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【名前】黒のワルツ・一号 【性別】男 【容姿】黒魔道士に翼が生えた者、右手に鈴を必ず持っている 【出演】ファイナルファンタジーⅨ 【能力】氷、空を飛ぶこと 【その他備考】ある理由で風のカオスのティアマトと手を組んでいるが詳細は不明 右手に持っている鈴は鳴らすと吹雪が発生する仕組みになっている 氷の巨人シリオンを呼び出す事も出来る 登場人物名鑑に戻る 登場人物相関図に行く
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メニュー トップページ ルール wiki操作 ダイヤグラム example1 吉阪隆正による不連続統一体 Discontinuous Unity by Takamasa Yoshizaka ロザリンド・クラウスによる展開された場における彫刻 The Expanded Field by Rosalind Krauss 菊竹清訓による設計の三段階論 design methodology by Kiyonori Kikutake 池辺陽による設計システムの相関網（デザインスゴロク）design system diagram by Kiyoshi Ikebe リンク @wiki ここを編集
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メニュー トップページ よくある質問 コミュニティ 雑談・質問 要望 学生データベース 学生名簿アビドス高等学校 アリウス分校 ヴァルキューレ警察学校 ゲヘナ学園 山海経高級中学校 トリニティ総合学園 百鬼夜行連合学院 ミレニアムサイエンススクール レッドウィンター連邦学園 連邦生徒会 SRT特殊学園 その他 人物相関図 世界観データベース ストーリー時系列 絆ストーリー メインストーリー グループストーリー イベント 関連サイト 公式サイト「晄輪大祭」公式サイト Youtube公式チャンネル 1周年記念公式サイト Yostar OFFICAL SHOP ここを編集
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いっぱいありまくるネットレーベルの情報を集めまくるwikiまくる。 今はまだ公式にある紹介文を貼り付けてる程度。 メニューとトップページ以外は自由に編集できちゃうし、新規ページ作成なんかもできちゃいます。 練習場で@wikiの記述法を学習したりしなかったりしましょう。 ネットレーベル以外の情報はMusikiへ是非どうぞ。 役立つリンク集 ネットレーベルリスト netlabel.jp オンライン依存性症候群 あそこで見つけたネットレーベル相関図 Music Forest
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第6回DODCVS 勢力内リーグ戦 エントリータグ「DODCVS6」（すべて半角） ★大会概要 ・勢力内での対戦。勝利しても勢力ポイントは増えない。 ・3人ずつ（2人、4人の組み合わせとなる可能性あり）のリーグ戦 ・組み合わせ人数に限らず、1人2戦行う ・全ランクからランダムで組み合わせする ★ポイントについて ・基本 勝利4ポイント 敗北3ポイント ・ランク差と属性相関により勝利ポイントに加算がある 属性不利に勝利 ＋2ポイント（雷が地に勝利した場合 ＋4ポイント） 高ランクへの勝利 ＋ランク差ポイント ※ 霊×霊、地×風の双方向への属性相関は加算なし ・低ランクに勝利した場合のマイナス補正はなし ・リーグ戦終了時に成績に応じてポイント追加 2勝 → ＋3ポイント 1勝1敗 → ＋2ポイント 2敗 → ＋1ポイント ★エントリー時の注意点 エントリー時に所属勢力、属性の変更を可能にします。査定後は不可です。 また、第7回DODCVSでは勢力および属性の変更はできないのでご注意ください。 ★参加募集期間 2020年09月23日 ～ 2020年10月24日（土）22：00 （査定中の滑り込みセーフはＯＫ。対戦カード決定後は基本受け付けしません。 ただし、状況によっては組むかもしれないので企画主に連絡してみてください。） ★大会 査定会 2020年10月24日（土）22：00～ 対戦① 2020年10月26日（月）22：00～ 対戦② 2020年10月29日（木）22：00～ 対戦③ 2020年11月02日（月）22：00～ 対戦④ 2020年11月05日（木）22：00～ 対戦⑤ 2020年11月08日（日）22：00～ 対戦⑥ 2020年11月11日（水）22：00～ 対戦⑦ 2020年11月17日（火）22：00～ 対戦⑧ 2020年11月20日（金）22：00～ 対戦⑨ 2020年11月23日（月）22：00～ 対戦⑩ 2020年11月26日（木）22：00～ 対戦⑪ 2020年11月29日（日）22：00～ 対戦⑫ 2020年12月02日（水）22：00～ 対戦⑬ 2020年12月05日（土）22：00～ 対戦⑭ 2020年12月08日（火）22：00～ ★リーグ表
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109 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/04(金) 00 28 04.42 (p)ID sFLYXnt40(2) やあ君たち 学祭で僕でも楽しめそうなところはあったかい？ 207 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/04(金) 21 11 03.48 (p)ID sFLYXnt40(2) ただいまお前ら 学祭見るものなかったぜ 443 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/06(日) 21 31 20.71 ID PPfVALbQ0 あ・・・明日からいつもと変わりのない平和な生活が戻ってくる・・・！ 617 ：学生さんは名前がない ：sage ：2011/11/08(火) 14 53 23.14 (p)ID YRH3P4G70(3) ttp //hamusoku.com/lite/archives/6329517.html おまいらの性格診断できるぞw 俺は3だったなw 641 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/08(火) 20 21 47.56 (p)ID NsJFha4I0(4) ３安定 643 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/08(火) 20 28 08.26 (p)ID NsJFha4I0(4) 文化祭終わったら発熱したでござるああ辛い 651 ：学生さんは名前がない ：sage ：2011/11/08(火) 21 01 10.10 (p)ID attuz5vQ0(2) 暇だったらネットラジオしようぜ417kHz ttp //yuzuru.2ch.net/test/read.cgi/campus/1319643777/ 誰かここでラジオしろよ 652 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/08(火) 21 27 22.73 (p)ID NsJFha4I0(4) い、嫌だよ東北大以外の人に俺のラジオ聴かせるなんて 657 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/08(火) 22 25 23.27 (p)ID NsJFha4I0(4) 私は今病気だ しかし課題は山ほどある ああ、現実は無情なり 692 ：学生さんは名前がない ：sage ：2011/11/09(水) 01 08 37.53 ID DWigyfsf0 イベントで溢れてたわ カップルを作らせたり騒いで叱られたりお前らみたいなの数人で普段やらないようなクラス内相関図作ってみたり 693 ：学生さんは名前がない ：sage ：2011/11/09(水) 01 14 16.43 (p)ID x7kIyw5V0(4) 相関図は俺もやったわｗｗ ああいう陰険なのが大好きなんだよなあ俺は・・・ はあ 695 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/09(水) 01 30 08.44 (p)ID BPLngmrZ0(4) 相関図ではないがクラスの風刺画描いたら先生からこっぴどく怒られたなあ 731 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/09(水) 21 20 29.55 (p)ID BPLngmrZ0(4) ご飯作りたい・・・が、駄目ッ・・・！椅子から動けないッ・・・！！ 732 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/09(水) 21 56 41.84 (p)ID BPLngmrZ0(4) しかしほんとうに人いないな ラジオやるって言っても誰も来なさそうだ 757 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/09(水) 23 30 04.28 (p)ID BPLngmrZ0(4) 夜飯食い終わるまで待って～＞＜ 770 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/10(木) 00 18 27.55 (p)ID +aVoO8UI0(2) インターネッツは極悪の場所やでぇ～。。。 ttp //www.ustream.tv/channel/rp144lyo0 934 ：六幡 ◆Rp144LYo0. ：2011/11/10(木) 02 03 47.60 (p)ID +aVoO8UI0(2) オフは年内にできたらいいなあ まあ興味ある方はskypeでなんなりとどうぞ
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主要人物相関図 各人物詳細 松前緒花 鶴来民子 押水菜子 和倉結名 輪島巴 四十万スイ 四十万縁 宮岸徹 富樫蓮二 助川電六 種村孝一 松前皐月 川尻崇子 次郎丸太郎 (作成：doripushi様) 主要人物以外 皐月の彼氏 おばあちゃん 旅館客 和倉シゲ子 福屋の番頭 立花 父 立花 母 立花 娘 老紳士 おばあちゃん(６話) サバゲーマーA サバゲーマーB サバゲーマーC サバゲーマーD 8-9話の宿泊客 五十嵐波子 バイト仲居たち -
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#blognavi 相関図ジェネレータ（http //genzu.net/sokan/）より。ｗ れみぃ--[雇い主]--[用心棒]--そら れみぃ--[友達]--かのん えるるん--[親分]--[子分]--かのん そら--[先輩]--[後輩]--かのん れみぃ--[し放題]--[させ放題]--えるるん えるるん--[共犯者]--そら カテゴリ [レミィ] - trackback- 2008年06月01日 17 20 55 名前 コメント #blognavi
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目次 目次 偏差平方和を標本数で割った分散と標準偏差を求めるための自作関数vari,stdをそれぞれ作る データの標準化をする 相関行列を求める 分散共分散行列を求める 偏差平方和を標本数で割った分散と標準偏差を求めるための自作関数vari,stdをそれぞれ作る 以下は1～10の10個の数について、自作関数を作成して、それぞれ計算した例。dは標本（合計10個）、nは標本数。dssは偏差平方和。 d - 1 10 n - length(d) dss - sum((d - mean(d)) ^ 2) dss [1] 82.5 dss / n [1] 8.25 vari - function(d) sum((d - mean(d)) ^ 2 / length(d)) vari(d) [1] 8.25 sqrt(dss / n) [1] 2.872281 std - function(d) sqrt(sum((d - mean(d)) ^ 2 / length(d))) std(d) [1] 2.872281 データの標準化をする scale関数を使う。ただし、このscale関数では標準化への変換の際に、分散ではなく不偏分散（偏差平方和を「標本数-1」で割った値）を使うことに注意。 以下は、ベクトルでデータを与えた例。 scale(c(1, 4, 9, 16,25)) [,1] [1,] -1.0341754 [2,] -0.7239228 [3,] -0.2068351 [4,] 0.5170877 [5,] 1.4478455 attr(,"scaled center") [1] 11 attr(,"scaled scale") [1] 9.66954 引数に行列を与えると、列ごとにデータの標準化を行う。 mx - matrix((1 20) ^ 2, 5, 4) mx [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 36 121 256 [2,] 4 49 144 289 [3,] 9 64 169 324 [4,] 16 81 196 361 [5,] 25 100 225 400 scale(mx) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] -1.0341754 -1.18262479 -1.21500315 -1.22911095 [2,] -0.7239228 -0.67015405 -0.65610170 -0.64967293 [3,] -0.2068351 -0.07884165 -0.04860013 -0.03511746 [4,] 0.5170877 0.59131240 0.60750157 0.61455548 [5,] 1.4478455 1.34030810 1.31220340 1.29934586 attr(,"scaled center") [1] 11 66 171 326 attr(,"scaled scale") [1] 9.66954 25.36730 41.15216 56.95173 不偏分散ではなく分散（偏差平方和を標本数で割った値）によるデータの標準化には、関数を自作する必要がある。以下は、標準偏差（偏差平方和を標本数で割った値の平方根）を求める自作関数stdと、分散によるデータの標準化を行う自作関数scaを使った例。 std - function(d) sqrt(sum((d - mean(d)) ^ 2) / length(d)) sca - function(d) (d - mean(d)) / std(d) sca(c(1, 4, 9, 16, 25)) [1] -1.1562432 -0.8093703 -0.2312486 0.5781216 1.6187405 apply(mx, MARGIN = 2, sca) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] -1.1562432 -1.32221471 -1.35841482 -1.37418782 [2,] -0.8093703 -0.74925500 -0.73354400 -0.72635642 [3,] -0.2312486 -0.08814765 -0.05433659 -0.03926251 [4,] 0.5781216 0.66110736 0.67920741 0.68709391 [5,] 1.6187405 1.49851001 1.46708800 1.45271284 相関行列を求める cor関数を使う。以下は、以下のデータで求めた例。 No, x1, x2 1, 190, 235 2, 85, 97 3, 94, 85 4, 151, 186 x1 - c(190, 85, 94, 151) x2 - c(235, 97, 85, 186) mx - matrix(c(x1, x2), 4, 2) mx [,1] [,2] [1,] 190 235 [2,] 85 97 [3,] 94 85 [4,] 151 186 cor(mx) [,1] [,2] [1,] 1.0000000 0.9888381 [2,] 0.9888381 1.0000000 このcor(mx)で得られた行列が、相関行列。 分散共分散行列を求める cov関数を使う。以下、計算例。 以下のデータで求める。 No, x1, x2 1, 190, 235 2, 85, 97 3, 94, 85 4, 151, 186 x1 - c(190, 85, 94, 151) x2 - c(235, 97, 85, 186) mx - matrix(c(x1, x2), 4, 2) mx [,1] [,2] [1,] 190 235 [2,] 85 97 [3,] 94 85 [4,] 151 186 cov(mx) [,1] [,2] [1,] 2454 3527.00 [2,] 3527 5184.25 同様に、相関行列も求めてみる。相関行列を求めるにはcor関数を使う。 cor(mx) [,1] [,2] [1,] 1.0000000 0.9888381 [2,] 0.9888381 1.0000000 名前 コメント