2019年8月6日 ブロッコリーの人気レシピ1位は?
TOP ブロッコリーとツナのマスタードサラダのレシピ概要 ブロッコリーと卵で彩りの良い簡単サラダです。ニンニクを少量加えることで味にコクが生まれて、ご飯にも合う味わいに。ブロッコリーにはβ-カロテンが含まれます。β-カロテンは、脂溶性のため、マヨネーズと一緒に摂ることで、吸収率が高まります。β-カロテンは肌の機能を正常保ち、保湿成分の生成を助けます。また、動脈硬化を起こしやすくする過酸化物質の生成を防ぎます。 By 材料 1人分 2人分 3人分 4人分 栄養素 <1人分換算> エネルギー 205kcal たんぱく質 12. 6g 脂質 15. 5g 糖質 4. 3g β-カロテン 562μg ビタミンE 3. 新玉ねぎとツナのごまサラダ | 金本J.ノリツグさんのレシピ【オレンジページnet】プロに教わる簡単おいしい献立レシピ. 8mg ビタミンC 84mg 食物繊維 0. 4g 食塩相当量 0. 9g EPA 4. 9mg DHA 52. 7mg 使用する調理器具 このレシピを見ている人は以下のレシピも見ています
ブロッコリーの和風マヨサラダ
ブロッコリーにツナを合わせてボリュームアップ。 マヨネーズにはしょうゆを加えて味をひきしめます。
料理:
撮影:
尾田学
材料 (2人分)
ブロッコリー 1/2株(約150g)
ツナ缶詰(80g入り) 1/2缶
塩 マヨネーズ しょうゆ
熱量 168kcal(1人分)
塩分 0. 9g(1人分)
作り方
ブロッコリーは小房に分け、塩少々を加えた熱湯で1~2分ゆでてざるに上げ、水けをきる。ツナは缶汁をきり、身をほぐす。ボールに、マヨネーズ大さじ2としょうゆ小さじ1を入れてよく混ぜ合わせる。ブロッコリーとツナを加えて全体をあえ、器に盛る。
レシピ掲載日:
2006. 11. パパッと簡単！ ブロッコリーのツナマヨ和えのレシピ動画・作り方 | DELISH KITCHEN. 17
ブロッコリーを使った その他のレシピ
注目のレシピ
パパッと簡単! ブロッコリーとツナ缶を使って作る簡単副菜をご紹介します♪マヨネーズとツナの相性が抜群のおいしさ!やみつきになること間違いなしです。あと一品欲しい時におすすめです。 調理時間 約10分 カロリー 172kcal 炭水化物 脂質 タンパク質 糖質 塩分量 ※ 1人分あたり 作り方 1. ブロッコリーは小房に分ける。 2. 耐熱容器にブロッコリー、水(分量外:大さじ1)を入れてふんわりとラップをし、600Wのレンジで2分加熱する。水気を切って粗熱をとる。 3. ボウルに☆を入れて混ぜ、ブロッコリー、ツナ缶を加えてあえる。 ポイント ツナ缶は缶汁を切りましょう! 一定評価数に満たないため表示されません。 ※レビューはアプリから行えます。
コツ・ポイント コクを増したいときは、深煎りごまドレッシングを大さじ1程度増やすのがおすすめです。水っぽくならないように、うどんは水気をしっかり切ってから器に盛ってください。野菜はお好みのもので楽しめます♪ このレシピの生い立ち 「キユーピー 深煎りごまドレッシング」で手軽に作れる、ごま風味のサラダうどんです。深煎りごまドレッシングの豊かでコクのある味わいが、まろやかな半熟たまごによく合います!たっぷりの野菜と合わせてサラダ感覚でどうぞ。
簡単デリ風♪ ブロッコリーをレンジで加熱して調味料と和えるだけの簡単レシピ♪ツナの旨味にマスタードとマヨネーズの風味が相まって、あとを引くおいしさです。器にこんもりと盛り付ければ、おしゃれなデリ風の一品が完成します。おもてなしにもおすすめ! 調理時間 約5分 カロリー 205kcal 炭水化物 脂質 タンパク質 糖質 塩分量 ※ 1人分あたり ※レビューはアプリから行えます。
データの分析 2021年6月30日 「度数分布表ってなに?」 「各値の求め方が分からない」 今回は度数分布表についての悩みを解決します。 高校生 相対度数や最頻値も求めなきゃいけなくて... 度数分布表から、データの傾向を把握しよう | かっこデータサイエンスぶろぐ. 度数分布表は理解すればすぐに点数が取れます。 ぼくも用語の意味と求め方を理解したらすぐに解けるようになりました。 度数分布表とは下図のような階級ごとにデータを分けて表にしたものです。 もしデータが下のように表されていると データ全体の分布が分かりません。 テスト結果 82 63 91 46 53 7 37 97 15 44 66 74 59 53 62 (点) 度数分布表はデータがどの階級に集まっているのかが一目瞭然です。 本記事では 度数分布表の意味と各値の求め方を解説 します。 データの分析のまとめ記事へ 度数分布表とは? 度数分布表とは、「 データを階級ごとに分けて分布を表した表 」です。 これではピンとこないよね! シータ 実際に度数分布表を求めてみます。 ここに数学のテスト結果が15人分あります。 テスト結果 82 63 91 46 53 7 37 97 15 44 66 74 59 53 62 (点) 上のようにデータを表すと全体の分布がいまいち分かりません。 それに対して、 テストの点数ごとに分けて表で表したものが度数分布表 です。 シータ 度数というのはその階級に当てはまるデータの数を表しているよ 40点~80点くらいの生徒が多いってことだね!
階級の幅の求め方 階級の幅の求め方 ⇒階級の最大値-最小値 階級の幅は、「 階級の最大値と最小値の差 」で求めます。 するとこの度数分布表の階級の幅は 他にも身長のデータの場合、「160cm以上170cm未満」の階級ならば階級の幅は10cmとなります。 階級値の求め方 階級値の求め方 ⇒(階級の最大値+最小値)÷2 階級値とは「階級の中央値」を指します。 「60点以上80点以下」の階級には63点, 66点, 74点, 62点のテスト結果が含まれています。 このとき階級値というのはデータの平均ではなく、階級の中央値を指します。 つまり、\(\displaystyle \frac{60+80}{2}=70\)となり階級値は70点です。 相対度数の求め方 相対度数の求め方 ⇒\(\displaystyle 相対度数=\frac{その階級の度数}{度数の合計}\) 0点以上20点以下の相対度数 \(\displaystyle \frac{2}{15}=0. 1333... \) 20点以上40点以下の相対度数 \(\displaystyle \frac{1}{15}=0. 0666... \) 40点以上60点以下の相対度数 \(\displaystyle \frac{5}{15}=0. 3333... \) 60点以上80以下の相対度数 \(\displaystyle \frac{4}{15}=0. 2666... \) 80点以上100点以下の相対度数 \(\displaystyle \frac{3}{15}=0. 2000\) 相対度数は割合なので相対度数の合計は1. ■ 度数分布表を作るには. 000になります。 平均値の求め方 度数分布表における平均値の求め方はかなり複雑です。 階級値を求める 階級値×度数を求める 平均値=(2の合計)÷度数の合計 以下の度数分布表の平均値を求めていきます。 1. 階級値を求める まずは各階級の階級値を求めます。 階級値は"階級の中央値"なので、\(\displaystyle \frac{階級の最大値+最小値}{2}\)で求めます。 2. 階級値×度数を求める 1で求めた階級値と度数の積を求めます。 3. 平均値を求める 「階級値×度数」を度数の合計で割ったもの が 度数分布表の平均値 です。 度数分布表の平均値とデータの平均値は求め方が大きく異なります。 もっと詳しく データの平均値の求め方はこちら 最頻値の求め方 最頻値 ⇒度数が1番多い階級の階級値 この度数分布表において 1番度数が多い のは 「40点以上60点以下」の階級 です。 最頻値というのは 度数が1番多い階級の階級値 です。 したがって、 度数分布表の最頻値は50点 です。 中央値の求め方 中央値 ⇒中央のデータが属する階級の階級値 この度数分布表はデータが15個あります。 つまり、 中央値はデータを大きさ順に並べたときの8番目のデータ です。 数えてみると8番目のデータが「40点以上60点未満」の階級に属していることが分かります。 度数分布表の中央値は「中央のデータが属する階級の階級値」 したがって、中央値は50点となります。 データの分析まとめ記事へ戻る 度数分布表とヒストグラム データの分布を区分けた表を 度数分布表 といい、それを棒グラフ状にしたものを ヒストグラム といいます。 高校生 度数分布表を棒グラフにしたものがヒストグラムなんだね ヒストグラムの方が全体の分布が分かりやすいよ!
. ■ 例1 ■ 右のデータは,1学級40人分についてのある試験(100点満点)の得点であるとする. (数えやすくするために小さい順に並べてある.) このデータについて,度数分布表とヒストグラムを作りたい. 0, 2, 15, 15, 18, 19, 24, 26, 27, 32, 32, 33, 40, 40, 44, 44, 45, 49, 52, 54, 55, 55, 59, 61, 64, 64, 67, 69, 70, 71, 71, 77, 80, 82, 84, 84, 85, 86, 91, 100 【チェックポイント】 ○ 階級の個数 は少な過ぎても,多過ぎてもよくない. (グラフで考えてみる.) 右の 図1 が,40人の学級で100点満点の試験の得点を2つの階級に分けた場合であるとすると,階級の個数が少な過ぎて分布状況がよく分からない. また,右の 図2 のように細かく分け過ぎると,不規則に凸凹が現われて分布の特徴はつかみにくくなる. ○ 階級の個数 は,最大値と最小値の間を, 5~20個とか,10~15個程度に分けるのが目安 とされている.(書物によって示されている目安は異なるが,あくまで目安として記憶にとどめる.) 階級の個数 の 目安 として, スタージェスの公式 (※) n = 1 + log 2 N (n:階級の個数,N:データの総数) というものもある. 度数分布表とは 統計. (右の表※参照) ○ 階級の幅は等間隔にとるのが普通. ○ 身長や体重のように連続的な値をとるデータを階級に分けるときは,ちょうど階級の境目となるデータが登場する場合があるので,0≦x 1 <10,10≦x 2 <20,・・・ のように境目のデータをどちらに入れるかをあらかじめ決めておく. ○ ヒストグラ ム (・・・グラ フ ではない) 度数分布を柱状のグラフで表わしたもの. 図1 図2 ※ スタージェス:人名 この公式で階級の個数を求めたときの例 N 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 n 4 5 6 7 9 10 11 12 例えば約50万人が受けるセンター試験の得点分布を考えると,この公式では 1 + log 2 500000 = 約20となるが,実際の資料では1点刻み(101階級)でも十分なめらかな分布となる.要するに,「目安」は参考程度と考える.
度数分布表(間隔尺度変数・比尺度変数の場合) 度数分布表(名義尺度変数の場合) 度数分布表(順序尺度変数の場合) 度数分布 ( 度数分布表 から転送) 出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2017/03/01 04:53 UTC 版) 度数分布 (どすうぶんぷ、Frequency Distribution)は、 統計 において 標本 として得たある変量の値のリストである。量の大小の順で並べ、各数値が現われた個数を表示する表( 度数分布表 )で示す [1] 。日本工業規格では、「特性値と,その度数または相対度数との関係を観測したもの」と定義している [2] 。 度数分布表と同じ種類の言葉 度数分布表のページへのリンク