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阿部海太郎をお気に入りに追加 阿部海太郎のリンク #bf Amazon.co.jp ウィジェット 阿部海太郎の報道 “素人候補者”宮沢りえに窪田正孝たじたじ…「決戦は日曜日」不安な選挙活動が幕開け(本編映像あり) - 映画ナタリー 仙台大登録メンバー/21 (2021年12月8日) - エキサイトニュース ヒプステ初のライブ公演「Battle of Pride」Blu-ray/DVDのトレーラー公開(動画あり) - ステージナタリー ベリャコーヴィッチの遺志を継ぎ、O・レウシン演出で劇団東演「マクベス」上演 - ステージナタリー 松本潤主演の大河ドラマ「どうする家康」ムロツヨシ・野村萬斎の出演決定 - ステージナタリー 「女優さんの背骨大丈夫?」数原龍友のシネファイおすすメンディーは抱きしメンディー(映画ナタリー) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 『薔薇と海賊』霧矢大夢ら出演者よりコメント到着(チケットぴあ) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース ハリポタ20周年で金曜ロードショー テレビ・配信最新映画リスト 11月25日~30日(映画.com) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 三島由紀夫の異色ファンタジーに霧矢大夢、多和田任益、田村芽実らが挑む unrato#8『薔薇と海賊』2022年3月4日から東京・大阪で上演 - エントレ 演劇動画ニュース 白濱亜嵐、GENERATIONS全員参加の映画でメンバーの“引き出し”に驚き(映画ナタリー) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 映画『とんび』北村匠海「カドフェス ザ・ベスト2021」 イメージキャラクター に決定!『とんび』“家族の絆” × 角川文庫 “大切な人と過ごす日常” - 映画ログプラス これから旬…富山湾のブリ漁「平年の7割程か」県水産研究所が予測 能登半島沖の海水温下がらず - www.fnn.jp 中村勘九郎主演のNHKドラマ「中村仲蔵 出世階段」前後編で放送、中村七之助らがコメント(ステージナタリー) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 岸井ゆきの×高橋一生 よるドラ『恋せぬふたり』制作開始! - nhk.or.jp 懐古趣味じゃない、劇場型民俗博物館 真価は芸術祭のあとに問われる - 朝日新聞デジタル UCCグループ、新コーポレートメッセージ制定。KIGIらが制作に参加したパーパスムービーを公開 - AdverTimes(アドタイ) 『100台のトイピアノ展-秘密の森の庭のシアターコンサート-』11月6日(土)・7日(日)LeCAVESTUDIOSHIBUYAにて開催 - アットプレス(プレスリリース) 大河内直子が三島由紀夫戯曲に挑む「薔薇と海賊」に霧矢大夢・多和田任益・田村芽実(ステージナタリー) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 山、海、街全体がアートの舞台。2021年下半期に訪れたい芸術祭12選 - 東京アートビート スタジオコロリド最新作「雨を告げる漂流団地」2022年Netflixにて全世界独占配信&全国ロードショー! PVもお披露目(アニメ!アニメ!) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 【奥能登国際芸術祭2020+】“暮らしの宝” 見せる 作品紹介 <上> - 中日新聞 吉泉聡デザイナーが説く「まずやってみる」エヴォーキング・モデルの重要性 音声配信「LOVE=好きの先の幸せ」 Vol.2 - WWD JAPAN.com 最先端、アート発信 9、10月・奥能登国際芸術祭 珠洲で企画発表、祭典アピール(北國新聞社) - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 長田育恵「空のハモニカ」を扇田拓也が“交響朗読劇”に、出演に石村みか・今泉舞ら - ナタリー トウヤマタケオ|8年ぶりとなる待望のソロ新作アルバム『四辺は森として』 - TOWER RECORDS ONLINE - TOWER RECORDS ONLINE 高木正勝、自然との〈共演〉を録音してきた『マージナリア』シリーズの完結編を語る - Mikiki 「首切り王子」 これぞ僕の思うプリンス(井上芳雄)|NIKKEI STYLE - 日本経済新聞 enpaku 早稲田大学演劇博物館 | 阿部海太郎氏が語る「シェイクスピア・音楽・蜷川幸雄」 - waseda.jp 「ロスト・イン・パンデミック」本日刊行、舞台関係者100名以上の声を収録 - ナタリー KIGIが手がけた作曲家・阿部海太郎の 12インチアナログ盤「Le plus beau livre du monde」 - AXIS William Shakespeare(提供:早稲田大学演劇博物館) - 高田馬場経済新聞 白井晃の「SHIRAI s CAFE」、インスタライブで“final”飾る - ナタリー 森山開次×阿部海太郎~「精神の風」が吹き抜けるなかで紡がれる『星の王子さま』の世界 - http //spice.eplus.jp/ 阿部海太郎|NHKの8K番組「世界で一番美しい本」のために書き下ろした楽曲を収録したアルバム『Le plus beau livre du monde』 - TOWER RECORDS ONLINE - TOWER RECORDS ONLINE 森山未來と阿部海太郎が参加。ウィズコロナ時代の不穏を描く、日本とイスラエルの共同制作短編映画『OUTSIDE』が7/22(水)ウェブ公開。|Pen Online - Pen-Online mama!milk×白井晃×阿部海太郎が1日限りのスペシャルコンサート開催 会場は京都の重要文化財 - http //spice.eplus.jp/ 小山薫堂×信濃八太郎×阿部海太郎、日本初上映の『パリへの逃避行』でトークショー - マイナビニュース 小山薫堂「リアルW座を作りたい」信濃八太郎、阿部海太郎と『W座からの招待状』公開収録 - TV LIFE 森山未來×阿部海太郎が驚嘆したヨーロッパの表現のロジックとは - CINRA.NET(シンラドットネット) 阿部海太郎とは 阿部海太郎の62%は大阪のおいしい水で出来ています。阿部海太郎の22%は犠牲で出来ています。阿部海太郎の12%は魔法で出来ています。阿部海太郎の3%は愛で出来ています。阿部海太郎の1%は血で出来ています。 阿部海太郎@ウィキペディア 阿部海太郎 Amazon.co.jp ウィジェット 掲示板 名前(HN) カキコミ すべてのコメントを見る ページ先頭へ 阿部海太郎 このページについて このページは阿部海太郎のインターネット上の情報を集めたリンク集のようなものです。ブックマークしておけば、日々更新される阿部海太郎に関連する最新情報にアクセスすることができます。 情報収集はプログラムで行っているため、名前が同じであるが異なるカテゴリーの情報が掲載される場合があります。ご了承ください。 リンク先の内容を保証するものではありません。ご自身の責任でクリックしてください。
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【マスター】 トライア・エース(◆yHjSlOJmms)@AAAキャラバトル・ロワイアル →書き手の詳細はこちら 【マスターとしての願い】 言っただろ。AAA(トライエース)は永遠に不滅ですってさ! 【容姿及び口調】 不審者王変態仮面キュア・ヅラムス@AAA(全載せ) r'"、., 、 .、 ζ .,i、イヽ .l|, .l/l| ζ .ェ.l.リ、..l、|'シ,゙.il!/ _. - ' ̄ ̄ ̄ ̄` ー- .゙l/ト iご |..トリ’ .´ `、 .゙!リ┴デ.,人 ' ヽ .l,'ーニ l ´ `、 .! l / ___________ ヽ .! .l |||||||||||| ```ヽ\i /j/ 乙 |||||||| .l .l ||||||||||' 、 ' /,/ i`Yヾ|||||||||| .l .l ,|||||||||| ``ヽ ヽ,ヽ / _,.、- l N| |||||||| .l ゙l、 ||ィ'´_ヽi 、 〉 く./ _,, ヽヾ/r | } .l, .゙、!. ∧く ) | ,ィニ¬、_ ヽ、 r' _,. ‐;=-、 | i_!_}| ! ,,ナ-ii、 ,iュ. / ヘ 辷| ヾt 'tテ=≧′Yニ,r;tデァ'´ !Kノ/ .l .''./ リ!|'''i.lレr'" ヽ_,! /゙ `! f´ i\_ ,' |`/ ヽ、 ,i7`}、.'llゝ、_ |^ , / ; ; `ヽ、 _/ ,'ト ' ,..-'"゛゙|, _..i''',il゙゙ゝ l゛ ,iデ ,.l ', _ _ i ; | ., 彡' ゞーノ'゙''イ.'-.| ...'" ,ハ,. l,,', ⌒='^ ,' /んl| .,,ン./ ,.y‐ ... l‐iV"゛ ,..┤ l/'゙l、 . 、.-ー - ‐ 、,_ . /'゛|l゙ l.l/ .y.y''ン" ._..イy″゛ ._,,./ " l .! lヽ、 - ' ̄`ヽ .,,/ ! 〃.//".,/,,ィ″./ .=-/'ヽ、 l .`''ー 、,,__..-'"゛ / ゙l. ,lリ l゙ |/ ,|/.!.! ゙ / /! iジ゛.ノッ、, .i"`''ーニ-、 .‐゙., 彡 、. / yジ| │..l../ ゙'!=イ./ .l.! l.゙'ッイ`l゙ `i'i} ヽ.--'ン゛ .l゛ i'| .../ ゙'i.゙.! |,ト i 、.マ、 .| ..l|. ゙'''"|.! ......,、 l''''{.,._,, ‐ l ./ |/ . ! ! .,i゙/l}, ,/ .!._,,,,ミテ'」l''¨゙''''''''''l゙ ....-リ.,i./,゙ ! ." .| ./ .,┤・ ゙l .! ! `ヽ=广 ./ .il\ '''''(, _,,...;;rナ|'ト 、,,,_ ,/、 ._,,イ |./リ、'l .,,.l `ヽ'" ,ノ゙,r7 ,!.! .l_,,,......ニ-‐'''リ乂/ 、 |., "./ 厂.、.`.|.,.|..! l.l\,, `ッ / /ゝ.! l l,゙‐ ., ジ./ l゙ / ゙/゙ヽ,,,ィ''''ヽノ.ll ! l|../゛-.| ,! .、 ! \\、 、 ._,i/'" '!ッi'ッ|;;シ久 .!'" ! .ヽ ゙{| .l ~ミ'ーミ;;‐=.ミ'''巛,,.... .yー'゙゙!ニl゙!リ ! 、.゙l .∨.l、 .\ .`'. `^'''''''''''',゙アフ / ,ノ.、 / i/_! ヽ,,_゙'l, 、__,yェ'"゙.,.イ ./ l .vヾ /. l.、 ! .、ヽ ..l. ,, ‐'´ / ./ / -│ .|.i| ` \、.,゙'- ..,,,,,,,,,、 .゙イ ./ ./ ,ノ l ゙人, ゙ッ....、__ | .! ./ / . _,,.. -'" .゙_,/ \ . l .l..・ヽ, ゙l ./ ./ / .i,,,,ン'"´ .\ .ヽ .`l, i゙'ー .∪ .,彡'" _,ジ ヽ .ヽ `ー-..コ i{ .、.!'丿 ヽ l、 ゙l, ''''''仁 `| ヽ 亅ヽ .《.ッ″.》┘ `〈、 ム 'lミ;;x !!i l″ / l.l .!|!ミ'リ゙以 `l‐ .ゞ、 .,/,!イll,.! .|'ミハ ゙t-_,,,,,,..ノ|=ニ´ ...!,,,,,../ .-!、 ` l `´.!'、゙'‐ ┬′ ヽ, .! .\、 r‐!、 ゙''''x,,〉 . ´ ヽ ヽ .ヽ ゙i、 ヽ lヽ .l l ヽ l | .ヽ l、 【weapon】 波平のヅラ@AAAロワ何故か超頑丈) バブルローション入りイチジク浣腸@AAAロワ デッキブラシ@テイルズオブファンタジア 【能力・技能】 冗談みたいな容姿だが、腐っても不死者王のボディ。 あのみんなのトラウマ“スピキュール”を連発してくるミカエル相手に炎属性が苦手な不死者でありながらも真っ向から闘いぬいただけの力を持つ。 加えて、ネタでごまかされているがバブルローションも相当やばいアイテムであり、即死付与で低確率ながらもどんな相手にも効く。 ラスボスだろうが隠しボスだろうが殺しうる力があったのである。 セイバー諸共トライアを殺られる前に殺った国家ロワ書き手は偉大だった。 【代表作品】 099 もの言わぬ友よ 118 鎌石村大乱戦 第二幕 ~龍を屠る赤き一撃~ 126 王子様はホウキに乗ってやってくる?・それぞれの理由 【人物背景】 AAAキャラトップ書き手。ルーキーだったのもはるか昔。正真正銘のエース書き手である。 とにかくド派手なバトルを描き、死者もよく出す書き手だが、単なる力押しよりも一手一手の積み重ねによる大爆発を好む。 ギョロ、ウルルン、無人君と登場キャラ本人以外の死亡話もよく手がけた。特に後者な涙なしには読めない熱くも切ない激戦である。 また、女装レオン、GACHI☆HOMOアルベル、キュア・ブラムスなどなど、AAAロワを代表するネタ方面の元凶でもあった。 ネタだろうがシリアスなバトルだろうがとにかく住民たちに大きなインパクトを残す書き手と言えよう。 【方針】 退場済み ▲上へ戻る
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朝日を受けて輝く海、その波打ち際に神楽はいた。 寄せては返す波の前、神楽は地面に膝を立てる形で座り、その膝を両手に抱え込んでいた。いわゆる体育座りの形だ。ここに座り込んでからだいぶ時間が経つように思えた。それを確認する術が無いので実際にはそこまで時間は経ってないのかも知れないが。 今、この場にいる事を夢だと思いたかった。 しかし身体に吹き付ける冷たい風、その風に運ばれる潮の匂いと波の音、地面のざらざらとした感触。それら五感が伝える全ての事柄が、これが現実なのだと教えてくれた。 黒沢先生が死んだのも現実だった。見知らぬ二人が殺されたのも現実だった。あの鉄臭い、血の匂いは良く覚えている。 黒沢先生は一年の時の担任で、自分が入っていた水泳部の顧問で、短いようで長い付き合いだった。進路の相談にも乗ってくれた。……いい先生だった。 じわりと熱いものが目の奥から溢れ出してくる。この島に来て、初めての涙だった。次から次にとめどなく溢れてくる。抑えようとは思わなかった。神楽は黒沢先生の為に静かに泣いた。 「これからどうしよう……」 涙をあらかた出し尽くした後、少しは考える余裕ができたので少し今の状況を考える事にした。 自分が巻き込まれたのはプログラム、大雑把に言えば学生同士の殺し合いだ。 本来なら中学生が対象の筈の催しに、卒業までもう僅かな高校三年生の自分が何故選ばれたのか。それはひとまず考えないようにする。どうせ答えは出ないだろう。 今、自分が考えるべきなのはもっと大切な、命に関わる問題だ。 当然の事ながら神楽は殺し合いなどしたくない。争いとは無縁の学校生活を送ってきた女学生にいきなり殺しあえといわれても、そんな事はどだい無理な話なのだ。 しかしながらこの島においてはそんな甘えは許されない。毎年、何人もの学生が死んでいってるのだ。政府が主催するこのプログラムに助けが来る筈もなし。逃げ出してしまいたかった。 膝の間に落としていた視線を海の方に向けてみる。近くに幾つもの島が見える。冬の海とはいえ水泳部でそれなりには鍛えたので余分なものを捨てれば多分、そこまで泳ぎきれるだろう。この首輪さえ無ければの話だが。それになにかしらの方法で海も監視されてる可能性がある。 いっそ自殺でもしようか。ここから見て右側に切り立った崖がある。あそこから飛び降りれば痛みを感じずに楽に死ねるかもしれない。 そして立ち上がろうとして、やめた。死んだ後の事が気になったのだ。死んだ後とはいえ魚達に自分の身体を食い荒らされるのは嫌だ。死んだらなにも感じなくなるとはいえ嫌だ。そもそも何故、自分が死ななくてはならないのか。嫌だ、死にたくない。 嫌だ。嫌だ、嫌だ、嫌だ、嫌だ、嫌だ、嫌――― どうしようもなく落ち込んでいく思考を中断。もっと前向きに考えてみることにする。 殺すのも嫌、殺されるのも嫌、だがどちらかを選ばなければいけない。 溜息も出ないほど絶望的な状況。その中で自分に何ができるのか。 ふと自分の友達、一緒に巻き込まれたみんなの顔が思い浮かぶ。 今回のプログラムのルールはいつもとは違い団体戦らしい。優勝すればみんなと一緒に帰れる。 しかし、断言はできないが彼女達はこの殺し合いに乗らないだろう。 それに乗ったとしても返り討ちにあう確立は高い。大阪はのんびりしてるし智もたいして動けない。ちよに至っては論外だ。安心できるのは榊ぐらいなものか。その榊も殺す側に回るとは考えがたい。……頼りにできるのは自分だけ。 自分がやらなければきっと親友達は死んでしまう。殺されればそれで終わりだが、殺して、殺しつづけて優勝すればみんな一緒に生きられる。生きて帰れる。だとしたら自分は―― ここまで考えて頭を振る。 「でも駄目だな……。私にはそんな力なんて無いし」 体力には自信があるが力は無い。なにかまともな武器さえあれば―― 「そうだ、武器……」 自分に支給された物をまだ確認していなかった事にやっと思い至り、デイパックの中をごそごそ探ってみる。そして見つけた。 「これ、銃か……?」 色々な物が詰まったデイパックの中で一際異彩を放つ、リヴォルバー式の拳銃が目に入った。取り出してグリップの部分を握ってみる。想像していたよりは軽く、小さい。これならなんとか使えそうだ。これが日常の中でならちょっとふざけてみる所だが状況がそれを許さない。 銃には弾が込められていた。多分、実弾だろう。ハンマーを起こし、引き金を引けば弾が出る。それが当たれば相手は死ぬ。予備の弾薬もある。これさえあれば……。 やろう。脆弱で、芯の無い決意ではあるが神楽はこのプログラムに乗る事を決断した。 これからどこに行くべきかを、デイパックから地図を取り出して考える。 南には学校がある。心情的に近寄りたくないので選択肢から消去する。北は海だ。とすると西か東か。考えるまでも無かった。立ち上がり西の、ここからでも見える鎌石村に足を向けて歩き出そうとしたその時――銃声が耳に届いた。 「っ……!」 思わず身を伏せるが回りに人の姿は無い。ここではないどこかで、誰かが人に向けて銃を撃ったということだろうか。銃声なんて聞くのは初めてだから、それがここから近いのか遠いのか、そもそも本当に銃声なのか、判断はしにくいがそう遠くの事では無いように感じる。方角で言えば東、崖の辺りから響いたのだろうか。すぐにここから逃げ出したい気持ちが湧き上がってくるがそうはいかなかった。 もしかしたら自分の仲間に銃口を向けられたのかもしれない、そうでなくても向こうにはとにかく人がいるのだ。その場に留まっているとは考えがたいが、この殺人ゲームに乗った神楽にとって行ってみても損はないだろう。そして神楽は生き残るために崖に向かって走り出した。 【C-6 海沿い/一日目 朝】 【神楽@あずまんが大王】 【状態】:健康 【装備】:S W M10(6/6) 【所持品】:支給品一式 ランダム支給品0~2 予備弾30 【思考・行動】 基本方針:みんなと一緒に生き残り、優勝する 1:銃声がした方へ行ってみる。人がいれば殺す……つもり 2:仲間を探したいが殺し合いに乗った事をどう説明しよう? 投下順で読む Next LEVEL1
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Chapter7~9 Chapter7 Chapter8 Chapter9 Chapter7 ①ロケーター通りに進むSTORE等がある部屋で装備をしっかり整える順位は好き好みだがエレベーターは下から一番目の階層を選ぶ ②リフトに乗って進む 両サイドに敵が出るので倒すor攻撃をかわし続けるNicoleが登場、話し終わったら奥に進む ③ビーコンのある部屋を開けるまでNicoleを守りきる後半は自分のいる場所にも出てくるので注意 ④ビーコンを入手し、元来た道を引き返して進むエレベーターは上から二番目を選ぶ ⑤先に進むと無重力空間がロケーター上の扉は最初は開きませんまずは散らばっている四つの小隕石をKINESISで掴み、中央にある重力ホールに向かって投げて破壊しましょう全て破壊し終わったら最初に無重力空間に入った所から向かって右、そちらへ進むとパネルが操作出来るようになっているので操作します操作すると敵が大量に沸くので注意操作した後すぐノード部屋に入り右側へ避難して左の通気口から来る敵を待ち構えると楽です ⑥ロケーター先の部屋に入り、アイテム入手そのまま先へ行き、エレベーターまで戻ります行けなかった場所(最初に赤く表示されていた場所)が行けるので、そこへ行って先に進みます ⑦砂嵐っぽい部屋ロケーター先とは反対方向の部屋へそこにはSTORE等や先に進むために必要なバッテリーがあります敵も出てくるので注意してください ⑧隕石にビーコンを取り付ける 隕石の周りを回転するリングは、入ってきたドア側にある動力部分にSTASIS可回った直後を狙って隕石に向かって跳び、船内とは逆の宇宙空間側へ回ってリングの回転を一度やりすごす。 こんな感じA(×)を押して設置、リングにぶつからないよう戻ります敵が沸きますが無視してとっとと作業しても良さそう ⑨四つの機械の破壊 画像画面奥の機械施設側に2つ、宇宙空間側に2つあります機械にSTASISを撃ち込むと内部を露出させられるので、そこに射撃全てを破壊したら元来た道を引き返します ⑩砂嵐っぽい部屋に戻るエレベーターで戻った際にバッテリーをKINESISで運ぶこと最初にバッテリーがあった部屋((7)のSTORE等がある場所)に戻り、バッテリーを元の位置にはめ込んでエレベーターに乗ります進んだ先の部屋の機械を作動させて敵と戦闘戦闘後に元来た道を引き返します ⑪ロケーター通りに戻り、エレベーターは一番上を選択敵が沸きますが少ないので問題無いと思います、まもなくChapter7終了 Chapter8 ①敵を一掃した後、中央のエレベーターからLEVEL03へ ②敵を倒して進む通常の敵とほぼ同じただし倒すと分裂するので注意 ③でかいアンテナみたいなところ KINESISを用いて緑のアンテナを円に配置しよう円状ならば内側でも外側でも構いません そして来た道を戻って装置を作動させます #ref error :ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (Ch8-3.jpg) ④Slug Boss 戦ガイドラインに沿って進むと再び石村シューティング!ただし今回の敵は巨大なエイリアン(The Slug)これが実績にも「Slug Boss」です攻略法:触手の黄色い部分を撃つただし当てづらいかもしれません倒した時にシールドが50%以上残っていれば実績『slugger』が解除されます ⑤元来た道を引き返してChapter8終了 Chapter9 ①無重力空間先に進むと無重力空間に出ますまずロケーター先の6基あるケーブルを全て切断すると宇宙へのハッチが開きますその後は宙に浮かぶ緑色の球体をKINESISで引き寄せ、宇宙に向かって投げる 球体6個全てを投げ切れば先に進めるようになります ②U字マークの遮蔽物無重力空間 KINESISで動かせるので上手く道を作って抜けるその先に動きの俊敏な敵がいますが、耐久力は低いので慌てず撃破STASISも有効です ③バッテリーを運ぶ (2)の後、バッテリーがあるのでそれを持ち運びます(ディスプレイに映る女の人にアイザック・・・と呼びかけられる場所、向かって右(2)の前の通路にあるバッテリーは取り外せない) 持ち運びながら進むとエレベーターがあります しかし、開けようとするとバッテリーが壊れるので、運んできたバッテリーを差し込んでくださいバッテリーが壊れた際にInfectorsが出てくるので注意 ④Shooting Galleryエレベーターを降りたら先へ進みますバッテリーは外せますが運べないので必要無いです扉の先には敵が大量にいるので注意部屋に入って向かって右が進行方向ただしまっすぐ行けばShooting Galleryがあります ルールは簡単、赤い的を撃つだけ青い的は減点=クリア出来なくなるので撃ってはいけませんクリアするごとにアイテムが貰え、LEVELが上がっていきます実績『Crackshot』はこれのLEVEL5をクリアすれば解除されますまた、LEVEL5クリアのアイテムはNODESなので是非やりましょう LEVEL5をクリアするとLEVEL1に戻りますが、それをクリアしてもアイテムは貰えません ⑤バーナーのあるエリア中途敵が大量に出るエリアがありますが、装備が整っていれば問題無し 部屋の向こう側の一点から放射状に炎が発生しているので両サイドの巨大なコイルのようなものをKINESISで動かしつつ影にして進みます 通路真ん中の柱にあるコードを全て切り落としていきます片側が終わって戻る時も炎が部屋の一点から放射状に伸びている事を意識すれば簡単です途中で走ったりKINESISを解除しなくても大丈夫 その後は機械中央のアイテムを入手時間制限はありませんがドックの崩壊が始まるので進みましょう ⑥強化型Brute戦体が硬質化しているSuper Bruteとの戦闘怯みにくいのでSTASISで動きを止めてとっとと倒すことその後はロケーター通りに進んで最初のエリアに戻ります、まもなくChapter9終了 next ≫ Chapter10~12 攻略記事参考:停留所-Bus Parade-http //busparade.blog32.fc2.com/
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【作品名】東京魔人学園剣風帖 【ジャンル】SRPG・学園伝奇ジュブナイル 【名前】緋勇龍麻 【属性】黄龍の器 【大きさ】男子高校生並み 【攻撃力】霊魂に直接攻撃できる。拳の一発で20mの鬼を殺害可能。 秘拳・鳳凰:手のひらから炎の気功を放つ。射程16m。自分と同等の反応の奴に当てられる。威力は拳攻撃の8倍。 秘拳・黄龍:自分の周囲10mに気功を放つ範囲攻撃。自分と同等の反応の奴に当てられる。威力は拳攻撃の9倍。 【防御力】20mの鬼を一撃で消滅させる物理・火炎・凍結・雷撃・光による攻撃・闇による攻撃・悪臭・気功・ウォーターカッター・音波攻撃に巻き込まれても無傷。相手を直接天国に昇天させたり地獄に落とす攻撃に巻き込まれても問題ない。毒沼や溶岩の中でも長時間行動可能。 毒・石化・麻痺・睡眠・混乱・魅了・暗闇・吸収能力・呪詛を反射する。 【素早さ】2mからの拳銃弾反応の敵が全く反応できない速度で94m移動して一撃与えることができ 自分と同等の速度を持つ味方の攻撃を見切ってかわせる相手に攻撃を当てることができる反応・戦闘速度(マッハ47)。 【特殊能力】 相手を状態異常にするアイテムを複数所持。いずれも自分と同等の反応の奴に当てることが可能。 七宝金蓮:相手を石化状態にする。射程4m。 枯野の琴:相手を魅了状態にする。射程10m。 青葉の笛:相手を呪詛状態にする。射程10m。 【長所】ギャルゲーばりのフラグ建築士。 【短所】原作レイプ被害者。メインヒロインがろくでもない。最新作が開発中止に。 【戦法】初手状態異常を試す。見えない場合は黄龍を無差別に連打。 【備考】八咫鏡、魯班尺を装備。ゲームの戦闘マップの1マスを2mとして計算。 (高さ4mくらいの蛇の化物が1マスに収まるため、1マス2mとする) 【状態異常について】 魅了:呼んで字のごとく。かかっている間は移動以外の行動ができなくなる(その移動に関しても本人の意思とは無関係に動くのみ)。時間経過で治癒されない。 呪詛:呪いをかけて猿や蛇といった小動物に変化させるというもの。基本的に時間経過では治癒せず、かかっている間は移動するかアイテムを使うかしか行動できない。 石化、魅了、呪詛は作中では人間、犬や吸血鬼などの人外、霊魂、既に発狂している人間にも有効 vol.85参戦 vol.125 583格無しさん2019/09/04(水) 17 37 43.96ID mRQvDNY9 590 緋勇龍麻(ゲーム) 自分と同等の速度を持つ味方の攻撃を見切ってかわせる相手に攻撃を当てることができる では戦闘速度であり、反応速度は取れない 590格無しさん2019/09/05(木) 18 46 40.34ID E8qtjf2G 598 583 その相手の攻撃躱せる 598格無しさん2019/09/05(木) 21 41 39.67ID KpqJ3L7y 599 英語の原文だと分からん 590 「味方の攻撃を見切ってかわせる相手」の対応距離と 「その相手の攻撃躱せる」主人公の対応距離も必要かと vol.85 698 名前:格無しさん[sage] 投稿日:2013/04/29(月) 21 28 43.95 ID DXCkqaws [4/4] 694 なんで反応速度が戦闘速度相応なのかも書いた方がいいと思うよ たぶん「自身と同等のスピードが出せる相手の動きを見切り攻撃を当てられる」とかだろうけど 731 名前:格無しさん[sage] 投稿日:2013/04/30(火) 18 38 26.86 ID rmBjvz6r [1/2] 694 亀反応気味だけど、石化、魅了、呪詛できた相手(種族や属性)の詳細が必要。 あと1マス2mの根拠。 732 名前:格無しさん[sage] 投稿日:2013/04/30(火) 19 17 14.06 ID WNMwlsZD 698 「自分と同等の速度を持つ味方の攻撃を見切ってかわせる相手に攻撃を当てることができる」です。 731 人間、犬や吸血鬼などの人外、霊魂、既に発狂している人間です。 1マス2mは、隣り合った状態で日本刀やら薙刀やらを余裕を持って振り回すには最低2mは必要かなという推測です。 733 名前:格無しさん[sage] 投稿日:2013/04/30(火) 20 55 28.92 ID rmBjvz6r [2/2] 732 「振り回せる」と言う推測だと、ゲーム界ではあまり参考にはならない。 某ソード・ワールド2.0では、50mの大きさがある敵が 半径6mの円の内側に収まる。 その50mある敵を表す位置1点からは 半径1mしか飛び道具の遮蔽にならないと明言されてる。 逆に、太平洋戦争を扱った海戦物ウォーシミュレーションボードゲームでは 1マス75Kmとかいう作品もあるしね。 (隣接すれば戦艦の砲撃が届くシステムだが、 史実では26Km~12Kmの距離で撃ち合った例が最長言われる) 748 名前:格無しさん[sage] 投稿日:2013/05/01(水) 13 49 02.29 ID RDa3EmGd 733 一応高さ4メートルくらいの蛇の化物が1マスに収まるし、1マス2メートルでもいいんでない? 879 :格無しさん:2013/05/16(木) 23 56 39.69 ID 4fYRsMq2 緋勇龍麻(ゲーム)考察。 非常に早い反応・戦闘速度と強力な状態異常を持つが、射程が短く攻防も低い。 早い奴やでかい奴にはどうしようもないだろう。 状態異常は初手呪詛。機械に効くかわからんので見た目機械っぽいならパイロットに魅了を試みる。 あと呪詛が効く範囲は作中最大描写で20mまで。 呪詛が効いた場合でもなんかアイテム使われるとやばいので殴っておく。 ○神野マヤウェル 呪詛勝ち ○ティーダ 反応早いが移動クソなので結局こっちのほうが早い。呪詛勝ち ○アスタロト 呪詛勝ち ○クロノwith シルバード 呪詛勝ち ○エルガイヤー 魅了勝ち ○どろぴー 呪詛勝ち ○レントン・サーストン 魅了勝ち ○ティール 状態異常アイテムや気の攻撃がことごとく物質変換で無効化されるも、相手の攻撃は当たらない。殴り続けて勝ち。 ○野原しんのすけ 反応的に2手目も先手取れるだろう。黄龍勝ち。 ×西條拓巳 呪詛っても意味ないし魅了は効かない。攻撃しても再生されて全能負け。 ○フリオニール 呪詛と魅了は効かないがスペックで勝ってる。黄龍勝ち。 ○速水厚志・芝村舞with士塊号 魅了勝ち ×シン・アスカwithデスティニーガンダム 完全にスペック負け。 △ジョルノ・ジョバーナ 無限速相手はどうにもならないが、相手の攻撃でも倒されない。 ×マグマ大使 素早さで負けてる。削られて負け ○雪野タクミ 黄龍勝ち ○サンダーライガー 黄龍で削って勝ち。 ○美神令子 呪詛の後文殊使われるも、「恋」を反射して勝ち。 ○サラ・カーソン 黄龍連発して勝ち。 ○覚醒ノブナガ 魅了勝ち ○石神カムロ 呪詛勝ち ○シーザーwithバン・フライハイト+ジーク 魅了勝ち ○御子神みさを 呪詛勝ち ○タケル 呪詛勝ち 1つ上がる。 ○裾野結 呪詛勝ち ○仮面ライダーキバ 呪詛勝ち ×ワクwithジアース 倒せない。48時間も連続して戦えないだろうしバテて止まったところを攻撃されて負け ×キリエwithジアース 同上 ×カシオwithハーティレイヴ でかすぎ無理。ブレスの範囲攻撃撃たれて負け ×ユーシャwith勇者城 でかすぎ無理 △ハクオロ 倒せない倒されない。 ×スペクトルマン でかすぎ無理。 これ以降も安定して勝てない。 ワクwithジアース>緋勇龍麻(ゲーム)>仮面ライダーキバ
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1984年 - Michael Kogan(64歳) 1985年 - 深谷正一(31歳) 1986年 - 1987年 - 1988年 - 1989年 - 藤本克二郎 1990年 - 1991年 - 1992年 - 1993年 - 1994年 - 1995年 - 1996年 - 1997年 - 横井軍平(56歳), 多摩豊(35歳) 1998年 - 藤沢勉(38歳), 森彰彦 1999年 - 2000年 - 2001年 - 大川功(74歳) 2002年 - 青木秀仁(32歳) 2003年 - 竹林明秀(32歳) 2004年 - 西垣伸哉(42歳) 2005年 - 杉村升(56歳), 浦和雄(34歳), 藤澤道雄 2006年 - 柿原彬人(67歳), 斉藤智晴(38歳) 2007年 - 2008年 - 三辻富貴朗(48歳), 長江勝也(47歳), 黒川真圭(45歳) 2009年 - 新田健司, 金田伊功(57歳), 井上忠広(34歳), 本多宣彦 2010年 - 村田武司 2011年 - 宮路武(45歳), 菅野ひろゆき(43歳), 梅本竜(37歳), 清水久雄 2012年 - 森田和郎(57歳), 川西裕幸 2013年 - 谷欣伍, 飯野賢治(42歳), ヤマグチノボル(41歳), 宇田敏彦(46歳), 野沢隆(57歳), 山内溥(85歳) 2014年 - 増田雅人(48歳), Douglas E. Smith, 大園富美男(59歳), 筒井久一郎(48歳), Ralph Baer(92歳) 2015年 - 岩田聡(55歳), Gagensai, 林田宏之(52歳), 渡辺孝行, 松本泰志 2016年 - 齊藤彰良(43歳), 宗清紀之(55歳), あごバリア, 鶴園哲久, 代島学(45歳), 大久保良一 2017年 - 菱川文博(91歳), 中村雅哉(91歳), 岡本敏朗, さくらいとおる, 喜多綱毅 2018年 - 柴尾英令(55歳), 水野祥司、藤田香(47歳) 2019年 - 滝本真澄, 永田喜久, キリヤマ太一, 岩出敬, Craig Goodman, 大野木宣幸, Alec Holowka, 三ツ矢新, Brad McQuaid 2020年 - 橋本和久(61歳)、林奇(39歳) 2021年 - 竹内靖, 田中伸/神堂劾, すぎやまこういち(90歳) 2022年 - 吉田晄浩, 小玉理恵子, 永井明, 水野一実 0000年 - 佐々木文康, 河原勝吉, 小川史生, 緒方正樹, 桜井誠一, 本田光雄 1925年 - 中村雅哉 1926年 - 大川功 1927年 - 山内溥 1932年 - 中山隼雄 1938年 - 柿原彬人 1939年 - 1940年 - 上月景正, 辻本憲三 1941年 - 横井軍平, 鈴木久司 1942年 - スコット津村 1943年 - Nolan Bushnell 1944年 - 西角友宏, 川崎英吉 1945年 - 1946年 - 加藤正幸 1947年 - 工藤裕司 1948年 - 関雅行, Allan Alcorn 1949年 - 吉成隆杜, 水野哲夫, Dave Lebling 1950年 - 襟川陽一, 千田幸信, 仁井谷正充, 久夛良木健, 加納誠, 伊藤あしゅら紅丸, Chris Crawford 1951年 - 中村純司 1952年 - 宮本茂, さくまあきら, 窪田俊幸, 呉英二, Roberta Williams 1953年 - 石村繁一, 永浜達郎, Henk B.Rogers 1954年 - 堀井雄二, 上田和敏, 深谷正一, 広井王子, 工藤浩, Sid Meier, Ken Williams 1955年 - 廣下宏治, 岩谷徹, 石川祝男, 石井洋児, 森田和郎, Eugene Jarvis, Warren Spector 1956年 - 横山茂, 中島信貴, 黒須一雄, 大野木宜幸, 慶野由利子, Алексей Леонидович Пажитнов, Brian Moriarty 1957年 - 宮本雅史, 中郷俊彦, 高橋宏之, 中谷始, 小野浩, 北上一三, 樹下國昭, 石原恒和, Andrew Greenberg, Nasir Gebelli 1958年 - 鈴木裕, 高橋由紀夫, 中本伸一, 橋本和久, 榎本真司, 宮岡寛, 橋本真司 1959年 - 岩田聡, 坂本賀勇, 森川幸人, 高野健一, 藤沢勉, 遠藤雅伸, 藤原茂樹, 岸本好弘, 永田昭彦, 窪田正義, 中里尚義, 和田洋一, 植松伸夫, 小倉久佳, 小沢純子, Peter Molyneux, Robert J. Woodhead 1960年 - 木屋善夫, 鈴木一也, 町口浩康, 梅崎重治, 長江勝也, 小口久雄, 桝田省治, 三辻富貴朗, 寺本耕二, 手塚卓志, 副島康成, Will Wright, Greg Johnson 1961年 - 林田浩太郎, 青木和彦, 広野隆行, 薗部博之, 藤原得郎, 岡本吉起, 田中富美明, 松岡洋史, 松浦雅也, 山元哲治, 北角浩一, 宗清紀之, 近藤浩治, Richard Garriott, Paul Reiche III 1962年 - 浅井敏典, 宮崎浩幸, 坂口博信, 田中弘道, 河津秋敏, 柴尾英令, 多摩豊, 仙波隆綱, 高橋秀五, 石川淳一, 萩原徹, 赤田勲, 斎藤由多加, 友池隆純, 松原健二, ☆よしみる, 菊田裕樹 1963年 - 小玉理恵子, 小島秀夫, 北尾剛三, 上原和彦, 内藤時浩, 酒匂弘幸, 青沼英二, 岩﨑啓眞, 三並達也, 小久保啓三, 加藤正人, 宮路洋一, 麻野一哉, 大場規勝, 小林康秀, 伊東正剛, 兼松聡, 成広通, 村守将志, 増子司 1964年 - 中村光一, 大島直人, 土屋淳一, 岡田耕始, 金子一馬, 米光一成, 石井浩一, 野島一成, 土田俊郎, 桑原弘, あきまん, 藤岡謙治, 吉田修平, 早川隆祥, 西澤龍一, Jordan Mechner, Mark Cerny, Amy Hennig, Tom Hall 1965年 - 眞島真太郎, 船水紀孝, 稲船敬二, 三上真司, 名越稔洋, 水口哲也, 中裕司, 安原広和, 吉田徹, 柳原孝安, 渋谷員子, 紺野秀樹, 江口勝也, 前川正人, 松野泰己, 井上信行, 田尻智, 宮路武, 長畑成一郎, 飯淳, 山口洋一, 蔵方徹, 川口博史, 足立靖, 東野美紀, 桜庭統, David Jones 1966年 - 時田貴司, 北瀬佳範, 高橋哲哉, 小泉今日治, 今村孝矢, 杉森建, 豊原浩司, 坂本慎一, 猪瀬祥希, 名越康晃, 健部伸明, Ken Levine, Brenda Romero 1967年 - 三津原敏, 井内ひろし, 西谷亮, 板垣伴信, 吉田明彦, イシイジロウ, 山内一典, 西健一, 片岡洋, 木元昌洋, 坂上陽三, 内藤寬, 森本茂樹, 中村晋介, 田中庸介, 光吉猛修, Tim Schafer, John Romero 1968年 - 池田恒基, 小泉歓晃, 飯田和敏, 日野晃博, 菅野顕二, 見吉隆夫, 片桐大智, 金澤浩隆, 熊谷美恵, 津森康男, 須田剛一, 菅野ひろゆき, 伊藤賢治, 渡部恭久, 山岡晃 1969年 - 郡司照幸, 世取山宏秋, 木村祥朗, 近藤敏信, 五百蔵容, 馬場保仁, 雲野雅広, 池原実, 瀬戸康洋, 小野口正浩, 海道賢仁, 長野敦也, 崎元仁, 前田尚紀, Adrian Carmack 1970年 - 外山圭一郎, 上田文人, 飯野賢治, 長岡靖仁, 大崎誠, 小川陽二郎, 飯塚隆, 野村哲也, 皆川裕史, 齊藤陽介, 安西崇, 間一朗, 桜井政博, 上国料勇, 小笠原賢一, 藤澤仁, 加藤弘喜, 神谷英樹, 川田将央, ヨコオタロウ, 柏木准一, 遠藤正二朗, 堀井直樹, 志倉千代丸, 大久保博, John D. Carmack, Chris Hecker, Craig Goodman 1971年 - 平井武史, 大原徹, 西村真人, 稲葉敦志, 巧舟, 直良有祐, 皆葉英夫, 本根康之, 新川洋司, 谷渕弘, 野上恒, 奥成洋輔, 鯉沼久史, 寺本秀雄, 横尾有希子, 川口忠彦, 岡野学, 夛湖久治, 柴田賀盆, 浜渦正志, Todd Howard, Tim Willits, Jonathan Blow 1972年 - 三舟二郎, 野末武志, 藤林秀麿, 小林裕幸, 中村俊, 菊池正義, 中西晃史, 門脇宏, 山倉千賀子, ヤマグチノボル, Dylan Cuthbert, American McGee 1973年 - 吉田直樹, 打越鋼太郎, 鈴井匡伸, 辻本良三, 椎葉忠志, 橋本善久, 増田亮介, 新川宗平, 森下一喜, 椎野真光, 碩孝哲, 石渡太輔, 渡辺雅央, 阿知波大輔, 奈須きのこ, 武内崇 1974年 - 椎名豪, ユウラボ, Patrice Désilets 1975年 - 一瀬泰範, 三宅陽一郎, 高橋慶太, 岡本基, 近藤季洋, 川上稔, 石山貴也, 安藤武博, 栢孝文, 廣田隆哉 1976年 - 五反田義治, 北尾雄一郎, 横山昌義, 時枝浩司, 市村龍太郎, 堂前嘉樹, □瀨洋平, 川島優志 1977年 - 真壁浩, 平山尚, 太田順也, シガタケ, 玉樹真一郎, 松井健太郎 1978年 - 山本大介, 小高和剛, 浅野智也, Bruce Straley, bennett foddy, Neil Druckmann 1979年 - 早矢仕洋介, 森橋ビンゴ, 土屋昇平, 里見治紀, 岸本智, Markus Alexej Persson 1980年 - 下田賢佑, 中村泰良, Wan Hazmer 1981年 - 陳星漢 1982年 - 堀井亮佑, 松田勇磨 1983年 - 1984年 - 久井克也, 藤永健生, Chris Remo 1985年 - 城崎雅夫, 田浦貴久, 笠井隆司, Terry Cavanagh, Jonatan Söderström, Zach Gage 1986年 - Matt Nava 1987年 - 山中拓也 1988年 - Rami Ismail 1989年 - Asher Vollmer 1990年 - 1991年 - Toby Fox 1992年 - 1993年 - Temmie Chang
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前ページ次ページLibrary/数学 勉強のしかた、ポイントについてまとめてみた。 書籍まとめ バラバラな情報をまとめる(おさらい時間短縮)。 Library/数学/統計学/Note1_データの整理方法 Library/数学/統計学/Note2_確率論 Library/数学/統計学/Note3_確率分布の理解と乱数生成 Library/数学/統計学/Note4_推定と検定 Library/数学/統計学/Note5_ベイズ統計 Library/数学/統計学/Note6_時系列モデル・空間モデル Library/数学/統計学/Note7_統計的因果推論 Library/数学/統計学/Note8_多変量解析 メモ 医療統計学 統計検定:学習の目安にどうぞ。 Data Arts 5月試験 6月試験(準1級、2級、3級、4級) 11月試験(1級、2級、3級、4級、統計調査士、専門統計調査士) 1級過去問 準1級過去問 2級過去問 3級過去問 勉強になるwebページ 相関・検定の手法別解説:アイスタット 学習のためのツール R R Studio web-Information Handbook 学会、学会誌 The Annals of Mathematical Statistics,The Annals of Probability,The Annals of Statistics. 統計学の勉強の進め方 データを整理し、視覚化する 統計量に慣れる どのような分布があるか?を考える 確率論と結びつける 確率過程を多角的に理解する。 推定方法について理解する 検定について理解する 多変数の扱いに慣れる 様々な統計的手法について理解を深める 他分野との関連を深める 大衆書 小島,"使える!経済学の考え方",ちくま新書 小島,"使える!確率的思考",ちくま新書 小島,"確率的発想法",NHKブックス 統計学入門書 Larry Wasserman, "ALL of Statistics -A Concise Cource in Statistical Inference-" 白旗 慎吾, "統計解析入門",共立出版 基礎統計学Ⅰ〜Ⅲ、東京大学出版会 統計検定1級対応 統計学 日本統計学会 編,東京図書 統計検定2級対応 統計学基礎 日本統計学会 編,東京図書 杉山将,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 機械学習のための確率と統計",講談社 プログラミングのための確率・統計 Andrew Vickers,"p値とは何か 統計を少しずつ理解する34章" 高井,星野,野間,"調査観察データ解析の実際 欠測データの統計科学",岩波書店 小針,"確率・統計入門",岩波書店 和達,十河,"キーポイント確率・統計",岩波書店 数理統計学 野田,宮岡, ... 数理統計学の基礎, 柳川, ... 統計科学の最前線 特異モデルの統計学, 統計科学のフロンティア7 E.L.レーマン, ... ノンパラメトリックス -順位にもとづく統計的方法- D.A.ハーヴィル, ... 統計のための行列代数 情報理論的統計学 仮説検定 上田拓治,"44の例題で学ぶ統計的検定と推定の解き方" 鷲尾泰俊,"推定と検定",共立出版 石村貞夫, 石村光資郎 , ...すぐわかる統計処理の選び方 C.Huber-Carol,N.Balakrishnan,M.S.Nikulin,M.Mesbah,"Goodness-of-Fit Test and Model Validity" ベイズ統計 繁枡 算男, ...ベイズ統計入門 渡部洋, ...ベイズ統計学入門 安道 知寛, ....ベイズ統計モデリング 渡辺 澄夫, "ベイズ統計の理論と方法" 間瀬 茂, "ベイズ法の基礎と応用" 松原 望, "入門ベイズ統計 -意思決定の理論と発展-" 松原 望, "ベイズ統計学概説 -フィッシャーからベイズへ-" ゼルナー,"ベイジアン計量経済学入門" ランカスター,"ベイジアン計量経済学" Bernardo, Smith, "Beysian Theory" James O.Berger, "Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis" 中島,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習",講談社 佐藤,"機械学習プロフェッショナルシリーズ ノンパメトリックベイズ",講談社 統計的信号処理 ベイジアンネットワーク 鈴木譲, ...ベイジアンネットワーク入門 計算統計学 計算統計学の方法-ブートストラップ、EMアルゴリズム、MCMC-, シリーズ予測と発見の科学5 計算統計Ⅰ、Ⅱ, 統計科学のフロンティア11,12 確率と計算-乱択アルゴリズムと確率的解析- 乱択アルゴリズム 乱数とモンテカルロ法 グラフィカルモデリング 宮川 雅己, ...グラフィカルモデリング 宮川 雅己, ...統計的因果推論, シリーズ予測と発見の科学1 確率過程 モデル選択 坂元,石黒,北川,"情報量統計学",共立出版 小西,北川,"情報量規準", シリーズ予測と発見の科学2,朝倉書店 データ同化入門, シリーズ予測と発見の科学6 モデル選択-予測・検定・推定の交差点-, 統計科学のフロンティア3 谷口正信, 数理統計・時系列・金融工学, 金融工学の基礎4 メモ 統計学は、経験に依存する部分もあることから自明でないこともいくつか含んでおり、数学ではないということで分類したいが、数学的素養を多く含んでるので数学として分類 医療統計学 http //iyakustat.info/ 統計検定:学習の目安にどうぞ。 http //www.toukei-kentei.jp/ Data Arts http //www.data-arts.jp 勉強になる 5月試験 統計検定 RSS/JSS Ordinary Certificate 高等学校卒業程度 Higher Certificate 大学で統計を専門とする場合の基礎教養程度 Graduate Diploma 大学で統計を専門とする学科卒業程度 Graduate Diploma は多くの大学で統計学修士課程出願に十分な資格と認められていますだとさ。 2017を最後にやめるらしい。 6月試験(準1級、2級、3級、4級) 準1級、2級、3級、4級 11月試験(1級、2級、3級、4級、統計調査士、専門統計調査士) 1級、2級、3級、4級、統計調査士、専門統計調査士 1級過去問 2021.11月 https //web.archive.org/web/20220713043802/https //www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/ 2020.11月 中止 2019.11月 https //web.archive.org/web/20210420162611/https //www.toukei-kentei.jp/about/grade1/#pastp 2018.11月 https //web.archive.org/web/20190709133415/http //www.toukei-kentei.jp/pt/pt-5956 2017.11月 https //web.archive.org/web/20180730071241/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade1#pastp 2016.11月 https //web.archive.org/web/20170719111937/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade1#pastp 2015.11月 https //web.archive.org/web/20160623002955/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade1/#pastp 準1級過去問 2級過去問 2021.6月 https //web.archive.org/web/20220713043802/https //www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/ 2019.11月 https //web.archive.org/web/20210420174413/https //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2019.6月 https //web.archive.org/web/20191104033506/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2018.11月 https //web.archive.org/web/20190625123808/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/#pastp 2018.6月 https //web.archive.org/web/20181019201424/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2017.11月 https //web.archive.org/web/20180727211009/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2017.6月 https //web.archive.org/web/20171020184211/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2016.11月 https //web.archive.org/web/20170718024342/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2016.6月 https //web.archive.org/web/20160930001415/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 2015.11月 https //web.archive.org/web/20160619032940/http //www.toukei-kentei.jp/about/grade2/ 3級過去問 2019.11月 https //web.archive.org/web/20210619123020/https //www.toukei-kentei.jp/about/grade3/ 勉強になるwebページ 相関・検定の手法別解説:アイスタット https //istat.co.jp/sk_commentary 学習のためのツール R http //www.r-project.org/ R Studio Rの開発環境 http //www.rstudio.com/ web-Information Handbook http //www.itl.nist.gov/div898/handbook/index.htm 学会、学会誌 The Annals of Mathematical Statistics,The Annals of Probability,The Annals of Statistics. https //projecteuclid.org/info/euclid.aoms 統計学の勉強の進め方 データを整理し、視覚化する データを視覚化することで、知りたい情報が何なのか? を直感的に考えられるようになる。 例えば、分布が、対称なのか非対称なのか? データを視覚化することでノイズやはずれ値を含んでいるのかが一目瞭然になったりする。 解析したいデータを視覚化することで、直感的な説明能力も養われるはず。 統計量に慣れる 平均やら、分散やら順序統計量やら、エントロピー、フィッシャー情報量が何の目的で生まれた統計量なのか? を理解する。また、その統計量同士の相互関係も理解するように努める。 どのような分布があるか?を考える その分布は、どういういきさつで用いられるのか?を理解する。 例えば、ポワソン分布は、2項分布をこうこうこうして、近似できるから、 稀現象を近似する発生モデルだとわかる。 ポワソン分布は、ネットワーク工学では、利用者の利用頻度モデル、電子の放電モデルのベースになってたりする。 正規分布とボルツマン-マクスウェル分布との関係だったり、そういう背景を考える。 確率論と結びつける 中心極限定理、大数の法則、大偏差原理など、統計学を説明する基本定理を理解する。 変数変換による分布の変換の理解も大切。 確率過程を多角的に理解する。 時系列で得られるデータのモデルについて理解する。 時系列を近似する考えかたなどを理解する。 時系列データのスペクトル解析(フーリエ解析)などとも関係させて、意味を広げる。 情報理論で得られている見識とも組み合わせるとなおよろしい。 推定方法について理解する 頻度論による統計量の推定がよろしいか?ベイズ推定がよろしいか?場面場面で考えられるようになる。 例えば、ベイズ推定を使えば、統計処理プログラムの開始時に、サンプルがそろってなくても処理を事前分布によって推定開始することが可能だとか、現実的なことを考えられるようにする。ベイズの事前分布が、情報理論の分野では、ユニバーサルな事前分布であるなどの理解があるとなおよい。 順序統計量で、データを並び替えて端っこを切ることで、推定量をよくすることがなぜできるか考えてみる。 考えてみると有限のサンプル取得において突如入ってきた、稀な現象を切り捨ててることができることがわかったりする。 頻度論では、無限のサンプルデータを想定していて都合が悪い場合があるため、頻度論以外の推定方法は、実際の運用にマッチするように、いろいろな改良されていることがわかる。 最尤推定量は、現場では現実的でないことが、推定方法を知ることで明確になる。 また、不偏推定量など推定量を評価する枠組みも理解する(情報理論的観点から理解できればなおよい)。 検定について理解する まず、棄却などの概念を理解し、ネイマン・ピアソンの補題を理解する。 その後、いくつかの実用的に用いられている仮説検定の理解を進める。 多変数の扱いに慣れる 1変数だけでなく、2変数、多変数の取り扱い、統計量の意味を理解する。 独立性と無相関の違いも説明できるようにすること。 様々な統計的手法について理解を深める ブートストラップ法なども概略からつかんでいく。 他分野との関連を深める たぶん、全ての分野は、密接に相互関係を持っている。 工学分野であれば、制御工学や適応信号処理、統計的信号処理、情報理論を理解する。 情報処理であれば、パターン認識など、統計処理の花だったりする。 気象分野であれば、データ同化などがその分野で生まれている。 経済学ではもちろん使われている。 書籍紹介 大衆書 小島,"使える!経済学の考え方",ちくま新書 小島,"使える!確率的思考",ちくま新書 小島,"確率的発想法",NHKブックス 統計学入門書 統計という分野は、裾の尾が広い(内容的に広範囲)だから、 最初は、全体像をさっとつかまないと前へ進めなくなる(どんな分野も同じだけど...)。 実験的な要素と理論的な要素が交錯していて、 初学者は、いきなりがんばると、普通はちんぷんかんぷんになる場合が多い。 Larry Wasserman, "ALL of Statistics -A Concise Cource in Statistical Inference-" 確率不等式の所を読むために購入したが、全体的にも実用的にまとまっている感じがする。 白旗 慎吾, "統計解析入門",共立出版 初学者向け、基本用語、定義、概念をマスターするには良い。 ちょっと説明して欲しいところもあるが、それは、他の書籍にまかせる。 基礎統計学Ⅰ〜Ⅲ、東京大学出版会 基礎統計学Ⅰ(統計学入門)は、入門者向け。 白旗 慎吾さんの本よりは詳しいが、説明の順序が白旗さんの本の方がよかったりする。 基礎統計学Ⅱ(人文・社会科学の統計学) 心理学や地域データの解析など、文系の方向けに記載内容が調整されている。 基礎統計学Ⅲ(自然科学の統計学) 理系向けの応用内容や背景がいい感じに紹介されている。分布や検定についての記載は網羅的だが、 章ごとにばらばらでさっとつかみにくい部分もある。 統計検定1級対応 統計学 日本統計学会 編,東京図書 試験対策本であるが、知識のこぼれがないか確認するのによい。 統計検定2級対応 統計学基礎 日本統計学会 編,東京図書 試験対策本であるが、知識のこぼれがないか確認するのによい。 杉山将,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 機械学習のための確率と統計",講談社 機械学習のために書かれた本。各々の確率分布の性質(ほとんどの人にとって既知)、実用的な確率不等式、仮説検定についてうまくまとめられている。 プログラミングのための確率・統計 付録しか読んでないけど、かなりわかりやすい部類だと思う。 付録で、Kullback-Leiber情報量と大偏差原理との関連が記載されている。 日本国内の書籍で、大偏差原理についての記載は、情報理論の本に多くみられるが、確率・統計と題した本には、めずらしいと思う。 図も多く、全体的にもまとまっている。 Andrew Vickers,"p値とは何か 統計を少しずつ理解する34章" p値について知りたくなった。数式が全く書いていなく、逆にさっぱりわからん。 高井,星野,野間,"調査観察データ解析の実際 欠測データの統計科学",岩波書店 小針,"確率・統計入門",岩波書店 初学者向け 確率論との関わりも同時に身に付く。 内容は質素であるが、数学的にもきちんとしている。 和達,十河,"キーポイント確率・統計",岩波書店 入門向けText 押さえどころを、すごい絞っている点がよい。 数理統計学 野田,宮岡, ... 数理統計学の基礎, 柳川, ... 統計科学の最前線 特異モデルの統計学, 統計科学のフロンティア7 E.L.レーマン, ... ノンパラメトリックス -順位にもとづく統計的方法- D.A.ハーヴィル, ... 統計のための行列代数 情報理論的統計学 Library/工学/情報理論 仮説検定 上田拓治,"44の例題で学ぶ統計的検定と推定の解き方" 検定と推定のレシピ本。 鷲尾泰俊,"推定と検定",共立出版 ほかでは見られないコアに話に触れられる。推定と検定について重点的に解説している良書。 石村貞夫, 石村光資郎 , ...すぐわかる統計処理の選び方 C.Huber-Carol,N.Balakrishnan,M.S.Nikulin,M.Mesbah,"Goodness-of-Fit Test and Model Validity" ベイズ統計 繁枡 算男, ...ベイズ統計入門 あんまり好きじゃない。わかりにくい。 渡部洋, ...ベイズ統計学入門 安道 知寛, ....ベイズ統計モデリング 渡辺 澄夫, "ベイズ統計の理論と方法" 間瀬 茂, "ベイズ法の基礎と応用" 結構、先端的な話題まで取り扱っている。7章辺り、やや引用文献(Doob, "Stochastic Process")まかせの乱暴な解説があり、若干気に入らない。 松原 望, "入門ベイズ統計 -意思決定の理論と発展-" 中央値についての解説で、紹介されてたので買った。 松原 望, "ベイズ統計学概説 -フィッシャーからベイズへ-" この本には、早く出会ってればよかった。ちょっと数式が、追いにくい部分がある。間違いもあるのだと思う。索引が充実しているため、学術的にはよろしいのだと思う。 ゼルナー,"ベイジアン計量経済学入門" 松原さんの本の引用資料として気になって購入。良さげ。 ランカスター,"ベイジアン計量経済学" 経済学の分野で、ベイズ統計がよく使われているようなので、購入。 メモの羅列のようで読みにくいが、参考文献が充実しており、参考になる。 Bernardo, Smith, "Beysian Theory" ランカスターの本で知り購入。この分野では有名な本らしい。 わかりにくい英語を使う。 James O.Berger, "Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis" ランカスターの本で知り購入。 中島,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習",講談社 中島さんという方は、神戸大修士卒で、ニコンに入られて、10年後くらいに東工大で博士取得されている。 佐藤,"機械学習プロフェッショナルシリーズ ノンパメトリックベイズ",講談社 統計的信号処理 Library/工学/信号処理 ベイジアンネットワーク 鈴木譲, ...ベイジアンネットワーク入門 計算統計学 計算統計学の方法-ブートストラップ、EMアルゴリズム、MCMC-, シリーズ予測と発見の科学5 計算統計Ⅰ、Ⅱ, 統計科学のフロンティア11,12 確率と計算-乱択アルゴリズムと確率的解析- これを読めば、モンテカルロ法がどういう方法なのか分かると思う。 乱択アルゴリズム 乱数とモンテカルロ法 グラフィカルモデリング 宮川 雅己, ...グラフィカルモデリング 宮川 雅己, ...統計的因果推論, シリーズ予測と発見の科学1 確率過程 Library/数学/確率論 モデル選択 坂元,石黒,北川,"情報量統計学",共立出版 ちょっと古い本。 小西,北川,"情報量規準", シリーズ予測と発見の科学2,朝倉書店 AICの導出方法が、知りたいならこの本。他の情報量規準についても書いてある。 データ同化入門, シリーズ予測と発見の科学6 モデル選択-予測・検定・推定の交差点-, 統計科学のフロンティア3 谷口正信, 数理統計・時系列・金融工学, 金融工学の基礎4
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戦いの海へ ◆ORLXhoTwxA 朝日を受けて輝く海、その波打ち際に神楽はいた。 寄せては返す波の前、神楽は地面に膝を立てる形で座り、その膝を両手に抱え込んでいた。いわゆる体育座りの形だ。ここに座り込んでからだいぶ時間が経つように思えた。それを確認する術が無いので実際にはそこまで時間は経ってないのかも知れないが。 今、この場にいる事を夢だと思いたかった。 しかし身体に吹き付ける冷たい風、その風に運ばれる潮の匂いと波の音、地面のざらざらとした感触。それら五感が伝える全ての事柄が、これが現実なのだと教えてくれた。 黒沢先生が死んだのも現実だった。見知らぬ二人が殺されたのも現実だった。あの鉄臭い、血の匂いは良く覚えている。 黒沢先生は一年の時の担任で、自分が入っていた水泳部の顧問で、短いようで長い付き合いだった。進路の相談にも乗ってくれた。……いい先生だった。 じわりと熱いものが目の奥から溢れ出してくる。この島に来て、初めての涙だった。次から次にとめどなく溢れてくる。抑えようとは思わなかった。神楽は黒沢先生の為に静かに泣いた。 「これからどうしよう……」 涙をあらかた出し尽くした後、少しは考える余裕ができたので少し今の状況を考える事にした。 自分が巻き込まれたのはプログラム、大雑把に言えば学生同士の殺し合いだ。 本来なら中学生が対象の筈の催しに、卒業までもう僅かな高校三年生の自分が何故選ばれたのか。それはひとまず考えないようにする。どうせ答えは出ないだろう。 今、自分が考えるべきなのはもっと大切な、命に関わる問題だ。 当然の事ながら神楽は殺し合いなどしたくない。争いとは無縁の学校生活を送ってきた女学生にいきなり殺しあえといわれても、そんな事はどだい無理な話なのだ。 しかしながらこの島においてはそんな甘えは許されない。毎年、何人もの学生が死んでいってるのだ。政府が主催するこのプログラムに助けが来る筈もなし。逃げ出してしまいたかった。 膝の間に落としていた視線を海の方に向けてみる。近くに幾つもの島が見える。冬の海とはいえ水泳部でそれなりには鍛えたので余分なものを捨てれば多分、そこまで泳ぎきれるだろう。この首輪さえ無ければの話だが。それになにかしらの方法で海も監視されてる可能性がある。 いっそ自殺でもしようか。ここから見て右側に切り立った崖がある。あそこから飛び降りれば痛みを感じずに楽に死ねるかもしれない。 そして立ち上がろうとして、やめた。死んだ後の事が気になったのだ。死んだ後とはいえ魚達に自分の身体を食い荒らされるのは嫌だ。死んだらなにも感じなくなるとはいえ嫌だ。そもそも何故、自分が死ななくてはならないのか。嫌だ、死にたくない。 嫌だ。嫌だ、嫌だ、嫌だ、嫌だ、嫌だ、嫌――― どうしようもなく落ち込んでいく思考を中断。もっと前向きに考えてみることにする。 殺すのも嫌、殺されるのも嫌、だがどちらかを選ばなければいけない。 溜息も出ないほど絶望的な状況。その中で自分に何ができるのか。 ふと自分の友達、一緒に巻き込まれたみんなの顔が思い浮かぶ。 今回のプログラムのルールはいつもとは違い団体戦らしい。優勝すればみんなと一緒に帰れる。 しかし、断言はできないが彼女達はこの殺し合いに乗らないだろう。 それに乗ったとしても返り討ちにあう確立は高い。大阪はのんびりしてるし智もたいして動けない。ちよに至っては論外だ。安心できるのは榊ぐらいなものか。その榊も殺す側に回るとは考えがたい。……頼りにできるのは自分だけ。 自分がやらなければきっと親友達は死んでしまう。殺されればそれで終わりだが、殺して、殺しつづけて優勝すればみんな一緒に生きられる。生きて帰れる。だとしたら自分は―― ここまで考えて頭を振る。 「でも駄目だな……。私にはそんな力なんて無いし」 体力には自信があるが力は無い。なにかまともな武器さえあれば―― 「そうだ、武器……」 自分に支給された物をまだ確認していなかった事にやっと思い至り、デイパックの中をごそごそ探ってみる。そして見つけた。 「これ、銃か……?」 色々な物が詰まったデイパックの中で一際異彩を放つ、リヴォルバー式の拳銃が目に入った。取り出してグリップの部分を握ってみる。想像していたよりは軽く、小さい。これならなんとか使えそうだ。これが日常の中でならちょっとふざけてみる所だが状況がそれを許さない。 銃には弾が込められていた。多分、実弾だろう。ハンマーを起こし、引き金を引けば弾が出る。それが当たれば相手は死ぬ。予備の弾薬もある。これさえあれば……。 やろう。脆弱で、芯の無い決意ではあるが神楽はこのプログラムに乗る事を決断した。 これからどこに行くべきかを、デイパックから地図を取り出して考える。 南には学校がある。心情的に近寄りたくないので選択肢から消去する。北は海だ。とすると西か東か。考えるまでも無かった。立ち上がり西の、ここからでも見える鎌石村に足を向けて歩き出そうとしたその時――銃声が耳に届いた。 「っ……!」 思わず身を伏せるが回りに人の姿は無い。ここではないどこかで、誰かが人に向けて銃を撃ったということだろうか。銃声なんて聞くのは初めてだから、それがここから近いのか遠いのか、そもそも本当に銃声なのか、判断はしにくいがそう遠くの事では無いように感じる。方角で言えば東、崖の辺りから響いたのだろうか。すぐにここから逃げ出したい気持ちが湧き上がってくるがそうはいかなかった。 もしかしたら自分の仲間に銃口を向けられたのかもしれない、そうでなくても向こうにはとにかく人がいるのだ。その場に留まっているとは考えがたいが、この殺人ゲームに乗った神楽にとって行ってみても損はないだろう。そして神楽は生き残るために崖に向かって走り出した。 【C-6 海沿い/一日目 朝】 【神楽@あずまんが大王】 【状態】:健康 【装備】:S W M10(6/6) 【所持品】:支給品一式 ランダム支給品0~2 予備弾30 【思考・行動】 基本方針:みんなと一緒に生き残り、優勝する 1:銃声がした方へ行ってみる。人がいれば殺す……つもり 2:仲間を探したいが殺し合いに乗った事をどう説明しよう? 21:政府連絡文書 投下順で読む 23:LEVEL1 19:仲間を求めて 時系列順で読む 24:愛しき人の為に ▲
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