夏の風物詩、盆踊り。子どもにとっても大人にとっても、夏の盆踊りは風情あるものです。そんな盆踊りとは一体どんなものか、盆踊りの由来と歴史について解説。また、日本三大盆踊りの特徴、多様化する昨今の盆踊り事情、さらに、盆踊りの踊り方についてもご紹介します。 盆踊りの由来を解説 夏の風物詩、盆踊り。 夏になると、日本各地で盆踊り大会が開催されます。浴衣を着て一緒に円になって踊ったり、屋台でごはんを買って食べたり、日本の夏を表す象徴的なひとこまです。2021年は新型コロナウイルスの影響で夏祭りや盆踊り大会が中止されるケースも増えていますが、それでも盆踊りの音を聞くと、だれでも夏の到来を感じられるものです。ここでは、盆踊りの意味や歴史、さらにその由来についてご紹介していきます。 盆踊りとは 「盆踊り」と聞くと、夏に行われる盆踊り大会のことをイメージする方が多いと思いますが、そもそも盆踊りとはどんなものを意味するのでしょうか? 盆踊りの意味 辞書には、盆踊りについてどんなふうに記述されているでしょうか。「デジタル大辞泉(小学館)」によると、 盂蘭盆 (うらぼん)のころに老若男女が広場などに集まっておどる踊り。本来は盆に迎えた精霊 (しょうりょう)を送り返す行事といわれる と書かれています。 盆踊りを踊るのはいつ?
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7月28日、山之内すずがInstagramを更新した。 山之内は、自身のInstagramアカウントにて、「顔決めてるけどスプレーしてもらうの下手くそな女。」とコメント。 同時に、フリルのついた片方の肩が出ているトップスを着用して微笑んでいる様子や、顔の前に手をかざされて目を閉じている写真などを公開した。 この投稿に対して、コメント欄には、「キュンです。」「美少女」「めっちゃ可愛い」「歴史上最もパーフェクトな顔」「スプレー顔キャワ」「こんな姿見られるなんて、スタイリストさん羨ましすぎる」「決め顔 可愛い」といった声が寄せられていた。 TikTokを中心に大人気でSNSの総フォロワー数100万人を超え、同世代から絶大な支持を得ている山之内。タレント・女優としても活躍しており、 NHK 『ぼくたちこれからドコ行くの?』メインMCや東京FM『ガールズ ロックス!』のレギュラーなどを務めている。
2020. 08. 17 SPSSによる重回帰分析 結果の見方は?結果の書き方は?結果の解釈の方法は?残差分析は?ダービン・ワトソン比(Durbin-Watson ratio)って? (後編) SPSSによる重回帰分析について主に出力された結果の見方,論文や学会発表における結果の書き方について解説しました.結果の解釈の方法についても標準化偏回帰係数や非標準化係数についても解説しました.最後に残差分析とダービン・ワトソン比(Durbin-Watson ratio)について解説しました. 2020. 16 SPSSによる重回帰分析 多重共線性って?ダミー変数って?必要なサンプルサイズは?結果の書き方は?強制投入って? (前編) SPSSによる重回帰分析の方法について解説します.主には相関係数や分散インフレ要因からみた多重共線性の判断,名義尺度のダミー変数化について解説しております.また独立変数の数を考慮した上でどのくらいのn数(サンプルサイズ)が必要なのかについても解説しております.さらに独立変数の投入方法(強制投入法・ステップワイズ法)についても解説しております. SPSSで統計解析のお手伝いをします 医療従事者・研究初心者の方向けに統計解析ソフトSPSS Statistics 25. 0(IBM社製)を使って統計解析のお手伝いを致します. 2020. 07. 重回帰分析 結果 書き方. 11 SPSSを用いたFriedman検定(フリードマン検定) 多重比較(Bonferroni法)・効果量・箱ひげ図 SPSSを用いたFriedman検定(ノンパラメトリック検定,対応のある3群以上の比較)の方法についてご紹介いたします.検定結果の見方に加えて,箱ひげ図・効果量の算出方法やその解釈の方法についてもご説明いたします.素人にもわかりやすく解説いたします.また事後検定(多重比較法)として用いられるBonferroni法についても解説します. 2020. 04. 08 SPSSを用いたKruskal-Wallis検定(クラスカルワリス検定・クラスカルウォリス検定) 多重比較(Steel-Dwass法)・効果量・箱ひげ図 SPSSを用いたKruskal-Wallis検定(クラスカルワリス検定・クラスカルウォリス検定) の方法についてご紹介いたします.検定結果の見方に加えて,箱ひげ図・効果量の算出方法やその解釈の方法についてもご説明いたします.素人にもわかりやすく解説いたします.また事後検定(多重比較法)として用いられるSteel-Dwass法についても解説します.
>> SPPSの使い方:T検定を実施してみる! 今だけ!いちばんやさしい医療統計の教本を無料で差し上げます 第1章:医学論文の書き方。絶対にやってはいけないことと絶対にやった方がいいこと 第2章:先行研究をレビューし、研究の計画を立てる 第3章:どんな研究をするか決める 第4章:研究ではどんなデータを取得すればいいの? 第5章:取得したデータに最適な解析手法の決め方 第6章:実際に統計解析ソフトで解析する方法 第7章:解析の結果を解釈する もしあなたがこれまでに、何とか統計をマスターしようと散々苦労し、何冊もの統計の本を読み、セミナーに参加してみたのに、それでも統計が苦手なら… 私からプレゼントする内容は、あなたがずっと待ちわびていたものです。 ↓今すぐ無料で学会発表や論文投稿までに必要な統計を学ぶ↓ ↑無料で学会発表や論文投稿に必要な統計を最短で学ぶ↑
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日は、Rの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の 【寄稿】回帰分析とその応用 を参照ください。 『"R"で実践する統計分析|回帰分析編』は、全3回で、以下の構成で進めていきます。 回帰分析編 第1回:単回帰分析 回帰分析編 第2回:重回帰分析 回帰分析編 第3回:ロジスティック回帰分析 第2回の今回は「重回帰分析」を実践していきます。 Rによる重回帰分析 今回も、利用するデータは、 回帰分析とその応用②~重回帰分析 から拝借します。 * 出所: 柏木吉基(2006)『Excelで学ぶ意思決定論』(オーム社)p. 94 上記のデータは、気象データとビール販売額が対となったデータですね。但し、今回は、気象データには、気温と湿度の2つがあります。つまりは、説明変数が2つあるわけです。単回帰分析は、説明変数は1つでしたが、重回帰分析は、説明変数が2つ以上となります。 それでは、Rを動かしていきましょう。今回も、既にcsvファイル化されていると仮定します。 # csvファイルのデータのカラムは、次のようにしています。 気温 → 湿度 → humidity ビール販売額 → 前回同様、R環境にデータを読み込みます。 >data. lm2 <- ("", sep=", ", header=T) データの読み込みが完了したら、データの傾向を掴みましょう。ただ、今回のデータは、説明変数が2つあります。前回のように、目的変数と説明変数が1:1ではないので、同じ手法は使えません。そこで、散布図行列を使ってみましょう。 >cor(data. lm2) >pairs(data. lm2) 上記のコマンドを利用することで、変数間の相関関係を見ることができます。cor関数で相関係数を算出し、pairs関数で各変数間の散布図を出力します。 どうやら、ビール販売額と気温、及び湿度にはそれぞれ正の相関関係がありそうです。では、重回帰分析を実行していきます。次のコマンドを実行します。 >output. 重回帰分析 結果 書き方 exel. lm2 <- lm(data. lm2$$ + data. lm2$humidity) 単回帰分析とほとんど同じですね。違いは、{~(チルダ)}の後の変数が2つになっている点です。 # 実は、 lm(data.