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wiki版キャラクター相関図 相関図に関してのご注意(わりと大事) 本相関図は、2007年の最新投稿状況にのみ準拠しております。相関図の各投稿への対応状況はこちらを参照下さい。 この相関図の関係はあくまでも2007年の投稿順のみを基準にしており、投稿作品各話の時系列を組み合わせた場合に矛盾が生じる可能性があります。その場合は本相関図ではなく、『それぞれの』投稿作品が優先となります。あくまでも各投稿作品はパラレル世界の物語である事を忘れずに。 この相関図はあらゆる神姫オーナーの設定・ストーリー・関係・世界観・妄想を拘束・干渉・強要するものではありません。世界観を狭める道具ではなく、見て楽しむネタとして使っていただければ幸いです。 ぶっちゃけ、「もしもみんなが同じ世界だったら?」というコンセプトで作っていますので、スーパ○ボット○戦とその原作くらい違っている可能性もあります。もしそうだったら原作優先で笑って許してください。 相関図への掲載を拒否したい場合や、変更の希望がある場合、コメント欄などに記入していただければ対応させていただきます。 大変申し訳ありませんが、上記の注意事項をご理解いただいた方のみご覧下さい 偉そうな事書いてますが、要は画像が大きすぎて入らなかっただけです。 最終更新日:07/04/05 相関図 凡例 相関図カテゴリ解説・カテゴリ分け基準など 注:同カテゴリにまとめてはいるものの、同カテゴリ=同じ組織に所属しているわけではありません。 商店街カテゴリでも、店を持っている点でまとめただけで、同じ商店街という設定を強要するわけではないことをご理解下さい。 ○ホビーショップ・エルゴ エルゴ常連、来店者など。 また、エルゴ内での対戦経験・交友関係に関しては、ある程度メインストーリーに絡んだ物のみ掲載しています。ちょっとした顔見知りや全ての対戦関係を図示するとマジで洒落にならなくなるので。 あと日暮店長とお客さんの関係は、全てこの枠内でまとめさせていただいてます。 ○商店街 商店街(どこの商店街かは問わない)にお店を持つキャラクター。 ○公務員 警察・役所など公的機関に勤務するキャラクター。 ○研究所 主に神姫関係の開発・研究機関に所属するキャラクター。 ○メーカー・運営関係 主に神姫関係の販売、管理保守、バトルサービス運営組織に所属するキャラクター。 ○出版業界 小説家・ライターなどの肩書きを持つキャラクター。 ○鶴畑コンツェルン 鶴畑コンツェルンに所属するキャラクター。 鶴畑三兄弟の戦績関連は正直把握し切れてません。またいずれ整理します。 ○レスティクラム レスティクラムに関連のあるキャラクター。 ○工業大学、黒葉学園、その他学研機関 各学校に所属しているキャラクター。 今日 - 昨日 - 合計 - 名前 コメント すべてのコメントを見る 覗いてみましたが、カオスですね。 -- (ichguc) 2008-12-30 15 36 31 ご苦労様です。飛行隊に関しては本当に放っておいてかまいません。なにしろ人数が人数ですので。 -- (マイティのひと) 2007-01-29 01 37 41 ごめんなさい。全キャラを載せたいのはやまやまなのですが、脇役に関してはある程度まとめ・省略させて戴いています(エルゴ飛行隊や八相、SSFに関しても同様です。黒葉学園神姫部に関しては本編始動後に調整予定です。エルゴ飛行隊は次回の更新で調整・再掲します)。本当にすみません。 -- (相関図) 2007-01-28 23 56 31 相関図に載せていただきありがとうございます。基本的にはこれでOKです。あと、沼田さんも小百合さんと同じ研究所ですのでお願いします。(担当している分野は違いますが) -- (muna) 2007-01-28 14 48 46 焔嬢のタイプ修正しました。 この手の相関図は作ることが多かったもので。主に私用だったので、誤植は割とほったらかしでしたが(ぉぃ -- (相関図) 2007-01-26 22 15 42 相関図お疲れ様です。えと、非常にわかりにくい書きかたをした私が悪いのですが、焔は「犬」でお願いします。本当に申し訳ありません。 -- (せつなの人) 2007-01-26 11 17 46 アガサ嬢の名前修正しました。以前からの誤植だったようですが、何で間違えたんだろう……? -- (相関図) 2007-01-26 00 36 27 修正ありがとうございます。 しっかし、よくまとめられましたね。。。 何度見てもすごいですねぇ。。。(汗 -- (けものや) 2007-01-25 23 32 36 今見たら、鈴乃と志郎の神姫が両方ともアリアになってました。鈴乃の方はアガサですので修正をお願いします。……いや以前自分で派手に間違えて投下したことがあるのでその情報からかなorz -- (ねここのひと) 2007-01-25 23 29 31 ヴェルナ嬢、慎一氏、梓嬢の三点、修正いたしました。またツッコミ所などありましたらお願いします。 -- (相関図) 2007-01-25 23 18 15
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現段階での人物相関図。 基本的に妹たちはお兄ちゃんを慕っているので、その辺の矢印は省略してあります。 兄 2-A 綾 舞 瑞希 1-A 凛 茜 縁 1-B 楓 美紗 1-C 巴 3-A 時子 奥井? 3-B 葵 皐 遥 槍田 島田 3-C 芹奈 牛尾 教師陣 速水 井上 折笠 檜山 榊原 大田 楠木小学校 環 唯 薫 健太 広樹 歩 嶺桜大学 椿 早苗 白百合女学園 梁田? その他登場人物 千秋 磨仁沢 和彦 堀内? 右京 前鬼 後鬼
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数詞 ←前 ★ 次→ レインのお茶会 はじめてのエスペラントもこれで基本編は終わりだ。 リディア、よくがんばったね。 うん♪ 最後は相関詞というエスペラント特有の品詞を扱うわ。 関係詞のところで疑問詞について少し触れたけど、実は疑問詞は相関詞に含まれるの。 そうかん……し(゚ー゚*?) 表で説明したほうが早いわね。 まずこれを見てちょうだい。 わ、なにコレ!!!∑(゚ロ゚! なんだか組み合わせの表みたいのが出てきたよ! 一番上の行と一番左の列を組み合わせると、単語が作れるのよ。 例えば疑問のki-と、「ところ」の-eを組み合わせると、kie(どこに)になるの。 なるほど。 じゃあ今までやった疑問詞というのは、このki-の行だったんだね。 あぁ、よく見るとkio(何)やkiu(誰)が入っているね。 指示というのはthisやitのように「それ」を表すものだ。 不定というのは字の通り定まっていないもので、不特定の「何か」を指す。 全般は「すべて」で、否定は読んで字の如くだ。 この表には全部で50語もあるのね。 組み合わせで規則的に単語が作れるのは覚えやすくていいね。 まぁ……お互い似すぎていて、どれがどれだか最初のころは分からないんだけどね……(^ω^; そういうときはやっぱり例文でまるまる覚えてしまうのが一番よ。 さて、これで「はじめてのエスペラント」の基本編は終わりだ。 エスペラントの文法をすべて説明したわけではないが、基本的なことは網羅したつもりだ。 もっと勉強したい場合はリンクを活用してね。先人の残した素晴らしいサイトがあるわよ。 本文で扱わなかった複雑で細かい文法事項も載っているから勉強になるわ。 は~い♪ それで、エスペラントを勉強してみてどうだった? うん、やっぱり人工言語だから簡単だね。 英語を知っていれば、たいていのことは理解できるよ。 形容詞が複数形になったり、対格にnが付いたりするのは英語より面倒だけど。 不思議なんだけど、エスペラントのほうが英語より簡単なのに、どうして流行らないの? 言語が広まるのは経済力や軍事力が原因だからね。仕方ないわ。 でも国際補助語の理想を受け継ぐ人はまだ世の中にたくさんいるの。 ふぅん。エスペラントは人工言語のひとつだけど、ほかにも人工言語はあるんだよね? みんな国際補助語になろうとしているの? そういうわけではない。人工言語の目的も色々だ。 小説や物語の中で使われる架空の言語もあるしな。 それにしても、どうしてそんなことが気になったんだね? うん?……あぁ、さっきポストに手紙が入っててね。 レインさんっていう女の人からなんだけど。アルカっていう人工言語のお茶会に誘われたの。 アルカと比較しながらエスペラントについて理解を深めようっていうことらしいよ。 わたし、語学って好きだし、エスペラント以外の人工言語がどんなものか知りたいなって思って。 あら、面白そうね。 いってらっしゃいな。 お母さんたちも呼ばれてるのよ。せっかくだから行ってみるよ。 なんか 先方のサイト にリンクしているみたいよ。 →続編:レインのお茶会 数詞 ←前 ★ 次→ レインのお茶会 → この講座の参考文献 名前 コメント すべてのコメントを見る
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そうかんのうた【登録タグ そ りくのら ニコニコ外公開曲 初音ミク 曲】 作詞:りくのら 作曲:りくのら 編曲:りくのら 唄:初音ミク 曲紹介 統計を学ぶための覚え歌です。内容については、こちらのサイトをご覧ください。【ミクの歌って覚える統計入門】http //miku.motion.ne.jp/ ピアプロの投稿者コメントより転記 歌詞 (ピアプロより転載) 2つのベクトルそろったら 相性ぴったり100% 2つのベクトル横向いてたら 想いは互いにすれ違い 平均点を中心に データベクトル内積とれば 関係ありなしわかっちゃう それが相関ってことね 嫌いは好きの裏返し 180度反対側は 相関マイナス100% 関係なければ無視するでしょ 0%は90度 コメント 名前 コメント
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数詞 ←前 ★ 次→ レインのお茶会 はじめてのエスペラントもこれで基本編は終わりだ。 リディア、よくがんばったね。 うん♪ 最後は相関詞というエスペラント特有の品詞を扱うわ。 関係詞のところで疑問詞について少し触れたけど、実は疑問詞は相関詞に含まれるの。 そうかん……し(゚ー゚*?) 表で説明したほうが早いわね。 まずこれを見てちょうだい。 わ、なにコレ!!!∑(゚ロ゚! なんだか組み合わせの表みたいのが出てきたよ! 一番上の行と一番左の列を組み合わせると、単語が作れるのよ。 例えば疑問のki-と、「ところ」の-eを組み合わせると、kie(どこに)になるの。 なるほど。 じゃあ今までやった疑問詞というのは、このki-の行だったんだね。 あぁ、よく見るとkio(何)やkiu(誰)が入っているね。 指示というのはthisやitのように「それ」を表すものだ。 不定というのは字の通り定まっていないもので、不特定の「何か」を指す。 全般は「すべて」で、否定は読んで字の如くだ。 この表には全部で50語もあるのね。 組み合わせで規則的に単語が作れるのは覚えやすくていいね。 まぁ……お互い似すぎていて、どれがどれだか最初のころは分からないんだけどね……(^ω^; そういうときはやっぱり例文でまるまる覚えてしまうのが一番よ。 さて、これで「はじめてのエスペラント」の基本編は終わりだ。 エスペラントの文法をすべて説明したわけではないが、基本的なことは網羅したつもりだ。 もっと勉強したい場合はリンクを活用してね。先人の残した素晴らしいサイトがあるわよ。 本文で扱わなかった複雑で細かい文法事項も載っているから勉強になるわ。 は~い♪ それで、エスペラントを勉強してみてどうだった? うん、やっぱり人工言語だから簡単だね。 英語を知っていれば、たいていのことは理解できるよ。 形容詞が複数形になったり、対格にnが付いたりするのは英語より面倒だけど。 不思議なんだけど、エスペラントのほうが英語より簡単なのに、どうして流行らないの? 言語が広まるのは経済力や軍事力が原因だからね。仕方ないわ。 でも国際補助語の理想を受け継ぐ人はまだ世の中にたくさんいるの。 ふぅん。エスペラントは人工言語のひとつだけど、ほかにも人工言語はあるんだよね? みんな国際補助語になろうとしているの? そういうわけではない。人工言語の目的も色々だ。 小説や物語の中で使われる架空の言語もあるしな。 それにしても、どうしてそんなことが気になったんだね? うん?……あぁ、さっきポストに手紙が入っててね。 レインさんっていう女の人からなんだけど。アルカっていう人工言語のお茶会に誘われたの。 アルカと比較しながらエスペラントについて理解を深めようっていうことらしいよ。 わたし、語学って好きだし、エスペラント以外の人工言語がどんなものか知りたいなって思って。 あら、面白そうね。 いってらっしゃいな。 お母さんたちも呼ばれてるのよ。せっかくだから行ってみるよ。 なんか先方のサイトにリンクしているみたいよ。 このサイトを作った人たちのサイトだから、サイトの見方も操作もここと同じみたい。 →続編:レインのお茶会 数詞 ←前 ★ 次→ レインのお茶会 → この講座の参考文献
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第10回 相関係数とは 前回までの補足(標準化とは何か) 平均と分散との関係 変換を用いて、平均と標準偏差を変える 上に述べたように、標準化(正規化)とは、平均0、標準偏差1に変換して、異なる分布の中央とばらつきを揃えることを意味している。 学力偏差値 学力偏差値は、平均50、標準偏差10に変換したものである。 この事実から、偏差値40~60の者は、全体の約68%いることが分かる。 第2章.データから関係をみつけだそう~相関・回帰 2.1.データの関係を図示してみよう~散布図 2つの項目間の関係を考える 2つの項目間の関係は散布図を描くことで検討できる。・・・p.51 今回は直線的な傾向について考える。 2.2.関係の強さはどうやってあらわす?~相関 相関関係(p.53~55) 正(+)の相関・・・一方の項目が増えるともう一方の項目が増加する 負(-)の相関・・・一方の項目が増えるともう一方の項目が減少する 無相関・・・項目間の直線的な関係は存在しない。 2.3.関係の強さを数値であらわそう~相関係数・共分散 相関関係は直線的な傾向であって、バクテリアの発生と気温の関係などは「相関関係ではない何らかの関係」がある。 偏差積=1つ目のデータ項目の偏差×2つ目のデータ項目の偏差 共分散(covariance)=偏差積の総和(p.58) 相関係数(correlation)=共分散÷(xとyの標準偏差の積) 相関係数の値 正の相関・・・0 r≦1 (1に近いほど直線に近い) 負の相関・・・-1≦r 0 (-1に近いほど直線に近い) 無相関・・・r=0 p.52の問題の解答 エクセル関数では、共分散は「covariancep()」を使う。計算は下記の公式に従うとよい。 これは、カッコを外して展開し、まとめると得られる。 分からない学生は質問に来ること。 質問は下記まで。 名前 コメント
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キャラクター相関図 このページでは、リサゆき2人を中心とした相関図を掲載しています。 相関図
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相関と回帰分析 1.相関 相関とは、直線的な傾向のことである。 相関関係は無くても、別の関連性がある場合がある。 ➡バクテリアの発生と気温の関係 2.回帰分析 相関関係に適切な曲線を割り当て、求める。➡回帰直線 回帰直線から未来予測や存在しない点の補間をすることができる。 標準誤差 今回の感想を入れてください。 すごく難しかったです -- P011003 石丸里美 (2013-05-21 17 49 38) 難しかったけど、わかりました! -- 真鍋圭依 (2013-05-21 17 50 57) 心理学基礎実験での計算で使いましたが、それがやっと理解できそうです。 -- p011015 栄 美穂 (2013-05-21 17 52 36) 一回授業で聞いてるとはいえ、頭を悩ます授業で嫌になりそうです。 -- M010011佐川綾香 (2013-05-21 17 53 03) 名前 コメント
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相関カリキュラム ~構成方法~ 相互に関連する複数の教科を関連付けて編成する。 ~特色等~ 関連する教科の学習により相乗効果を得られる。 ~事例~ 地理と歴史、地理と公民を関連付けて教える。 まゆみ
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人物相関図 2008年11月30日時点でのもの。