「涼宮ハルヒの憂鬱」のアニメでも問題作・話題作ともいえる「エンドレスエイト」。エンドレスエイトの謎についてまとめました。 【涼宮ハルヒの憂鬱】エンドレスエイトについて 「エンドレスエイト」のあらすじ 【今日は何の日?】8月31日は「エンドレスエイト ループ最終日」 『涼宮ハルヒ』シリーズのエピソードの1つで、8/17~8/31の間を何度もループするストーリー。原作でループが繰り返された回数は15498回、年換算すると約637年となる。 — ライブドアニュース (@livedoornews) August 30, 2020 夏休み。SOS団は様々な活動を行う。しかし涼宮ハルヒは「うーん。こんなんでよかったのかしら」と心残りに感じ無意識に時間をループさせてしまう。8月17日~8月31日の2週間を15498回(アニメでは15532回目)ループさせたあと、また同じように帰宅しようとしたハルヒにキョンがとった行動とは…? 「エンドレスエイト」ネタバレ・2週間の主な日程 夏休みがエンドレスで繰り返されるわけですが、おおまかな2週間の日程は次の通りです。 8/17 (月) プール 8/18 (火) 盆踊り・金魚すくい 8/19 (水) 昆虫採集 8/20 (木) アルバイト(ループしている事実を知る) 8/21 (金) 天体観測 8/22 (土) バッティング練習 8/23 (日) 花火大会 8/24 (月) ハゼ釣り 8/25 (火) 肝試し 8/26 (水) 海水浴 8/27 (木) 映画のハシゴ 8/28 (金) ボーリング 8/29 (土) カラオケ 8/30 (日) 野鳥観察 8/31 (月) キョンが?? ?に気付かないと17日に戻されてしまう (繰り返す回によっては、エンドレスが発覚しなかった回があるように、場合によっては発生しなかったイベントもあるようです) 盆踊りに行かなかったパターン 2回(2, 391回目と、11, 054回目) 金魚すくいをしなかったパターン 437回 アルバイトを行ったパターン 9, 025回~9, 056回 そして キョンの宿題を手伝ったパターン 1回。 この1回が夏休みのエンドレスからの脱却になりました。 アニメ版では賛否両論が巻き起こった作品 「涼宮ハルヒの憂鬱」での他タイトル1話が大よそアニメも1話である事を考えると、エンドレスエイトは極めて異質な構成であった事が解ります。 待望のアニメ2期が披露された時、全28話の内、その半分が1期の再放送である事はまだ(分割2期だったとして)察するにしても、新作14話中の8話が全てエンドレスエイトである事実は、ファン含む視聴者が混乱をきたしても致し方無いと思われます。 エンドレスエイトの謎「解決に向けて必死さがない?
91 エンドレスエイト終わった後が溜息だったのがアカンやろ 溜息って原作でも低評価な部類だったから 161: 風吹けば名無し :2021/05/09(日) 12:07:36. 87 消失を映画でやるため仕方なかった なら消失すっ飛ばして一目惚れLOVERとか雪山症候群とかやれたのでは?🤔 54: 風吹けば名無し :2021/05/09(日) 11:53:14. 涼宮 ハルヒ エンドレス エイト 炎上の. 61 1話目ネット民「お、失敗するパターンを流すのかええやん」 2話目ネット民「気づいたのに失敗するパターンもあるのか次で終わるやろな」 3話目ネット民「ファッ! ?今回も同じパターンやん!これもしかしてタイトルにかけて8回やるんか?まさかな」 4話目ネット民「」 引用元: 関連記事 【画像】2021夏アニメ一覧が公開!お前らどれ観るんや? 【悲報】女子高生を拾うアニメ、BPOにご意見が届いてしまう 【画像】カードキャプターさくらさん、中学生にもなってフリフリの服を着てしまう 【悲報】『涼宮ハルヒの憂鬱』、おっさんしか知らないアニメになっていた 【ん報】「テイルズ騒動」に便乗したなろう小説さん、TVアニメ化されてしまう 【悲報】『ひげを剃る。そして女子高生を拾う』アニメ、「犯罪」と紙一重だったwww 【画像】動画工房のアニメ『幼なじみが絶対に負けないラブコメ』、作画がとんでもない事になる オススメ記事一覧 最新記事一覧
涼宮ハルヒの憂鬱、アニメ版を見ています。 エンドレスエイトの回を4回目まで見たのですが、似たような内容で飽きてしまい、あと何話あるのかと思ったら半分も残ってました。8週やった制作側にすごいなと思いつつ、そろそろ話が展開してほしいなと思ってる次第です。 そこで質問なのですが、エンドレスエイトの最終回まで飛ばしても特に問題はないでしょうか?一気に見切るべきでしょうか? また、放送当時見てた方がいらっしゃったら、どのような気持ちで見ていたかぜひ教えてほしいです(笑) 1人 が共感しています 飛ばして見ても全然問題ありません 本当に最後以外は基本同じなので 時間があったら細かな違いや声優さんの演技、作画の違いなどを見て楽しむとかでいいと思います 放送当時はファンの中でかなり荒れていました 8回で終わるとも予告されていなかったのでいつまで続くんだこれ…って状態がかなり長かったです それに合わせてエンドレスエイトでかなりの回が潰れるので自然と新作エピソードもあまりないんだなというのが分かってがっかりした記憶があります アホなオタクがハルヒのDVDを割ったりフィギュアを壊した写真をネットにアップして抗議したりもしてました 今だったらハルヒよりもそっちが完全に炎上するでしょうが笑 でもハルヒの放送が終わると同時に劇場版涼宮ハルヒの消失の公開が発表され なーんだそういう理由で無理やり引き伸ばしてたのねってある程度納得できました そういうのもあってファンの中でもいつまでもギャーギャー言ってる人は一部でした エンドレスエイトのがっかりよりも涼宮ハルヒの消失の方の期待に気が変わって早く見たいなぁ!となった感じです でも、さすがに8回はやりすぎですよね笑 ThanksImg 質問者からのお礼コメント みなさま回答ありがとうございました! やっぱり当時も炎上してたんですね… お礼日時: 4/20 19:31 その他の回答(2件) 飛ばしても正直問題は無いですね、笑 私は8話全部見ましたけど、8話見ると何より達成感がすごいです笑 私はリアタイでは見てないんですけど飛ばさずに見るとエンドレスエイト最終話で全ての記憶を持った長門の表情がすごいグッときました でもどうしても飽きちゃったら飛ばしてみてもいいと思います笑 エンドレスエイトは 1話 ループ突入、ループに気づかず 2~7話 ループに気づくが脱出出来ず 8話 ループに気づき脱出にも成功 この3通りに分類されるので実質3話分を見るだけでも理解は出来ます。 自分が見ていた時は先送りが出来なかったからただ8週かけてそれを見続けただけです。 ネットでは荒れたコメントが溢れて凄い事になってました。 否定的な意見が多かったけど自分は何となく見ていてそこまで苦痛はなかったです。
当時見てた奴らもう30超えてるやろ 12: 2021/05/09(日)11:46:25 ID:2FF8gmuX0 15年前のアニメやろ 24: 2021/05/09(日)11:48:23 ID:1k27mGN70 >>12 もっと前やね 13: 2021/05/09(日)11:46:30 ID:sYLF+rIsp 佐々木を出せ 15: 2021/05/09(日)11:46:39 ID:D54p0IBh0 児童向け文学シリーズででとるから子供も知っとるやろ 16: 2021/05/09(日)11:46:46 ID:LtJulO7lr テレ玉で再放送しとるで 18: 2021/05/09(日)11:47:15 ID:eTCHqXGia キョンがキツすぎて一話で見るのリタイアしたわなんで昔はアレが受けたんや? 25: 2021/05/09(日)11:48:32 ID:atmNlbQEr >>18 今じゃありふれてるけどやれやれ系主人公は当時斬新だったんや 33: 2021/05/09(日)11:49:46 ID:apDz4i+Dp >>25 元祖やれやれだよな いやまあ遡ればいるかもしれんが 149: 2021/05/09(日)12:06:13 ID:Wl7idiXG0 >>33 ヤンだな 19: 2021/05/09(日)11:47:28 ID:Otm+TQkRr バンドリの曲じゃないの? 27: 2021/05/09(日)11:49:04 ID:1k27mGN70 >>19 マジのガキは消えてくれ バンドリとか知らないんじゃ!
のちのち、動画配信サイトで2倍速で見ましたけどね(笑) ちなみに、ハレ晴レユカイは友達と一緒に踊りを覚えて、踊ってました!
8 であり 5 以上である。その他の期待値も 5 以上であり,カイ二乗検定の適用に問題ないと言える。 自由度 df (degree of freedom) は,以下のように計算される。 df = (縦セル数 - 1) × (横セル数 - 1) = 1 × 2 =2 自由度の説明は通常,標本数から拘束条件数を引いたもの,とされるが,必要セル数として考えてみると理解しやすい。この場合,最低限,縦も横も 2 セル必要である。そうでないと,そもそも比率を比較できないからである。 1 セルでは駄目, 2 セル以上必要ということが,自由度の式で, (縦横のセル- 1) となって現れている。 実際に,表 1 と 2 の観察値と期待値,および自由度 2 を用いて,カイ二乗検定を行うと χ 2 = 8. 20, p = 0. 017 となり, 3 群(3 標本)間で比率が有意に異なることが分かる。 3.
仮説検定 分割表を用いた 独立性のカイ二乗検定 は、二つの変数の間に関連があるかどうかを検定するものです。この検定で、関連が言えたとき(p値が有意水準以下になったとき)、具体的にどのような関係があったのか評価したい、というような場合に使うのが残差分析です。ここで残差とは、「観測値\(-\)期待値」であり、残差分析を行うことで期待度数と観測値のずれが特に大きかったセルを発見することが出来ます。 そもそも独立性のカイ二乗検定って何?って方はこちら⇨ 独立性のカイ二乗検定 例題を用いてわかりやすく解説 調整済み残差を用いた、カイ二乗検定の残差分析 独立性のカイ二乗検定 で、独立でないと言えたとき、調整済み残差\(d_{ij}\)を用いて、残差分析を行う図式は以下のようになります。 調整済み残差\(d_{ij}\)は標準正規分布に従う(理由は後ほど説明)ので、\(|d_{ij}|≧1. 96\)のとき、そのセルを特徴的な部分であると見なすことができます。 では具体的に、次のようなを例題考えることにしましょう。 残差分析の例題 女性130人に対して、アンケート行い、女性の体型と自分に自信があるか否かの調査を行った。その結果が下図のような分割表で表されるとき、有意水準5%で独立性のカイ二乗検定を行い、有意だった場合には、調整済み残差を求めて、特徴的なセルを見つけなさい。 ここで独立性のカイ二乗検定を行うとp値は0. 02です。よって、独立ではないという結論が得られたので、調整済み残差 \begin{eqnarray} d_{ij} = \frac{f_{ij} – E_{ij}}{\sqrt{E_{ij}(1-r_i/n_i)(1-c_i/n_i)}} \end{eqnarray} を用いて、残差分析を行うと、 となるので、痩せてる人に自信がある人が特に多く、肥満型の人には自信がない人が多いという、特徴的なセルを発見することができます。普通の人は、正方向にも負方向にも1. 統計で転ばぬ先の杖｜第5回 カイ二乗検定と相関係数の検定（無相関検定）にまつわるDon'ts｜島田めぐみ・野口裕之 | 未草. 96以上になっていないので、特に特徴はないということになりました。 調整済み残差の導出 調整済み残差\(d_{ij}\)は 期待度数 \(E_{ij}\)、周辺度数\(r_i\)、\(n_i\)と観測値\(f_{ij}\)を用いて、 で表されるのは、前の説でも述べた通りですが、ここからは、このような式になる理由について説明していきます。 まず、 独立性のカイ二乗検定 を行って、独立ではないという結論が得られたとします。ここで調整済み残差を求めたいのですが、調整済み残差を求める前の段階として、標準化残差を求める必要があります。ここで、残差とは「観測値\(-\)期待値」であり、それを標準偏差で割ったものが、標準化残差です。 e_{ij} = \frac{n_{ij}-E_{ij}}{\sqrt{E_ij}} この標準化残差というのは、近似的に正規分布\(N(0, v_{ij})\)に従うことが知られており。その分散は下式で表されます v_{ij} = (1-\frac{n_{i.
05未満(<0. 05)であれば、危険率5%で"偏りがある"ことがわかります。 CHITEST関数を利用するには次の手順で行います。 1) 期待値の計算準備(若年:高齢者): 若年者の全体にしめる割合は58. 3%(=70/120*100)で、確率は0. 583となり、高齢者の全体に占める割合は41. 7%(=50/120*100)で、0. 417となります。 2) 期待値の計算準備(有効:無効): 有効と答えるのは全体の33%(0. 33=40/120), 無効と答える確率は67%(0. 67)となります。 3) 若年者期待値の計算: 若年者で有効と答える期待される人数(期待値)は0. 58*0. 33*120=23. 3人, 若年者で無効と答えると期待される人数(期待値)は0. 67*120=46. カイ二乗検定と分散分析の違い -二つの使い方の違いがわかりません。見ること- | OKWAVE. 7人となります。 *実際の計算では、若年者で有効は70*40/120=23. 3(人)とけいさんできます。 4) 高齢者期待値の計算: 高齢者で有効と答えると期待される人数(期待値)は0. 42*0. 33*120=16. 7人、高齢者で無効と答えると期待される人数(期待値)は0. 67*120=33. 3人です。 *計算では高齢者で有効は40*50/120=16. 7(人)と計算できます。 こうして以下の期待値の表が作成されます。 期待値 有効期待値 無効期待値 若年者期待値 23. 3 46. 7 高齢者期待値 16. 7 33. 3 → 期待値がわかればカイ二乗検定の帰無仮説に対する確立はCHITEST(B2:C3, B7:C8)で計算されます。 *B2:C3は実際のアンケート結果、B7:C8は期待値の計算結果。 帰無仮説の確立が求められたら、 検定の結果のかかきたを参考に結果と結論が掛けます。 *この例では確立は0. 001<0. 01なので、1%有意水準で有意さがあり、若年者では有効と回答する被験者が21%なのに対し、高齢者では有効(あるいは無効)と解答する被験者が50%です。したがって若年者と高齢者では有効回答に偏りが認められるということになります。 6. 相関係数のt検定 相関係数rが有意であるかどうかを検定することができます。 「データの母相関係数σ=0」を帰無仮説H 0 としてならばt値は以下の式に従います。得られたt値をt分布表で 自由度(n-2)の時の値と比較し、t分布表の値より大きければ有意な相関係数ということになります。 excleでt値を計算したら続いて、TDIST(t値, 自由度(数-2), 2(両側))によりP値を計算することができる。 相関係数 -0.
35 =CORREL(C3:C17, D3:D17) 自由度 13 =COUNT(C3:C17)-2 t値 1. 24 =ABS(G3*(G4-2)^0. 5/(1-G3^2)^0. 5 p値 0. 237 =TDIST(G5, G4, 2) * データは「C3:C17」と「D3:D17」にある * 相関係数はG3, 自由度はG4, t値はG5にある。 * この例ではp値が0. 237>0. 05なので相関係数は有意でない。 (2018. 6. 6)