大西巷一・作 宮前洋介・着彩 北國新聞社 「月刊北國アクタス」 にて連載。 2007年4月号開始。2011年3月号終了。 全ページフルカラー。 単行本全3巻。 《あらすじ》 舞台は江戸時代初期、慶長16年(1611年)頃の金沢。 加賀藩3代藩主・前田利常の正室として、わずか3歳で徳川家から嫁いできた珠姫は、おてんば盛りの姫に成長し、日々城下で騒動を巻き起こすのであった…
ぜひお誕生日のお祝いや、おすすめしたい本をプレゼントしてみてください。 ※ギフトのお受け取り期限はご購入後6ヶ月となります。お受け取りされないまま期限を過ぎた場合、お受け取りや払い戻しはできませんのでご注意ください。 ※お受け取りになる方がすでに同じ本をお持ちの場合でも払い戻しはできません。 ※ギフトのお受け取りにはサインアップ(無料)が必要です。 ※ご自身の本棚の本を贈ることはできません。 ※ポイント、クーポンの利用はできません。 クーポンコード登録 Reader Storeをご利用のお客様へ ご利用ありがとうございます! エラー(エラーコード:) 本棚に以下の作品が追加されました 本棚の開き方(スマートフォン表示の場合) 画面左上にある「三」ボタンをクリック サイドメニューが開いたら「(本棚アイコンの絵)」ボタンをクリック このレビューを不適切なレビューとして報告します。よろしいですか? [mixi]今月の珠姫さま！ - おてんば珠姫さま！ | mixiコミュニティ. ご協力ありがとうございました 参考にさせていただきます。 レビューを削除してもよろしいですか? 削除すると元に戻すことはできません。
大西巷一(著) / Jコミックテラス 作品情報 舞台は江戸時代初期、慶長16年(1611年)頃の金沢。加賀藩3代藩主・前田利常の正室として、わずか3歳で徳川家から嫁いできた珠姫は、おてんば盛りの姫に成長し、日々城下で騒動を巻き起こすのであった・・・北國新聞社「月刊北國アクタス」2007年4月号~2008年12月号掲載。全207ページ。全ページフルカラー。 もっとみる 商品情報 ※この商品はタブレットなど大きなディスプレイを備えた機器で読むことに適しています。 文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 この作品のレビュー 新刊自動購入は、今後配信となるシリーズの最新刊を毎号自動的にお届けするサービスです。 ・発売と同時にすぐにお手元のデバイスに追加! ・買い逃すことがありません! ・いつでも解約ができるから安心! ※新刊自動購入の対象となるコンテンツは、次回配信分からとなります。現在発売中の最新号を含め、既刊の号は含まれません。ご契約はページ右の「新刊自動購入を始める」からお手続きください。 ※ご契約をいただくと、このシリーズのコンテンツを配信する都度、毎回決済となります。配信されるコンテンツによって発売日・金額が異なる場合があります。ご契約中は自動的に販売を継続します。 不定期に刊行される「増刊号」「特別号」等も、自動購入の対象に含まれますのでご了承ください。(シリーズ名が異なるものは対象となりません) ※再開の見込みの立たない休刊、廃刊、出版社やReader Store側の事由で契約を終了させていただくことがあります。 ※My Sony IDを削除すると新刊自動購入は解約となります。 お支払方法:クレジットカードのみ 解約方法:マイページの「予約・新刊自動購入設定」より、随時解約可能です 続巻自動購入は、今後配信となるシリーズの最新刊を毎号自動的にお届けするサービスです。 ・今なら優待ポイントが2倍になるおトクなキャンペーン実施中! ※続巻自動購入の対象となるコンテンツは、次回配信分からとなります。現在発売中の最新巻を含め、既刊の巻は含まれません。ご契約はページ右の「続巻自動購入を始める」からお手続きください。 不定期に刊行される特別号等も自動購入の対象に含まれる場合がありますのでご了承ください。(シリーズ名が異なるものは対象となりません) ※My Sony IDを削除すると続巻自動購入は解約となります。 解約方法:マイページの「予約自動購入設定」より、随時解約可能です Reader Store BOOK GIFT とは ご家族、ご友人などに電子書籍をギフトとしてプレゼントすることができる機能です。 贈りたい本を「プレゼントする」のボタンからご購入頂き、お受け取り用のリンクをメールなどでお知らせするだけでOK!
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【参考資料】 ・栗原 伸一 (著), 丸山 敦史 (著), ジーグレイプ 制作『 統計学図鑑 (日本語) 単行本(ソフトカバー) 』オーム社、2017 ・総務省 ICTスキル総合習得教材「 3-4:相関と回帰分析(最小二乗法) 」┃総務省 ・ 回帰分析の応用事例 ┃ものづくり ・ 回帰分析(単回帰分析)をわかりやすく徹底解説! ┃Umedy ・ 人事データ活用入門 第4回 因果関係を分析する一手法「回帰分析」とは ┃リクルートマネジメントソリューションズ ・石田基広 (著), りんと (イラスト) 『 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― Kindle版 』 共立出版、2013 ・ 家計調査(家計収支編) 時系列データ(二人以上の世帯) ┃総務省統計局 ( 宮田文机 ) Excel 「ビジネス」ランキング
5*sd_y); b ~ normal(0, 2. 5*sd_y/sd_x); sigma ~ exponential(1/sd_y);} 上で紹介したモデル式を、そのままStanに書きます。modelブロックに、先程紹介していたモデル式\( Y \sim Normal(a + bx, \sigma) \)がそのまま記載されているのがわかります。 modelブロックにメインとなるモデル式を記載。そのモデル式において、データと推定するパラメータを見極めた上で、dataブロックとparametersブロックを埋めていくとStanコードが書きやすいです。 modelブロックの\( a \sim\)、\( b \sim\)、\( sigma \sim\)はそれぞれ事前分布。本記事では特に明記されていない限り、 Gelman et al. (2020) に基づいて設定しています。 stan_data = list( N = nrow(baseball_df), X = baseball_df$打率, Y =baseball_df$salary) stanmodel <- stan_model("2020_Stan_adcal/") fit_stan01 <- sampling( stanmodel, data = stan_data, seed = 1234, chain = 4, cores = 4, iter = 2000) Stanコードの細かな実行の仕方については説明を省きますが(詳細な説明は 昨日の記事 )、上記のコードでStan用のデータを作成、コンパイル、実行が行なえます。 RStanで単回帰分析を実行した結果がこちら。打率は基本小数点単位で変化するので、10で割ると、打率が0. ビジネスでもさらに役立つ！重回帰分析についてわか…｜Udemy メディア. 1上がると年俸が約1.
503\) \(\beta_1=18. 254\) 求めた係数から、飲み物のカロリーを脂質量で表現した式は以下のようになります。 \(y=18. 254 \times x+92. 503\) この式により、カロリーがわからず脂質のみわかる新たな飲み物があった場合、脂質からカロリーを予測できます。 決定係数とは 決定係数は、式の予測能力を表す指標 です。 式を導出した際、その式がどの程度予測に役立っているのかを、決定係数を導出して確認できます。 もしカロリーの予測時に説明変数がない場合、カロリーの平均を予測値とする方法が考えられます。 説明変数なしで平均を予測値とした場合と、説明変数に脂質量を用いて予測値を出した場合で、どれだけ二乗誤差を減少できたかの度合いが決定係数となります。 決定係数は0から1までの値を取り、1に近いほど式の予測能力が高いことを示します。 今回の例の決定係数は約0.