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戦略を構築するときに考慮、または参考するべきメンバーの戦力バランス。 おもに味方の装備、アイテムポーチ、作戦、性格が要素になる。 装備とアイテムポーチは読んで字のごとくである。 どういう装備でどういうポーチ構成かがわかれば、そこからどのような戦術を とりうるかが見えてくる。これは、戦力分布におけるもっとも重要な要素である。 しかし、ある構成で準備されていたとしても、それをどのように使っていくかは プレイヤー次第といえる。 ここに、敵が何であるかによって、何が有効であるかということと 戦いの中で攻略法を妨げる要素は何であるかが決まる。 そこで、基本的に誰がその有効手段（攻略法）を使うかが決められるようになり その戦力をカバーする方針も決定する。おおまかな役割（ポジション）の決定である。 もし、前約束が何もない野良のパーティの場合は 全員が攻撃するのを基本にするのであるが、P2Gにおけるショットボウガンのように 明らかに状態異常?に特化した装備を用意している場合は 「多分麻痺ガンなんだろうな……」と推測することもできる。 このポジションは、戦闘における行動の方針・傾向を決定するので、 戦力分布の重要な要素と考えている。 準備・作戦から決定する大枠の戦力分布は、 実際の戦闘で起こる不確定の要素により多少変化する。 たとえばリオレイア?に対して 一人が超絶一門（A）、一人が龍壊棍?（B）だったとする。 さらに一人はボウガン（C）で、アタッカーハーフだったとしよう。 基本的にはAとBは攻撃を担当し、支援するつもりがあるなら アタッカーハーフであるCがアシストをしながら攻撃することになるであろう。 しかしAが攻撃を食らいながら、Cのほうへレイアが移動して C一人がレイアに追いかけまわされている状況を想像してほしい。 この場合、自分でレイアをさばいていて ほかの味方は被弾していたり距離を開けられていたりするので 支援の効果はほぼないと言っていい。 そこで、役割分担を堅持するつもりであれば 全力で攻撃を回避しながら 攻撃手のほうへ攻撃を誘導するのであるが、 短時間で攻撃率を優先するならせっかくアタッカーハーフなので そのまま攻撃したほうが効率はよい。 このとき、もし、攻撃手のほうが生命の粉塵など、サポート用のアイテムを 持っていたら、Aの体力回復やCの被弾に対するフォローなどを 行う「もう一人のサポーター」が成立する。 この状況では、攻撃手と支援手が役割を入れ替えているので、 戦闘中に戦力分布が大きく変化したことになる。 こうした役割の変化も含め、行動の指針に関しては、本人の性格によるところが大きい。 味方が被弾して散ってしまっても自分は絶対攻撃しないという支援手、 支援手でいつもは攻撃せずにじっと見守っているが 攻撃するものが近くにいなくなった場合は一歩前に出て攻撃を一人で担当しようとする支援手、 さまざまなものが考えられる。 逆に、回復弾も、必ず撃つ者もいるだろうが 攻撃のほうに集中して回復弾はよほどピンチでなければ使わない という銃士もいるのである。 このような差異も把握することができれば戦力分布の中に入れてかまわない。 支援手が戦略や戦術を構築し、優先順位を設定するときは、戦闘中であるのと 準備中であるのとにかかわらず、上記のような戦力分布を参照することで、 そこから味方が何をしようとする確率が高いかを導くことができる。 また戦力分布の偏りを察知して、必要な支援術を考えることもできる。 基本的に戦力分布という考え方は準備段階のものを指す。 （戦闘中の、役割などを考慮する戦力分布はただ単に「戦況」と言っても いいかもしれない） 戦闘中の変化に対応するためには、準備段階でそれぞれがどのような 戦力をもっていたかを把握し、意識することで 柔軟でありながらも戦術に方向性を持たせることができるのではないかと 考える次第である。
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平均 観測されるデータから、算術的に計算して得られる、統計的な指標値である。(wikipedia) 分散 データの散らばり具合を示す尺度 なぜ2乗するか 平均50点：Aさん50点、Bさん50点 = 平等 平均50点：Aさん100点、Bさん0点 = 不平等(この平等、不平等感を数値で表す) データのばらつき=平均点からの距離で表す。つまり分散は距離の2乗と考えられる。 面積とも見れる。(https //www.youtube.com/watch?v=dCekZ3FdCz4) 分散は距離^2もしくは面積の平均 ちなみに単位がない←何気に大事な考え方 より厳密にいうと、偏差では全て加算するとゼロになるため、偏差の二乗を加算する = 分散(Variance)。 偏差 平均値からどれほどずれているかを数値化 偏差の平均はゼロ(当たり前) 標準偏差(Standard Deviation) 標準偏差はデータの広がり幅を見ることができる。 分散の平方根 = 標準偏差(単位がつく) 平均+1標準偏差(σ),平均-1標準偏差(-σ)内に収まる確立は約60% (分散と標準偏差)https //www.youtube.com/watch?v=iW37lk7VgMQ もっとたくさんあるデータの中から標本を選定して標準偏差を推定する場合はN-1で割る。 正規分布(ガウス分布) 標準正規分布 (平均,標準偏差) = (0,1) → N(0,1) 平均+1標準偏差(σ),平均-1標準偏差(-σ)内に収まる確率は約68% 平均+2標準偏差(2σ),平均-2標準偏差(-2σ)内に収まる確率は約95.44% ぴったり95%にするには：1.96σとする。 標準ではない正規分布 N(μ,σ)
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TOP VectorWorks 活動 データ 広場 駆込寺 楽楽掲示板 井戸端会議 最新情報 CAFE クラブ Mac情報 Win情報 地方情報 会員分布 会員分布 080702現在の会員分婦です。kaiin-map.png
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～共通認識～ ※「★」の位置がその人の度合い（まだまだざっくり。相対的に決めていく） ※多少レイアウトが崩れても気にしないでどんどん入れていこう。 格言＝「混沌とするかもしれない、異論があるかもしれない、足りなければ、ただ広げるだけ」（by佐々木健介（笑）） 百聞は一見にしかず！↓ 性格分布図 激情（笑） ↑ ｜ ★you ｜ ｜ ★ケン・レノン（１０代） ｜ ｜ ｜ ｜ ★ケン・レノン（現在） ★Ｉ田氏 ｜ ｜ ｜ ★Ｋ山君 常識人←－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－→革命家（笑） ｜ ★マクベ ｜ ｜ ｜ ｜ ★Ａｋｉ！ ｜ ★ムッシュ ｜ ｜ ★○ッ○ー ｜ ｜ ↓ 温厚 （ケン・レノン １１．０７．０８） 音楽スタイル分布図 技巧的 ↑ ｜ ｜ ｜ ｜ ★Ｋ山君 ｜ ｜ ｜ ｜ ★you ｜ ★Ａｋｉ！ ｜ 感覚派←－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－→理論派 ｜★ムッシュ ｜ ★○ッ○ー ｜ ｜ ｜ ★ケン・レノン ★Ｉ田氏 ｜ ｜ ★マクベ ｜ ｜ ↓ 情動的 （ケン・レノン １１．０７．０８）
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国内の新型インフルエンザ感染分布地図09/05/2122 00 0 00 09/05/2021 00 09/05/1921 00 1 00 09/05/1720 00 12 00 国内の新型インフルエンザ感染分布地図 09/05/21 22 00 0 00 09/05/20 21 00 09/05/19 21 00 1 00 09/05/17 20 00 12 00
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Bernoulli分布 標本空間 Ω 確率変数 X Ω → {0,1} Xに対する分布のこと。 パラメータは唯一 p のみである。 二項分布 ベルヌーイ分布に従う独立な確率変数の列を {Xn} として，その和が従う分布 n 個の独立なベルヌーイ試行の「成功」の数 が従う分布である。 多項分布 各試行において，確率変数の値域を{0,1,...,k}にまで拡張したときの，合計の分布 ポワソン分布 単位時間あたり平均Λ回生起する事象が，ちょうどk回生起する確率。 [導出] 単位時間をn個の微小区間に区切って，各区間で生起する回数が高々１回であるようにして， さらにそれらの区間で生起する確率は等しくp=Λ/n であると仮定する。 このとき単位時間のうちにちょうどk回生起する確率は，二項分布B(n,p)に従うと考えてよく，以下で与えられる。 ここで n→∞ とすれば，求める分布が得られる。 指数分布 単位時間あたり平均Λ回生起する事象が初めて生起するまでの待ち時間τの分布。 Weibull分布 指数分布の変形版。機械の故障率が時間で変化することを想定したもの。 ある機械が単位時間τに1回壊れるとき、時刻tまでに壊れる確率分布 α 1 のとき初期故障型 α=1 のとき偶発故障型（故障率が時間によらないモデル。指数分布） α 1 のとき摩耗故障型 ガンマ分布 単位時間に1回起こる独立な事象がちょうどa回起こるまでの時間tの分布 下限のある分布としてモデリングに使われる。 ベータ分布 特に のとき なる単峰型分布 のときは一様分布になる。 有界区間上の分布（試験の点数など）として使われる。 ディリクレ分布 ベータ分布の多変数版 コーシー分布 平均を持たない。従って分散を含めた高次のモーメントも定義されない。 一様乱数をタンジェントで飛ばすと表れる。 あるいは，２つの独立な標準正規乱数の商として表れる。 marh X_1, X_2 \sim \mathcal{N}(0, 1) /math
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##表２．４：成績データの幹葉表示 stem(seiseki) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 2 | 8 3 | 3 4 | 3 5 | 0024 6 | 126 7 | 00023355 8 | 022556779 9 | 388 10 | 0 # 度数分布表の区間を指定する breaks - seq(0,100,10) breaks [1] 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 # 結果を result に代入 result -table(cut(seiseki,breaks)) result (0,10] (10,20] (20,30] (30,40] (40,50] (50,60] (60,70] (70,80] (80,90] (90,100] 0 0 1 1 3 2 6 6 8 4 ＃barplot(result) で度数分布表を棒グラフを描く barplot(result) ##表２．５ 成績データの度数分布表をつくる #刻み幅をbreaksにセットする breaks -seq(10,110,10) #cut は、デフォルトは 「○○より大きくて□□以下（○○は含まれない）」となっているので注意が必要。区間の両端が含まれるかどうかの指定right = を、「○○以上□□未満」の場合は right = FALSE にする。 dosu -table(cut(seiseki,breaks,right=F)) dosu [10,20) [20,30) [30,40) [40,50) [50,60) [60,70) [70,80) [80,90) [90,100) [100,110) 0 1 1 1 4 3 8 9 3 1 #cumsumを使って 、度数を積み上げて累積度数をつくる。 ruiseki_dosu -cumsum(dosu) ruiseki_dosu [10,20) [20,30) [30,40) [40,50) [50,60) [60,70) [70,80) [80,90) [90,100) [100,110) 0 1 2 3 7 10 18 27 30 31 #度数を生徒数で割り 、相対度数を出す。 soutai_dosu -dosu/31 #累積度数を生徒数で割り 、累積相対度数を出す。 ruiseki_soutai_dosu -ruiseki_dosu/31 #度数 、相対度数、累積度数、累積相対度数をcbind()で束ねて、一つの表にする。 dosu_bunpu -cbind(dosu,ruiseki_dosu,soutai_dosu,ruiseki_soutai_dosu) #これが作りたかった度数分布表である 。 dosu_bunpu dosu ruiseki_dosu soutai_dosu ruiseki_soutai_dosu [10,20) 0 0 0.00000000 0.00000000 [20,30) 1 1 0.03225806 0.03225806 [30,40) 1 2 0.03225806 0.06451613 [40,50) 1 3 0.03225806 0.09677419 [50,60) 4 7 0.12903226 0.22580645 [60,70) 3 10 0.09677419 0.32258065 [70,80) 8 18 0.25806452 0.58064516 [80,90) 9 27 0.29032258 0.87096774 [90,100) 3 30 0.09677419 0.96774194 [100,110) 1 31 0.03225806 1.00000000 →國友直人（1992）『経済学入門シリーズ 現代統計学（上・下）』（日経文庫）へもどる
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統計/平均 統計/分布 統計/分散と標準偏差 統計/回帰と相関 統計/母集団と標本 統計/検定 ■度数分布 相対度数。全体に対する各階級の要素数の割合。 累積度数。その階級以下の要素数の累計。 累積相対度数。その階級以下の度数の全体に対する割合。 階級幅は変量の数に合わせて決めるのがよい。 階級値をとりやすく。中点が一般的。 ■ヒストグラムの作り方 （『完全独習統計学入門』ISBN 4-478-82009-0を参考） 最大値・最小値から、全体が8～10程度の階級に分かれるように階級幅を決める 階級値を決める。中点が一般的 各階級の度数を数える 各階級の相対度数を算出する 各階級の累積度数を算出する 各階級の累積相対度数を算出する 表にしたりグラフにしたりする ■分布色色 一様分布。一様な分布 山型分布。正規分布など J型分布。冪乗法則の分布？ L型分布。J型の逆 山が二つ以上あるような分布は要注意。別別に分析すべき資料が混ざっている可能性あり。 ■散布度 散らばりの度合を表す数値。 範囲(レンジ)。変量の最大値と最小値の差 四分位偏差。 Q = Q3 - Q1 Q3 資料を大きさの順に並べた時4分の3に位置する値 Q1 同じく4分の1に位置する値 平均偏差→統計/平均 分散、標準偏差、変化係数→統計/分散と標準偏差 変化係数 CV = 標準偏差÷平均
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ヒストグラム? 分布 統計学
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《分布拡散》 永続魔法 このカードが発動している時相手モンスターは魔法使い族を攻撃対象にできない part19-407 コメント 名前 コメント