業務スーパー ハスの実 画像提供者:もぐナビ ユーザー メーカー: 神戸物産 ブランド: 業務スーパー ピックアップクチコミ めずらしいもの見つけた♫ 業務スーパーで。 ハスの実50g 98円(中国産) 原材料はハスの実、砂糖といたってシンプル。 直径1センチ位。黄味がかった白い実。 真ん中に穴が開いていてビーズみたいな形。 食感は天津甘栗。 ほんのりマスカットガムのような香り。 香料は入ってないのでハスの香りなのかな? ほんのりした甘さ。 可もなく不可もない味。 めずらしいのとパケが可愛いく 安いので買ってみました。 商品情報詳細 購入情報 2021年1月 大阪府/業務スーパー ※各商品に関する正確な情報及び画像は、各商品メーカーのWebサイト等でご確認願います。 ※1個あたりの単価がない場合は、購入サイト内の価格を表示しております。 企業の皆様へ:当サイトの情報が最新でない場合、 こちら へお問合せください 「業務スーパー ハスの実」の評価・クチコミ この商品のクチコミを全てみる(評価 2件 クチコミ 1件) あなたへのおすすめ商品 あなたの好みに合ったおすすめ商品をご紹介します! 「業務スーパー ハスの実 袋50g」の関連情報 関連ブログ 「ブログに貼る」機能を利用してブログを書くと、ブログに書いた内容がこのページに表示されます。
世界のお菓子シリーズ 2021. 05. 21 2020. 09. 05 おはにちばんわー(・Д・) 大体週に5日は業務スーパーに通うヘビーユーザートーマスです。 今回は20周年決算セールで絶賛お買い得になっている、ハスの実の紹介です。 他のサイトやTwitterでは美味しいのかどうなのか、わからないといった感じでしたので白黒はっきりさしていきます。 はっきりさすといっても、あくまで個人的な意見ですので、参考程度にしてください。 原材料 ハスの実 砂糖 栄養成分 エネルギー98kcal タンパク質4. 0g 脂質0. 5g 炭水化物19. 4g 食塩相当量0. 006g 食塩相当量0. 006gってもはやわからないんじゃない? ?とか思いながら。 開封 開封した瞬間はなんか色々な匂い??臭い??不思議な匂い? ?がしました。 これがハスの実。 正直(なんだ?これ? )って感じです。 人生で初めての食べ物ですね。 食べた感想は?? 食べた感想はですね、正直よくわからないです。 栗?小豆?の様な食感で、味はほんのり甘い感じです。 美味しいか?と言われると「…いや、別に」まずいか?といわれたら「まずいと言うほどでも…ない」 と言った感じです。 もし、神様に「お前は今後一生、ハスの実を食べる事を禁ずる!食べると体が砕けちるであろう〜!」 と、言われても「え…あ、はい」と言うレベル。 もし、神様に「お前に褒美としてハスの実を与えよう! !」と言われたら 「え…あ、ありがとうございます」と言うレベル。 白黒はっきりさしたる!!と息巻いていたのですが、結果! !間のグレーと言うなんとも微妙なレビューで大変申し訳ないです。 ただハスの実って効能がたくさんあるみたいで、お肌にいい、骨や筋肉を強くする、デトックス効果、疲労回復、便秘解消とかとか。 隠れファンも多く調理法もたくさんあるようです。 味の方は特に美味しくもなく、まずくもなくと言ったところですが、気にいる方も多くいらっしゃると思います。 逆に不味くないので嫌いな方は少ないかもしれません。 今業務スーパーでは20周年決算セールで税別77円で安くなっています、いい機会ですので是非。 最後まで読んでいただきありがとうございました。 完全無料で、話題のニュースがすぐに読める【スマートニュース】
スイーツ 2020. 03. 09 業務スーパー ハスの実 50g 中国産 購入時価格 88円 本日紹介するのは 業務スーパー 蓮の実でーす👍 まじ 怖ぇぇ〜〜Σ(゚д゚lll) 皆さん、蓮の実は どんな状態で育っているのかご存知?? 興味がある方は「ハスの実」とGoogle先生で調べてみて(・_・; あまりの怖さに。。このブログには載せられないYO!! 鳥肌立つ💧 これ全量↑↑ 蓮の実は 「蓮根」の花の実です♡ 東洋医学では 薬や、健康食品として昔から食べられていたそうです 大豆やひよこ豆より1. 5倍大きく↑ なんとも言えない不思議な味わいで あえて例えるなら 杏仁とライチを混ぜたような風味、そして ほんのり甘い 食感は 天津甘栗がもう少し半生で ホクッとしているけど、ガリっぽさが残っている感じー💦 うーむ。。。 88円で安く、食べた事がない食材だったので 試す事が出来て良かった! んが、 もう味を確かめたし 気が済んだわー リピすることはない。。。すまぬ(゚∀゚) ギョースーのハスの実は、効能が色々ありそうな食材っぽいが、個人的にあんまり興味はなかったな💧 オススメ度 🌷🌷 おやつは↑ギョースーのたこ焼き🐙 レンチンで食べられるけど、冷凍のまま揚げダコにすると もっと旨旨〜✨✨✨ タコが🐙消え入る様に小っさいけど、タコ自体が高いので仕方ないかー。。 そもそも 血が出ない系って高級よね タコとかイカ、貝!! レンチンで食べると、小麦粉の塊っぽいたこ焼きに感じるのに 揚げる事でワンランク上の冷凍たこ焼きになるYO!! おすすめ! コロの件だけど やっぱり来週、牛角か焼肉キングに武士とカメラ小僧と3人で行ってこようかなー 特に 観光宿泊施設や 外食店の方 マジで可哀想だよ。。。 倒産、生活苦で コロで死ぬより 自殺しちゃう人の方が 後々多そう。。。 個人的に、いい睡眠、食事、ストレス無いように、手洗いうがい、免疫力アップ を自己防衛でやりつつ、 行ってくる!! 今の私に出来る事は 腹一杯食べる事じゃー 色々な意見はあるけど 個人的にそー思うから 楽しんでこよーっと 今日の〆はチロさん♡ 3キロしかない小粒ちゃん♡ 拾った時は マンソン条虫がおけつから 1メートルくらい出てたけど( ゚д゚) いつもブログを見てくれてありがとう😊
回帰直線と相関係数 ※グラフ中のR は決定係数といいますが、相関係数Rの2乗です。寄与率と呼ばれることもあり、説明変数(身長)が目的変数(体重)のどれくらいを説明しているかを表しています。相関係数を算出する場合、決定係数の平方根(ルート)の値を計算し、直線の傾きがプラスなら正、マイナスなら負になります。 これは、エクセルで比較的簡単にできますので、その手順を説明します。まず2変量データをドラッグしてグラフウィザードから散布図を選びます。 図20. 散布図の選択 できあがったグラフのデザインを決め、任意の点を右クリックすると図21の画面が出てきますのでここでオプションのタブを選びます。(線形以外の近似曲線を描くことも可能です) 図21. 線型近似直線の追加 図22のように2ヶ所にチェックを入れてOKすれば、図19のようなグラフが完成します。 図22. 数式とR-2乗値の表示 相関係数は、R-2乗値のルートでも算出できますが、correl関数を用いたり、分析ツールを用いたりしても簡単に出力することもできます。参考までに、その他の値を算出するエクセルの関数も併せて挙げておきます。 相関係数 correl (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 傾き slope (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 切片 intercept (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 決定係数 rsq (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 相関係数とは 次に、相関係数がどのように計算されるかを示します。ここからは少し数学的になりますが、多くの人がこのあたりでめげることが多いので、極力わかりやすく説明したいと思います。「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」を「XとYの標準偏差(分散のルート)」で割ったものが相関係数で、以下の式で表されます。 (1)XとYの共分散(偏差の積和の平均)とは 「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」という概念がわかりづらいと思うので、説明をしておきます。 先ほども使用した以下の15個のデータにおいて、X,Yの平均は、それぞれ5. 73、5. 33となります。1番目のデータs1は(10,10)ですが、「偏差」とはこのデータと平均との差のことを指しますので、それぞれ(10−5. 73, 10ー5. 33)=(4. 27, 4. 最小二乗法の行列表現（一変数，多変数，多項式） | 高校数学の美しい物語. 67)となります。グラフで示せば、RS、STの長さということになります。 「偏差の積」というのは、データと平均の差をかけ算したもの、すなわちRS×STですので、四角形RSTUの面積になります。(後で述べますが、正確にはマイナスの値も取るので面積ではありません)。「偏差の積和」というのは、四角形の面積の合計という意味ですので、15個すべての点についての面積を合計したものになります。偏差値の式の真ん中の項の分子はnで割っていますので、これが「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」になります。 図23.
2015/02/21 19:41 これも以前につくったものです。 平面上の(Xi, Yi) (i=0, 1, 2,..., n)(n>1)データから、 最小二乗法 で 直線近似 をします。 近似する直線の 傾きをa, 切片をb とおくと、それぞれ以下の式で求まります。 これらを計算させることにより、直線近似が出来ます。 以下のテキストボックスにn個の座標データを改行区切りで入力して、計算ボタンを押せば、傾きaと切片bを算出して表示します。 (入力例) -1. 1, -0. 99 1, 0. 9 3, 3. 1 5, 5 傾きa: 切片b: 以上、エクセル使ってグラフ作った方が100倍速い話、終わり。
一般式による最小二乗法(円の最小二乗法) 使える数学 2012. 09. 02 2011. 06.
以前書いた下記ネタの続きです この時は、 C# から Excel を起動→LINEST関数を呼んで計算する方法でしたが、 今回は Excel を使わずに、 C# 内でR2を計算する方法を検討してみました。 再び、R 2 とは? 今回は下記サイトを参考にして検討しました。 要は、①回帰式を求める → ②回帰式を使って予測値を計算 → ③残差変動(実測値と予測値の差)を計算 という流れになります。 残差変動の二乗和を、全変動(実測値と平均との差)の二乗和で割り、 それを1から引いたものを決定係数R 2 としています。 は回帰式より求めた予測値、 は実測値の平均値、 予測値が実測値に近くなるほどR 2 は1に近づく、という訳です。 以前のネタで決定係数には何種類か定義が有り、 Excel がどの方法か判らないと書きましたが、上式が最も一般的な定義らしいです。 回帰式を求める 次は先ほどの①、回帰式の計算です、今回は下記サイトの計算式を使いました。 最小2乗法 y=ax+b(直線)の場合、およびy=ax2+bx+c(2次曲線)の場合の計算式を使います。 正直、詳しい仕組みは理解出来ていませんが、 Excel の線形近似/ 多項式 近似でも、 最小二乗法を使っているそうなので、それなりに近い式が得られることを期待。 ここで得た式(→回帰式)が、より近似出来ているほど予測値は実測値に近づき、 結果として決定係数R 2 も1に近づくので、実はここが一番のポイント! C# でプログラム というわけで、あとはプログラムするだけです、サンプルソフトを作成しました、 画面のXとYにデータを貼り付けて、"X/Yデータ取得"ボタンを押すと計算します。 以前のネタと同じ簡単なデータで試してみます、まずは線形近似の場合 近似式 で、aは9. 最小二乗法の式の導出と例題 – 最小二乗法と回帰直線を思い通りに使えるようになろう | 数学の面白いこと・役に立つことをまとめたサイト. 6、bが1、R 2 は0. 9944となり、 Excel のLINEST関数と全く同じ結果が得られました! 次に 多項式 近似(二次)の場合 近似式 で、aは-0. 1429、bは10. 457、cは0、 R 2 は0. 9947となり、こちらもほぼ同じ結果が得られました。 Excel でcは9E-14(ほぼ0)になってますが、計算誤差っぽいですね。 ソースファイルは下記参照 決定係数R2計算 まとめ 最小二乗法を使って回帰式を求めることで、 Excel で求めていたのと同じ結果を 得られそうなことが判りました、 Excel が無い環境でも計算出来るので便利。 Excel のLINEST関数等は、今回と同じような計算を内部でやっているんでしょうね。 余談ですが今回もインターネットの便利さを痛感、色々有用な情報が開示されてて、 本当に助かりました、参考にさせて頂いたサイトの皆さんに感謝致します!
負の相関 図30. 無相関 石村貞夫先生の「分散分析のはなし」(東京図書)によれば、夫婦関係を相関係数で表すと、「新婚=1,結婚10年目=0. 3、結婚20年目=−1、結婚30年目以上=0」だそうで、新婚の時は何もかも合致しているが、子供も産まれ10年程度でかなり弱くなってくる。20年では教育問題などで喧嘩ばかりしているが、30年も経つと子供の手も離れ、お互いが自分の生活を大切するので、関心すら持たなくなるということなのだろう。 ALBERTは、日本屈指のデータサイエンスカンパニーとして、データサイエンティストの積極的な採用を行っています。 また、データサイエンスやAIにまつわる講座の開催、AI、データ分析、研究開発の支援を実施しています。 ・データサイエンティストの採用は こちら ・データサイエンスやAIにまつわる講座の開催情報は こちら ・AI、データ分析、研究開発支援のご相談は こちら
5 21. 3 125. 5 22. 0 128. 1 26. 9 132. 0 32. 3 141. 0 33. 1 145. 2 38. 2 この関係をグラフに表示すると、以下のようになります。 さて、このデータの回帰直線の式を求めましょう。 では、解いていきましょう。 今の場合、身長が\(x\)、体重が\(y\)です。 回帰直線は\(y=ax+b\)で表せるので、この係数\(a\)と\(b\)を公式を使って求めるだけです。 まずは、簡単な係数\(b\)からです。係数\(b\)は、以下の式で求めることができます。 必要なのは身長と体重の平均値である\(\overline{x}\)と\(\overline{y}\)です。 これは、データの表からすぐに分かります。 (平均)131. 4 (平均)29. 0 ですね。よって、 \overline{x} = 131. 4 \\ \overline{y} = 29. 0 を\(b\)の式に代入して、 b & = \overline{y} – a \overline{x} \\ & = 29. 0 – 131. 4a 次に係数\(a\)です。求める式は、 a & = \frac{\sum_{i=1}^n \left\{ (x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) \right\}}{\sum_{i=1}^n \left( x_i – \overline{x} \right)^2} 必要なのは、各データの平均値からの差(\(x_i-\overline{x}, y_i-\overline{y}\))であることが分かります。 これも表から求めることができ、 身長(\(x_i\)) \(x_i-\overline{x}\) 体重(\(y_i\)) \(y_i-\overline{y}\) -14. 88 -7. 67 -5. 88 -6. 97 -3. 28 -2. 07 0. 62 3. 33 9. 62 4. 13 13. 82 9. 23 (平均)131. 4=\(\overline{x}\) (平均)29. 0=\(\overline{y}\) さらに、\(a\)の式を見ると必要なのはこれら(\(x_i-\overline{x}, y_i-\overline{y}\))を掛けて足したもの、 $$\sum_{i=1}^n \left\{ (x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) \right\}$$ と\(x_i-\overline{x}\)を二乗した後に足したもの、 $$\sum_{i=1}^n \left( x_i – \overline{x} \right)^2$$ これらを求めた表を以下に示します。 \((x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})\) \(\left( x_i – \overline{x} \right)^2\) 114.
概要 前回書いた LU分解の記事 を用いて、今回は「最小二乗平面」を求めるプログラムについて書きたいと思います。 前回の記事で書いた通り、現在作っているVRコンテンツで利用するためのものです。 今回はこちらの記事( 最小二乗平面の求め方 - エスオーエル )を参考にしました。 最小二乗平面とは?