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20代の中では随一のフェロモン 女子アナ として注目を集めているのが、13年入社の赤木野々花アナ(28)だ。進行アシスタントを務める「ネーミングバラエティー 日本人のおなまえっ!」の中で何度も無防備な艶ショットを披露して、世の中の男性を喜ばせている。 「彼女はとにかくスタイルがいい。アイドル系のかわいいルックスに、肉づきのいいグラマーボディが特徴です。『おなまえっ!』ではノースリーブ衣装が多く、ワキどころか下着まで見えることが少なくないんです」(テレビウオッチャー) 民放でもまれな「ブラ魅せ率」No. 1の女子アナとあっては、今後も目が離せそうもない。 若 手に負けじと再評価の機運が高まっているベテランもいる。局次長クラスの「エグゼクティブ アナウンサー 」に出世した 森田美由紀 アナ(59)その人である。 「かつては『ニュースの森田』と呼ばれていただけに、アナウンス技術は定評がある。話題の番組『 チコちゃん に叱られる!』でナレーションを担当し、再ブレイクしたのも納得といったところでしょうか。彼女のナレーションは滑舌やセリフのトーン、間などがちょっと他の女子アナとは別格のうまさ。私もそうですが、チコちゃんじゃなくて、森田アナに叱られたいお父さんも多いのでは(笑)」(丸山氏) 50代後半にさしかかり、ますますグラマラスな体型になった森田アナ。母性からにじみ出るエロスは、熟女好きにはたまらないものがあるようだ。
(おやすみ日本眠いいね! ) 2020年3月14日放送のNHK『おやすみ日本眠いいね! 』において、進行役を務める赤木野々花(あかきののか・29歳)アナウンサーが得意のハープ演奏を披露した。 ・大学では、音楽の他に語学にも没頭。英語、フランス語、ドイツ語を学んでいました。 ・国際報道志望であり、ディレクターとして企画が採用されたこともあるといいます。 ・好きな食べ物は、かぼちゃ、和菓子(特にきなこ系)、鳴門金時。 ・リフレッシュ術は、1人カラオケ、長風呂をしながらの読書。 ・憧れの存在は、NHKの先輩アナウンサーの 小野文恵 だといいます。 赤木野々花アナウンサーのかわいい画像。 赤木野々花アナウンサーのまとめ。 ・幼少の頃からハープ演奏者を目指していた。 ・学生の頃からリポーター等をして活動していた経験がある。 ・かわいいと評判で将来のエース候補。 ・2013年に入局。2017年春から東京に勤務。 今後も赤木野々花アナウンサーの活躍に注目です。 最後まで読んでいただきありがとうございました。 関連記事 (画像)赤木野々花アナがおやすみ日本眠いいね! でノースリーブパジャマで登場 2021年6月13日放送のNHK総合『おやすみ日本 眠いいね! 』の赤木野々花アナウンサー。 【NHK】女性アナウンサー・契約キャスター名鑑【一覧】 日本放送協会(にっぽんほうそうきょうかい、にほんほうそうきょうかい、英称:Japan Broadcasting Corporation)は、日本の公共放送を担う事業者。日本の放送法に基づいて設立された放送事業を行う特殊法人。総務省(... 【NHK】女性アナウンサーの異動や主な番組の降板や担当変更 NHKに在籍する女性アナウンサーの人事異動や主な番組の降板や担当変更をお知らせしています。随時更新していきます。
9}{5. 4}\) とおくと、\(Z\) は標準正規分布 \(N(0, 1)\) に従う。 \(\begin{align}P(X \geq 180) &= P\left(Z \geq \displaystyle \frac{180 − 171. 4}\right)\\&= P\left(Z \geq \displaystyle \frac{8. 1}{5. 4}\right)\\&≒ P(Z \geq 1. 5)\\&= 0. 5 − p(1. 5 − 0. 4332\\&= 0. 0668\end{align}\) \(400 \times 0. 0668 = 26. 72\) より、求める生徒の人数は約 \(27\) 人 答え: 約 \(27\) 人 身長が \(x \ \mathrm{cm}\) 以上であれば高い方から \(90\) 人の中に入るとする。 ここで、 \(\displaystyle \frac{90}{400} = 0. 225 < 0. 5\) より、 \(P(Z \geq u) = 0. 225\) とすると \(\begin{align}P(0 \leq Z \leq u) &= 0. 5 − P(Z \geq u)\\&= 0. 225\\&= 0. 275\end{align}\) よって、正規分布表から \(u ≒ 0. 755\) これに対応する \(x\) の値は \(0. 755 = \displaystyle \frac{x − 170. 4}\) \(\begin{align}x &= 0. 755 \cdot 5. 4 + 170. 9\\&= 4. 077 + 170. 9\\&= 174. 977\end{align}\) したがって、\(175. 0 \ \mathrm{cm}\) 以上あればよい。 答え: \(175. 0 \ \mathrm{cm}\) 以上 計算問題②「製品の長さと不良品」 計算問題② ある製品 \(1\) 万個の長さは平均 \(69 \ \mathrm{cm}\)、標準偏差 \(0. 4 \ \mathrm{cm}\) の正規分布に従っている。長さ \(70 \ \mathrm{cm}\) 以上の製品を不良品とみなすとき、この \(1\) 万個の製品の中には何個の不良品が含まれると予想されるか。 標準正規分布を用いて不良品の割合を調べ、予想個数を求めましょう。 製品の長さ \(X\) は正規分布 \(N(69, 0.
8413\)、(2) \(0. 2426\) 慣れてきたら、一連の計算をまとめてできるようになりますよ! 正規分布の標準偏差とデータの分布 一般に、任意の正規分布 \(N(m, \sigma)\) において次のことが言えます。 正規分布 \(N(m, \sigma)\) に従う確率変数 \(X\) について、 \(m \pm 1\sigma\) の範囲に全データの約 \(68. 3\)% \(m \pm 2\sigma\) の範囲に全データの約 \(95. 4\)% \(m \pm 3\sigma\) の範囲に全データの約 \(99. 7\)% が分布する。 これは、正規分布表から実際に \(\pm1\) 標準偏差、\(\pm2\) 標準偏差、\(\pm3\) 標準偏差の確率を求めてみるとわかります。 \(P(−1 \leq Z \leq 1) = 2 \cdot 0. 3413 = 0. 6826\) \(P(−2 \leq Z \leq 2) = 2 \cdot 0. 4772 = 0. 9544\) \(P(−3 \leq Z \leq 3) = 2 \cdot 0. 49865 = 0. 9973\) このように、正規分布では標準偏差を基準に「ある範囲にどのくらいのデータが分布するのか」が簡単にわかります。 こうした「基準」としての価値から、標準偏差という指標が重宝されているのです。 正規分布の計算問題 最後に、正規分布の計算問題に挑戦しましょう。 計算問題①「身長と正規分布」 計算問題① ある高校の男子 \(400\) 人の身長 \(X\) が、平均 \(171. 9 \ \mathrm{cm}\)、標準偏差 \(5. 4 \ \mathrm{cm}\) の正規分布に従うものとする。このとき、次の問いに答えよ。 (1) 身長 \(180 \ \mathrm{cm}\) 以上の男子生徒は約何人いるか。 (2) 高い方から \(90\) 人の中に入るには、何 \(\mathrm{cm}\) 以上あればよいか。 身長 \(X\) が従う正規分布を標準化し、求めるべき面積をイメージしましょう。 (2) では、高い方から \(90\) 人の割合を求めて、確率(面積)から身長を逆算します。 解答 身長 \(X\) は正規分布 \(N(171. 9, 5. 4^2)\) に従うから、 \(Z = \displaystyle \frac{X − 171.
さて、連続型確率分布では、分布曲線下の面積が確率を示すので、確率密度関数を定積分して確率を求めるのでしたね。 正規分布はかなりよく登場する確率分布なのに、毎回 \(f(x) = \displaystyle \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{− \frac{(x − m)^2}{2\sigma^2}}\) の定積分をするなんてめちゃくちゃ大変です(しかも高校レベルの積分の知識では対処できない)。 そこで、「 正規分布を標準化して、あらかじめ計算しておいた確率(正規分布表)を利用しちゃおう! 」ということになりました。 \(m\), \(\sigma\) の値が異なっても、 縮尺を合わせれば対応する範囲の面積(確率)は等しい からです。 そうすれば、いちいち複雑な関数を定積分しないで、正規分布における確率を求められます。 ここから、正規分布の標準化と正規分布表の使い方を順番に説明していきます。 正規分布の標準化 ここでは、正規分布の標準化について説明します。 さて、\(m\), \(\sigma\) がどんな値の正規分布が一番シンプルで扱いやすいでしょうか?
5\) となる \(P(Z \geq 0) = P(Z \leq 0) = 0. 5\) 直線 \(z = 0\)(\(y\) 軸)に関して対称で、\(y\) は \(z = 0\) で最大値をとる \(P(0 \leq Z \leq u) = p(u)\) は正規分布表を利用して求められる 平均がど真ん中なので、面積(確率)も \(y\) 軸を境に対称でわかりやすいですね!
4^2)\) に従うから、 \(Z = \displaystyle \frac{X − 69}{0. 4}\) とおくと、\(Z\) は標準正規分布 \(N(0, 1)\) に従う。 よって \(\begin{align}P(Z \geq 70) &= P\left(Z \geq \displaystyle \frac{70 − 69}{0. 4}\right)\\&= P(Z \geq 2. 5 − p(2. 4938\\&= 0. 0062\end{align}\) したがって、\(1\) 万個の製品中の不良品の予想個数は \(10, 000 \times 0. 0062 = 62\)(個) 答え: \(62\) 個 以上で問題も終わりです! 正規分布はいろいろなところで活用するので、基本的な計算問題への対処法は確実に理解しておきましょう。 正規分布は、統計的な推測においてとても重要な役割を果たします。 詳しくは、以下の記事で説明していきます! 母集団と標本とは?統計調査の意味や求め方をわかりやすく解説! 信頼区間、母平均・母比率の推定とは?公式や問題の解き方