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『鉄道』は平井喜久松さんの著書で,岩波書店から1936年(昭和11年)に第1刷が,1949年(昭和24年)に第7刷が発行されました。 このページには「索引」を収録。 目次 索引ア イ ウ エ オ カ キ ク ケ コ 発行年 参考文献 関連ブログ コメント メール 索引 ア アーチ橋 15 合図 239 アプト式鉄道 266 歩板 51 暗渠 12,13 安全側線 108, 115 イ 石垣 11 犬釘 42 入換線 114 入換所要時間 189 ウ 受渡線 117 上家 174 上家の幅員,高さ (埠頭) 175 運転速度 212 運転方式 215 運輸数量 259 エ 営業費 254 盈車線 114 盈車線群 118 駅 111 駅別線 118 駅別仕分線 185, 187 駅本屋 119 駅前広場 123 エレベーター 132 オ 押上線の数 (ハンプ) 194 押上速度 (ハンプ) 191 大仕分線群 118 カ カー・ウォッシング・マシン 143 カーダンパー 179 カー・リターダー 192 開渠 12, 13 回送車線 115 架空索道 269 架樋 12 嵩置工 281 貸切扱 128 貨車修繕線 114 貨車操車場 112, 182 貨車転車台 134 貨車留置線 114 加速度抵抗 206 片持梁式桁橋 15 架道橋 14 可動橋 18 可動フログ 78 貨物上家 130 貨物運輸数量 260 貨物自動車による小口扱貨物の運搬作業 167 貨物設備 170 貨物炭の船積装置 177 貨物停車場 111, 163 貨物通路 131 貨物積卸線 114 貨物取扱機械設備 131 貨物の扱種別 128 貨物の居宅集配作業 167 貨物ホーム 128 下路橋 20 緩急車線 114 カントまたは高度 60 カントの逓減距離 62 岸壁 174 緩和曲線 64 キ 機械連動装置 242, 248 軌間 (gauge) 7 機関車回線 114 機関車牽引力 197 機関車牽引定数 207 機関車庫 135 機関車庫線 115 機関車タンクの容量 138 機関車馬力 198 機関車待合線 115 汽缶能力 197 軌条 21 基本軌条 74 橋上護輪軌条 51 護輪軌条 48 尖端軌条 74 中継軌条 28 磨耗防止軌条 49 脱線防止軌条 49 軌条圧力 52 軌条各部の名称 21 軌条釘 41 軌条交換 276 軌条接目 27 軌条接目遊間整正 280 軌条の許容応力および許容圧力 60 軌条支材 44 軌条の匐(ふく)進 46 軌条の振替および転換 278 軌条の曲げモーメント 52 氣笛吹鳴警標 90 軌道 4, 21 軌道応力 51 軌道管理の実行方法 274 軌道敷設 71 軌道附属品 41 軌道修理作業 275 軌道の中心間隔 10 軌道の凍上 283 軌道力学 51 軌道用器具 71 基本軌条と尖端軌条との間隔 75 木枕木 31 軌面整正 278 軌面凍上防止法 285 客貨車修繕設備 144 客車庫線 113 客車修繕線 114 客車操車線 112, 161 客車留置線 113 給水設備 138 給炭設備 136 給炭線 115 橋上護輪軌条 51 橋梁 13 曲線 8 緩和曲線 64 縦曲線 67 反向曲線 9 複心曲線 9 曲線抵抗 204 曲線における最大速度 62 曲線の経済的考察 262 曲線の障害 262 曲線半径と中心角との関係 8 曲線半径の最小限度 9 曲線標 89 曲線フログ 80 曲線分岐器 80, 85 曲線補正 206 距離の経済的考察 261 距離標 89 許容速度 60 均衡速度 208 ク 空車線 114 空車線群 118 車止 107 クレーン 132 ジブ・クレーン 132 ガントリー・クレーン 132 ケ 計重台 134 計重台線 114 ゲージ・ストラット 47 ゲージ・タイ 47 牽引重量 207 牽引定数 207, 209 検車線 114 懸垂鉄道 271 建設費 253 建築限界 4 コ 溝渠 94 溝橋 13 構橋 14 鋼索鉄道 267 交叉旅客停車場 153 交叉 73 渡り付交叉,片渡り交叉 73 両渡り交叉,菱形交叉 74 交叉渡り線 74 工場線 116 工場引込線 116 勾配 9 制限勾配 208, 264 相当勾配 206 惰力勾配 209 補助勾配 265 補正勾配 206 勾配抵抗 204 勾配の経済的考察 263 勾配標 89 護岸 110 小口扱 128 小口扱貨物整理場 130 小仕分線群 118 跨線橋 14 跨線道路橋 14 固定軸距 62 固定フログ 77 護輪器 48, 81 護輪軌条 48 コンクリート道床 39 コンベヤー 132 ベルト・コンベヤー 132, 180 チェーン・コンベヤー 132 ホーム・コンベヤー 132 発行年 昭和十一年五月五日 第一刷発行 昭和二十四年七月五日 第七刷発行 定価 百七拾五円 著者 平井喜久松(ひらい きくまつ) 東京都千代田区神田一ツ橋二丁目三番地 発行者 岩波雄二郎 東京都西多摩郡霞村根ケ布三八五番地 印刷者 山田一雄 発行所 東京都千代田区 神田一ツ橋二ノ三 株式会社 岩波書店 会員番号 A109004号 落丁本乱丁本はお取替いたします 大化堂印刷・製本 参考文献 平井喜久松『鉄道』岩波書店,1936年5月15日 第1刷発行,1949年7月15日 第7刷発行 // // // // 関連ブログ #bf コメント 名前 コメント すべてのコメントを見る メール 名前 メールアドレス 内容 更新日:2010年12月06日
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目次 目次 最小二乗法による正規線形回帰モデルのパラメーターの推定(pp.14-17) 例2.2 風速と直流発電量(pp.62-67)その1 例2.2 風速と直流発電量(pp.62-67)その2 例2.3 直流発電量の予測と予測区間(pp.72-75) 例2.4 年齢と最高血圧(pp.75-82)その1 例3.3 配達時間 (1),(2)(pp.106-113) 例3.3 配達時間 (1),(2)(pp.106-113)※lm関数使用版 例3.3 配達時間 (3)(pp.113-114) 例3.4 平均勤続年数と所定内賃金(pp.116-118) 貨幣賃金率変化率の回帰モデルの推定(pp.119-120) 最小二乗法による正規線形回帰モデルのパラメーターの推定(pp.14-17) 表1.1のデータのファイルをカレントディレクトリに置いて行うこと。 dtf - read.csv("table1_1.csv", header = TRUE) xxi - log(as.double(dtf$NIC)) yyi - log(as.double(dtf$CO)) n - nrow(dtf) ssxx - sum(xxi) ssyy - sum(yyi) ssxx2 - sum(xxi ^ 2) ssyy2 - sum(yyi ^ 2) ssxxyy - sum(xxi * yyi) xxim - ssxx / n yyim - ssyy / n ssx2 - ssxx2 - ssxx ^ 2 / n ssy2 - ssyy2 - ssyy ^ 2 / n ssxy - ssxxyy - ssxx * ssyy / n bh - ssxy / ssx2 ah - yyim - bh * xxim yyhi - ah + bh * xxi ei - yyi - yyhi ri - ei / yyi * 100 ai2 - ei ^ 2 / sum(ei ^ 2) * 100 # cat(sprintf("β^ = %.6f\n", bh)) β^ = 1.054475 cat(sprintf("α^ = %.6f\n", ah)) α^ = 2.663670 s - sprintf("%7.5f %7.5f %8.5f %6.2f %5.2f", yyi, yyhi, ei, ri, ai2) for (i in 1 n) cat(sprintf("%2d %s\n", i, s[i])) 1 2.61007 2.50463 0.10544 4.04 2.49 2 2.80940 2.72511 0.08429 3.00 1.59 3 3.15700 3.41028 -0.25328 -8.02 14.35 4 2.32239 2.24138 0.08101 3.49 1.47 5 1.68640 1.69746 -0.01106 -0.66 0.03 6 2.70805 2.70503 0.00302 0.11 0.00 7 2.19722 2.37428 -0.17706 -8.06 7.01 8 2.50960 2.60958 -0.09998 -3.98 2.24 9 2.79117 2.78317 0.00799 0.29 0.01 10 2.73437 2.68455 0.04982 1.82 0.56 11 2.56495 2.67416 -0.10921 -4.26 2.67 12 2.66723 2.55257 0.11466 4.30 2.94 13 2.30259 2.07093 0.23166 10.06 12.00 14 2.32239 2.40167 -0.07929 -3.41 1.41 15 2.25129 2.34616 -0.09487 -4.21 2.01 16 0.40547 0.51231 -0.10684 -26.35 2.55 17 2.91777 2.90737 0.01040 0.36 0.02 18 2.53370 2.74482 -0.21113 -8.33 9.97 19 2.86220 2.62062 0.24158 8.44 13.06 20 1.58924 1.74891 -0.15968 -10.05 5.70 21 2.76632 2.67416 0.09216 3.33 1.90 22 2.14007 2.14245 -0.00238 -0.11 0.00 23 2.36085 2.27239 0.08846 3.75 1.75 24 2.63189 2.68455 -0.05266 -2.00 0.62 25 2.70136 2.45441 0.24695 9.14 13.64 # plot(xxi, yyi, xlim = c(-2, 0.7), ylim = c(0.4, 3.5), pch = 20) idx - order(xxi) lines(xxi[idx], yyhi[idx]) 例2.2 風速と直流発電量(pp.62-67)その1 p.63に掲載されている3つのモデルについて、それぞれlm関数を使って計算している。表2.1(p.62)の値をCSV形式で入力したtable2_1.csvをカレントディレクトリに置いておくこと。 dtf - read.csv("table2_1.csv", header = TRUE) xxi - as.double(dtf$WV) yyi - as.double(dtf$DC) # 式(2.28) r1 - lm(yyi ~ 1 + xxi) print(summary(r1)) Call lm(formula = yyi ~ 1 + xxi) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -0.59869 -0.14099 0.06059 0.17262 0.32184 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 0.13088 0.12599 1.039 0.31 xxi 0.24115 0.01905 12.659 7.55e-12 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 0.2361 on 23 degrees of freedom Multiple R-squared 0.8745, Adjusted R-squared 0.869 F-statistic 160.3 on 1 and 23 DF, p-value 7.546e-12 # 式(2.29) r2 - lm(yyi ~ 1 + log(xxi)) print(summary(r2)) Call lm(formula = yyi ~ 1 + log(xxi)) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -0.31619 -0.07685 0.02395 0.11139 0.23029 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) -0.83036 0.11083 -7.493 1.3e-07 *** log(xxi) 1.41677 0.06234 22.728 2e-16 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 0.1376 on 23 degrees of freedom Multiple R-squared 0.9574, Adjusted R-squared 0.9555 F-statistic 516.6 on 1 and 23 DF, p-value 2.2e-16 # 式(2.30) r3 - lm(yyi ~ 1 + I(1 / xxi)) print(summary(r3)) Call lm(formula = yyi ~ 1 + I(1/xxi)) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -0.20547 -0.04940 0.01100 0.08352 0.12204 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 2.9789 0.0449 66.34 2e-16 *** I(1/xxi) -6.9345 0.2064 -33.59 2e-16 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 0.09417 on 23 degrees of freedom Multiple R-squared 0.98, Adjusted R-squared 0.9792 F-statistic 1128 on 1 and 23 DF, p-value 2.2e-16 例2.2 風速と直流発電量(pp.62-67)その2 pp.64-67に掲載されている、p.23の式(2.30)による結果を流れに沿って計算している。表2.1(p.62)の値をCSV形式で入力したtable2_1.csvをカレントディレクトリに置いておくこと。 dtf - read.csv("table2_1.csv", header = TRUE) xxi - as.double(1 /dtf$WV) yyi - as.double(dtf$DC) n - nrow(dtf) k - 2 ssxx - sum(xxi) ssyy - sum(yyi) ssxx2 - sum(xxi ^ 2) ssyy2 - sum(yyi ^ 2) ssxxyy - sum(xxi * yyi) xxm - mean(xxi) yym - mean(yyi) ssx2 - ssxx2 - ssxx ^ 2 / n ssy2 - ssyy2 - ssyy ^ 2 / n ssxy - ssxxyy - ssxx * ssyy / n bh - ssxy / ssx2 ah - yym - bh * xxm ssyh2 - bh * ssxy r2 - ssyh2 / ssy2 sse2 - ssy2 - ssyh2 s2 - sse2 / (n - k) s - sqrt(s2) sah2 - s2 * (1 / n + xxm ^ 2 / ssx2) sah - sqrt(sah2) ta - ah / sah sbh2 - s2 / ssx2 sbh - sqrt(sbh2) tb - bh / sbh yyhi - ah + bh * xxi ei - yyi - yyhi ri - 100 * ei / yyi ai2 - 100 * (ei ^ 2 / sse2) sh2 - sum(ei ^ 2) / n print(ah) # 推定されたパラメーター α^ [1] 2.97886 print(bh) # 推定されたパラメーター β^ [1] -6.934547 print(sh2) # 誤差項の分散の最尤推定量 σ^^2 [1] 0.008158786 dtf - data.frame(yyi, yyhi, ei, ri, ai2) colnames(dtf) - c("DC", "DC推定値", "残差", "誤差率(%)", "平方残差率(%)") print(dtf) DC DC推定値 残差 誤差率(%) 平方残差率(%) 1 1.582 1.5919507 -0.009950703 -0.62899514 0.048544719 2 1.822 1.8231023 -0.001102282 -0.06049844 0.000595689 3 1.057 0.9392874 0.117712578 11.13647849 6.793290635 4 0.500 0.4105093 0.089490699 17.89813971 3.926361222 5 2.236 2.2854054 -0.049405439 -2.20954556 1.196696381 6 2.386 2.2639584 0.122041615 5.11490423 7.302143226 7 2.294 2.2527296 0.041270439 1.79906010 0.835050285 8 0.558 0.7052381 -0.147238090 -26.38675451 10.628569260 9 2.166 2.1279955 0.038004532 1.75459519 0.708117342 10 1.866 1.8603848 0.005615206 0.30092206 0.015458445 11 0.653 0.5876369 0.065363052 10.00965576 2.094590369 12 1.930 1.8868055 0.043194527 2.23805841 0.914727865 13 1.562 1.4713499 0.090650121 5.80346482 4.028758432 14 1.737 1.7832486 -0.046248561 -2.66255390 1.048650839 15 2.088 2.0417592 0.046240820 2.21459864 1.048299802 16 1.137 1.0525970 0.084402980 7.42330521 3.492609407 17 2.179 2.0954783 0.083521654 3.83302682 3.420051394 18 2.112 2.1908434 -0.078843429 -3.73311692 3.047652653 19 1.800 1.9882106 -0.188210552 -10.45614178 17.366903572 20 1.501 1.7064662 -0.205466164 -13.68861852 20.697366094 21 2.303 2.2168220 0.086177997 3.74198856 3.641055032 22 2.310 2.2990026 0.010997410 0.47607833 0.059294615 23 1.194 1.2875072 -0.093507161 -7.83142048 4.286710893 24 1.144 1.2232786 -0.079278565 -6.92994450 3.081385381 25 0.123 0.1484327 -0.025432682 -20.67697705 0.317116449 # 図2.8と2.9の作成 png("fig2_8.png", width = 512, height = 512) plot(1 / xxi, yyi, xlim = c(2, 11), ylim = c(0, 2.5), xlab = "WV", ylab = "DC", pch = 20) idx - order(1 / xxi) lines(1 / xxi[idx], yyhi[idx]) dev.off() null device 1 png("fig2_9.png", width = 512, height = 512) plot(xxi, yyi, xlim = c(0.09, 0.42), ylim = c(0, 2.5), xlab = "1 / WV", ylab = "DC", pch = 20) idx - order(xxi) lines(xxi[idx], yyhi[idx]) dev.off() null device 1 例2.3 直流発電量の予測と予測区間(pp.72-75) dtf - read.csv("table2_1.csv", header = TRUE) n - nrow(dtf) xxi - 1 / dtf$WV yyi - dtf$DC k - 2 degf - n - k xxm - mean(xxi) yym - mean(yyi) ssx2 - sum((xxi - xxm) ^ 2) ssxy - sum((xxi - xxm) * (yyi - yym)) bh - ssxy / ssx2 ah - mean(yyi) - bh * xxm sse2 - sum((yyi - (ah + bh * xxi)) ^ 2) s - sqrt(sse2 / (n - k)) xx0i - c(xxi, 1 / 20) yy0i - c(yyi, 2.632) yyh0i - ah + bh * xx0i # tl2 - qt(0.025, degf, lower.tail = FALSE) yycon - tl2 * s * sqrt(1 / n + (xx0i - xxm) ^ 2 / ssx2) yypre - tl2 * s * sqrt(1 + 1 / n + (xx0i - xxm) ^ 2 / ssx2) dtf - data.frame(yy0i, yyh0i, yyh0i - yycon, yyh0i + yycon, yyh0i - yypre, yyh0i + yypre) names(dtf) - c("DC", "DCの予測値", "E(DC)予測下限", "E(DC)予測上限", "DC予測下限", "DC予測上限") print(dtf) DC DCの予測値 E(DC)予測下限 E(DC)予測上限 DC予測下限 DC予測上限 1 1.582 1.5919507 1.55297389 1.6309275 1.39328146 1.7906199 2 1.822 1.8231023 1.78198202 1.8642225 1.62400142 2.0222031 3 1.057 0.9392874 0.88252512 0.9960497 0.73637800 1.1421968 4 0.500 0.4105093 0.32701897 0.4939996 0.19856376 0.6224548 5 2.236 2.2854054 2.22839667 2.3424142 2.08242693 2.4883839 6 2.386 2.2639584 2.20790651 2.3200103 2.06124655 2.4666702 7 2.294 2.2527296 2.19717273 2.3082864 2.05015405 2.4553051 8 0.558 0.7052381 0.63727035 0.7732058 0.49891337 0.9115628 9 2.166 2.1279955 2.07762556 2.1783654 1.92678065 2.3292103 10 1.866 1.8603848 1.81847394 1.9022956 1.66111915 2.0596504 11 0.653 0.5876369 0.51361863 0.6616553 0.37924072 0.7960332 12 1.930 1.8868055 1.84426818 1.9293428 1.68740713 2.0862038 13 1.562 1.4713499 1.43146889 1.5112309 1.27250127 1.6701985 14 1.737 1.7832486 1.74284605 1.8236511 1.58429470 1.9822024 15 2.088 2.0417592 1.99457587 2.0889425 1.84131831 2.2422000 16 1.137 1.0525970 1.00068770 1.1045063 0.85099133 1.2542027 17 2.179 2.0954783 2.04635313 2.1446036 1.89457150 2.2963852 18 2.112 2.1908434 2.13793584 2.2437510 1.98897840 2.3927085 19 1.800 1.9882106 1.94280548 2.0336156 1.78818081 2.1882403 20 1.501 1.7064662 1.66705050 1.7458818 1.50771036 1.9052220 21 2.303 2.2168220 2.16281924 2.2708248 2.01466717 2.4189768 22 2.310 2.2990026 2.24137972 2.3566255 2.09585075 2.5021544 23 1.194 1.2875072 1.24378717 1.3312272 1.08785318 1.4871611 24 1.144 1.2232786 1.17762784 1.2689293 1.02319292 1.4233642 25 0.123 0.1484327 0.05037867 0.2464867 -0.06966102 0.3665264 26 2.632 2.6321328 2.55808466 2.7061810 2.42372598 2.8405396 # 図2.13 idx - order(xx0i) png("fig2_13.png", width = 512, height = 512) plot(xx0i, yy0i, type = "n") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] - yycon[idx], lty = "dotted") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] + yycon[idx], lty = "dotted") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] - yypre[idx], lty = "dashed") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] + yypre[idx], lty = "dashed") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx], lty = "solid", col = "gray", lwd = 4) points(xx0i, yy0i, pch = 20) dev.off() null device 1 # tl2 - qt(0.005, degf, lower.tail = FALSE) yycon - tl2 * s * sqrt(1 / n + (xx0i - xxm) ^ 2 / ssx2) yypre - tl2 * s * sqrt(1 + 1 / n + (xx0i - xxm) ^ 2 / ssx2) dtf - data.frame(yy0i, yyh0i, yyh0i - yycon, yyh0i + yycon, yyh0i - yypre, yyh0i + yypre) names(dtf) - c("DC", "DCの予測値", "E(DC)予測下限", "E(DC)予測上限", "DC予測下限", "DC予測上限") print(dtf) DC DCの予測値 E(DC)予測下限 E(DC)予測上限 DC予測下限 DC予測上限 1 1.582 1.5919507 1.53905601 1.6448454 1.3223405 1.8615609 2 1.822 1.8231023 1.76729876 1.8789058 1.5529063 2.0932982 3 1.057 0.9392874 0.86225639 1.0163185 0.6639229 1.2146519 4 0.500 0.4105093 0.29720616 0.5238124 0.1228821 0.6981365 5 2.236 2.2854054 2.20803993 2.3627709 2.0099472 2.5608637 6 2.386 2.2639584 2.18789146 2.3400253 1.9888620 2.5390547 7 2.294 2.2527296 2.17733445 2.3281247 1.9778182 2.5276409 8 0.558 0.7052381 0.61300037 0.7974758 0.4252388 0.9852374 9 2.166 2.1279955 2.05963943 2.1963515 1.8549307 2.4010603 10 1.866 1.8603848 1.80350838 1.9172612 1.5899652 2.1308044 11 0.653 0.5876369 0.48718811 0.6880858 0.3048264 0.8704475 12 1.930 1.8868055 1.82907892 1.9445320 1.6162058 2.1574051 13 1.562 1.4713499 1.41722815 1.5254716 1.2014962 1.7412035 14 1.737 1.7832486 1.72841908 1.8380780 1.5132521 2.0532450 15 2.088 2.0417592 1.97772761 2.1057908 1.7697447 2.3137736 16 1.137 1.0525970 0.98215187 1.1230422 0.7790018 1.3261922 17 2.179 2.0954783 2.02881146 2.1621452 1.8228315 2.3681252 18 2.112 2.1908434 2.11904355 2.2626433 1.9168963 2.4647906 19 1.800 1.9882106 1.92659220 2.0498289 1.7167540 2.2596671 20 1.501 1.7064662 1.65297592 1.7599564 1.4367385 1.9761939 21 2.303 2.2168220 2.14353588 2.2901081 1.9424816 2.4911625 22 2.310 2.2990026 2.22080369 2.3772015 2.0233091 2.5746961 23 1.194 1.2875072 1.22817560 1.3468387 1.0165606 1.5584538 24 1.144 1.2232786 1.16132684 1.2852303 0.9517462 1.4948110 25 0.123 0.1484327 0.01536546 0.2814999 -0.1475381 0.4444035 26 2.632 2.6321328 2.53164348 2.7326221 2.3493079 2.9149577 # 図2.14 png("fig2_14.png", width = 512, height = 512) plot(xx0i, yy0i, type = "n") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] - yycon[idx], lty = "dotted") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] + yycon[idx], lty = "dotted") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] - yypre[idx], lty = "dashed") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx] + yypre[idx], lty = "dashed") lines(xx0i[idx], yyh0i[idx], lty = "solid", col = "gray", lwd = 4) points(xx0i, yy0i, pch = 20) dev.off() null device 1 例2.4 年齢と最高血圧(pp.75-82)その1 5つのモデルについて、lm関数を使用して回帰パラメーターを推定したところまで。 dtf - read.csv("data/table2_5.csv", header = TRUE) xxi - as.double(dtf$AGE) yyi - as.double(dtf$BP) # (AGE, BP) r - lm(yyi ~ 1 + xxi) print(r) Call lm(formula = yyi ~ 1 + xxi) Coefficients (Intercept) xxi 112.3167 0.4451 # (AGE, log(BP)) r - lm(log(yyi) ~ 1 + xxi) print(r) Call lm(formula = log(yyi) ~ 1 + xxi) Coefficients (Intercept) xxi 4.732231 0.003365 # (log(AGE), log(BP)) r - lm(log(yyi) ~ 1 + log(xxi)) print(r) Call lm(formula = log(yyi) ~ 1 + log(xxi)) Coefficients (Intercept) log(xxi) 4.411 0.127 # (AGE^2 / 10000, log(BP)) r - lm(log(yyi) ~ 1 + I(xxi ^ 2 / 10000)) print(r) Call lm(formula = log(yyi) ~ 1 + I(xxi^2/10000)) Coefficients (Intercept) I(xxi^2/10000) 4.7942 0.3863 # (AGE^1.825 / 10000, log(BP)) r - lm(log(yyi) ~ 1 + I(xxi ^ 1.825 / 10000)) print(r) Call lm(formula = log(yyi) ~ 1 + I(xxi^1.825/10000)) Coefficients (Intercept) I(xxi^1.825/10000) 4.7883 0.8272 例3.3 配達時間 (1),(2)(pp.106-113) 式(3.62)のモデルで計算している。表3.2(p.112)の対数尤度などは完全に一致しない。書籍では、途中で値を切り捨てて計算をしているからだと思われる。 dtf - read.csv("table3_1.csv", header = TRUE) n - nrow(dtf) xx2i - as.double(dtf$CASE) xx3i - as.double(dtf$DIS) ^ 2 / 1.e5 yyi - as.double(dtf$DVT) k - 3 mxy - matrix(yyi, ncol = 1) mxxx - matrix(c(rep(1., n), xx2i, xx3i), ncol = 3) mxbh - solve(t(mxxx) %*% mxxx) %*% t(mxxx) %*% mxy mxyh - mxxx %*% mxbh mxe - mxy - mxyh ssy2 - sum(t(mxy) %*% mxy) - sum(yyi) ^ 2 / n ssyh2 - sum(t(mxyh) %*% mxyh) - sum(yyi) ^ 2 / n sse2 - as.vector(t(mxe) %*% mxe) s2 - sse2 / (n - k) s - sqrt(s2) mxvv - s2 * solve(t(mxxx) %*% mxxx) mxs - sqrt(diag(mxvv)) rr2 - ssyh2 / ssy2 rrb2 - 1 - (n - 1) / (n - k) * (1 - rr2) tbh - as.vector(mxbh / mxs) sh2 - sse2 / n logll - -n / 2 * log(2 * pi) - n / 2 * log(sh2) - sse2 / (2 * sh2) p - k + 1 aic - -2 * logll + 2 * p sbic - -2 * logll + p * log(n) gcv - -2 * logll - 2 * n * log(1 - p / n) hq - -2 * logll + 2 * p * log(log(n)) yyhi - as.vector(mxyh) ei - yyi - yyhi ri - ei / yyi * 100 ai2 - ei ^ 2 / sum(ei ^ 2) * 100 # cat("求めた回帰係数 β\n") 求めた回帰係数 β print(mxbh) [,1] [1,] 6.191398 [2,] 1.410930 [3,] 1.424706 cat("回帰係数の標準誤差 s\n") 回帰係数の標準誤差 s print(mxs) [1] 0.8673945 0.1276345 0.1992415 cat("仮説を検定するためのt値\n") 仮説を検定するためのt値 print(tbh) [1] 7.137927 11.054459 7.150648 cat(sprintf("R^2 = %8.4f\n", rr2)) R^2 = 0.9791 cat(sprintf("R~^2 = %8.4f\n", rrb2)) R~^2 = 0.9772 cat(sprintf("log L = %8.4f\n", logll)) log L = -55.1821 cat(sprintf("AIC = %8.4f\n", aic)) AIC = 118.3641 cat(sprintf("SBIC = %8.4f\n", sbic)) SBIC = 123.2396 cat(sprintf("GCV = %8.4f\n", gcv)) GCV = 119.0818 cat(sprintf("HQ = %8.4f\n", hq)) HQ = 119.7164 st - sprintf("%5.2f %5.2f %5.2f %6.2f %5.2f", yyi, yyhi, ei, ri, ai2) for (i in 1 n) cat(sprintf("%2d %s\n", i, st[i])) 1 16.68 20.54 -3.86 -23.12 12.29 2 11.50 11.11 0.39 3.36 0.12 3 12.03 12.07 -0.04 -0.34 0.00 4 14.88 11.93 2.95 19.85 7.21 5 13.75 14.98 -1.23 -8.93 1.25 6 18.11 17.62 0.49 2.71 0.20 7 8.00 9.19 -1.19 -14.82 1.16 8 17.83 16.70 1.13 6.36 1.06 9 79.24 78.89 0.35 0.44 0.10 10 21.50 18.46 3.04 14.14 7.64 11 40.33 35.51 4.82 11.95 19.20 12 21.00 20.96 0.04 0.19 0.00 13 13.50 12.76 0.74 5.47 0.45 14 19.75 17.70 2.05 10.39 3.48 15 24.00 21.75 2.25 9.38 4.19 16 29.00 28.88 0.12 0.41 0.01 17 15.35 15.23 0.12 0.80 0.01 18 19.00 16.32 2.68 14.13 5.95 19 9.50 10.44 -0.94 -9.92 0.73 20 35.10 38.62 -3.52 -10.04 10.27 21 17.90 20.58 -2.68 -14.97 5.94 22 52.32 52.22 0.10 0.19 0.01 23 18.75 21.77 -3.02 -16.13 7.56 24 19.83 23.22 -3.39 -17.11 9.52 25 10.75 12.16 -1.41 -13.08 1.63 例3.3 配達時間 (1),(2)(pp.106-113)※lm関数使用版 dtf - read.csv("table3_1.csv", header = TRUE) n - nrow(dtf) xx2i - as.double(dtf$CASE) xx3i - as.double(dtf$DIS) ^ 2 / 1.e5 yyi - as.double(dtf$DVT) # r - lm(yyi ~ xx2i + xx3i) sr - summary(r) # 求めた回帰係数β,回帰係数の標準誤差s,仮説を検定するためのt値,p値 print(sr$coef) Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 6.191398 0.8673945 7.137927 3.711853e-07 xx2i 1.410930 0.1276345 11.054459 1.890317e-10 xx3i 1.424706 0.1992415 7.150648 3.609898e-07 # R^2 print(sr$r.squared) [1] 0.9790869 # R~^2 print(sr$adj.r.squared) [1] 0.9771857 # log L print(logLik(r)) log Lik. -55.18207 (df=4) # AIC print(AIC(r)) [1] 118.3641 # SBIC print(BIC(r)) [1] 123.2396 例3.3 配達時間 (3)(pp.113-114) 簡略化のため、lm関数を使用して計算している。 dtf - read.csv("table3_1.csv", header = TRUE) xx2i - dtf$CASE xx3i - dtf$DIS ^ 2 / 1.e5 yyi - dtf$DVT # (3.64)式 r - lm(yyi[-c(11)] ~ xx2i[-c(11)] + xx3i[-c(11)]) print(summary(r)) Call lm(formula = yyi[-c(11)] ~ xx2i[-c(11)] + xx3i[-c(11)]) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -3.8002 -1.2991 0.3215 1.3196 3.0112 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 6.4226 0.7920 8.110 6.62e-08 *** xx2i[-c(11)] 1.3376 0.1196 11.182 2.65e-10 *** xx3i[-c(11)] 1.4969 0.1831 8.178 5.78e-08 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 2.125 on 21 degrees of freedom Multiple R-squared 0.9826, Adjusted R-squared 0.9809 F-statistic 592.7 on 2 and 21 DF, p-value 2.2e-16 # (3.66)式 ddi - rep(0., nrow(dtf)) ddi[11] - 1 r - lm(yyi ~ xx2i + xx3i + ddi) print(summary(r)) Call lm(formula = yyi ~ xx2i + xx3i + ddi) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -3.800 -1.279 0.303 1.298 3.011 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 6.4226 0.7920 8.110 6.62e-08 *** xx2i 1.3376 0.1196 11.182 2.65e-10 *** xx3i 1.4969 0.1831 8.178 5.78e-08 *** ddi 5.4200 2.2536 2.405 0.0255 * --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 2.125 on 21 degrees of freedom Multiple R-squared 0.9836, Adjusted R-squared 0.9813 F-statistic 419.9 on 3 and 21 DF, p-value 2.2e-16 例3.4 平均勤続年数と所定内賃金(pp.116-118) lm関数を使って計算している。以下に表示している表3.4(p.116)の値をCSV形式で入力したtable3_4.csvをカレントディレクトリに置いておくこと。 i, W, YEAR, DX 1, 209.0, 0.3, 1 2, 237.0, 2.0, 1 3, 301.7, 5.9, 1 4, 371.6, 10.1, 1 5, 455.3, 14.9, 1 6, 526.6, 20.9, 1 7, 579.9, 25.4, 1 8, 587.3, 29.3, 1 9, 477.0, 33.8, 1 10, 201.7, 0.3, 0 11, 228.7, 2.6, 0 12, 271.5, 6.3, 0 13, 308.1, 9.8, 0 14, 342.7, 14.5, 0 15, 389.0, 20.0, 0 16, 394.6, 23.8, 0 17, 399.8, 28.3, 0 18, 317.0, 32.6, 0 dtf - read.csv("table3_4.csv", header = TRUE) xx1i - as.double(dtf$YEAR) xx2i - as.double(dtf$DX) yyi - as.double(dtf$W) r - lm(yyi ~ 1 + log(xx1i) + I(xx1i ^ 2) + I(xx1i ^ 4) + I(xx2i * xx1i)) print(summary(r)) Call lm(formula = yyi ~ 1 + log(xx1i) + I(xx1i^2) + I(xx1i^4) + I(xx2i * xx1i)) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -17.136 -7.683 2.097 7.070 17.824 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 2.196e+02 4.748e+00 46.26 8.20e-16 *** log(xx1i) 1.469e+01 3.257e+00 4.51 0.000586 *** I(xx1i^2) 5.088e-01 3.531e-02 14.41 2.27e-09 *** I(xx1i^4) -4.446e-04 2.817e-05 -15.78 7.36e-10 *** I(xx2i * xx1i) 6.523e+00 2.722e-01 23.96 3.84e-12 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 11.01 on 13 degrees of freedom Multiple R-squared 0.9937, Adjusted R-squared 0.9917 F-statistic 511.7 on 4 and 13 DF, p-value 3.746e-14 yyhi - r$fitted.value ei - yyi - yyhi ri - ei / yyi * 100 ai2 - ei ^ 2 / sum(ei ^ 2) * 100 dtf - data.frame(yyi, xx1i, yyhi, ei, ri, ai2) names(dtf) - c("W", "YEAR", "Wの推定値", "残差", "誤差率", "平方残差率") print(dtf) W YEAR Wの推定値 残差 誤差率 平方残差率 1 209.0 0.3 203.9620 5.0379825 2.4105179 1.609669358 2 237.0 2.0 244.9042 -7.9041701 -3.3350929 3.962195699 3 301.7 5.9 301.3806 0.3194241 0.1058747 0.006470811 4 371.6 10.1 366.7761 4.8238794 1.2981376 1.475761750 5 455.3 14.9 447.5628 7.7372332 1.6993704 3.796599095 6 526.6 20.9 538.0347 -11.4347032 -2.1714210 8.292264754 7 579.9 25.4 576.0246 3.8753715 0.6682827 0.952467251 8 587.3 29.3 569.4762 17.8237961 3.0348708 20.147621237 9 477.0 33.8 492.7775 -15.7775142 -3.3076550 15.787033282 10 201.7 0.3 202.0051 -0.3050563 -0.1512426 0.005901786 11 228.7 2.6 237.1031 -8.4031158 -3.6742964 4.478205967 12 271.5 6.3 266.1784 5.3215546 1.9600569 1.795975490 13 308.1 9.8 297.9372 10.1627947 3.2985377 6.550126198 14 342.7 14.5 346.2444 -3.5444215 -1.0342636 0.796735341 15 389.0 20.0 396.0212 -7.0212080 -1.8049378 3.126418007 16 394.6 23.8 411.7361 -17.1361000 -4.3426508 18.622901255 17 399.8 28.3 391.0281 8.7718944 2.1940706 4.879891365 18 317.0 32.6 309.3476 7.6523586 2.4139932 3.713761354 貨幣賃金率変化率の回帰モデルの推定(pp.119-120) 表3.7の値をCSV形式で入力したtable3_7.csvをカレントディレクトリに置いておく。 dtf - read.csv("table3_7.csv", header = TRUE) xx1i - 1 / as.double(dtf$RU) xx2i - as.double(dtf$CPIDOT) yyi - as.double(dtf$WDOT) n - length(xx1i) k - 3 degf - n - k mxy - matrix(yyi, ncol = 1) mxxx - matrix(c(rep(1.0, n), xx1i, xx2i), ncol = 3) mxxxtxxi - solve(t(mxxx) %*% mxxx) mxbh - mxxxtxxi %*% t(mxxx) %*% mxy mxyh - mxxx %*% mxbh mxe - mxy - mxyh sse2 - t(mxe) %*% mxe s2 - as.vector(sse2 / degf) s - sqrt(s2) mxvv - s2 * mxxxtxxi mxs - matrix(sqrt(diag(mxvv)), ncol = 1) tj - as.vector(mxbh / mxs) pj - 2 * pt(abs(tj), degf, lower.tail = FALSE) bh - as.vector(mxbh) yyhi - as.vector(mxyh) ei - yyi - yyhi yym - mean(yyi) rr2 - sum((yyhi - yym) ^ 2) / sum((yyi - yym) ^ 2) rrb2 - 1 - (n - 1) / (n - k) * (1 - rr2) print(bh) # 推定した回帰モデルのパラメーター [1] -4.6884718 16.2320984 0.8915398 print(tj) # t値 [1] -8.938476 12.501712 12.623158 print(pj) # p値 [1] 6.096213e-12 5.248937e-17 3.628214e-17 print(rr2) # 決定係数 [1] 0.9509842 print(rrb2) # 自由度修正済み決定係数 [1] 0.9490236 print(s) # 誤差項の分散の不偏推定量の標準誤差 [1] 1.580779 名前 コメント
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『鉄道』は平井喜久松さんの著書で,岩波書店から1936年(昭和11年)に第1刷が,1949年(昭和24年)に第7刷が発行されました。 @wiki目次 扉 序 第七刷刊行に際して 目次 緒言 (p. 1) 第一編 鉄道線路 (p. 4)第一章 線路一般 (p. 4) 第二章 軌道 (p. 21)§1. 軌条 (p. 21) 〜 §.4 道床 (p. 37) §5. 軌道附属品 (p. 41),§6. 軌道力学 (p. 51) §7. 緩和曲線,縦曲線 (p. 64),§8. 軌道敷設 (p. 71) 第三章 分岐および交叉 (p. 73) 第四章 線路の諸設備 (p. 89) 第二編 停車場 (p. 111)第一章 総説 (p. 111) 第二章 停車場における設備 (p. 113) 第三章 旅客停車場 (p. 144) 第四章 客車操車場 (p. 161) 第五章 貨車停車場 (p. 163) 第六章 貨車操車場 (p. 182) 第三編 運転,信号および保安 (p. 197)第一章 列車運転 (p. 197) 第二章 鉄道信号 (p. 220) 第三章 連動装置 (p. 241) 第四編 線路選定 (p. 250) 第五編 特殊鉄道 (p. 266) 第六編 鉄道保線作業 (p. 273) 附録 (p. 287) 索引 (p. 297) 参考文献 関連ブログ コメント メール 扉 岩波全書 鐵 道 平井喜久松 岩波書店 序 惟(おも)うに交通機関はその種類の如何を問わず文化生活を営む上において緊要欠くべからざる要素であって,人文の開発さらに産業経済の発達上その先駆をなすことは多言を要しない。特に鉄道は陸上交通機関としてその根幹をなしている。その機能の上において輸送量の大なる事,輸送速度の迅速なる事,輸送の安全なる事,この3特徴を併有する点においてその追随を許さない。近来内燃機関の発達に伴い自動車ならび飛行機の進歩著しく,従来鉄道によって輸送せられていた客貨がそれ等の交通機関に転移しつつあるが,しかしながら何れも未だ前述の機能を併せ具備せる点において鉄道に及ばざるの憾あり。従って長距離にわたる大量輸送は主として鉄道交通の領域に属すべく,今後においてもなおその特異の機能の範囲内において,ますます発達すべき使命を有する者と言わねばならない。 我国において鉄道が初めて敷設されたのは明治5年であるが,その後長足の進歩を遂げ現今ではその延長は国有鉄道,地方鉄道および軌道を合して約26,000kmに達した。また運転速度の如きは明治初年に比し約3倍の速さとなり特別急行列車においては駅停車時分を除けば約80km/h近くの平均速度を有するようになった。したがって諸施設もこれに伴って向上進歩をなし,車輛方面について言えば機関車の重量は30tから100tに増大され,その他寝台車あり,展望車あり,鮮魚青菜を運搬する冷蔵車あり。土木方面について言えば軌条は30kgから37kgに改善され,東海道線の如きは全線にわたり既に50kg軌条の敷設を見,枕木の増加,砕石道床,タイプレートの敷設等,軌道の構造強度も著しく進歩し,また列車運転の安全を期する保安装置の改善も電気を利用することによって著しく増進し,旅行の快適と安全,輸送の安全と確実とを結実したる点においては誠に隔世の感があるのである。 鉄道はその目的が運輸に関する点よりして,常に一般公衆に接触し,その批判の対照となるのであるが,しかも専門の部門の属する範囲すこぶる多く,これが正確なる知識を普(あまね)く修得することは中々困難である。本書は鉄道の中でも主として土木工学に関係する部分についてその全貌を平易に記述するに努めた心算であるが,浅学非才なる著者の事であるから,その説述あるいは難解の節もすこぶる多きことと信ずるが,好学の士にとり幾分でも裨益(ひえき)する所あり,一般読者の常識を涵養(かんよう)する上に寄与する事ができたならば,著者の欣(きん)これに過ぐるものはないのである(*1)(*2)。 昭和11年(1936年)4月 著者 第七刷刊行に際して 戦時中国防保安法その他関係法規に抵触する部分を削除して第七刷を出版する話があり,その準備を進めたことがあるが,施設の説明を主眼とする本書のような技術書の内容から写真,地名,数字等を取り去ってしまったのでは殆(ほと)んど読む価値を失ってしまうので気乗り薄でいた所,用紙の関係か遂に出版されずに終わった。今から考えると不完全なものを江湖(こうこ)に送らずに済んだことは著者としても,また読者諸君においても仕合せであったと思っている。 戦争開始から引続いて終戦後においても鉄道はその施設である線路,停車場,車輛,保安設備,電気施設等いずれも甚(はなはだ)しい虐使を受け,その上に破壊を蒙(こうむ)り実に惨憺(さんたん)たる状態にある。 また資材その他何かにつけて不如意であったので進歩改良ということは殆(ほと)んど見られなかった。施設の荒廃と作業能率の低下とによって近頃では鉄道としての使命である輸送の安全と確実,旅行の快適と迅速というようなことは望めなくなったと言うて差支ない。今後においても資材の欠乏,能率の低減等のために早急にこれが快復できるものとは考えられないが,当事者の格段の努力と一般公衆の好意ある協力とによって一日も早く今少し改善された鉄道の実現されるととを期待して止まない。 本書の内容の中には多少増補を要する部分もあると惟うが,未だ諸施設の復旧も完成されておらず色々と変わる所もできて来ると思われるので,巻末附録中の統計資料を最近の数字に改訂するに止め,他は次の機会に譲ることにした。 より善い鉄道の実現に多少なりとも本書が貢献することができたならば著者の最も欣幸(きんこう)とする所である(*3)(*4)。 昭和23年(1948年)11月 著者 目次 緒言 1 第一編 鉄道線路 4 第一章 線路一般 4 1. 総説 4 2. 構造物 10 第二章 軌道 21 1. 軌条 21 2. 軌条接目 27 3. 枕木 29 4. 道床 37 5. 軌道附属品 41 6. 軌道力学 51 7. 緩和曲線,縦曲線 64 8. 軌道敷設 71 第三章 分岐および交叉 73 1. 緒言 73 2. 分岐器 74 3. ポイント転換装置 86 第四章 線路の諸設備 89 1. 線路諸標 89 2. 柵垣および境界設備 94 3. 踏切道および立体交叉 94 4. 防雪設備 99 5. その他諸設備 107 第二編 停車場 111 第一章 総説 111 1. 停車場の意義 111 2. 停車場の種類 111 3. 停車場の位置 112 第二章 停車場における設備 113 1. 停車場内諸線路 113 2. 旅客輸送上必要なる設備 119 3. 貨物輸送上必要なる設備 127 4. 機関車および車輛の運転上必要なる設備 135 第三章 旅客停車場 144 1. 総説 144 2. 旅客停車場の作業 144 3. 中間旅客停車場 149 4. 連絡旅客停車場 151 5. 交叉旅客停車場 153 6. 接触旅客停車場 155 7. 旅客終端停車場 155 第四章 客車操車場 161 1. 客車操車場の意義 161 2. 客車操車場の設置要件 161 3. 客車操車場内の設備 162 第五章 貨物停車場 163 1. 貨物停車場設計基礎 164 2. 貨物停車場の線路 164 3. 都市における貨物取扱設備 167 4. 貨物停車場の種類 168 5. 単層式貨物停車場 169 6. 2層式貨物停車場 171 7. 多層式貨物停車場 172 8. 臨港貨物停車場 172 第六章 貨物操車場 182 1. 操車場の位置 182 2. 操車場の形式および種類 183 3. 操車場を構成する諸線群 185 4. 並入換操車場 187 5. ハンプ操車場 190 第三編 運転,信号および保安 197 第一章 列車運転 197 1. 機関車牽引力 197 2. 機関車馬力 198 3. 列車抵抗 199 4. 機関車牽引定数 207 5. 列車制動 210 6. 運転速度 212 7. 運転方式 215 第二章 鉄道信号 220 1. 鉄道信号の種類 220 2. 常置信号機 220 3. 臨時信号機 231 4. 手信号 238 5. 発雷信号 239 6. 合図および標識 239 第三章 連動装置 241 1. 概説 241 2. 連動装置の種類 241 3. 第1種連動装置 242 4. 第2種連動装置 245 5. 自動列車制御装置 248 第四編 線路選定 250 第一章 緒言 250 第二章 線路選定測量 250 1. 踏査 251 2. 予測 252 3. 実測 252 第三章 建設費および営業費 253 1. 建設費 253 2. 営業費 254 第四章 運輸数量 259 1. 総説 259 2. 運輸数量調査方法 259 第五章 距離,曲線および勾配の経済的考察 260 1. 概説 260 2. 距離の経済的考察 261 3. 曲線の経済的考察 262 4. 勾配の経済的考察 263 第五編 特殊鉄道 266 第一章 急勾配鉄道 266 1. 緒言 266 2. 歯軌条式鉄道 266 3. 鋼索鉄道 267 第二章 架空鉄道 269 第三章 その他の鉄道 271 1. 懸垂鉄道 271 2. 単軌鉄道 271 第六編 鉄道保線作業 273 第一章 緒言 273 1. 鉄道保線業務 273 2. 鉄道保線業務遂行の組織 273 第二章 保線業務 274 1. 軌道管理の実行方法 274 2. 軌道修理に線路工手を常置する理由 274 第三章 軌道修理作業 275 1. 枕木交換 275 2. 軌条交換 276 3. 軌面整正 278 4. 接目作業 280 5. 道床補足および交換 281 6. 路盤作業 281 7. ポイント,フログおよび信号連動装置 282 8. 軌道の凍上 283 附録 287 索引 297 緒言 (p. 1) 鉄道は18世紀の末葉,英国炭鉱地方の石炭運搬木道から進化したものであって,その当時は木または石の上に鉄板を張ったものを道とし,その上に車を動かしたのである。その後フランジを有する軌条を使用したが,1789年から車輪にフランジを付けるようになった。軌条の長さも最初は1m位のものであったが1820年英国において軌条を輾製(てんせい)する方法を発明し錬鉄を用うるに至ったので,5〜6m位のものが作られるようになった。 1834年に米国で橋型軌条を作り,1837年英国で双頭軌条を作り,続いて英国で今日の平底軌条が作られた。 一方蒸気機関の発明せらるるやジョージ・スティーブンソンはこれを動力として列車を牽引する工夫をなし,1825年英国ストックトン—ダーリントン間において蒸汽列車を見事に運転させたのである。 その後製鋼法の改良進歩に伴い,軌条,車輛総ての点に改善が加えられ今日においては世界鉄道の総延長は実に130万kmに達し,列車速度の如きも125km/hを突破するに至った。 我国では明治2年政府において東京—神戸間の幹線および長浜—敦賀間の支線を敷設するの議を決し,翌3年東京,神戸両方面より工を起こしたのであるが,明治5年新橋—横浜間約29kmの線路が竣工したので9月12日同区間の開通式を挙行した。これが我国における鉄道の最初であって,その後僅々(きんきん)60年間にして国有鉄道営業キロ約16,000km,地方鉄道約7,200kmに達した。 鉄道の目的とする所は大体次の如きものであると言い得ると思う。 多量の物資あるいは人を安全,迅速,確実かつ経済的に輸送し,社会公衆の便を図ること。 軍隊および軍需品の輸送をなし,国防の完璧を期すること。 未開地の開墾。 而(しか)してこれがため,専用の敷地上に路盤を造り,その上に軌条,枕木,道床を敷き,斯くして造られた軌道の上に車輛を運転し,旅客および貨物を輸送するのであるが,設備としては単に線路のみではなく,その外に旅客貨物を取扱うため,停車場を造り,また客車および貨車の組成,仕分,洗浄等のため,客車操車場,貨車操車場を造り,機関車の駐泊,給炭水のため機関庫を造り,かつまた列車を安全迅速に運転するがため,信号保安設備を施す等幾多の施設を必要とするのである。 これ等の施設は単に土木工学の範囲に属するものばかりではなく,機械工学,電気工学の範囲内にある部分も多分にあるのであるが,本書においては主として土木工学の範囲内に属する鉄道の諸施設が現在如何なる状態にあるかと言うことについて,鉄道線路,停車場,運転,信号および保安,線路選定,特殊鉄道,鉄道保線作業の順序により,その大要を記述することとする(*5)(*6)。 第一編 鉄道線路 (p. 4) 第一章 線路一般 (p. 4) 線路一般 第二章 軌道 (p. 21) §1. 軌条 (p. 21) 〜 §.4 道床 (p. 37) 軌条 〜 道床 §5. 軌道附属品 (p. 41),§6. 軌道力学 (p. 51) 軌道附属品,軌道力学 §7. 緩和曲線,縦曲線 (p. 64),§8. 軌道敷設 (p. 71) 緩和曲線,縦曲線,軌道敷設 第三章 分岐および交叉 (p. 73) 分岐および交叉 第四章 線路の諸設備 (p. 89) 線路の諸設備 第二編 停車場 (p. 111) 第一章 総説 (p. 111) 総説 第二章 停車場における設備 (p. 113) 停車場における設備 第三章 旅客停車場 (p. 144) 旅客停車場 第四章 客車操車場 (p. 161) 客車操車場 第五章 貨車停車場 (p. 163) 貨車停車場 第六章 貨車操車場 (p. 182) 貨車操車場 第三編 運転,信号および保安 (p. 197) 第一章 列車運転 (p. 197) 列車運転 第二章 鉄道信号 (p. 220) 鉄道信号 第三章 連動装置 (p. 241) 連動装置 第四編 線路選定 (p. 250) 線路選定 第五編 特殊鉄道 (p. 266) 特殊鉄道 第六編 鉄道保線作業 (p. 273) 鉄道保線作業 附録 (p. 287) 附録 索引 (p. 297) 索引(あ行,か行) 索引(さ行〜な行) 索引(は行〜わ行) 参考文献 (著者・編者の五十音順) 書籍 平井喜久松『鉄道』岩波書店,1936年5月15日 第1刷発行,1949年7月15日 第7刷発行 辞典 岩波書店『広辞苑』〈シャープ電子辞書 PW-9600 収録〉岩波書店,1998-2001年,第5版 (書名の五十音順) 関連ブログ #bf コメント とてもナイスでした!ヽ(〃▽〃 )ノ☆ http //nn7.biz/watch?v=fIjX4vH -- (pipi) 2011-09-27 18 47 46 名前 コメント すべてのコメントを見る メール 名前 メールアドレス 内容 このサイトはreCAPTCHAによって保護されており、Googleの プライバシーポリシー と 利用規約 が適用されます。 更新日:2010年12月05日
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『鉄道』は平井喜久松さんの著書で,岩波書店から1936年(昭和11年)に第1刷が,1949年(昭和24年)に第7刷が発行されました。 このページには「索引」を収録。 目次 索引サ シ ス セ ソ タ チ ツ テ ト ナ ニ ノ 発行年 関連ブログ コメント メール 索引 サ サイフォン 13 柵垣および境界設備 94 桟橋 174 シ 視覚信号 220 歯軌条式鉄道 266 実測 252 自動閉塞式 (運転) 218 指導法 (運転) 216 自動列車制御装置 248 車輛接触限界標 90, 119 車輪止 109 集灰抗 141 縦曲線 67 集成枕木 37 終端停車場 112 重力操車場 184 出発線群 118 常置信号機 220 上路橋 20 除雪方法 99 徐行信号機 (臨時) 237 徐行予告標 238 信号場 111 信号連動装置 283 ス 水槽 51 錘付転換器 88 水路橋 14 スイッチバック停車場 112 スラックまたは拡度 62 スルー停車場 112 セ 制限勾配 208, 263, 264 制動 210 石炭台 136 石炭積込起重機 179 石炭荷役 177 石炭揚陸設備 182 施工基面 (略字 F. L.) 6 接触旅客停車場 155 雪堤 102 施薬枕木 34 遷移ポイント 77 線群 117 盈車線群 118 到著線群 118 大仕分線群 118 小仕分線群 118 出発線群 118 埠頭線群 118 空車線群 118 遷車台 134 洗浄設備 142 洗浄線 113, 143 尖端軌条 74 尖端ポイント 74 船舶焚料炭の積込方法 177 線路切取切拡げ 103 線路諸標 89 線路選定 250 線路の昂上 103 線路の諸設備 89 線路の長さ 8 線路別運転 218 線路有効長 118 ソ 総合貨物停車場 169 倉庫 174 倉庫線 116 操車場 111, 182 貨車操車場 112, 182 客車操車場 112, 161 重力操車場 184 単式操車場 184 並入換操車場 184, 187 複式操車場 184 ハンプ操車場 184, 190 操車場を構成する諸線群 185 操車線および操車線群 187 操車線の配列 194 走行抵抗 201 双信閉塞式 (運転) 217 相当勾配 206 側溝 11, 282 側線 113 側線設備 (埠頭) 176 速度曲線 209 速度距離曲線 212 素材枕木 34 ソリッド・クロッシング 78 タ 対向分岐器 77 タイ・プレート 43 待避所 51 第1種連動装置 242 第2種連動装置 245 宅扱 128 多層式貨物停車場 169, 172 脱線装置 (脱線器,脱線ポイント) 83 脱線防止軌条 49 惰力勾配 209 単軌鉄道 271 単曲線 9 単式操車場 184 炭車傾斜機 178 単層式貨物停車場 168, 169 チ チェーン・コンベヤー 132 築堤 10 地形測量 252 中間駅の形式 149 中間停車場 112 中間旅客停車場 149 中継貨物停車場 168 中継軌条 28 中継線 113 中路橋 20 聴覚信号 220 貯水槽 138 長尺軌条の得失 23 直線分岐器 84 丁場境界 89 ツ 通過式終端停車場 157 通票閉塞器式 (運転) 217 接目鈑 29, 277 異形接目鈑 28 接目作業 280 図上線路選定 252 吊橋 15 テ 逓減標 89 停止信号機 (臨時) 231 停車場 111 貨物停車場 111, 163 スイッチバック停車場 112 スルー停車場 112 総合貨物停車場 169 多層式貨物停車場 169, 172 単層式貨物停車場 168, 169 中継貨物停車場 169 到著貨物停車場 169 2層式貨物停車場 168, 171 発送貨物停車場 169 臨港貨物停車場 169, 172 終端停車場 112 頭端式終端停車場 156 通過式終端停車場 157 中間停車場 112 頭端式中間停車場 157 旅客停車場 111, 114 交叉旅客停車場 153 旅客終端停車場 155 接触旅客停車場 155 中間旅客停車場 149 普通停車場 111 連絡停車場 112 連絡旅客停車場 151 停車場区域標 90 堤塘 94 手押車 132 手信号 238 手小荷物取扱設備 126 鉄筋コンクリート枕木 36 鉄道橋 13 鉄道信号 220 鉄道信号の種類 220 鉄道線路 4 鉄道保線作業 273 鉄枕木 34 テルファー 127, 132 転轍器 83 転車台 141 電気機連動装置 244 電気連動装置 245, 248 電空連動装置 245 電動車 132 ト 踏査 251 頭端式終端停車場 156 頭端式中間停車場 157 到著貨物停車場 169 到著線 186 到著線の長さ,数 186 到著線群 118, 186 道床 37, 60, 279, 281 普通道床 37 補助道床 39 コンクリート道床 39 道床係数 54 土管 12 特殊鉄道 266 特殊道床 285 特別容器式運搬方法 168 都市における貨物取扱設備 167 渡線車 126 トラクター 127, 132 トラックタンク 140 トランスポーター 178 トン扱 128 鈍端ポイント 74 トンネル 20 ナ 雪崩警報装置 103 雪崩止坑木 103 雪崩防止設備 103 雪崩割および雪崩刎 103 並入換操車場 184, 187 波返し 110 ニ 2層式貨物停車場 168, 171 ノ 法(のり) 10 乗越フログ 79 乗越ポイント 77 発行年 昭和十一年五月五日 第一刷発行 昭和二十四年七月五日 第七刷発行 定価 百七拾五円 著者 平井喜久松(ひらい きくまつ) 東京都千代田区神田一ツ橋二丁目三番地 発行者 岩波雄二郎 東京都西多摩郡霞村根ケ布三八五番地 印刷者 山田一雄 発行所 東京都千代田区 神田一ツ橋二ノ三 株式会社 岩波書店 会員番号 A109004号 落丁本乱丁本はお取替いたします 大化堂印刷・製本 平井喜久松『鉄道』岩波書店,1936年5月15日 第1刷発行,1949年7月15日 第7刷発行 // // // // 関連ブログ #bf コメント 名前 コメント すべてのコメントを見る メール 名前 メールアドレス 内容 更新日:2010年12月07日
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#blognavi caballo verdeという書店を作ろうと思っています。 その準備記録です。 カテゴリ [caballo verdeの書店準備] - trackback- 2005年09月12日 11 48 14 #blognavi
https://w.atwiki.jp/tsurucale/pages/706.html
『ネネとヨヨのもしもの魔法』(白倉由美 鶴田謙二・絵/徳間書店) これは月刊COMICリュウで連載されている「のろい屋しまい」の映画化の関連本ですね。COMICリュウの広告(だったかな?)で見かけて、白倉由美さんが書かれるということで、もしかしたらと思っていましたが。以前、単行本『のろい屋しまい』が発売されたときには、帯にイラストとコメントを書いていました。 名前 コメント
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サンデー毎日 7月11日号 関連ページ サンデー毎日 7月11日号 「日本の母は息子の性処理係」毎日新聞が捏造記事180 http //hideyoshi.2ch.net/test/read.cgi/ms/1278549607/20-23 表紙裏:ファミリーマート “全面カラー” 3p:ファミリーマート “全面カラー” 4p:フィエスタリゾート&スパ サイパン “全面カラー” 5 - 7p:姥湯温泉 桝形屋 www.ubayuonsen.com/ “全面カラー” 8p:滑川温泉 福島屋 www.ne.jp/asahi/namegawa/hukusimaya/ “カラー” 大平温泉 滝見屋 //takimiya.blogdehp.ne.jp/ “カラー” 9p:押立温泉 住吉館 www4.ocn.ne.jp/~furoyoi/ “全面カラー” 10p:株式会社シービック “全面カラー” 14p:株式会社ジェーピーエー www.jpa-ltd.co.jp/・フクイ流通サービス株式会社 www.f-ds.biz/ “全面カラー” 18p:株式会社MASA “全面カラー” 28p:第一薬産株式会社 30p:テイチクレコード www.teichiku.co.jp/teichiku/artist/kitayama/ 43p:TOOTH FAIRY 日本財団寄与プロジェクト 協賛:日本歯科医師会 45p:毎日新聞社 61p:第一三共ヘルスケア(株)、JT、アサヒビール、株式会社アンターク本舗、ダスコ社・荒川産業(株) 76 - 77p:『第39回 学生書道コンクール』 主催:毎日新聞社 “全面” お題出題企業→王子製紙、日本自動車工業会、内外切抜通信社、凸版印刷、聖徳学園中学・高等学校、立正佼成会 日本製紙、白十字、東日印刷、八ッ目製薬、JR東日本、二松學舎大学、大修館書店、立教大学、建設広報協議会 79p:毎日検定バンク “全面カラー” 84 - 85p:UDX ヒラハタクリニック www.udx-hc.com/ “全面” 88p:医研工業 www.mechapilo.com/ “全面” 89p:グローネス・コンサルティング(われ研.com) //wareken.com/ “全面” 90p:ジャパンテクノトレーディング www.jtt-coltd.com/ “全面” 91p:ターンアラウンド・コンサルティング //ta-consulting.co.jp/ “全面” 92p:ハッピーハウス www.happy-house.co.jp/ “全面” 94p:「トイ・ストーリー3」 配給:ウォルト・ディズニー・スタジオ・ジャパン 「ぼくのエリ」 配給:ショウゲート 103p:大口製本印刷株式会社 “全面” 104p:「世界遺産の旅」三井住友フィナンシャルグループ・三井住友銀行 “全面” 105p:新潮社 106p:集英社 107p:河出書房新社 108p:青弓社、朝日新聞出版、岩波書店 109p:淡交社、光文社、ポット出版、求龍堂、毎日新聞社、中公新書ラクレ、集英社、第三文明社 110p:文藝春秋、トライ社 126p:毎日新聞社 “全面” 144p:ビー・アップル株式会社 “全面カラー” 145 - 149p:三菱 i-MiEV “全面カラー” マグロラーメン //mmramen.sakura.ne.jp/、三崎港 www.misaki-asaichi.com/ 150p:あゆみ法務司法書士事務所 “全面カラー” 152 - 153p:らでぃっしゅぼーや “全面カラー” 154p:『とれたて情報フラッシュ』 企画・制作/毎日広告社 “全面カラー” 長野県東京観光情報センター・ケフィアグループ かぶちゃん農園 たちばな出版・東洋水産 背表紙裏:(株)A E “全面カラー” 背表紙表:文教大学 www.bunkyo.ac.jp/ “全面カラー” 全158ページです。 第39回 学生書道コンクール お題出題企業 社団法人 日本自動車工業会(略称:自工会)Japan Automobile Manufacturers Association, Inc.(略称:JAMA) 東京都港区芝大門1-1-30 日本自動車会館 http //www.jama.or.jp/ 株式会社 内外切抜通信社 東京都新宿区大久保3-14-4 毎日新聞社早稲田別館内 http //www.naigaipc.co.jp/ 聖徳学園中学・高等学校 東京都武蔵野市境南町2-11-8 http //www.shotoku.ed.jp/ 立正佼成会 東京都杉並区和田2丁目11番1号 http //www.kosei-kai.or.jp/ 東日印刷株式会社 東京都江東区越中島2-1-30 http //www.tonichi-printing.co.jp/ 社団法人 建設広報協議会 東京都千代田区麹町4丁目2番地 http //www1.neweb.ne.jp/wb/cpra/ 姥湯温泉 山形県米沢市大沢姥湯1 http //www.ubayuonsen.com/ 大平温泉 滝見屋 山形県米沢市李山12127 http //takimiya.blogdehp.ne.jp/ 押立温泉 住吉館 福島県耶麻郡猪苗代町押立温泉 http //www4.ocn.ne.jp/~furoyoi/ 株式会社ジェーピーエー 神奈川県横浜市鶴見区鶴見中央3-3-34-2F http //www.jpa-ltd.co.jp/ フクイ流通サービス株式会社 横浜市神奈川区鶴屋町2-20-1 YTUビル9F http //www.f-ds.biz/ グリーンオン (株式会社 MASA) 東京都千代田区岩本町3-5-14(リベラ岩本町ビル8F) http //www.greenon.jp/ テイチクレコード(北山たけし) http //www.teichiku.co.jp/teichiku/artist/kitayama/ 日本歯科医師会 東京都千代田区九段北4丁目1番20号 http //www.jda.or.jp/ ダスコ社(荒川産業株式会社) 東京都台東区今戸2-14-6 http //www.arakawasangyo.co.jp/ UDX ヒラハタクリニック 東京都千代田区外神田4-14-1 秋葉原UDXビル6F http //www.udx-hc.com/ 株式会社医研工業 神奈川県相模原市津久井町鳥屋852 http //www.mechapilo.com/ グローネス・コンサルティング(われ研.com) http //wareken.com/(われ研.com) ジャパンテクノトレーディング株式会社 東京都練馬区西大泉2-18-19 http //www.jtt-coltd.com/ ターンアラウンド・コンサルティング株式会社 東京都港区赤坂4-1-1 SHIMA赤坂ビル4F http //ta-consulting.co.jp/ ハッピーハウス株式会社 福岡市博多区住吉4丁目3番2号博多エイトビル8F http //www.happy-house.co.jp/ ウォルト・ディズニー・ジャパン株式会社 東京都目黒区下目黒1丁目8-1 アルコタワー http //home.disney.co.jp/ 株式会社ショウゲート 「SHOWGATE Inc.」(博報堂DYメディアパートナーズの子会社) 東京都中央区銀座1丁目19番13号 http //www.showgate.jp/ 大口製本印刷株式会社 埼玉県入間郡三芳町竹間沢東3―6 http //www.obp1949.co.jp/ 三井住友フィナンシャルグループ 東京都千代田区有楽町一丁目1番2号 http //www.smfg.co.jp/ 株式会社青弓社 東京都千代田区三崎町3-3-4 http //www.seikyusha.co.jp/ ポット出版(株式会社スタジオ・ポット ) 渋谷区神宮前2-33-18 http //www.pot.co.jp/ 株式会社求龍堂 東京都千代田区紀尾井町3-23 文藝春秋新館1階 http //www.kyuryudo.co.jp/ 株式会社 第三文明社 東京都新宿区新宿1-23-5 http //www.daisanbunmei.co.jp/ トライ社 鹿児島市南林寺町12-6 http //www.try-sha.com/ マグロラーメン http //mmramen.sakura.ne.jp/ 三崎港(三崎朝市協同組合) 神奈川県三浦市三崎5-245-7 http //www.misaki-asaichi.com/ らでぃっしゅぼーや株式会社 東京都港区芝公園3丁目1番13号 アーバン芝公園 http //www.radishbo-ya.co.jp/ たちばな出版 東京都杉並区西荻南2-20-9たちばな出版ビル http //www.tachibana-inc.co.jp/index.jsp (株)A E 東京都台東区台東1-3-1 http //omoidemeisaku.jp/index.html 関連ページ 2010年1月- 6月 毎日新聞に広告を出していた企業