晩ごはん 私と娘の分だけを準備をすれば良かった、ある日のコト たまたま、仕事で都会まで荷物を取りに行かねばならない用事があり 都会に来たし デパ地下で娘と私のお弁当買って帰ろう しかも、ちょっと奮発しちゃおう って、牛のお肉が入ったお弁当を購入 夕方には帰宅 そうしましたら、あるはずのない 塾へ行っているはずの息子の自転車が‥‥‥ 「あれ?今日はバスで学校行ったっけ?」 玄関に入りましたら、あるはずのない 塾へ行っているはずの息子の靴が‥‥‥ 「あんたっ、なんでおるんよ?」 「えー、なんか学校早く終わったし、1回帰って来てん」 なんでやねーん そんなん、塾の前に1回家に帰るくらいよくあるコトやんか! と、思われた方へ説明を‥‥‥ その日の塾は 自宅最寄りの駅ではなく 学校の近くの塾 (位置関係↓) 学校・・塾・・・・・最寄り駅・・自宅 学校→塾の所要時間は約30分 学校→自宅の所要時間は約90分 自宅→塾の所要時間は約60分 なので、私は息子に 「何か適当に食べて、塾へ行き、自習をしながら授業開始を待て」 というミッションを課していた それなら 学校→30分→ご飯・自習・塾→60分→自宅 ↑この計画を、息子は勝手に変更↓ 学校→90分→自宅(滞在約60分弱)→60分→塾→60分→自宅 確かに、予想より学校出るのが早かった 早かったけど、わざわざ家に帰ってくる?? 「ご飯、どしたん?食べたん?」 「お菓子食べたけど、何か食べるモノあるん?あるなら食べたい」 うぅ‥‥‥‥‥ いつもいつも、いつもいつも その辺フラフラして帰ってこないクセに‥‥ なんで、奮発した牛肉弁当が2個しかない日に限って帰ってくる?? 恨み晴らさでおくべきか. もちろん、数秒間 「何もないからカップラーメン食べて?」 って言おうかと悩んだのは事実(正直者) けどさー 今から(ホンマにするのか知らんけど)勉強しに行く息子を相手に 右手に握る紙袋の中に、今まさに!そこにある『奮発弁当』を隠しておいて 後で自分が食べるとか‥‥‥ ちょっと出来なかったぁあぁああぁああ 自習もしてこなかった息子やのに 私、良いお母さんやん‥‥‥ ねぇ? 「私が食べようと思ってた、ちょっと良いお弁当あるけど食べる?」(←恩着せがましい) 「食べて良いん?」 「あんたのその気遣いだけで浮かばれるわ、あんた食べ、えーで、食べ」 美しい母子愛 けど、そのお弁当 美味しそうやな──── ─────あ その後、娘も滞りなく完食 「こういうお弁当あんまり好きちゃうねん」 とか言わんかったわ あんまり好きちゃうかったら、貰ってあげたのになぁ チックショー 絶対またデパ地下行って買うっ 買ってやる ‥‥‥‥と、思ったら緊急事態宣言 都会、自粛します
この恨み晴らさでおくべきか 一言 動物霊達を悪霊では無く怨霊と言ってあげて欲しい気がする。 投稿者: なか ---- ---- 2017年 02月14日 07時28分 本作を閲覧していただきありがとうございます。 分かりました。怨霊に変更させていただきます。 綾小路隼人 23歳~29歳 男性 2017年 01月17日 14時09分 最近、この物語で出てくる"女"の様なキャラクターが出てくるホラー小説を読み、そのキャラクターがアッサリと消えたのでモヤモヤしていた時にこの作品を読んだのでスッキリしました。 今後のご活躍に期待しています。 シルバーマン13 2016年 10月26日 04時45分 スッキリしていただき大変光栄です。 すみません次作に書いてしまいました… いちや 2016年 10月03日 22時32分 気になる点 marjo 2016年 09月29日 18時38分 黒咲 桜舞 2016年 09月28日 07時56分 ― 感想を書く ― 感想を書く場合は ログイン してください。
奴を足止めしろ!」 環へと襲い来る嘆きの波動を、百火と呼ばれた黒髪のビハインドが両腕に纏った鎖で軌道を反らす。 「――間一髪、かの……環殿、大丈夫か?」 「環、助けに来たぜ! 人を恨んでばっかの根暗野郎なんて、ぶっ倒してやろう!」 「みなさん! 来てくれたんですね!」 一之瀬・白(八極龍拳・e31651)と立花・恵(翠の流星・e01060)の言葉に笑顔を華を開かせる環。 「おい、面白そうなことやってるな。私も仲間に入れてくれないか」 言うが早いか、ソロ・ドレンテ(胡蝶の夢・e01399)は一足飛びに啼鬼へと肉薄すると、肘から先をドリルの様に回転させ啼鬼に一撃を見舞う。 残りの面々も、環を守るように啼鬼に立ちはだかった。 「あぁ……恨めしい、なぜに仲間に救われる、友情、愛情、感謝、正なる感情、その全てが憎いぃぃぃ――」 目にした現状すべてに恨みを零す啼鬼に、恵は肩を竦ませ、啼鬼に愛用のリボルバー銃を突きつける。 「一体何をそんなに恨んでいるかは知らないけれど、とても正気とは思えねーな。 ――まぁいいさ、あんたを、その怨念ごと撃ち抜いてやる!」 恵の言葉に続くように、八王子・東西南北(ヒキコモゴミニート・e00658)も言葉を走らせた。 「見た目グロかわいくて不覚にもちょびっと萌えてしまいましたがだまされません!
ねちっこい人はいるもので、ちょっと反感を買うと、 「そこまでせんでも」といった怨念をもたれることが、たまにある。かなり昔に少年ナントカという週刊誌で見た、ウラミマタロウのような、価値観が変質すぎる人間である。 ほとんどは忘れたが、1個だけ覚えているストーリーがある。ウラミマタロウは意気地なしのくせに、せこい。自分が食べようとしたカップヌードル(作中ではコップヌードルと名づけられていた)を横取りされたからといって、その相手にボロクソな仕返しをするのだ。 どんな仕返しだったかは覚えていないが、アイツの仕返しはハンパない。倍返しなどといった、生易しいものではなく、悪意に満ちた、地獄の鬼すらたじろぐ復讐なのである。あんな奴には、かかわらないのが賢明であろう。 それほど精神に異常をきたした主人公を、書き連ねた人々の真意を、誰も恨まない最終解脱者な私に、誰か教えてください。 カテゴリ 社会 社会問題・時事 ニュース・時事問題 共感・応援の気持ちを伝えよう! 回答数 8 閲覧数 283 ありがとう数 16
開催場所: 東京 開催日: 2007-05-29 申込締切日: 1970-1-1 ■「共分散構造分析 [Amos編] -構造方程式モデリング-」出版記念セミナーの開催概要 [日 時]2007年5月29日(火) 14:00-16:00 [会 場]池袋サンシャインシティ文化会館5階 特別ホール501 住所:〒170-8630 東京都豊島区東池袋三丁目1番1号 [定 員]200名 ※定員となり次第、締め切らせていただきます。 [受講料]無料 ※本セミナーは講義形式であり、PC操作はございません。 [協賛] 東京図書株式会社 [対象者] ・共分散構造分析(構造方程式モデリング)について理解を深めたい方 ・Amosを使った共分散構造分析にご興味のある方 [講義アウトライン] Amos開発者からの挨拶 テーマ:Jim Arbuckleからの挨拶 講 師:Jim Arbuckle 1. テーマ:共分散構造分析の進めかた 講 師:堀辺千晴氏 (Chiharu HORIBE)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:Amosを実際に動かしながら、共分散構造分析の基本的な分析手筋を紹介します。これまで一度も共分散構造分析をしたことのない方を対象に、わかりやすい事例を挙げて具体的に解説をします。 2. EXCEL共分散構造分析Ver.2.0 | 製品情報（Windows版） | 統計ソフトウエア | 株式会社エスミ. テーマ:共分散構造分析のまとめかた 講 師:岩間徳兼氏 (Norikazu IWAMA)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:共分散構造分析を始めたばかりの初心者の方向けに、分析を進める上で陥りやすい間違いや、その回避の方法、分析結果をレポートする際の勘所,意外と知られていないAmosの便利な機能などを紹介します。 3. テーマ:打ち切りデータの分析 講 師:川端一光氏 (Ikko KAWAHASHI)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:MCMCによるベイズ推定の基本を解説した後、測定装置や測定機会の範囲による制約,離脱や追跡不能、天井効果などによって生じる打ち切りデータ ( Censored Data)の分析方法を解説します。 4. テーマ:順序カテゴリカルデータの分析 講 師:中村健太郎氏 (Kentaro NAKAMURA)/早稲田大学文学学術院 内 容:「はい」「いいえ」の2件法のデータや、法案・政策に対する「賛成」「どちらともいえない」「反対」の3件法のデータなど,アンケートに頻出する順序カテゴリカルデータの分析方法について解説します。 5.
まとめ このように、共分散構造分析の多重指標モデルでは、複数の因子分析や重回帰分析を織り交ぜたようなモデルを、1つにまとめて分析することができるのです。因子分析の結果をさらに回帰分析にかけるというようなことを繰り返すと、誤差が蓄積して分析全体の精度が落ちるとともに、モデル全体での誤差を明らかにすることができません。一方、共分散構造分析ではモデル全体を丸ごと1度に分析することができ、推定精度が高まり、その上データとモデルの適合の程度を評価することもできるのです。 以上から、共分散構造分析の多重指標モデルを利用して分析を行うと下記のようなメリットがあることが分かりました。 潜在変数を扱うことで、直接観測しづらい変数も測定できる 変数と変数の関係性の強さを数値化できる パスの始点となる変数の説明力を知ることができる データとモデルの当てはまりの程度を評価できる 2-5. 分析実例 それでは、実際に今回の課題に対する答えを出すべく分析を行った結果をご紹介します。(当社が2003年9月に行った自主調査の結果を利用) ダイエット飲料の魅力についてのモデルを検証するために、実際の調査では4つの代表的なダイエット飲料について質問をしました。 まずはCMの評価については考えない仮説1を検証しましょう。 パス図は図5に表されています。ここでは、「味の好み」と「ダイエット」の間に相関があることを仮定して共変動を表す両方向矢印を引いています。 図5 仮説1のパス図 図5のようなモデルを仮定して共分散構造分析を行った結果が図6に表されています。 図6 仮説1の共分散構造分析 図6では分析結果としてパス係数が出力されていますが、楕円で表された因子間の関係に注目すると、「味の好み」因子と「魅力」因子間の結びつきは0. 68であるのに対して、「ダイエット効果」因子と「魅力」因子間の結びつきは0.
eラーニングシステム『StatCampus』のご案内 原則毎月1日開講で受講期間は3か月間 eラーニングでStatworksの操作方法や,手法理論解説のコースを提供いたします.コンテンツの一部の無料体験や各種割引もございます(パッケージ購入,保守契約者など) 自習や集合研修に…関連書籍 実務に役立つシリーズ 第5巻 『アンケート調査の計画・分析入門』 企業でのアンケート調査・企画や,学生向けの実証的方法の組み立て方を解説 棟近雅彦 監修 / 鈴木督久・佐藤寧 著 定価 3, 190円(税込) 実務に役立つシリーズ 第6巻 『SEM因果分析入門』 品質管理分野での事例を中心として,SEM因果分析を解説 棟近雅彦 監修 / 山口和範・廣野元久 著 定価 2, 860円(税込) サンプルデータ公開中 ダウンロードへ イベント案内や製品などの最新情報をお届けします
エクセルで高度な共分散構造分析がおこなえるソフトウエアです。 構造分析共分散構造分析とは、パス図(分析者の立てた仮説のモデルを図で表したもの)を作成し、そのパス図が正しいかどうかを確かめるための分析手法です。 共分散構造分析の世界的権威であるピーター M. ベントラー氏が開発した、アメリカのMultivariate Software社の「EQS」をベースにした、Microsoft Office Excel上で動作するソフトです。 ●解説書を同梱 統計解説書として『AMOS, EQS, CALIS によるグラフィカル多変量解析(増補版)』(狩野裕・三浦麻子、現代数学社、2900円+税)を同梱しています。 ●「統計解析シリーズ」総合カタログ 「詳細情報はこの総合カタログ」 をご参照ください。クリックするとPDFファイルが表示されます。 ●製品に関するご質問 「お問い合わせ」 よりお気軽にご質問ください。クリックすると問い合わせフォームが表示されます。
ホーム > 統計解析・品質管理 > イベント・セミナー 参加のおすすめ SEM(構造方程式モデリング,共分散構造分析)は,因子や変数情報間の関係をわかりやすく探索でき,その関連性を表すことができます. 現象を十分に再現し,そしてより少ないパラメータをもっているので得られたモデルから変数間の関連や条件付の独立の成立条件などを見つけることができます. また,得られた因果モデルの検証やモデルに含まれる因果的効果の大きさの確認も行なうことができます. 本コースでは,SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に 短時間で「理論」を習得することができることを目的としています. ぜひ,この機会にご参加ください. 本コースに参加の方には,会社や自宅に帰ってすぐに活用できる 「JUSE-StatWorks/V5 期間限定版(30日間)&演習のデータ」のCDまたはDVD をお渡しいたします. ※ パソコンを1人1台用意いたします.講義と演習を織り交ぜて進めていきます. 受講対象 (レベル:初級~中級) 変数間の因果関係を調べたい方,また,その考え方を習得されたい方 企画部門,調査部門,設計開発部門,製造部門,食品部門に携わる方 など 適用場面も広い手法であるSEMは,特に変数間の因果関係を調べたい方に最適なツールです. 参加された方の声 SEMの手法の背景がよく分かった 実際に操作しながらの講義だったのでとても理解しやすかった 理論だけでなく実務に使える形で説明だったので,現在考えているモデルを想定しながら受講することができた. カリキュラム テキスト 実務に役立つシリーズ『第6巻 SEM因果分析入門』 演習ソフト JUSE-StatWorks/V5 SEMの歴史 SEMの目的 多変量解析(回帰分析,主成分分析等) 事例 ・ホテルの価格 ・テストのスコア ・測定モデル+回帰モデルの例 ・検証的因子分析1・検証的因子分析2 他 ※ カリキュラムは変更になる場合があります.あらかじめご了承下さい 講師 山口 和範 氏(立教大学 教授) 専門 多変量解析,ロバスト統計,統計ソフトウェア等 論文・著書 よくわかる統計解析の基本と仕組み 2003 秀和システム データ分析のための統計入門 (共著) 1995 共立出版 他多数 開催日程とお申し込み 地図 割引価格については「 セミナー割引特典 」をご覧ください.
概要 共分散構造分析/構造方程式モデリング(SEM)は、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を分析・検証する手法で、数値のように測定できるデータだけでなく、直接観測ができない"概念"を一緒に分析することができます。回帰分析や因子分析、パス解析の機能を併せ持つ高度な多変量解析手法として、社会調査や心理学、マーケティングなどの分野で多く利用されています。 当セミナーでは、「コンビニエンスストア利用者アンケート」を例に製品のデモを交えながらパス図を用いてどのように変数間の因果関係を表現できるのか、IBM SPSS Amosを利用するメリットと合わせてご紹介いたします。 適用分野 ・顧客や患者の満足度調査に ・従業員調査に ・ブランド・ロイヤリティ分析に ・購買行動分析に ・社会学・心理学等の論文作成に 視聴方法 視聴ご希望の方は、下記のフォームよりご登録ください。 ご登録完了後、ご記入いただいたメールアドレス宛に動画ページのリンクとログインパスワードが届きます。 共分散構造分析ソフト IBM SPSS Amos IBM SPSS Amosは、分析モデルをパス図を利用して表現・可能なソフトウェアです。 回帰分析や因子分析モデルはもちろん、共分散構造分析を実現可能。標準的な多変量解析を拡張し、より現実的なモデルを作成でき、また自分でモデルを指定、推定、検証できます。 製品の詳細を見る
テーマ:開発チームへのお願い・要望 講 師:豊田秀樹氏 (Hideki TOYODA)/早稲田大学文学学術院 内 容:日本のユーザーにとって、今後Amosが使いやすく益々強力な分析手段になるためには,Amosはどちらの方向に発展すべきでしょうか。ここで1つの方向性を提案し、開発チームに願いを託したいと思います。 ※講義内容は当日の進捗状況により変更になる可能性がございます。予めご了承ください。 [お問い合わせ先] エス・ピー・エス・エス株式会社 セミナー事務局 TEL :03-5466-5511、FAX :03-5466-5621 Email : [お申し込みURL] ( リンク ») 以 上