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https://w.atwiki.jp/vipjaion/pages/62.html
職業分布 どの職やったらいいかわからない伊藤誠向け 強さとは一切関係ない 2010/9/28現在 多い ソード ボウ そこそこいる チャント キュア スピ 絶滅危惧種 シャドウ スペル シールド
https://w.atwiki.jp/th-gotouchi/pages/189.html
嫁分布図(暫定) ここは嫁分布図のページです 地方ごとに候補として挙がったキャラをまとめています 北海道、北東北 南東北、新潟 関東 中部 近畿 中国、四国 九州、沖縄 ※嫁分布図で使用している地図画像内のキャラクター画像はUNK教団の野望の東方ドット絵を使用させていただいています。
https://w.atwiki.jp/87guerrilla/pages/26.html
分布図 paint it green! コメントをどうぞ 携帯USERな私でも見れましたあ!ありがとございます!嬉 -- 花壇犬 (2009-06-10 21 50 13) ジョバンニすぐるw乙! -- ハムサンド (2009-06-10 22 29 51) おお!言ってみてよかったw管理人さんありがとう。乙です! -- 195 (2009-06-11 01 17 15) 名前 コメント
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ここを編集 二項分布(BinomialDistribution) N個の2値データ集合のうち、真となる元の数mの確率分布。2値の出現確率と元の総数Nによって分布構造が決まる。 確率密度関数(確率質量関数) 実装例 言語 Python 2.6 + scipy + matplotlib ソース BinomialDistribution.py 結果 グラフ wikipedeaの例と同じ(色は違う)。 青: 赤: 緑:
https://w.atwiki.jp/tkonishi73/pages/519.html
カイ2乗分布からF分布 今日の講義で少し頭の中が整理できたような気がします。 -- P011003 石丸里美 (2013-06-11 17 48 01) 計量文献学は文系と理系が合わさっていて、おもしろいと思います。 -- p011015 栄美穂 (2013-06-11 17 50 37) これからどんどん山場なので、気合入れていかなければ…!!頑張ります☆ -- M010031 真鍋圭依 (2013-06-11 17 51 50) 名前 コメント
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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)
https://w.atwiki.jp/tkonishi73/pages/513.html
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
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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/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