?~脚本家 吉丸圭佑の筋書きのない生活~」は2021年1月、毎週土曜日23時30分~テレビ朝日にて放送予定。
川上洋平」 milet「Who I Am」 アイドルカレッジ「GOES ON」 番組が用意した最新曲9曲から、ゲスト独自のBEST1を選んでいただくコーナー。 今回は中川大志さんに「友達とドライブでテンションを上げたい曲」を選んでいただきました。 今回紹介した9曲 ヴァンゆん「ラ・ラ・ランデヴー!」 クレイユーキーズ「サヨナラSAY GOODBYE with yui」 26時のマスカレイド「二人だけの初めてをもっと」 Cool-X「ふたり」 High NA「Stay with me ○○と□□のウェディング」 PIGGS「フューチャー・スターダスト」 TOKYO RABBIT「ツキノヌクモリ」 アルテミスの翼「最終ゼンヤ」 sumika「本音」 ■中川大志さんが友達とドライブでテンションを上げたい曲1位は・・・ 友達と一緒に歌えそうで、 "これから遊びに行くぞ! "とテンションを上げたい時に聴きたいそうです。 ■アーティスト:川崎鷹也 アーティストがルーレットを回し、選ばれた方法でライブ収録を行う企画。 今回は「VR」に決定。 川崎鷹也さんがキュンとするクリスマスデートを演出 VRでバカリズムに体感してもらい、普段では見られないLIVEが完成。 楽曲:「今夜のクリスマス」 MVをよく観ていれば応えられる簡単なクイズを出題するコーナーです。 今週は4週目。 [紹介楽曲]降幡 愛「パープルアイシャドウ」 今回の問題 【黄色い家電は?】 答え ⇒「テレビ」 バカリズムの回答 「音楽デッキ」で不正解でしたが、問題に間違いがあったため今回はノーカウントになります。 来週は4週目となります。 ※このコーナーは一部地域では放送されていません
[ 2021年1月19日 20:10] 岡田将生 Photo By スポニチ 俳優・岡田将生(31)が、19日放送の日本テレビ系「火曜サプライズ」(火曜後7・00)にゲスト出演し、タレント・ウエンツ瑛士(35)との同居計画について語った。 この日はウエンツ、志尊淳(25)とのロケで都内各地を回った。最後に立ち寄ったカメラ専門店で、岡田は自分用にカメラを購入。「今度(番組に)出る時は、このカメラを持って行きます」と宣言する岡田だったが、ウエンツから「もう1回は出られません。大好きな俳優、いっぱいいるんで。彼、その中でも下の方なので」とバッサリ切り捨てられた。 すると岡田は、「一緒に住もうと言ってたことがあるんですよ」と、ウエンツとの意外な関係を告白した。ところが「その理由が『一緒にYouTubeやらない?』って」という、ウエンツらしい突飛な発想だったという。 同居計画には、俳優・生田斗真(36)も加わっていた。ウエンツは「俺と将生と生田斗真と3人で話していて、『3人で暮らすのいいね』って」。ところが、計画はすぐ立ち消えに。「斗真がすぐ『すみません、俺、結婚します』って」と、女優・清野菜名(26)と結婚することをその場で報告されたそうで、「急な報告をそこで受けた。それですべてがおじゃんになった」と苦笑いしていた。 続きを表示 2021年1月19日のニュース
2016年8月10日 17時45分 ウエンツ瑛士(写真は2013年撮影のもの) 俳優の 生田斗真 とタレントの ウエンツ瑛士 が9日、バラエティー番組「火曜サプライズ」(日本テレビ系)で18年ぶりにテレビ共演し、「凄い感動する! !」と反響を呼んでいる。 【写真】ウエンツ瑛士、超チャライと自ら暴露!? 天才てれびくんから生き残った子役は？2位 生田斗真 | エンタメウィーク. この日、アポイントメントをとっていない店舗に突撃する「アポなしグルメ旅」というコーナーに、生田がゲストで登場。始まるやいなや、番組 レギュラー のウエンツと生田は抱き合って再会を喜んだ。2人はかつて子ども向け番組「天才てれびくん」(NHK教育テレビ)で共演。「カメラの前で共演するとは」(ウエンツ)、「何年ぶりでしょうか」(生田)と笑いあっていた。 [PR] プライベートでも全然会ってなかったそうで、ウエンツの携帯の電話帳には生田の名前があったが、070から始まるPHSの番号で中学生時代に連絡先を交換したきりだったようだ。家族ぐるみでの親交もあり、生田の母親に「ウエンちゃま」と呼ばれていたエピソードなどを披露。「天才てれびくん」内でストロベリーパフェというバンドを組んでいた話などで盛り上がった。 「天才てれびくん」卒業後について、生田は高校卒業くらいの時期に「果たしてこれでいいんだろうか?」「このまま(芸能活動を)続けていいのかな……」「自分に才能があるんだろうか……」「『一生これで俺は食っていく』という確信はなかった」と葛藤を抱えていたことを打ち明けた。ウエンツも「一緒だ……」と共感し、芸能活動コースがある高校ではなく普通の高校に行っていたと明かした。 てれび戦士として活躍しお茶の間の人気者だった2人。少年時代の映像も映され、貴重な2人の姿にファンからは「うわー懐かしい! !」「生田斗真とウエンツ瑛士が共演とか天てれファンとして胸熱」「感激してるなう」など歓喜の声が寄せられている。(鏑木優)
テレビ朝日では、来年1月に生田斗真主演ドラマ「書けないッ!
私事ではありますが、先日行われた 統計検定2級の試験に挑戦し、合格することが出来ました 。 ということで、今回の記事は、 統計検定2級合格までにどのぐらい勉強すればいいのかの事例を知りたい 実際に統計検定2級に合格した人がどのような学習の軌跡をたどったのかを聞いてみたい という人に向けて、 「私の統計検定2級合格の軌跡 ~ 何時間勉強したの?どうやって試験対策したの?」 と題して、私の統計検定2級合格までの軌跡を紹介していきます。 まずはじめに、私自身の属性を示しておきます。 理系出身であり数学は苦手ではない(なかった) 大学2年次に統計学の単位は取得(ただし、ほとんど覚えていない) 実務で統計学の知識をばりばり使うことはない 上記の通り、まったくのゼロベースからのスタートとは言えないのかもしれませんが、私自身はゼロベースからのスタートだというつもりで学習をスタートさせました。 ① 何カ月前から学習を始めたのか? 私が今回受験した統計検定2級は、2021年の6月20日に試験が行われました。 そして、私が統計検定2級の学習を始めたのは、2021年の3月10日となります。 つまり、今回、学習を始めてから おおよそ3カ月 で合格を手にすることができました。 ② 合格まで何時間勉強したのか? 私が統計検定2級の合格までに費やした学習時間は 67. 5時間 です。 この学習時間には「過去問に取り組んだ時間」「統計WEBのサイト上で学習した時間」が含まれます。 一方で、「YouTubeで統計検定関連の動画を見ていた時間」は含んでおりませんので、その点はご了承ください。 では、次に月別の学習時間を見ていきます。 月 学習時間(時間) 学習時間割合 3月 4. 5 6. 7% 4月 12. 統計学の時間 | 統計WEB. 5 18. 5% 5月 7. 5 11. 1% 6月 43. 0 63. 7% 合計 67. 5 100% 3月に資格試験に向けての勉強を始めましたが、学習時間は試験が行われた6月に集中していたことが分かります。このことより、統計検定2級は、短期詰め込み型でも、十分合格は可能であると言えるのかもしれません。 なお、学習時間はスマホアプリ「 Studyplus 」で記録管理をしておりました。本アプリは使い始めてかれこれ4年ほどになる、私の自学習のモチベ維持のお助け役的存在でもあります。「Studyplus」については、別記事「 社会人の自学学習を習慣化するお助けツール 」でも紹介しておりますので、気になった方はこちらの記事も参考にしてみてください。 ③ 合格までの学習の流れは?
先生が欲しい 式を覚えるよりは、 どんなパターンの時にどの式を使うのが適切か を判断できないとまず問題に取りかかれない しかも統計学は 答えの出し方が1つじゃない場合がある 、つまり近似を用いて簡単に解いても 選択肢の問題ならば正解にたどり着ける わけである そう考えると、「こういう場合はこう解けばいいよ」ってのを経験から教えてくれる先生がいるとやりやすいなと思った また、過去問の解説は丁寧に書いてくれている記事がない限り、統計WEBや本に書かれているものは 途中の式が省略されていることが多い のでそれをすぐに聞ける人がそばにいて欲しいと感じた(僕は2級を持っている友人に聞いた) 2. 数学の前提知識が結構要る よく書いてあるのは 「高校の数学ができればいい」 とのことであるのだが、 微分と積分 をちゃんと使えないと統計学の問題は大部分が解けない 微分の計算、積分(インテグラル$\int_{a}^{b}$)の計算、合計値の計算($Σ$の計算のこと、数学だと「数列」で習った)は 必須として思い出す必要がある その他にも基本的な不等号(≦, >など)で表された式の右辺と左辺の変換であったり、√の計算であったり、確率も問題が出てくるので組み合わせ(特にコンビネーション(${}_nC_r$))は当然のように使えないと何もできない 3. 「テストを解くという作業」へのブランクが怖い 久しぶりのテストだったので色々とテストの受け方を忘れてた、特に 時間内に全て解く感覚は抜けていた なので僕はテストを始めたらまず 時間の配分を考えてから 問題に取り掛かった だいたい34問で90分なので15問・10問・10問に30分ずつ配分して解くようにした でもやってみて思ったことは 簡単な問題は全体的に散らばっていた ので前半にすぐ解ける問題が集まっているとは一概には言えなかった 4.
離散型確率分布と確率質量関数 11-3. 連続型確率分布 11-4. 確率密度と確率密度関数 11-5. 連続型確率分布と確率1 11-6. 連続型確率分布と確率2 12. 累積分布関数と確率変数の期待値・分散 12-1. 累積分布関数とは 12-2. 累積分布関数の性質 12-3. 確率変数の期待値 12-4. 期待値の性質 12-5. 確率変数の分散 12-6. 分散の性質 13. いろいろな確率分布1 13-1. 二項分布 13-2. 二項分布の期待値と分散 13-3. ポアソン分布 13-4. ポアソン分布の期待値と分散 13-5. 幾何分布 13-6. 幾何分布の期待値と分散 14. いろいろな確率分布2 14-1. 正規分布 14-2. 正規分布の再生性と標準正規分布 14-3. 標準化したデータの使い方 14-4. 標準正規分布表 14-5. 標準正規分布表の使い方1 14-6. 標準正規分布の使い方2 15. いろいろな確率分布3 15-1. 指数分布 15-2. 離散一様分布 15-3. 連続一様分布1 15-4. 連続一様分布2 15-5. 2変数の確率分布 15-6. 2変数の期待値と分散 16. 標本と抽出法 16-1. 母集団と標本 16-2. 全数調査と標本調査 16-3. 標本の抽出方法 16-4. 研究デザイン 17. 大数の法則と中心極限定理 17-1. 大数の法則1 17-2. 大数の法則2 17-3. 中心極限定理1 17-4. 中心極限定理2 18. 母平均の点推定 18-1. 点推定とは 18-2. 母平均の点推定と推定量・推定値 18-3. 推定量の性質 18-4. 標本分散と不偏分散 18-5. 標準偏差と標準誤差 19. 母平均の区間推定(母分散既知) 19-1. 区間推定とは 19-2. 母平均の信頼区間の求め方(母分散既知) 19-3. 95%信頼区間のもつ意味 19-4. さまざまな信頼区間(母分散既知) 20. 母平均の区間推定(母分散未知) 20-1. 標本とt分布 20-2. t分布表 20-3. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知) 20-4. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知)-エクセル統計 20-5. さまざまな信頼区間(母分散未知) 20-6. 母平均の差の信頼区間 21. 母比率の区間推定 21-1.