九州新幹線西九州ルート開業PR動画 - YouTube
九州新幹線・西九州ルートのうち佐賀県内の未着工区間の問題を協議する与党の検討委員会が開かれ、佐賀県の費用負担を減らす措置や並行在来線の在り方をめぐって、週明けにも与党としての方針が取りまとめられることになりました。 九州新幹線・西九州ルートのうち、佐賀県の武雄温泉と長崎の区間は、来年の秋ごろに開業する一方、佐賀県内の新鳥栖と武雄温泉の区間は、線路と車両の方式や費用負担をめぐって国土交通省と佐賀県の協議が平行線をたどっています。 この問題を協議するため、与党の国会議員でつくる検討委員会の会合が11日、都内で開かれました。 検討委員会では、佐賀県の負担を減らすため、建設費の一部を国が肩代わりする交付税措置を拡充することや、新幹線の開通後も並行在来線の利便性が損なわれないようにJR九州が経営に関与することなどを求める方針です。 11日は、こうした内容を来週14日に予定されている与党のプロジェクトチームの会合で与党の方針として取りまとめることを確認したということです。 この問題で、国土交通省は佐賀県に対し、通常の新幹線と同じ「フル規格」で整備した場合の3つのルートの建設費や地元の経済効果の試算を示して協議を進展させたい考えです。
18 九州新幹線(西九州)武雄温泉駅高架橋工事 安全祈願 2月18日(木)、九州新幹線(西九州)武雄温泉駅高架橋工事着手に伴い安全祈願が武雄町の工事現場にて行われました。 式には地元地権者の方々や区長、工事関係者などをはじめとする約100名が出席。くわ入れの神事を行い工事の安全を祈りました。 武雄温泉駅高架橋工事は、武雄温泉駅を基点とし、そこから東(佐賀方面)に900m、西(長崎方面)に1, 615mを工事区間とした延長2, 515mの工事です。工事完了は平成31年2月を予定されております。 今回の武雄温泉駅高架橋工事の着手に伴い、武雄市内における新幹線工事が全5区間が着工されたことになります。
10 フリーゲージトレインの不具合対策等に係る国からの説明について 5月10日(火)、国土交通省鉄道局において、長崎県、佐賀県、福岡県に対し標記の説明がありました。 同局によると、今後は、新しい試験用台車により、16日の週から8月まで、台車試験装置(室内)により検証試験を行い、その結果等を踏まえ、秋頃に予定されている軌間可変技術評価委員会での評価を経て、耐久走行試験の再開を目指すとのことです。 H28. 3.
基本計画決定から35年を経て、武雄温泉-諫早間が2008年4月に着工。18年度の開業を目指しており、総工費約2600億円。完成後は、博多-長崎間を1時間19分で結び、在来線の特急より26分短縮される。在来線沿いにある佐賀県鹿島市や江北町は、地域の衰退を招くなどの理由で建設に反対。JR九州が、並行在来線となる長崎線を新幹線開業後も継続運行することで佐賀、長崎両県の合意を取り付け、2市町が不同意のまま着工が決まった。総工費は資材高騰などで200億円増も見込まれる。
01倍の226, 500人に、西九州と近畿圏の交流人口が13, 900人/日から1. 3倍の15, 400人/日に、西九州と熊本・鹿児島の交流人口が14, 400人/日から1.
929,AGFI=. 815,RMSEA=. 000,AIC=30. 847 [10]高次因子分析 [9]では「対人関係能力」と「知的能力」という2つの因子を設定したが,さらにこれらは「総合能力」という より高次の因子から影響を受けると仮定することも可能 である。 このように,複数の因子をまとめるさらに高次の因子を設定する, 高次因子分析 を行うこともある。 先のデータを用いて高次因子を仮定し,Amosで分析した結果をパス図で表すと以下のようになる。 この分析の場合,「 総合能力 」という「 二次因子 」を仮定しているともいう。 適合度は…GFI=.
9以上なら矢印の引き方が妥当、良いモデル(理論的相関係数と実際の相関係数が近いモデル)といえます。 GFI≧AGFIという関係があります。GFIに比べてAGFIが著しく低下する場合は、あまり好ましいモデルといえません。 RMSEAはGFIの逆で0. 1未満なら良いモデルといえます。 これらの基準は絶対的なものでなく、GFIが0. 9を下回ってもモデルを採択する場合があります。GFIは、色々な矢印でパス図を描き、この中でGFIが最大となるモデルを採択するときに有効です。 カイ2乗値は0以上の値です。値が小さいほど良いモデルです。カイ2乗値を用いて、母集団においてパス図が適用できるかを検定することができます。p値が0. 05以上は母集団においてパス図は適用できると判断します。 例題1のパス図の適合度指標を示します。 GFI>0. 9、RMSEA<0. 統計学入門−第7章. 1より、矢印の引き方は妥当で因果関係を的確に表している良いモデルといえます。カイ2乗値は0. 83でカイ2乗検定を行うとp値>0. 05となり、このモデルは母集団において適用できるといえます。 ※留意点 カイ2乗検定の帰無仮説と対立仮説は次となります。 ・帰無仮説 項目間の相関係数とパス係数を掛け合わせて求められる理論的相関係数は同じ ・対立仮説 項目間の相関係数とパス係数を掛け合わせて求められる理論的相関係数は異なる p 値≧0. 05だと、帰無仮説は棄却できず、対立仮説を採択できません。したがって p 値が0. 5以上だと実際の相関係数と理論的な相関係数は異なるといえない、すなわち同じと判断します。
26、0. 20、0. 40です。 勝数への影響度が最も強いのは稽古量、次に体重、食事量が続きます。 ・非標準化解の解釈 稽古量と食事量のデータは「多い」「普通」「少ない」の3段階です。稽古量が1段階増えると勝数は5. 73勝増える、食事量が1段階増えると2. 83勝増えることを意味しています。 体重から勝数への係数は0. 31で、食事量が一定であるならば、体重が1kg増えると勝数は0. 31勝増えることを示しています。 ・直接効果と間接効果 食事量から勝数へのパスは2経路あります。 「食事量→勝数」の 直接パス と、「食事量→体重→勝数」の体重を経由する 間接パス です。 直接パスは、体重を経由しない、つまり、体重が一定であるとき、食事量が1段階増えたときの勝数は2. 83勝増えることを意味しています。これを 直接効果 といいます。 間接パスについてみてみます。 食事量から体重への係数は9. 重回帰分析 パス図. 56で、食事量が1段階増えると体重は9. 56kg増えることを示しています。 食事量が1段階増加したときの体重を経由する勝数への効果は 9. 56×0. 31=2. 96 と推定できます。これを食事量から勝数への 間接効果 といいます。 この解析から、食事量から勝数への 総合効果 は 直接効果+間接効果=総合効果 で計算できます。 2. 83+2. 96=5. 79 となります。 この式より、食事量の勝数への総合効果は、食事量を1段階増やすと、平均的に見て5. 79勝、増えることが分かります。 ・外生変数と内生変数 パス図のモデルの中で、どこからも影響を受けていない変数のことを 外生変数 といいます。他の変数から一度でも影響を受けている変数のことを 内生変数 といいます。 下記パス図において、食事量は外生変数(灰色)、体重、稽古量、勝数は内生変数(ピンク色)です。 内生変数は矢印で結ばれた変数以外の影響も受けており、その要因を誤差変動として円で示します。したがって、内生変数には必ず円(誤差変動)が付きますが、パス図を描くときは省略しても構いません 適合度指標 パス図における矢印は仮説に基づいて引きますが、仮説が明確でなくても矢印は適当に引くことができます。したがって、引いた矢印の妥当性を調べなければなりません。そこで登場するのがモデルの適合度指標です。 パス係数と相関係数は密接な関係がり、適合度は両者の整合性や近さを把握するためのものです。具体的には、パス係数を掛けあわせ加算して求めた理論的な相関係数と実際の相関係数との近さ(適合度)を計ります。近さを指標で表した値が適合度指標です。 良く使われる適合度の指標は、 GFI 、 AGFI 、 RMSEA 、 カイ2乗値 です。 GFIは重回帰分析における決定係数( R 2 )、AGFIは自由度修正済み決定係数をイメージしてください。GFI、AGFIともに0~1の間の値で、0.