仕事か浮気かそれさえも気がつかないほど夫婦関係が冷え切ってたというわけだ。 旦那好きとかそういうの無しで間男の事ばっかりじゃん。 どっちにしろ後の祭りだ、さっさと別れてあたらしい人生歩んだ方がお互いの為だ。 170: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 22:44:07 だいだいどうしてバレた?
それなら未練も無いでしょ 旦那に間男情報を話す事を条件に、慰謝料の減額交渉したら? 何れにせよ弁護士必須だよ 120: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 17:33:56 >>114 だから、間男に相談するなと言ったのに >旦那から今日は会社に泊まるって連絡 間男と連絡取った事がバレたのかもしれないよ 126: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 18:19:50 煽り抜きで、どこに惚れてたのか聞いてみたい バレるまでは普通だったんだろうか 129: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 18:29:08 71 は専業? だとしたら内助の功が聞いて飽きれるな 夫を裏切らないという妻として最低限の務めも果たしてない 結婚制度そのものに適性がない 134: 71 2013/11/26(火) 19:05:21 彼氏に惹かれたのは好み過ぎる見た目もあるけど一番は優しさ 私を口説いてる時だけでなく付き合い始めてからも優しくて 常に私を甘やかして何から何まで尽くしてくれた だから尚更、冷たい旦那より彼の方が好きだと思ってしまった 今日でぜーんぶ台無しですけどね、本性は単なるせ*欲バカのヤ**ン マジタヒねばいいのに 旦那に全部言います 私自身は病気療養中なので現在は一応、専業ってことになります 旦那が帰ってくるの明日だから少なくとも明日まで謝れないのが辛い 135: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 19:10:02 >>134 病気療養中?? 旦那がレスってそれを気遣っての事だったんじゃ... 143: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 19:39:54 >>134 その間男は既婚者?独身?
60 ID: 相談内容的に、既男板より違う場所のほうが適していると思う モラハラ夫と離婚した経験者とかがよりいそうな場所できいたらいいんじゃないかな 377 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 20:06:56. 00 ID: 203は心のどこかで旦那に期待してるっぽいしな 今の旦那とは離婚するしかないのはわかってるけど 再婚したり、新しい恋人を作るエネルギーや 今の旦那よりいい男が見つかるかどうかわからないといった不安 そういったものから、旦那が自分の好みに変わって欲しいと願ってる それが一番楽だから 378 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 20:21:33. 68 ID: 共依存になりやすいからな はたから見れば断てばいいと思っても 一喜一憂して結局元の木阿弥に戻ったりしやすい 379 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 20:50:18. 62 ID: >>375 >旦那と別れて、時間が経過しても治ることがなければカウンセリングでも受けてみます。 そんな悠長に構えてないですぐ行っていいと思うよ。 時間が経ってもダメな時は既にこじらせてるから回復に時間かかるし。 今の経済状況的に仕事なり収入のめどがついて費用捻出できるようになったらとかでもいいけど リアルで自分の気持ちを制限なく吐露できる場所はあるに越したことはない。 380 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 20:53:24. 22 ID: 診察の記録も離婚へのいい材料になりそう。 明日早速GOだ。 382 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 20:56:17. 42 ID: こういうモラハラ夫は嫁がメンヘラだと医者に認定されるや否や 「こいつは元からメンヘラ!なのでこいつの意見は全部メンヘラ!よってこいつの意見は全部間違ってる!」 に脳内変換するだろうな その原因が自分だってのは頭からスポーンと抜けるんだよ 引用元:
77 ID: >>346 小学生で気になる女の子に意地悪する心理とかじゃないの? 意地悪したら、向こうがすがって来るとか 普通に考えたら、意地悪されたら嫌われるってわかるもんだろうに 349 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 15:31:10. 90 ID: >>346 旦那やっぱり他に女がいたんだ 慰謝料がっつり取ってさっさと離婚すればいいじゃん 350 : 203: 2014/12/25(木) 15:34:56. 38 ID: >>348 意地悪をするならもう少し効果的に出来る人なんです。本当に意味わからないんです。 動揺がすごくて怖くて、今でも涙出てきそうになるの堪えるのが大変でどうしたら良いか分かりません。 書き込み直後にメールが来て、今またメールが来ました。 一通目は 業務連絡。癖で動いてしまっただけだから、貴方はなにか感じたかい? (要約) 二通目は 無視か。分かった。もうこれ以上連絡しない。また鉢合わせしても無視して構わない。連絡もしないよ。悪かったね。 とにかく対応よりこの動揺をどう納めたら良いか分かりません。この状況ってなんなんでしょうか? 351 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 15:37:15. 67 ID: なんでそんなに夫のメールで動揺するのかいみわからない 離婚して一人で生きていくって決めたなら、調停で話しあいましょうでいいんじゃないか メールとかも証拠になるからとっといたほうがいいかな 高圧的な感じだし 外出するなとかも意味不明 大事なのは相手に振り回されないこと 352 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 15:38:15. 04 ID: >この状況ってなんなんでしょうか? それをモラハラっていうんだよ 353 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 15:41:49. 49 ID: >>350 あなたはそういう事を気にしない、流せる強さを持ちなさい 354 : 名無しさん@お腹いっぱい。: 2014/12/25(木) 15:46:45. 68 ID: >>350 全然見知らぬ第三者の自分から見ても意味不明なほらーめーるだな まともな男じゃないのがまるわかりだ 返信はしないで証拠として保存しておくかな(にやにや 自由の翼は、ほら、203さんの背中についている もう別居だよ実質的な離婚にむけて大きくはばたこう 355 : 203: 2014/12/25(木) 15:48:10.
それ以外になんだっていうんだ? 旦那をATMにして恋愛に浮かれたツケ、支払いが回ってきたんだと思え 179: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 23:25:25 >>173 何だおい、まさかこの期に及んでまだ未練あるのか? 彼氏はお前をおだてるだけでタダマン&貢がせて ヤバくなったらとかげの尻尾よろしくあっさり切り捨てて 自分だけトンズラしようとするような奴だぞ話したら 未練あるなら捨てて、旦那に彼氏の情報全部売れ 182: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 23:33:02 >>173 彼氏いくつ? バイト掛け持ちとか書いてあったけど、かなり若いの? 貴女が奢るばっかりじゃなく、彼氏が買ってくれたものとかないの? てか彼氏は71が無収入と知った上でたかってたの?
それがあれば慰謝料パスできるかな? 日記は書いてないけど今から捏造…はさすがにマズいか せいぜい彼氏にメールで愚痴ってたぐらいです 79: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 02:09:39 >>78 仕事行くふりして女と会ってるケース結構あるよ。 念のため調べてみた方がいい。 80: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 02:10:20 >>78 愚痴ってたメール持って、弁護士に相談するしかないんじゃない? レスの証拠として使えるかどうかは、専門家が判断する方が確実だし その際、嘘だけは絶対ダメだよ 81: 71 2013/11/26(火) 02:16:35 なるほど 明日早速、彼氏と作戦会議します 弁護士にメール見せる提案して、あと旦那の浮気調査もしてみようかな してないとは思うけど万が一ってこともあるし 助言助かりました、感謝 頑張ります! 82: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 02:20:46 自分も浮気してるのに配偶者の浮気には腹立つのか 謎だ 85: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 02:30:19 >>81 旦那が浮気していたとしても、牽制程度にしかならないよ 自分が旦那側なら 堂々と、婚姻関係の破綻を主張するから 理由は「妻の浮気」としてね 旦那の浮気は、あくまでも仮定の話しでしかない 妻の浮気は完全な事実 不確定な要素を持って戦っても、被害の拡大にしかならない 仮にお互いに浮気してたとしても、先に見つかった方が不利でしかない 96: 名無しさんといつまでも一緒 2013/11/26(火) 03:52:51 >>81 彼と作戦会議?
216ほどにとどまっているものもあります。また、世帯年収と車の価格のように相関係数が0. 792という非常に強い相関がある変数もあります。 まずは有意な関係性を把握し、その後に相関係数を見て判断していくようにしましょう。 SPSS Statistics 関連情報 今回ご紹介ソフトウェア IBM SPSS Statistics 全世界で28万人以上が利用する統計解析のスタンダードソフトウェアです。1968年に誕生し、50年以上にわたり全世界の統計処理をサポート。データ分析の初心者からプロまでデータの読み込みからデータ加工、分析、出力までをカバーする統合ソフトウェアです。
例えばこのデータは体重だけでなく,身長の値も持っていたら?当然以下のような図になると思います. ここで,1変数の時は1つの平均(\(\bar{x}\))からの偏差だけをみていましたが,2つの変数(\(x, y\))があるので平均からの偏差も2種類(\((x_i-\bar{x}\))と\((y_i-\bar{y})\))あることがわかると思います. これらそれぞれの偏差(\(x_i-\bar{x}\))と\((y_i-\bar{y}\))を全てのデータで足し合わせたものを 共分散(covariance) と呼び, 通常\(s_{xy}\)であらわします. $$s_{xy}=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}{(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}$$ 共分散の定義だけみると「???」って感じですが,上述した普通の分散の式と,上記の2変数の図を見ればスッと入ってくるのではないでしょうか? 共分散は2変数の相関関係の指標 これが一番の疑問ですよね.なんとなーく分散の式から共分散を説明したけど, 結局なんなの? と疑問を持ったと思います. 共分散は簡単にいうと, 「2変数の相関関係を表すのに使われる指標」 です. ぺんぎん いいえ.散らばりを表す指標はそれぞれの軸の"分散"を見ればOKです.以下の図をみてみてください. 「どれくらい散らばっているか」は\(x\)と\(y\)の分散(\(s_x^2\)と\(s_y^2\))からそれぞれの軸での散らばり具合がわかります. 共分散でわかることは,「xとyがどういう関係にあるか」です.もう少し具体的にいうと 「どういう相関関係にあるか」 です. 例えば身長が高い人ほど体重が大きいとか,英語の点数が高い人ほど国語の点数が高いなどの傾向がある場合,これらの変数間は 相関関係にある と言えます. 共分散の意味と簡単な求め方 | 高校数学の美しい物語. (相関については「データサイエンスのためのPython講座」の 第26回 でも扱いました.) 日常的に使う単語なのでイメージしやすいと思います. 正の相関と負の相関と無相関 相関には正の相関と負の相関があります.ある値が大きいほどもう片方の値も大きい傾向にあるものは 正の相関 .逆にある値が大きいほどもう片方の値は小さい傾向にあるものは 負の相関 です.そして,ある値の大小ともう片方の値の大小が関係ないものは 無相関 と言います.
【概要】 統計検定準一級対応 統計学 実践ワークブックの問題を解いていくシリーズ 第21回は9章「 区間 推定」から1問 【目次】 はじめに 本シリーズでは、いろいろあってリハビリも兼ねて 統計学 実践ワークブックの問題を解いていきます。 統計検定を受けるかどうかは置いておいて。 今回は9章「 区間 推定」から1問。 なお、問題の全文などは 著作権 の問題があるかと思って掲載してないです。わかりにくくてすまんですが、自分用なので。 心優しい方、間違いに気付いたら優しく教えてください。 【トップに戻る】 問9. 2 問題 (本当の調査結果は知らないですが)「最も好きなスポーツ選手」の調査結果に基づいて、 区間 推定をします。 調査の回答者は1, 227人で、そのうち有効回答数は917人ということです。 (テキストに記載されている調査結果はここでは掲載しません) (1) イチロー 選手が最も好きな人の割合の95%信頼 区間 を求めよ 調査結果として、最も好きな選手の1位は イチロー 選手ということでした。 選手名 得票数 割合 イチロー 240 0. 共分散 相関係数 収益率. 262 前回行ったのと同様に、95%信頼 区間 を計算します。z-scoreの導出が気になる方は 前回 を参照してください。 (2) 1位の イチロー 選手と2位の 羽生結弦 選手の割合の差の95%信頼 区間 を求めよ 2位までの調査結果は以下の通りということです。 羽生結弦 73 0. 08 信頼 区間 を求めるためには、知りたい確率変数を標準 正規分布 に押し込めるように考えます。ここで知りたい確率変数は、 なので、この確率変数の期待値と分散を導出します。 期待値は容易に導出できます。ベルヌーイ分布に従う確率変数の標本平均( 最尤推定 量)は一致推 定量 となることを利用しました。 分散は、 が独立ではないため、共分散 成分を考慮する必要があります。共分散は以下のメモのように分解されます。 ここで、N1, N2の期待値は明らかですが、 は自明ではありません(テキストではここが書かれてない! )。なので、導出してみます。 期待値なので、確率分布 を考える必要があります。これは、多項分布において となる確率なので、以下のメモ(上部)のように変形できます。 次に総和の中身は、総和に関係しない成分を取り出すと、多項定理を利用して単純な形に変形することができます。するとこの部分は1になるということがわかりました。 ということで、共分散成分がわかったので、分散を導出することができました。 期待値と分散が求まったので、標準 正規分布 を考えると以下のメモのように95%信頼 区間 を導出することができました。 参考資料 [1] 日本 統計学 会, 統計学 実践ワークブック, 2020, 学術図書出版社 [2] 松原ら, 統計学 入門, 1991, 東京大学出版会 【トップに戻る】
まずは主成分分析をしてみる。次のcolaboratryを参照してほしい。 ワインのデータ から、 'Color intensity', 'Flavanoids', 'Alcohol', 'Proline'のデータについて、scikit-learnのPCAモジュールを用いて主成分分析を行っている。 なお、主成分分析とデータについては 主成分分析を Python で理解する を参照した。 colaboratryの1章で、主成分分析をしてbiplotを実行している。 wineデータの4変数についてのbiplot また、各変数の 相関係数 は次のようになった。 Color intensity Flavanoids Alcohol Proline 1. 000000 -0. 172379 0. 546364 0. 316100 0. 236815 0. 共分散と相関係数の求め方と意味/散布図との関係を分かりやすく解説. 494193 0. 643720 このbiplot上の変数同士の角度と、 相関係数 にはなにか関係があるだろうか?例えば、角度が0度に近ければ相関が高く、90度近ければ相関が低いと言えるだろうか? colaboratryの2章で 相関係数 とbiplotの角度の $\cos$ についてプロットしてみている。 相関係数 とbiplotの角度の $\cos$ の関係 線形な関係がありそうである。 相関係数 、主成分分析、どちらも基本的な 線形代数 の手法を用いて導くことができる。この関係について調査する。 データ数 $n$ の2種類のデータ $x, y$ をどちらも平均 $0$ 、不偏分散を $1$ に標準化しておく 相関係数 $r _ {xy}$ は次のように変形できる。 \begin{aligned}r_{xy}&=\frac{\ Sigma (x-\bar{x})(y-\bar{y})}{\sqrt{\ Sigma (x-\bar{x})^2}\sqrt{\ Sigma (y-\bar{y})^2}}\\&=\frac{\ Sigma (x-\bar{x})(y-\bar{y})}{n-1}\left/\left[\sqrt{\frac{\ Sigma (x-\bar{x})^2}{n-1}}\sqrt{\frac{\ Sigma (y-\bar{y})^2}{n-1}}\right]\right.
相関係数を求めるために使う共分散の求め方を教えてください 21 下の表は, 6人の生徒に10点満点の2種類のテスト A, Bを行った結果である。A, Bの得点の相関係数を求めよ。ま た, これらの間にはどのような相関があると考えられる 相関係教 か。 生徒番号||0|2 3 6 テストA 5 7 テストB 4 1 9 2 (単位は点) Aの標準備差 の) O|4|5|
不偏推定量ではなく,ただたんに標本共分散と標本分散を算出したい場合は, bias = True を引数に渡してあげればOKです. np. cov ( weight, height, bias = True) array ( [ [ 75. 2892562, 115. 95041322], [ 115. 95041322, 198. 87603306]]) この場合,nで割っているので値が少し小さくなっていますね!このあたりの不偏推定量の説明は こちらの記事 で詳しく解説しているので参考にしてください. Pandasでも同様に以下のようにして分散共分散行列を求めることができます. import pandas as pd df = pd. DataFrame ( { 'weight': weight, 'height': height}) df 結果はDataFrameで返ってきます.DataFrameの方が俄然見やすいですね!このように,複数の変数が入ってくるとNumPyを使うよりDataFrameを使った方が圧倒的に扱いやすいです.今回は2つの変数でしたが,これが3つ4つと増えていくと,NumPyだと見にくいのでDataFrameを使っていきましょう! DataFrameの. cov () もn-1で割った不偏分散と不偏共分散が返ってきます. 分散共分散行列は色々と使う場面があるのですが,今回の記事ではあくまでも 「相関係数の導入に必要な共分散」 として紹介するに留めます. また今後の記事で詳しく分散共分散行列を扱いたいと思います. まとめ 今回は2変数の記述統計として,2変数間の相関関係を表す 共分散 について紹介しました. 主成分分析のbiplotと相関係数の関係について - あおいろメモ. あまり馴染みのない名前なので初学者の人はこの辺りで統計が嫌になってしまうんですが,なにも難しくないことがわかったと思います. 共分散は分散の式の2変数バージョン(と考えると式も覚えやすい) 共分散は散らばり具合を表すのではなくて, 2変数間の相関関係の指標 として使われる. 2変数間の共分散は,その変数間に正の相関があるときは正,負の相関があるときは負,無相関の場合は0となる. 分散共分散行列は,各変数の分散と各変数間の共分散を行列で表したもの. np. cov () や df. cov () を使うことで,分散共分散行列を求めることができる.
73 BMS = 2462. 52 EMS = 53. 47 ( ICC_2. 1 <- ( BMS - EMS) / ( BMS + ( k - 1) * EMS + k * ( JMS - EMS) / n)) 95%信頼 区間 Fj <- JMS / EMS c <- ( n - 1) * ( k - 1) * ( k * ICC_2. 1 * Fj + n * ( 1 + ( k - 1) * ICC_2. 1) - k * ICC_2. 1) ^ 2 d <- ( n - 1) * k ^ 2 * ICC_2. 1 ^ 2 * Fj ^ 2 + ( n * ( 1 + ( k - 1) * ICC_2. 1) ^ 2 ( FL2 <- qf ( 0. 975, n - 1, round ( c / d, 0))) ( FU2 <- qf ( 0. 975, round ( c / d, 0), n - 1)) ( ICC_2. 1_L <- ( n * ( BMS - FL2 * EMS)) / ( FL2 * ( k * JMS + ( n * k - n - k) * EMS) + n * BMS)) ( ICC_2. 1_U <- n * ( FU2 * BMS - EMS) / (( k * JMS + ( n * k - k - n) * EMS) + n * FU2 * BMS)) 複数の評価者 ( k=3; A, B, C) が複数の被験者 ( n = 10) に評価したときの平均値の信頼性 icc ( dat1 [, - 1], model = "twoway", type = "agreement", unit = "average") は、 に対する の割合 ( ICC_2. k <- ( BMS - EMS) / ( BMS + ( JMS - EMS) / n)) ( ICC_2. 共分散 相関係数 関係. k_L <- ( k * ICC_2. 1_L / ( 1 + ( k - 1) * ICC_2. 1_L))) ( ICC_2. k_U <- ( k * ICC_2. 1_U / ( 1 + ( k - 1) * ICC_2. 1_U))) Two-way mixed model for Case3 特定の評価者の信頼性を検討したいときに使用する。同じ試験を何度も実施したときに、評価者は常に同じであるため 定数扱い となる。被験者については変量モデルなので、 混合モデル と呼ばれる場合もある。 icc ( dat1 [, - 1], model = "twoway",, type = "consistency", unit = "single") 分散分析モデルはICC2.