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純愛雑談所出身地別固定分布① 【北海道地方】 北海道→海原、ガラ 【東北地方】 青森→めめ（現在東京） 岩手→Ｊ(現在東京) 宮城→紐(仙台)、青猫、かな(現在山形) 山形→かな 【関東・甲信越地方】 茨城県→アビ猫、桃(現在兵庫) 栃木県→乳、マスター 千葉県→オナラ、じばくちゃん 東京都→ブラバス、くーぱー(港区)、えりちゃん、六(港区)、ひなの、 オレオレ(町田)、弘毅(渋谷区)、Ｊ、うるる、めめ 神奈川県→オッサンX、清楚なエロ姫、ポポ、ミッチィー、鳥ちゃん がうがう(川崎)、麿ノ介(鎌倉)、よがふれぃむ 関東の何処か→さるちゃん 純愛雑談所出身地別固定分布表② 【東海地方】 岐阜県→修行中 愛知県→ととろ、えりちゃん(現在東京)、たま、りつ 三重県→へんたい 【近畿地方】 大阪府→よっぱ(十三)、なりしろ、飛電(吹田)、まっこいさん(枚方)、ハロワヴィレッジ(高槻) 勇者カントン(谷町六丁目)、たか子、ほいくし(長居)、みん(梅田) 兵庫県→桃、ジョルジ 京都府→さあや(中京区) 滋賀県→なまえのないかいぶつ、ハロワヴィレッジ(現在大阪、草津) 奈良県→たこわさ 和歌山県→クハ 【中国・四国地方】 愛媛県→乳(現在栃木)、呆一(松山) 高知県→うるる(現在東京) 徳島県か高知県→ちー坊 【九州・沖縄地方】 長崎県→くま 熊本県→くーぱー(現在東京)、リーフ 宮崎県→じばくちゃん(現在千葉)
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確率分布のグラフ(p.76～80） 正規分布の復習 カイ2乗分布 今回の感想を入れてください。 難しかったです。 -- P011003 石丸里美 (2013-06-04 17 55 29) 難しいです(;O;)でも、私はやります！来週もう一度お願いします！！ -- m010031 真鍋圭依 (2013-06-04 17 57 47) カイ二乗検定の内容に頭が混乱してます。一先ず、自分で調べます。 -- M010011 佐川綾香 (2013-06-04 17 58 23) 打ち込む式が簡単になっても、意味などが複雑すぎてわけがわからなくなりました。 -- P011015 栄美穂 (2013-06-04 17 59 00) 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/roguerogue/pages/48.html
モンスター分布図 個人で作ったモンスターの分布図をこのページにアップロードしました。 全ダンジョンではないのでその点はご了承ください。 また、気がつき次第訂正はしていますが明らかに検証不十分なのでその点もご了承ください。 さらにこのwikiの分布図との整合性も確認しておりません。 不十分な点ばかりですがもしもよかったら使ってください。 該当ダンジョンは ローグの迷宮、ローグの迷宮深層、不思議の地下宮殿、時の狭間の迷宮、 ベルセルクと一緒！、修羅の墓場、モッチの夢です。 このページの一番下(広告の下)の添付ファイルをダウンロードしてください。 MicrosoftのOfficeがないと見れない場合があります。 見れない場合はモンスター分布図(旧)をご覧ください。 2017/6/10追記 モンスター分布図ver2.0をアップしました。 モンスター分布図からの変更点は以下の通りです。 不思議の巨大鉱脈を追加 死神たちの商店街を追加 モッチの夢など一部修正
https://w.atwiki.jp/hayeong/pages/51.html
Data Set age x1 10 x2 40 x3 35 x4 70 x5 45 Sample数 n = 5 合計 \sum x = 200 平均 \mu = \frac{\sum x}{n} = 40 標準偏差 \sigma^2 = \frac{\sum(x-\mu)^2}{n} 正規分布 f(x) f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}} \exp (-\frac{(x - \mu)^2}{(2\sigma^2)})
https://w.atwiki.jp/parquedeamigo0080/pages/29.html
★パルケデアミーゴ階級分布★ 「パルケデアミーゴ」に所属する隊員の階級分布まとめ データは携帯サイトを参照。朝７時の時点で更新されない時は、多分サボってますｗ（仕事あるんで,,,）でも幾らかは参考になるかとは思われます。 ●ん？階級が気になった？来月が気になった？ 「行くぞ」 - 人目ですｗ 2007/11/01/05 11集計分メモ・探し中… 階級 連邦 ジオン 大将 0 0 中将 1 1 少将 0 0 大佐 1 0 中佐 1 0 少佐 0 0 大尉 1 0 中尉 0 0 少尉 0 0 曹長 0 0 軍曹 0 0 伍長 0 0 上等兵 0 0 一等兵 0 0 二等兵 2 1 ＜合計＞ 6 7 全国大隊 ランク外 ランク外 累計訪問者： - 昨日の訪問者： -
https://w.atwiki.jp/waseda2bun_r/pages/78.html
t検定 #母分散が未知＝t分布 # （１）簡単にする方法 # 参考 赤間・山口[2006],p109-110 #平均が50のデータ・正規分布の乱数100個を発生 x1 = rnorm(100,50,1);x1 t.test(x1) x2 = rnorm(100,50,10);x2 t.test(x2) #平均が50のデータ・正規分布の乱数10000個を発生 x3 = rnorm(10000,50,1);x3 t.test(x3) x4 = rnorm(10000,50,10);x4 t.test(x4) # （２）定義にしたがい導出 # 基本データ m1 = mean(x1);v1 =var(m1);n1=length(x1);df1=n1-1 # 95%信頼区間 t1 = qt(1-0.05/2,df1);t1 #統計量 u1 = (1/(n1-1))*sum((x1-m1)^2) T1 = m1-t1*sqrt(u1/n1) T2 = m1+t1*sqrt(u1/n1) T1;T2
https://w.atwiki.jp/manarai0079/pages/16.html
★α階級分布★ 「巡航迎撃アルファ」に所属する隊員の階級分布まとめ データは携帯サイトを参照。朝７時の時点で更新されない時は、多分サボってますｗ（仕事あるんで,,,）でも幾らかは参考になるかとは思われます。 ●ん？階級が気になった？来月が気になった？ 「行くぞ」 - 人目ですｗ 全国のプレイヤーに遅れを取るでない。αの真髄見せてやれ！ 「他大隊・過去階級データ」は「データメニュー（ページ未編集）」へ 2007/06/01/05 06集計分 階級 連邦 ジオン 大将 2 1 中将 1 3 少将 2 2 大佐 8 12 中佐 7 5 少佐 5 4 大尉 7 8 中尉 2 3 少尉 3 6 曹長 7 1 軍曹 10 7 伍長 1 2 上等兵 4 3 一等兵 11 13 二等兵 30 39 ＜合計＞ 100 109 全国大隊 ランク外 ランク外 累計訪問者： - 昨日の訪問者： -
https://w.atwiki.jp/tkonishi73/pages/658.html
第6回 正規分布とは 1.7 分布の仕方について考えてみよう 分布・・・調査データの散らばり具合を表したもの 相対度数＝各度数について全体の度数で割った値（全体の中での割合を表す） 度数分布表を作り、ヒストグラムを描く。 区間幅を小さくしながらデータ数を増やす。⇒山形の分布に近づく 正規分布を知ろう 正規分布（Normal Distribution) 正規分布は平均を中心にした「釣鐘型の」の分布 平均と分散（標準偏差）で形が決まる。 自然界のデータには正規分布を取るものが多い 「りんごの重量は平均μ、標準偏差σの正規分布に従う」＝りんごの重量の分布は、正規分布の形になっている。 標準正規分布 平均０、標準偏差１の正規分布を「標準正規分布」という。 標準正規分布のときの確率は「標準正規分布表」（テキストｐ.212）で計算できる。 エクセルを用いた確率計算 標準正規分布 NORMSDIST(パーセント点）・・・パーセント点⇒確率 NORMSINV（下側確率）・・・確率⇒パーセント点 正規分布 NORMDIST（パーセント点、平均、標準偏差、指定）・・・パーセント点⇒確率 NORMINV(確率、平均、標準偏差）・・・確率⇒パーセント点 今回の内容は極めて難しく思われるので、次回、資料配布の上、再度説明する。
https://w.atwiki.jp/chartjiten/pages/74.html
「６色分布図」 日経225とTOPIXの2種類があり、日経225の６色分布図とは、日経225銘柄中、6つのパターンがそれぞれ何銘柄あるかを毎日数えて、グラフ化したものです。簡単に言うと、白黄緑の合計が上昇波動の銘柄の数、赤青黒（灰色）が下降波動の銘柄の数を表していますので、緑と赤の境界線が右上がりの間は上昇波動の銘柄が増えていること、右下がりなら下降波動の銘柄が増えていることを示します。また上昇波動の銘柄の数が多い場合でも、まだ初期の段階か、成熟しているのか、その中身まで分かります。白が多い間はまだ“もろい状態”だと言えます。6色分布図は指標には表れない市場の動向を捉えることができ、従って、チャートに先んじて、先行指標としても使えます。 http //www.masudaasi.com/masudaasi/basis/07.html
https://w.atwiki.jp/waseda2bun_r/pages/27.html
colors() white aliceblue antiquewhite antiquewhite1 antiquewhite2 antiquewhite3 antiquewhite4 aquamarine aquamarine1 dchisq x -seq(0,30,0.1) curve(dchisq(x,2),from=0,to=30,col=1)#自由度2 curve(dchisq(x,4),type= n ,add=T,col=2) curve(dchisq(x,6),type= s ,add=T,col=3) curve(dchisq(x,8),type= S ,add=T,col=4) curve(dchisq(x,10),type= o ,add=T,col=5) curve(dchisq(x,50),type= l ,add=T,col=6) dchisqの図 一様分布 plot(dunif,-1,2,type= l )