ネームバリュー!!
1, 785 リアルタイム株価 08/06 詳細情報 チャート 時系列 ニュース 企業情報 掲示板 株主優待 レポート 業績予報 みんかぶ 時価総額 368, 189 百万円 ( 08/06) 発行済株式数 206, 268, 593 株 ( 08/06) 配当利回り (会社予想) 2. 80% ( 08/06) 1株配当 (会社予想) 50. 00 ( 2021/12) PER (会社予想) --- ( --:--) PBR (実績) (連) 0. 64 倍 ( 08/06) EPS (会社予想) --- ( 2021/12) BPS (実績) (連) 2, 800. コカ・コーラ社の運行管理者 ★賞与年3回！昨年度賞与実績4.5ヶ月（918724）（応募資格：■運行管理経験1年以上■運行管理者資格、整備管理者資格をお持… 雇用形態：正社員）｜コカ・コーラボトラーズジャパン株式会社の転職・求人情報｜エン転職. 34 ( 2020/12) 最低購入代金 178, 500 ( 08/06) 単元株数 100 株 年初来高値 2, 131 ( 21/03/23) 年初来安値 1, 500 ( 21/01/20) ※参考指標のリンクは、IFIS株予報のページへ移動します。 リアルタイムで表示 信用買残 588, 000 株 ( 07/30) 前週比 -17, 000 株 ( 07/30) 信用倍率 26. 73 倍 ( 07/30) 信用売残 22, 000 株 ( 07/30) 前週比 -110, 000 株 ( 07/30) 信用残時系列データを見る
会社概要 設立 2001年6月29日 ※2018年1月1日に商号変更 代表者 代表取締役社長 吉松 民雄 資本金 1億円 従業員数 17293名 事業内容 清涼飲料水の製造、加工および販売 この会社のクチコミ・評判 エン・ジャパンが運営する会社口コミプラットフォーム「Lighthouse(ライトハウス)」の情報を掲載しています。会社の強みを可視化したチャートや、社員・元社員によるリアルな口コミ、平均年収データなど、ぜひ参考にしてください。 社員・元社員からのクチコミ 86人 の社員・元社員の回答より 会社の成長性 ・将来性 2. 0 事業の優位性 ・独自性 3. 0 活気のある風土 2. 4 仕事を通じた 社会貢献 3. 2 イノベーション への挑戦 3. コカ・コーラ ボトラーズジャパン株式会社のインターンシップ・1day仕事体験情報・企業情報｜リクナビ2023. 0 回答者の平均年収 86 人(平均 38 歳)の回答より 回答者の平均残業時間 86 人の回答より ※ 回答者の平均値になるため、実際の平均値とは異なります。
自動販売機を通じて最高のハッピーを届けよう!!
コカ・コーラ社の運行管理者★全国からの応募者歓迎!/社宅完備/資格保有者・経験者優遇 の過去の転職・求人情報概要(掲載期間: 2019/09/19 - 2019/10/16) コカ・コーラ社の運行管理者★全国からの応募者歓迎!/社宅完備/資格保有者・経験者優遇 正社員 業種未経験OK 学歴不問 面接1回のみ 転勤なし 予定通り、穏やかに過ごして1日が終わり、帰る!が基本。 赤いロゴでお馴染み「コカ・コーラ」や「ジョージア」、「アクエリアス」、「ファンタ」、「爽健美茶」などの人気商品を全国に届ける当社。運行管理は、予定通りに商品が配送されるようサポートし、自分たちも予定通り退勤できるよう努めています。 企業としても、商品を取引先に間違いなくお届けするために、運行管理の役割を高く評価。実際に、賞与は年に3回、昨年度は4.
5ヶ月分) ※経験や能力などを考慮し、決定します。 ※みなし残業手当はありません。残業代は全額支給します。 年収例 入社初年度の想定年収/約480万円 ※個人のご経験、能力によります。 休日休暇 ■週休2日制(日曜+他1日/会社カレンダーに準ずる) ■有給休暇 ■指定休日5日(1年間)あり ≪年間休日121日≫ ※会社カレンダーに準ずる 福利厚生・待遇 ■昇給年1回 ■賞与年3回(2017年度実績:4. 5ヶ月分) ■交通費支給(上限10万円。条件あり) ■各種社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金) ■時間外手当(全額支給) ■出張手当 ■役職手当 ■交替勤務手当 ■退職給付制度あり(確定拠出年金と一時金) ■財形貯蓄 ■社員持株 ■車通勤可 ■駐車場完備 ■制服貸与 ■各種契約宿泊施設・レジャー施設割引 ■スポーツクラブ割引 ■カフェテリアプラン(福利厚生メニューの選択利用) ■社宅あり(例:家賃月8, 500円。水道光熱費は別) 会社概要 コカ・コーラボトラーズジャパン株式会社 会社名 コカ・コーラボトラーズジャパン株式会社 設立 2001年6月29日 代表者 代表取締役社長 カリン・ドラガン 資本金 1億円 従業員数 2万5000名(2018年8月時点) 売上高 9684億3900万円(2018年12月期実績) ※グループ連結 事業内容 清涼飲料水や酒類の製造、加工および販売 事業所 本社/東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー 関連会社 コカ・コーラ カスタマー マーケティング株式会社 コカ・コーラ ボトラーズジャパンベンディング株式会社 FV ジャパン株式会社 株式会社カディアック コカ・コーラ ボトラーズジャパンセールスサポート株式会社 コカ・コーラ ボトラーズジャパンベネフィット株式会社 企業ホームページ
「Deliver happy moments to everyone while creating value」 私たちコカ・コーラ ボトラーズジャパンは、東は宮城県から西は鹿児島県まで1都2府35県を営業地域として、コカ・コーラ社製品を製造・販売するボトラーです。 「コカ・コーラ」や「綾鷹」など50種類以上のブランドからなるコカ・コーラ社製品を日々製造し、たくさんのお客さまにお届けしています。 コカ・コーラというグローバルブランドを背負い、地域に根ざす。そんな我々の仕事の結晶が、日本中をハッピーにするのだと、私たちは考えます。 ☞ 3分でわかるコカ・コーラ ボトラーズジャパン株式会社 ☞ 事業紹介 ☞ 新製品・キャンペーン Commercial/営業・マーケティングの求人はこちら SCM/ 物流・製造の求人はこちら Business Systems/ビジネスシステム・ITの求人はこちら Referral Program/従業員紹介はこちら コカ・コーラ ボトラーズジャパン株式会社 の求人を探す 雇用形態 すべて 正社員 求人カテゴリー Referral Program/従業員紹介 Business Systems/ビジネスシステム・IT SCM/ 物流・製造 7 件の検索結果を表示する
3-12. 8)^2+(12. 9-12. 9)^2+(13. 0-12. 9)^2+・・・+(14. 6-13. 4)^2=12. 0$$ になります。 一方群間変動は $$V_2=4×(12. 8)^2+7×(13. 8)^2+4×(11. 8-12. 8)^2+5×(13. 一元配置分散分析の計算方法【実用はエクセルでやろう！】 | シグマアイ-仕事で使える統計を-. 4-12. 8)^2=6. 09$$ となります。この群間変動が、なぜ同じ偏差平方にn数掛ける理由が分かりづらいと思います。 こちらに関しては以下の表を見て頂くと分かりやすいです。 このように、群内変動が0であるという仮定で、すべてサンプルがその群の平均 になった場合で計算しているため、各偏差平方を サンプルサイズの個数足し合わせている のです。 さて、ここでF検定に入りたいのですが、まだ実施することは出来ません。 ここで算出したV 1 とV 2 は偏差平方和であって、分散ではないためこれらを自由度で割って分散に変換する必要があります。 自由度は 群間変動は群の数-1なので、4-1=3になります。 群内変動ですが、これは表全体の自由度n-1から先ほどの群間変動の自由度m-1を引いたn-mになります。つまり20-4=16になります。 よって、各分散値は $$群内分散s_1^2=\frac{V_1}{n-m}=\frac{12. 0}{16}=0. 75$$ $$群間分散s_2^2=\frac{V_2}{m-1}=\frac{6. 09}{3}=2. 03$$ になります。 F検定で効果の確認 そしてF検定を実施して、群間分散が群内分散より有意差が出るほど大きいかどうかを確認します。 F検定の詳細は以下の記事を参照ください。 自由度3と16のF値は $$F_{16}^3(0. 05)=3. 24$$ そして今回のF=群間分散/群内分散は $$F_0=\frac{s_2^2}{s_1^2}=\frac{2. 03}{0. 75}=2. 71$$ そしてF値同士を比較すると、 $$F_{16}^3(0. 24>F_0=2. 71$$ となり、有意差がないため メーカー毎に燃費の差が有るとは言えない 、という結論になります。 つまり、メーカー別で低燃費の車を見つけようとしても、ムダということです。 エクセルで分析してみよう 偏差平方和の計算は実際に行うと、かなり面倒なので実用ではエクセルのデータ分析ツールを使いましょう。 データは先述の自動車メーカー別の燃費(kg/L)を使います。 まず データタグ の 分析ツール を選び、その中の 分散分析:一元配置 を選択します。 次に、分析対象のデータを選択。 データ方向 は 要因の並び方向 の事で今回メーカーは横(列方向)に並んでいるので 列 を選びます。 有意水準は α=0.
表2 グループ1 グループ2 グループ3 51. 8 48. 1 53. 9 51. 4 50. 2 53. 2 51. 9 50. 7 51. 7 52. 8 51. 3 53. 4 51. 2 52. 1 50. 1 49. 7 53. 5 52. 0 52. 6 53. 6 データを転記するには,画面上でドラッグ→反転表示→右クリック→コピーしてから,Excel上で貼り付けるとよい. 次の空欄を埋めてください.小数第4位を四捨五入して小数第3位まで答えてください. p= <0. 05 だから有意水準5%で有意差がある. 採点する やり直す HELP 一元配置の分散分析で次のように出力されるので,0. 018と答える. 16. 一元配置分散分析 エクセル 関数. 118 8. 059 4. 894 0. 018 3. 467 34. 583 21 1. 647 23 ◇◇Rコマンダーによる◇◇ ■多重比較 分散分析で有意差が認められた場合に,どの2グループ間の母集団平均に有意差があるのかの判断は,分散分析だけではわからない.具体的にどのグループ間に有意差があるのかを調べる方法は 多重比較 と呼ばれる. ○すべての組合せについてt検定を行うことと多重比較は異なる. ○分散分析(3個以上同時)と多重比較(2個ずつ)とは原理的に異なる処理が行われるので,分散分析で有意差があっても多重比較でおこなうと有意な組が1つもない場合,逆に分散分析では有意差がないのに多重比較を行うと有意な対があるような事が起こる. (「心理統計学の基礎」有斐閣アルマ/南風原朝和著 p. 284) そこで通常は,分散分析において有意差があった場合だけ多重比較を行う(事後検定). ○Excelの組み込みの関数や分析ツールによって多重比較を行うことはできないので,ここではRコマンダーによって行う方法を述べる. フリーソフト:Rコマンダーで採用されている多重比較法はチューキー法である.(J. :アメリカの統計学者) ※多重比較法には,チューキー法,シェッフェ法,LSD法,ライアン法など多くの方法があるが各々一長一短 (有意差のないものでもあると判断し易い傾向のあるもの,逆に,有意差のないものをあると判断し易い傾向など) があることが知られており,参考書やソフトによって採用している方法が分かれている.(定説・多数説的なものが絞れない.)
表ア・・・表1のうちの1組(A1, A2)のデータに対するt検定の結果の出力 t-検定: 等分散を仮定した2標本による検定 平均 9. 680 9. 875 分散 0. 092 0. 282 観測数 プールされた分散 0. 174 仮説平均との差異 0 自由度 7 t -0. 698 P(T<=t) 片側 0. 254 t 境界値 片側 1. 895 P(T<=t) 両側 0. 508 t 境界値 両側 2. 365 表イ・・・表アと同じ1組のデータに対する分散分析の結果の出力 分散分析表 変動要因 変動 観測された分散比 P-値 F 境界値 グループ間 0. 085 0. 487 5. 591 グループ内 1. 216 合計 1. 3 8 →次のような出力結果が得られる. ↓ (ここに平均値の一覧表が入る) ↑ 2. 187 1. 094 5. 401 0. 029 4. 256 1. 822 9 0. 202 4. 009 11 ■Excelによる分散分析表の出力の見方 ○変動の下端行にある合計の欄 4. 009 は,図1で赤で示した全体の変動,図2の全体の変動に対応している. 一元配置分散分析 エクセル グラフ. 表1の12個のデータの全体の平均は m=10. 01 で,全体の変動は (9. 5− m) 2 +(9. 7− m) 2 +(10. 1− m) 2 +··· ···+(10. 2− m) 2 =4. 009となる. ○グループ内の変動 1. 822 は,図1で青で示したもの,図2の青枠に対応している. A1の5個のデータの平均は m 1 =9. 68 で,A1のグループ内の変動は (9. 5− m 1) 2 +(9. 7− m 1) 2 +(10. 1− m 1) 2 +···+(9. 3− m 1) 2 A2の4個のデータの平均は m 2 =9. 88 で,A2のグループ内の変動は (10. 1− m 2) 2 +(10. 5− m 2) 2 +(9. 6− m 2) 2 +(9. 3− m 2) 2 A3の3個のデータの平均は m 3 =10. 73 で,A3のグループ内の変動は (11. 3− m 3) 2 +(10. 7− m 3) 2 +(10. 2− m 3) 2 これらの和,すなわちグループ内の変動は 1. 822 となる. ○グループ間の変動は「全体の変動」−「グループ内の変動」で求める.
4. 009−1. 822=2. 187 となる. ※ ( m 1 − m) 2 ×5+( m 2 − m) 2 ×4+( m 3 − m) 2 ×3 としても同じ ○自由度は平均を使うたびに1つ減ると考えて(ある平均になるような元の変数の決め方からその確率を計算していくので,変数の個数から平均の分(1)だけ自由に決められる変数の数が減る) グループが3個あるからグループ間の自由度は2 A1は標本数が5個ありその平均を使うから自由度は4,A2は標本数が4個ありその平均を使うから自由度は3,A3は標本数が3個ありその平均を使うから自由度は2.以上によりグループ内の自由度は4+3+2=9 合計で11 ○変動を自由度で割ったものが分散の不偏推定値(不偏分散) グループ間の変動÷グループ間の自由度=グループ間の分散 2. 187÷2=1. 094 グループ内の変動÷グループ内の自由度=グループ内の分散 1. 822÷9=0. 202 ○以上の結果,「観測された分散比」を「グループ間の分散」÷「グループ内の分散」によって求める 1. 094÷0. 202=5. 401 ○F境界値は,分母の自由度=9,分子の自由度=2のときのF分布における5%点を読み取ったものであるが,コンピュータ処理においては自動的に計算される. Excelワークシート関数を用いて =FINV(0. 05, 分子自由度, 分母自由度) として計算したものと同じ ○P-値は,帰無仮説において上記のF比となる確率を求めたものであるが,コンピュータ処理においては自動的に計算される. 一元配置分散分析 エクセル2016. Excelワークシート関数を用いて =FDIST(求めた分散比, 分子自由度, 分母自由度) として計算したものと同じ ◎最終的に,「観測された分散比」が「F境界値より」も大きければ帰無仮説が棄却され,有意差が認められる. 5. 401>4. 256 だから有意差あり (または,P-値が0. 05よりも小さければ帰無仮説が棄却され,有意差が認められる.p=0. 029<0. 05だから有意差あり. 通常, p<. 05 と書く) ■統計の参考書で一般に用いられる 書き方1 , 書き方2 変動因 要因 SV 平方和 SS df 平均平方 MS F 列平均 条件 誤差 wc ■用語・記号 ○変動, SS・・・平方和(sum of square)ともいう ○グループ・・・要因,条件,群,列,(水準)ともいう ○誤差, wc・・・グループ内,群内(within cell) ○自由度・・・dfとも書く(degree of freedom) ○分散, MS・・・平均平方(mean square)ともいう ○観測された分散比・・・F比,単にFとも書く ○P-値・・・p値,有意確率ともいう 【問題1】 次の表2は3つのグループからそれぞれ8人を選んで,ある運動能力を測定した結果とする.これら3つのグループにおいてこの運動能力の平均に有意差があるかどうかExcelの分析ツールを使って分散分析で示してください.
Step1. 基礎編 29.
001'**'0. 01'*'0. 05'. '0. 1' '1 のように出力があり * が有意水準5%の有意差があること(* p<. 05)を表している. 同時に,右図5のようなグラフが別ウィンドウに表示される. 95%信頼区間が (-------・------) という形で表示されるがこのとき,それぞれ A2 - A1 = 0 A3 - A1 = 0 A3 - A2 = 0 という仮説の信頼区間を表しているので,この信頼区間の中に 0 が含まれていなければその仮説は棄却されることになる. 右図5ではA3−A1= 0 は信頼度95%の信頼区間に入っていないから帰無仮説が棄却され,これらの母集団平均には有意差があることがわかる. 以上により,3つのグループの母集団平均について分散分析を行うと有意水準5%で有意差が認められ,チューキー法による多重比較によりA1-A3の間に有意差があることがわかる. 表3 表4 図3 図4 図5 【問題2】 右の表5は上記の表2と同じデータをRコマンダーで使うためにデータの形を書き換えたものとする.これら3つのグループにおいてこの運動能力の平均に有意差があるかどうかRコマンダーを使って多重比較してください. 正しいものを番号で答えてください. 1 有意差のある組はない 2 有意差があるのはグループ1⇔2だけ 3 有意差があるのはグループ1⇔3だけ 4 有意差があるのはグループ2⇔3だけ 5 有意差があるのはグループ1⇔2, 1⇔3の2組 6 有意差があるのはグループ1⇔2, 2⇔3の2組 7 有意差があるのはグループ1⇔3, 2⇔3の2組 8 3組とも有意差がある 次のグラフが出力される. 95%信頼区間に0が含まれないグループ2⇔3が有意:答は4 表5 53. 6. 分散分析はエクセルで簡単！ シックスシグマ「Analyze」 | Kusunoko-CI Development. 【問題3】 右の表6は3学級の生徒の数学の得点とする.これら3つの学級について数学の平均得点に有意差があるかどうかRコマンダーを使って分散分析と多重比較をしてください. p値は小数第4位を四捨五入して小数第3位まで,多重比較の結果は番号で答えてください. 表6 1組 2組 3組 74 53 72 68 73 70 63 66 83 84 79 69 65 82 60 88 51 67 87 はじめにExcel上でデータの形を上の表5のように作り変え,次にクリップボードからデータをインポートする.
0420…」と「0. 0125…」で、設定した有意水準0. 29-5. 一元配置分散分析－エクセル統計 | 統計学の時間 | 統計WEB. 05より小さくなっています。 このことから これらの因子は、結果に対して影響を与えるという ことが分かりました。ここをいじくれば、今回の改善Projectで効果が期待できるということですね。 では交互作用はどうでしょう? こちらのP値は、「0. 2585…」で、0. 05より大きくなっています。これはすなわち右のF境界値が、 5%棄却域に入らなかった ということを表しています。 また専門的な話はさけますが、「この二つの因子は、交互に作用せず絡み合っての影響はない」ことを 否定できない 、つまり「 交互作用はないことを受け入れる 」(ややこしいですよね)、という結論に達したということです。 これは以前説明した 検定の、「帰無仮説と対立仮説」の考え方 ですね。この辺以前まとめましたのでご参照いただけますと幸いです(「統計的仮説検定」)。 全体としてこの結果は、材料を変えても温度を変えても、それぞれ個別には結果に影響があるが、その二つが互いに作用するような作用(交互作用)に関しては、詳細に分析しなくていいということが分かったわけです。 今回は因子ごとの結果だけ見ればいいことになります。「材料および温度の違いの水準間で平均値に差がある」と結論付けたということです。 まとめ いかがでしたでしょうか? 今回は、シックスシグマの分析(Analyze)のところでも使われる、「分散分析」についてのご紹介でした。 初めからきちんと目的をもってデータを集めていたとしても、いざ改善を始めようとすると、要因が多すぎてどこから手を付けていいのかわからない、ということはしばしば起こり得ます。 そんなとき、「なんとなく」とか、「これのような気がする」といういわゆるKKD(勘・コツ・度胸)に頼るのではなく、きちんとした 科学的根拠に基づいて、最も効きそうなものを探す 、という作業が必要ですよね。 「最も効きそうな要因を探す」、これがシックスシグマの手法における要になります(いわゆるY=F(x)ですね)。 分散分析は、エクセルなどでも簡単にできますし、統計ソフトを使えばより詳細な検証も可能です。 また 実験計画法 などにもつながっていく重要な考え方になります。 ぜひ導入して、効果のある改善を行っていきましょう。 今日も読んでいただきましてありがとうございました。 ではまた!