…。流石に理不尽にやらないと思うけど… 「誰これ構わず、ぶん投げたりしねぇよ。根性無しだけだ」 その理論も結構、ぶっ飛んでるけど… 投げられた繁心さん 「くそじじい…!」 「お、おれは自分で戦えるようになりたくて来ました!」 若干まだおびえてる…(笑) 「その身長で、空中戦を制したいと?」 烏養監督はそう聞く 「この身長だからです!」 そう言った日向の言葉にちょっとした驚きと興味をもつ烏養監督 「俺、変なこと言ってるのかもしれないけど…」 ちょっと自信なさそうに言う日向 「何が変なんだ?」 ぼそっと言った言葉に日向ははっと顔を上げる 「たとえどんな天才セッターが相手だろうと、 速攻という攻撃において絶対的主導者は" おまえ "だ」 日向を指さし、監督は言った 監督の言葉にちょっと首をかしげた繁心さん 「コーチのおめぇがきょとんとしてんじゃねぇ!オラァ!」 (笑)またぶん投げた…!
まるで独裁者だね 」 その言葉にはっとする顔をする影山 はっとした顔であり、ドキリとした顔でもある 「お前は考えたの?」 影山の表情がまるで答えていないとわかっているような顔 「ちびちゃんのほしいトスに100%答えているか 答える努力をしたのか」 その言葉に下を向く影山 "「影山! 【ハイキュー】及川さんの基本情報！知れば知るほど好きになる青城の天才セッター | あにるぽnomukoya. トス上げてくれよ」" 言った日向の言葉を思い出す 「現状がベストだと思い込んで、守りに入るとは随分ビビリだね? 勘違いするな」 「速攻の主導権を握っているのは おまえじゃなくちびちゃんだ」 烏養監督と同じ言葉を…言ってる。 一番最後の主導権はセッターではなく、 スパイカー だものね 「それを理解できないなら、おまえは独裁の王様に逆戻りだね。 いくよ、たける」 そういって、その場から去ってしまった。 帰り道の及川さんと甥っ子のたける 「ご機嫌か?とおる」 たけるくん 及川は携帯を受け取った。 「思ってた以上に飛雄がぽんこつでうれしいねぇ」 「俺だけ、ブレブレじゃんか!」 (笑)撮らせた報いか…! 場面が変わって、烏養家ー 「まずはテクニック以前、意識の問題だ。お前自身はその、 変人速攻ってやつをどう考えてるんだ?」 烏養監督は聞く 「え、えっと…俺がぎゅんって行って、ぱぁんっと思いっきり飛んだら、 そこにスバッとトスがくるから…ブンっと振るとちょうど手に当たってスパンっと決まる感じです」 なんとなく分かるのが凄いな…日向 「えぇいや…つまり、こいつが目をつぶって飛んだ所に 影山っていうセッターがピンポイントでトスをくれるんで…」 繁心さんの説明の方が分かりやすいけど、速攻見たことあればね… 「まぁ言いたいことは分かった。しかし、間違ってるぞちびすけ。 その変人速攻って奴も速攻であるかぎり、主導権はおまえが握っている。 それはちゃんと頭で理解しろ。自分で持っている武器を未知のものと思うな」 「ま、やってみるのが速ぇな。ちびすけ、ちょっとブロックしてみろ。 ミドルブロッカー なんだろ?止めてみな」 「中学生?」 「どこ中?」 烏養家に習いに来ていた4人がそう聞く 「こ、高校生だよ! !」 そうか…間違えられるのか(笑) 「よーし、行くぞ」 烏養監督が合図に「はーい」という返事をする子供たち 「(小学生用の高さかな?ちょっと背が高くなった気分…)」 日向は思う 「3rdテンポ!」 烏養監督はそう指示する 「(3rdテンポ…?
?」 大声で聞いてきた 「繁心さん?今、学校へ向かう途中ですけど…」 えっ?学校に戻ってたの… 「なんだと! ?」 そんな大声にびっくりする影山 「体育館の点検終わってねぇーかなと思って…」 「「あぁ! !影山」」 声が二重に聞こえると思ったら、後ろにいた 「通り過ぎるな!おいてこい!」 「はい?」 突然そんなこと言われても分からないよ…繁心さん 「止まるトスだ! !」 ? ハイキューで、及川さんと甥っ子の猛君と影山のシーンがあると思... - Yahoo!知恵袋. ?止まるトス 場面が戻って、日向&烏養監督 「ちびすけ。お前自身がてっぺんで戦うためには その根っこになる基礎から鍛えなきゃいけねぇ。そんなわけでこれからお前は速攻を打ちまくる。足りない練習量をひたすら補え」 「こんにちわー!」 「こんにちわっす」 他の声が聞こえた 「おう、きたな」 「こんにちわっす」 日向は頭を下げる 「ちびすけの当面の課題は」 「誰とでも1rdテンポだ」 日向の技術を上げる為かな…この練習 「トス上げんのはおまえとこの天才セッターじゃねぇから、 そう簡単にはいかねぇぞ」 「はい!」 「それとな」 烏養監督は日向にボールを渡す 「出来るだけボールに慣れる為に常に触ってろ、常にだ」 「お、オッス」 「手でも足でもいいぞ。バレーはボールを持てない球技だ。 ボールに触れられるのはわずか0.数秒。その一瞬をあやつれ!」 「ボールが体の一部であるようにだ。身体が小さい分、他のすべてを補うんだ」 「うっす!」 日向は大きく返事をした 場面が変わって、坂ノ下商店ー 「テンポですか?」 影山が繁心さんに言う 「まぁ俺も理論として、頭に入ってるだけで全然応用できていなかった。 お前の速攻を特別と身構えすぎて、根本的なことを忘れるところだった」 しみじみとそう言った 「テンポはだいたい分かったんですけど、 止まるトスってなんですか?」 そう、止まるトスって何? 「いいかまず、お前の変人速攻の時のトスは スパイカー の打点を通過するトスだ」 「はい」 「でもそこを止めるんだよ。 打点の所で 」 その言葉に理解できていない様子の影山くん 「つまり、 スパイカー の最高打点=ボールの最高到達点にするんだ」 その言葉にはっとする影山 「今までにみたいに勢いそのままに通り過ぎるんじゃなく、 スパイカー の付近で勢いを…」 繁心さんの言葉をつなげるように 「"ころす"」 影山は言う それってセッター技量が高くないと、無理な芸当だね… 分かったような言葉にニッっと笑う繁心さん 「力加減と逆回転のかけ方の難しさは今までの比じゃねぇ。それにBクイック、Dクイック、ブロード。距離が離れるだけ、難易度は格段に上がっていく。 ……出来るか?」 "「ちびちゃんのほしいトスに100%答えているか 答える努力をしたのか」" 影山は及川さんの言葉を思い出す 「やってみせます」 そう繁心さんに宣言した 場面が変わって、烏野の部活前?
及川さん格好良いよおおお 。 @Nash4246 ハイキュー最新話で私がうひょひょとなったとこです。 飛雄ちゃんの目に光がなかったり、及川さんだけブレてるという公式さん最高だったり、及川さんの写真フォルダが甥っ子だったり自撮りだったり景色だったり、 仁花ちゃんはただの天使だった。 2015-11-09 01:45:09 拡大 及川さんとトビオちゃん もこ @moocooo_ この及川さんの飛雄に対する表情の切り替え様ですよ。 苦手な感情を隠すことなく表現したあと、あくまで自分を優位に立たせ余裕を保つように見下す及川徹(18)ですよ。 あとこの美形っぷりですよ。化け物だなこの人は。 2015-11-09 00:23:18 ヒナタのとこの子どもたちが青城っぽい
例えば,「気温」と「アイスの売り上げ」のような相関のある2つのデータを考えるとき,集めたデータを 散布図 を描いて視覚的に考えることはよくありますね. 「気温」と「アイスの売り上げ」の場合には,散布図から分かりやすく「気温が高いほどアイスの売り上げが良い(正の相関がある)」ことは見てとれます. しかし,必ずしも散布図を見てすぐに相関が分かるとは限りません. そこで,相関を散布図の上に視覚的に表現するための方法として, 回帰分析 という方法があります. 回帰分析を用いると,2つのデータの相関関係をグラフとして視覚的に捉えることができ,相関関係を捉えやすくなります. 回帰分析の中で最も基本的なものに, 回帰直線 を描くための 最小二乗法 があります. この記事では, 最小二乗法 の考え方を説明し, 回帰直線 を求めます. 回帰分析の目的 あるテストを受けた8人の生徒について,勉強時間$x$とテストの成績$y$が以下の表のようになったとしましょう. これを$xy$平面上にプロットすると下図のようになります. このように, 2つのデータの組$(x, y)$を$xy$平面上にプロットした図を 散布図 といい,原因となる$x$を 説明変数 ,その結果となる$y$を 目的変数 などといいます. さて,この散布図を見たとき,データはなんとなく右上がりになっているように見えるので,このデータを直線で表すなら下図のようになるでしょうか. この直線のように, 「散布図にプロットされたデータをそれっぽい直線や曲線で表したい」というのが回帰分析の目的です. 回帰分析でデータを表現する線は必ずしも直線とは限らず,曲線であることもあります が,ともかく回帰分析は「それっぽい線」を見つける方法の総称のことをいいます. 最小二乗法 回帰分析のための1つの方法として 最小二乗法 があります. 最小二乗法の考え方 回帰分析で求めたい「それっぽい線」としては,曲線よりも直線の方が考えやすいと考えることは自然なことでしょう. このときの「それっぽい直線」を 回帰直線(regression line) といい,回帰直線を求める考え方の1つに 最小二乗法 があります. 当然のことながら,全ての点から離れた例えば下図のような直線は「それっぽい」とは言い難いですね. 【よくわかる最小二乗法】絵で 直線フィッティング を考える | ばたぱら. こう考えると, どの点からもそれなりに近い直線を回帰直線と言いたくなりますね.
まとめ 最小二乗法が何をやっているかわかれば、二次関数など高次の関数でのフィッティングにも応用できる。 :下に凸になるのは の形を見ればわかる。
ということになりますね。 よって、先ほど平方完成した式の $()の中身=0$ という方程式を解けばいいことになります。 今回変数が2つなので、()が2つできます。 よってこれは 連立方程式 になります。 ちなみに、こんな感じの連立方程式です。 \begin{align}\left\{\begin{array}{ll}a+\frac{b(x_1+x_2+…+x_{10})-(y_1+y_2+…+y_{10})}{10}&=0 \\b-\frac{10(x_1y_1+x_2y_2+…+x_{10}y_{10})-(x_1+x_2+…+x_{10})(y_1+y_2+…+y_{10}}{10({x_1}^2+{x_2}^2+…+{x_{10}}^2)-(x_1+x_2+…+x_{10})^2}&=0\end{array}\right. \end{align} …見るだけで解きたくなくなってきますが、まあ理論上は $a, b$ の 2元1次方程式 なので解けますよね。 では最後に、実際に計算した結果のみを載せて終わりにしたいと思います。 手順5【連立方程式を解く】 ここまで皆さんお疲れさまでした。 最後に連立方程式を解けば結論が得られます。 ※ここでは結果だけ載せるので、 興味がある方はぜひチャレンジしてみてください。 $$a=\frac{ \ x \ と \ y \ の共分散}{ \ x \ の分散}$$ $$b=-a \ ( \ x \ の平均値) + \ ( \ y \ の平均値)$$ この結果からわかるように、 「平均値」「分散」「共分散」が与えられていれば $a$ と $b$ を求めることができて、それっぽい直線を書くことができるというわけです! 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法. 最小二乗法の問題を解いてみよう! では最後に、最小二乗法を使う問題を解いてみましょう。 問題1. $(1, 2), (2, 5), (9, 11)$ の回帰直線を最小二乗法を用いて求めよ。 さて、この問題では、「平均値」「分散」「共分散」が与えられていません。 しかし、データの具体的な値はわかっています。 こういう場合は、自分でこれらの値を求めましょう。 実際、データの大きさは $3$ ですし、そこまで大変ではありません。 では解答に移ります。 結論さえ知っていれば、このようにそれっぽい直線(つまり回帰直線)を求めることができるわけです。 逆に、どう求めるかを知らないと、この直線はなかなか引けませんね(^_^;) 「分散や共分散の求め方がイマイチわかっていない…」 という方は、データの分析の記事をこちらにまとめました。よろしければご活用ください。 最小二乗法に関するまとめ いかがだったでしょうか。 今日は、大学数学の内容をできるだけわかりやすく噛み砕いて説明してみました。 データの分析で何気なく引かれている直線でも、 「きちんとした数学的な方法を用いて引かれている」 ということを知っておくだけでも、 数学というものの面白さ を実感できると思います。 ぜひ、大学に入学しても、この考え方を大切にして、楽しく数学に取り組んでいってほしいと思います。
こんにちは、ウチダです。 今回は、数Ⅰ「データの分析」の応用のお話である 「最小二乗法」 について、公式の導出を 高校数学の範囲でわかりやすく 解説していきたいと思います。 目次 最小二乗法とは何か? まずそもそも「最小二乗法」ってなんでしょう… ということで、こちらの図をご覧ください。 今ここにデータの大きさが $n=10$ の散布図があります。 数学Ⅰの「データの分析」の分野でよく出される問題として、このようななんとな~くすべての点を通るような直線が書かれているものが多いのですが… 皆さん、こんな疑問は抱いたことはないでしょうか。 そもそも、この直線って どうやって 引いてるの? 最小二乗法と回帰分析の違い、最小二乗法で会社の固定費の簡単な求め方 | 業務改善＋ＩＴコンサルティング、econoshift. よくよく考えてみれば不思議ですよね! まあたしかに、この直線を書く必要は、高校数学の範囲においてはないのですが… 書けたら 超かっこよく ないですか!? (笑) 実際、勉強をするうえで、そういう ポジティブな感情はモチベーションにも成績にも影響 してきます!
最小二乗法と回帰分析との違いは何でしょうか?それについてと最小二乗法の概要を分かり易く図解しています。また、最小二乗法は会計でも使われていて、簡単に会社の固定費の計算ができ、それについても図解しています。 最小二乗法と回帰分析の違い、最小二乗法で会社の固定費の簡単な求め方 (動画時間:6:38) 最小二乗法と回帰分析の違い こんにちは、リーンシグマ、ブラックベルトのマイク根上です。 今日はこちらのコメントからです。 リクエストというよりか回帰分析と最小二乗法の 関係性についてのコメントを頂きました。 みかんさん、コメントありがとうございました。 回帰分析の詳細は以前シリーズで動画を作りました。 ⇒ 「回帰分析をエクセルの散布図でわかりやすく説明します!【回帰分析シリーズ1】」 今日は回帰直線の計算に使われる最小二乗法の概念と、 記事の後半に最小二乗法を使って会社の固定費を 簡単に計算できる事をご紹介します。 まず、最小二乗法と回帰分析はよく一緒に語られたり、 同じ様に言われる事が多いです。 その違いは何でしょうか?
分母が$0$(すなわち,$0$で割る)というのは数学では禁止されているので,この場合を除いて定理を述べているわけです. しかし,$x_1=\dots=x_n$なら散布図の点は全て$y$軸に平行になり回帰直線を描くまでもありませんから,実用上問題はありませんね. 最小二乗法の計算 それでは,以上のことを示しましょう. 行列とベクトルによる証明 本質的には,いまみた証明と何も変わりませんが,ベクトルを用いると以下のようにも計算できます. この記事では説明変数が$x$のみの回帰直線を考えましたが,統計ではいくつもの説明変数から回帰分析を行うことがあります. この記事で扱った説明変数が1つの回帰分析を 単回帰分析 といい,いくつもの説明変数から回帰分析を行うことを 重回帰分析 といいます. 説明変数が$x_1, \dots, x_m$と$m$個ある場合の重回帰分析において,考える方程式は となり,この場合には$a, b_1, \dots, b_m$を最小二乗法により定めることになります. しかし,その場合には途中で現れる$a, b_1, \dots, b_m$の連立方程式を消去法や代入法から地道に解くのは困難で,行列とベクトルを用いて計算するのが現実的な方法となります. このベクトルを用いた証明はそのような理由で重要なわけですね. 決定係数 さて,この記事で説明した最小二乗法は2つのデータ$x$, $y$にどんなに相関がなかろうが,計算すれば回帰直線は求まります. しかし,相関のない2つのデータに対して回帰直線を求めても,その回帰直線はあまり「それっぽい直線」とは言えなさそうですよね. 次の記事では,回帰直線がどれくらい「それっぽい直線」なのかを表す 決定係数 を説明します. 参考文献 改訂版 統計検定2級対応 統計学基礎 [日本統計学会 編/東京図書] 日本統計学会が実施する「統計検定」の2級の範囲に対応する教科書です. 統計検定2級は「大学基礎科目(学部1,2年程度)としての統計学の知識と問題解決能力」という位置付けであり,ある程度の数学的な処理能力が求められます. そのため,統計検定2級を取得していると,一定以上の統計的なデータの扱い方を身に付けているという指標になります. 本書は データの記述と要約 確率と確率分布 統計的推定 統計的仮説検定 線形モデル分析 その他の分析法-正規性の検討,適合度と独立性の$\chi^2$検定 の6章からなり,基礎的な統計的スキルを身につけることができます.