)、 または資格取得見込の方へ向けに、就職説明会を開催いたします! 就業開始のタイミングは相談可能ですし、 すぐに勤務したい方でも大丈夫で… 日差しがじりじりと強くなってきましたね…!☀ お散歩には帽子が欠かせなくなってきました。 (先生たちは日焼け対策に必死です…) 少し動けばじんわりと汗をかくことも…。 こまめな水分補給を心掛けたいですね さて、今日は6月生まれのお友だちの誕生会をし… 気付いたら5月も残りわずかですね。 もうじき梅雨がやってくるのでしょうか さて、薬師堂前園では5月のお誕生会を行いました♩ 先生と一緒に、たんじょうびケーキに飾り付けを行います いちごやロウソクのパーツをペタペタ… とっても上手に貼れました◎◎ みん… こんにちはっ! [新しいコレクション] 雛人形 右大臣 948652. 最近は暖かい日も増え、過ごしやすい季節になりましたね。 今日は「子どもの日のつどい」として、みんなで『こいのぼり』を作りました! まずは、先生が『こいのぼり』を見せながら 「こどもの日」についてお話をしました。 子どもたちは今か… 気付けば4月もあっという間に半分が過ぎました! ぽかぽか陽気で、お散歩も気持ちのよい季節となりましたね この春、新しく入園したお友だちも、 徐々に保育園の生活に慣れてきたようです◎ そんな中、新しく薬師堂前園の仲間入りをした お友だちの歓迎会をみ… 卒園・入園・進級おめでとうございます!✨ 春は別れがあれば出会いもある季節ですね。 先日、薬師堂前園では初めての卒園児を送り出しました。 「新しい環境でもうまくやっていけるかな~」と 先生たちはドキドキでいっぱいです…(笑) \みんな元気でね!た… 4月に入り桜も満開。 穏やかな日が続いていますね。 そんな桜が咲き誇る4月1日。 新年度を迎え、入園・進級式をおこないました。 式では、みんなで「ちょうちょう」や「チューリップ」の歌をうたい、 新しいおともだちを迎えてくれます。 その後は、せん… アスイク保育園 宮城野通駅前では、 入園希望のご家庭向けに見学会を随時開催しております。 見学の申し込みや、空き枠のご確認をご希望の方は、 お気軽に電話にてお問い合わせください。 なお、現在1歳児枠・2歳児枠に空きはありません。 (問い合わせ先… こんにちは!アスイク保育園 宮城野通駅前です! 3月に入り少しずつですが、日差しが暖かく感じる日がでてきました。 待ち遠しい春が徐々に近づいてきていますね!
ひな祭りのスマホ壁紙 検索結果 1 画像数186枚 『ひな祭り』のキーワードが含まれたスマートフォン対応壁紙の一覧です。 こちらの壁紙は全てAndroidアプリ 『WALL!
期待高まる19年春公開予定の新作映画、劇場版『名探偵コナン 紺青の拳(フィスト)』! このほど、劇場版『名探偵コナン』新価格版Bluray(『時計じかけの摩天楼』〜『探偵たちの鎮魂歌(レクイエム)』)の10巻が、一挙発売となりました!
心配だったお天気も落ち着き、また晴れ間が出てきましたね。 夏らしい天気に、心も体も開放的になります☀ さて、今日は以前みんなで植えた野菜の収穫を行いました! 本日収穫した野菜はきゅうりです 小さめのプランターで育てているわりには、しっかりと 大… ようやく夏らしい気候になってきました これから本格的な暑さが到来しますが、夏バテや熱中症などには 十分に気を付けたいものですね。 先日、薬師堂前園にお客さんが遊びに来ました! モルモットの"むぎ"ちゃんです むぎちゃん、実は去年も保育園に遊びに来… 雨の日や晴れの日が入れ替わり立ち替わり、 お洋服選びに悩みがちな今日この頃… 皆さんいかがお過ごしでしょうか? 先月からスタートした、「保育士が○○してみた!」企画。 前回の「保育士がビジーボードを作ってみた!」に続き、 第2弾は、園のみんなが大好… こんにちは! 最近は雨の日も多くなり、じめじめとした日が続いていますね・・・ それでも、子どもたちは毎日楽しく保育園に来てくれています♪♪ 宮城野園では7月7日に「七夕会と7月のお誕生日会」を行いました! 開会の言葉は、いちご組の子にお願いです☺… 待ち遠しかった晴れのお天気ですが、 気温も高く、からだが追い付かないですね、、、。 こまめに水分補給を行い脱水等に気を付けたいものです。 さて、薬師堂前園では本日、七夕会を行いました♩ まずは、先生たちによる七夕にまつわるお話を聴きます お話の… こんにちは!園長です! 記事一覧 - 「アスイク保育園」宮城野通駅前・薬師堂前のブログ. 徐々に気温も高くなり、公園の木々も 子どもたちの成長のように、すくすくとその葉を いっぱいに茂らせていますね。 さて、今日は、子どもたちに「寒天遊び」を していただきました!☺ アスイク保育園では、食育活動の一環として た… ようやく東北地方も梅雨入りしましたね 雨の音を聞いたり、かえるの観察をしたり… 梅雨の時期ならではの楽しみもありますね◎ さて、先日、薬師堂前園では野菜の苗植えをしました! 昨年に引き続きの苗植えです 今年は、きゅうり、なす、トマトの3種類を植え… 少し動くと汗がじんわり… だんだん冷房機器とお友だちになる季節がやってきましたね。 薬師堂前園では、そんな季節にぴったりのあそびを行いました♩ 去年も大人気だった「寒天あそび」です ひんやり冷たい寒天の感触がなんともたまりません。 今日は、あお・… 梅雨に入るのか、入らないのか… 毎日の空模様が目まぐるしく変化していますね☁ 気温差に注意しながら健康的に過ごしたいものです◎ さて、今までは主に行事やイベント、日々の園での様子をご紹介していましたが、 この度、薬師堂前園では新たに【保育士が〇〇… こんにちは!アスイク保育園 採用担当です。 アスイク保育園では、 保育士資格を有する方(未経験でもOKです!
fit ( x, y) x_test = [ [ 16, 2], [ 18, 0], [ 22, 2], [ 32, 2], [ 24, 0]] y_test = [ [ 1100], [ 850], [ 1500], [ 1800], [ 1100]] prices = model. predict ( x_test) for i, price in enumerate ( prices): print ( 'Predicted:%s, Target:%s'% ( price, y_test [ i])) score = model. score ( x_test, y_test) print ( "r-squared:", score) まとめ この章では回帰について学習しました。 説明変数が1つのときは単回帰、複数のときは重回帰と呼ばれます。 また、評価指標として寄与率を説明しました。
[データ分析]をクリック Step2. 「回帰分析」を選択 Step3. ダイアログボックスでデータ範囲と出力場所を設定 以上です!5秒は言い過ぎかもしれませんが、この3ステップであっという間にExcelがすべて計算してくれます。一応それぞれの手順を説明します。出来そうな方は読み飛ばしていただいて構いません。 先に進む Step1. [データ分析]をクリック [データ]タブの分析グループから[データ分析]をクリックします。 Step2. 「回帰分析」を選択 [データ分析ダイアログボックス]から「回帰分析」を選択して「OK」をクリックします。 Step3. ダイアログボックスでデータ範囲と出力場所を設定 [回帰分析ダイアログボックス]が表示されるので「入力Y範囲」「入力X範囲」を指定します。 出力場所は、今回は「新規ワークシート」にしておきます。設定ができたら「OK」をクリックします。 新規ワークシートに回帰分析の結果が出力されました。 細かい数値や馴染みのない単語が並んでいます。 少し整理をして実際にどのような分析結果になったか見ていきましょう。 注目するのは 「重決定 R2」と「係数」の数値 新しく作成されたシートに回帰分析の結果が出力されました。 まずは数値を見やすくするため、小数点以下の桁数を「2」に変更しておきます。 いくつもの項目が並んでいますが、ここで注目したいのは5行目の 「重決定 R2」 の値と、 17,18行目の切片と最高気温(℃)に対する 「係数」 の値です。 「重決定 R2」とは、「R 2 」で表される決定係数のことです。 0から1までの値となるのですが、1に近いほど分析の精度が高いことを意味します。 今回は0. QC検定2級：回帰分析：手順：寄与率 | ニャン太とラーン. 63と出たので63%くらいは気温が売上個数に影響を与えていると説明できるといえそうです。 残りの37%は他の要因が売上に影響を及ぼしています。 次に、切片と最高気温(℃)の「係数」ですが、この数値に見覚えはありませんか? 実は先ほどデータを散布図で表した際に表示された式にあった数値です。 「y=ax+b」の式のaに最高気温(℃)の係数、bに切片の係数をそれぞれ代入すると、 y=2. 43x-47. 76 となります。 あとは、この式を使って未来の「予測」をしてみましょう! 回帰分析の醍醐味である 「予測」をしてみよう! 回帰分析で導き出された式のxに予想最高気温を代入すると、売上個数を予測することができます。 たとえば、明日の予想最高気温が30度だとすると、次のようにyの値が導き出されます。 すると、「明日はアイスクリームが25個売れそう!」という予測を立てられます。もちろん、売上には他の要因も関係してくるのでピッタリ予測することは難しいですが、データの関係性の高さを踏まえて対策をとることができます。 ここでひとつ注意したいのが、「じゃあ、気温が40度のときは49個売れるのか!」とぬか喜びしないことです。たしかに先ほどの式で計算すると、40度のときは49個売れるという結果が得られます。しかし、今回分析したデータの最高気温の範囲は29.
文字が多くなるので少し休憩してから読んでみてください。 まず手順としては、仮にいい感じの$\beta$を求めることができたときにそれが本当にいい感じなのか評価する必要があります。それを評価する方法として 最小二乗法 という方法があります。先ほどの単回帰分析のときurlを読まれた方は理解できたかもしれませんがここでも簡単に説明します。 最小二乗法とは・・・ 以下の画像のように何個かのデータからいい感じの線を引いたとします。するとそれぞれの点と線には誤差があります。(画像中の赤線が誤差です。)すべての点と線の誤差を足してその誤差の合計が小さいとその分だけいい感じの直線がひけた!ということになります。 ですが、誤差には線の下に点(誤差がマイナス)があったり、線の上に点(誤差がプラス)があったり符号が違うことがあります。そのまま誤差を足していくと、たまたまプラマイ0みたいな感じでホントは誤差が大きのに誤差が少ないと評価されてしまう可能せいがあります。それは避けたい。 とうことで符号を統一したい!