録画してあった:NHKの 『ダーウィンがきた』 第541回 「匠の技で生きる!里山のもふもふ鳥エナガ」 2018/3/18(日)午後7時30分~を観ました! 私が今年夢中になった鳥のひとつエナガさんです。スズメよりもさらに小さいその愛くるしい姿にころっとなりました。 番組では、 エナガ の生態を紹介。映像で観ると、本当に可愛かった💓 そして、な~んと、私がエナガさんを撮っていた時に不思議に思ったことが、番組の中で解明されましたっ! (;゚д゚) ⭐その謎のひとつ目》 この2月14日に撮った写真です。この綿みたいのは何?って思っていました。ほら! これはダーウィンのエナガさん巣作りの映像に出てきました。ナレーションがこれです❗❗ 『早春のまだ寒い時期に、エナガは他の鳥たちより一足早く子育てを始める。この時に見られるのが巣作りの職人技。クチバシをミシンのように小刻みに動かして クモの糸でコケを縫い合わせ、巣の外壁を作り上げる。』 そうなんです!あれは巣作りのためのクモの糸を採取していたのです👀 ⭐ふたつ目の謎》 さらにこの写真です。 2月27日に撮影しました。羽をくわえていますよね。これを撮った時、この羽はどこから持ってきて、何に使うの?って思いました。この答えもダーウィンの中にありました!観た時はひとりで「きゃ~」って叫びました😱! (笑) その場面のナレーションがこれです❗ 『さらに、内装にも職人ならではのこだわりが。 エナガは 鳥の羽毛をなんと二千枚も集めて敷きつめるのだ。完成した巣は、まるで羽毛布団のようにポッカポカ 。防寒対策万全の手の込んだ巣を作り、あえて寒い時期にヒナを育てることで、天敵のヘビが冬眠から目覚める前に子育てを終わらせてしまう作戦なのだ』 付け加えるとあの羽はオオタカとかに食べられた鳥の死骸から貰ってくるらしい。小さいくせに逞しいわ! ダーウィンが来た！ - NHK. ((;゚д゚) それにしても、 野生 は凄いね(>_<) こうやって、しっかりと約束を守って必死で、でも当たり前のように命がけで子孫を護り残していく。そして、時が来れば、雛たちにバッサリと自立を促す。 野生はシンプルで本当に美しいです。 よろしかったらここを👇 にほん ブログ村 ポチッと押して下さい<(_ _)>はげみになります。 こちら↓も ポチッとお願いします<(_ _)>
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今夜午後7:30からのNHK総合 「ダーウィンが来た!生きもの新伝説」 では、私たちバーダーの身近なアイドル、エナガが取り上げられるようです! 画像は北海道のエナガ、亜種シマエナガです。エナガの画像はご用意できませんでした =========================================================== 「ダーウィンが来た」 のHPには、取材こぼれ話として「カメラマン泣かせの鳥」なんて見出しが…確かに、かわいいのになかなか良い一枚が撮れない鳥のイメージがありますね。 番組では、そんなエナガの「匠の技」が紹介されるようですから、これは見逃せませんね!かわいいだけじゃないエナガのいろんな面に注目したいです。 個人的には、HPの最初の一文「もふもふの姿が女子に大人気!」にすごく違和感を覚えます いやいや、ホビーズの男性スタッフもお客様もエナガにメロメロですよ?! (笑) エナガといえば、ホビーズでは 「シマエナガフェア」 を開催中です。大人気のエナガ・シマエナガグッズを沢山集めましたので、是非チェックしてください もう一回見たよ!って方も新商品が追加されていますから、是非ご確認下さい。 プレゼント品もまだございます。3月25日までですので、よろしくお願いいたします! ・ シマエナガフェア 開催中~3月25日まで « バードウォッチング長靴 ブラウン!!M、LL、3L少量入荷しました! | トップページ | ブラインドフェアの予告! »
これからのエピソード 最近放送したエピソード この番組について 前人未到の秘境から身近な自然まで、世界中の生きものたちに密着し、驚きと感動の物語をご紹介。最新の撮影機材をフル活用し、これまで誰も見たことのないスクープ映像で生きものたちの世界に迫る。 語り 井上二郎 (アナウンサー) 小さいときから犬を飼っていたくらいでそれほど動物と戯れた経験はなく、先日も「チーターとヒョウってどう違うんですか?歌うほうがチーターかしら?」というレベルの質問をぶつけるほどの「素人」です。 でもこの番組でどんな生き物に会えるのだろう、どんな驚きと感動に出会えるのだろうと、私が一番わくわくしているかもしれません。生き物たちの鳴き声や、疾走する音、羽音などを大切にしながら、ナレーションで心高鳴る瞬間を伝えることができればと思っています。 そして皆さんと一緒に楽しみながら成長していければと思っております。 回を重ねていって、生き物の姿をたくさん見つめた後、さあ今度は私どんな顔になっているでしょうか?! 語り 和久田麻由子 (アナウンサー) 大人になった今でも動物園や水族館に行くのが大好きです! 初任地・岡山局時代には、中国地方や近畿地方、 名古屋などの水族館やサファリパークもずいぶん回りました。 お腹にチョコンと抱えた貝を器用に割るラッコ、フワフワの羽が抜け始めたペンギンの子ども、のんびりとササを食べるパンダ、 お腹の底にズシーンと響くライオンの鳴き声、ゆったりと優雅に歩くキリン・・・。動物たちのかわいらしい仕草やちょっとコミカルな動きは、いくら見続けても飽きません!! その生態のフシギは、なんでだろう?もしかして?と想像力をかき立てます!!! 海外の旅行先でも現地の動物園に立ち寄ったことがあるほどです。 「ダーウィンが来た!」では、みなさんといっしょに動物たちにワクワク・ハラハラしたいです! 語り 新井秀和 (アナウンサー) ヒゲじいの声担当 龍田直樹 (声優) 『一番好きな場所は?』 川が大好きです。生まれ育ったのが和歌山県の紀ノ川のほとり。 小さいころから川に慣れ親しんできたので、川の風景をみるとしっくり落ち着くんです。 大人になってからも住む場所は必ず「川のそば」と決めているくらいです。 今、一番身近なのが多摩川。緑が豊かな川辺は、都会で最も心が和む場所です。 『一番好きな生き物は?』 なんといっても犬です。小学生の時から、紀州犬、コリーなど色々飼い続けています。犬が好きなのは「会話ができる」からです。普段からよく犬に話しかけているんですが、 長年声をかけ続けていると、犬の返す声で相手の気持ちが分かるんです。 『みなさんに一言』 生きものの面白い世界を、より分かりやすくお伝えしたいです。 そのために視聴者の皆さんの気持ちになって、厳しい質問をどんどんしていきます!
また、正規分布についてさらに詳しく知りたい方は こちら をご覧ください。 (totalcount 73, 282 回, dailycount 1, 164回, overallcount 6, 621, 008 回) ライター: IMIN 正規分布
答えを見る 答え 閉じる 標準化した値を使って、標準正規分布表からそれぞれの数値を読み取ります。基準化した値 は次の式から計算できます。 1: =172として標準化すると、 となります。このとき、標準正規分布に従う が0以上の値をとる確率 は標準正規分布表より0. 5です。 が0以下の値をとる確率 は余事象から と求められます。したがって、身長が正規分布に従うとき、平均身長以下の人は50%となります。 2:平均±1標準偏差となる身長は、それぞれ 、 となります。この値を標準化すると、 と であることから、求める確率は となります。標準正規分布は に対して左右対称であることから、次のように変形することができます。 また、累積分布関数の性質から、 は次のように変形することができます。 標準正規分布表から、 と となる確率を読み取ると、それぞれ「0. 5」、「0. 1587」です。以上から、 は次のように求められます。 日本人男性の身長が正規分布に従う場合、平均身長から1標準偏差の範囲におよそ70%の人がいることが分かりました。これは正規分布に関わる重要な性質で、覚えておくと便利です。 3: =180として標準化すると、 =1. 45となります。対応する値を標準正規分布表から読み取ると、「0. 0735」です。したがって、180cm以上の高身長の男性は、全体の7. 4%しかいないことが分かります。
4^2)\) に従うから、 \(Z = \displaystyle \frac{X − 69}{0. 4}\) とおくと、\(Z\) は標準正規分布 \(N(0, 1)\) に従う。 よって \(\begin{align}P(Z \geq 70) &= P\left(Z \geq \displaystyle \frac{70 − 69}{0. 4}\right)\\&= P(Z \geq 2. 5 − p(2. 4938\\&= 0. 0062\end{align}\) したがって、\(1\) 万個の製品中の不良品の予想個数は \(10, 000 \times 0. 0062 = 62\)(個) 答え: \(62\) 個 以上で問題も終わりです! 正規分布はいろいろなところで活用するので、基本的な計算問題への対処法は確実に理解しておきましょう。 正規分布は、統計的な推測においてとても重要な役割を果たします。 詳しくは、以下の記事で説明していきます! 母集団と標本とは?統計調査の意味や求め方をわかりやすく解説! 信頼区間、母平均・母比率の推定とは?公式や問題の解き方
さて、連続型確率分布では、分布曲線下の面積が確率を示すので、確率密度関数を定積分して確率を求めるのでしたね。 正規分布はかなりよく登場する確率分布なのに、毎回 \(f(x) = \displaystyle \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{− \frac{(x − m)^2}{2\sigma^2}}\) の定積分をするなんてめちゃくちゃ大変です(しかも高校レベルの積分の知識では対処できない)。 そこで、「 正規分布を標準化して、あらかじめ計算しておいた確率(正規分布表)を利用しちゃおう! 」ということになりました。 \(m\), \(\sigma\) の値が異なっても、 縮尺を合わせれば対応する範囲の面積(確率)は等しい からです。 そうすれば、いちいち複雑な関数を定積分しないで、正規分布における確率を求められます。 ここから、正規分布の標準化と正規分布表の使い方を順番に説明していきます。 正規分布の標準化 ここでは、正規分布の標準化について説明します。 さて、\(m\), \(\sigma\) がどんな値の正規分布が一番シンプルで扱いやすいでしょうか?