まんが(漫画)・電子書籍トップ 少女・女性向けまんが 小学館 &フラワー だって君はどうでもいい【マイクロ】 だって君はどうでもいい【マイクロ】 8巻 1% 獲得 1pt(1%) 内訳を見る 本作品についてクーポン等の割引施策・PayPayボーナス付与の施策を行う予定があります。また毎週金・土・日曜日にお得な施策を実施中です。詳しくは こちら をご確認ください。 このクーポンを利用する 亜須未は、昌親君にとって、どこでもプレイに応じる「どうでもいい女」――。今日はバスケ部の部室で… こんなところで、誰か来ちゃう…! 「どうでもいい女」なのに、「俺のだから触んないで」なんて言われたら期待しちゃう…。どうしても昌親君に会いたくて、バスケ部の合宿に来ちゃった… 布団の中でなんて… ダメッ! みんなが戻ってきたのに、昌親君の手は止まらなくて――。声が出ちゃうっ! だって君はどうでもいい【マイクロ】 5 | 小学館. 2人の関係はアブないほど、刺激的に高まって…♪ 続きを読む 同シリーズ 1巻から 最新刊から 開く 未購入の巻をまとめて購入 だって君はどうでもいい【マイクロ】 全 11 冊 レビュー レビューコメント(0件) コメントが公開されているレビューはありません。 作品の好きなところを書いてみませんか? 最初のコメントには 一番乗り ラベルがつくので、 みんなに見てもらいやすくなります!
完結 私は彼女にはできないプレイをする"どうでもいい女"――こんな関係でも、幸せ…って浮かれてたら、成績が暴落!? 昌親君に教えてもらえるのは嬉しいけど…手とり足とりって、どういう意味――?問題解けたら手止めてあげる…指だけじゃ嫌…?集中なんてできるわけない…!でも続きは再テストの後で――? ジャンル だって君はシリーズ カラダの関係 学生 学園 ラブストーリー 掲載誌 &FLOWER 出版社 小学館 ※契約月に解約された場合は適用されません。 巻 で 購入 全11巻完結 話 で 購入 話購入はコチラから 今すぐ全巻購入する カートに全巻入れる ※未発売の作品は購入できません だって君はどうでもいい【マイクロ】の関連漫画 「八谷くみ」のこれもおすすめ おすすめジャンル一覧 特集から探す 書店員の推し男子 特集 【尊すぎてしんどい!】書店員の心を鷲掴みにした推し男子をご紹介! だって君はどうでもいい【マイクロ】 4 | 小学館. 白泉社「花とゆめ」「LaLa」大特集! 白泉社の人気少女マンガをご紹介♪ ネット広告で話題の漫画10選 ネット広告で話題の漫画を10タイトルピックアップ!! 気になる漫画を読んでみよう!! キャンペーン一覧 無料漫画 一覧 BookLive! コミック 少女・女性漫画 だって君はどうでもいい【マイクロ】 だって君はどうでもいい【マイクロ】 5
亜須未はクリスマスパーティーで出会った旬君に告白されて――。アブない恋は急展開! だって君はどうでもいい【マイクロ】 11 100 ポイント 旬君に告白され、襲われかけてケガをした亜須未。助けてくれた昌親君に、ついに「好き」と告白したけれど――。学校で昌親君が完璧にエスコートしてくれて…どうなってるの!? でも、これは、ケガが治るまでだけだよね…。2人きりになった保健室で、口をふさがれて――。抑えられる自信ないから、亜須未のケガ治るまで告るつもりなかったんだ――。 アブない2人のカンケイは永遠に…♪
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?
Length; i ++) Vector3 v = data [ i]; // 最小二乗平面との誤差は高さの差を計算するので、(今回の式の都合上)Yの値をZに入れて計算する float vx = v. x; float vy = v. z; float vz = v. y; x += vx; x2 += ( vx * vx); xy += ( vx * vy); xz += ( vx * vz); y += vy; y2 += ( vy * vy); yz += ( vy * vz); z += vz;} // matA[0, 0]要素は要素数と同じ(\sum{1}のため) float l = 1 * data. 回帰分析(統合) - 高精度計算サイト. Length; // 求めた和を行列の要素として2次元配列を生成 float [, ] matA = new float [, ] { l, x, y}, { x, x2, xy}, { y, xy, y2}, }; float [] b = new float [] z, xz, yz}; // 求めた値を使ってLU分解→結果を求める return LUDecomposition ( matA, b);} 上記の部分で、計算に必要な各データの「和」を求めました。 これをLU分解を用いて連立方程式を解きます。 LU分解に関しては 前回の記事 でも書いていますが、前回の例はJavaScriptだったのでC#で再掲しておきます。 LU分解を行う float [] LUDecomposition ( float [, ] aMatrix, float [] b) // 行列数(Vector3データの解析なので3x3行列) int N = aMatrix. GetLength ( 0); // L行列(零行列に初期化) float [, ] lMatrix = new float [ N, N]; for ( int i = 0; i < N; i ++) for ( int j = 0; j < N; j ++) lMatrix [ i, j] = 0;}} // U行列(対角要素を1に初期化) float [, ] uMatrix = new float [ N, N]; uMatrix [ i, j] = i == j?
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（直線）の簡単な説明 | 高校数学の美しい物語. 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!