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ストーリーに関するメール・ログを時系列に掲載。 主人公がこの惑星へ着任する3058年以前から、問題のある惑星だったことが推測される。 年表 関連用語 関連ページ 年表 年数 関係者 関係場所 概要 3021 貨物船シレラ-IV "惑星STIGMAR"への移動中に、原因不明の電源トラブルにより本惑星へ不時着。 3034 ゲート砂漠 "IZITIAL PRIME地区"へのワープゲート発足日の日だった。しかし起動させた直後に原因不明の電源トラブルにより、近くにあった本惑星へワープしてしまった。乗組員は脱出ポッドへ全員乗り込んだようだが、その先は不明。 3037 イクラス 生き延びたのはイクラスのみ。他の乗組員は全員着陸時の衝撃か、地表で死亡。 3038 イクラス 不時着から半年が経過。墜落現場に戻り、メイン画面の側にある秘密の扉の存在を思い出す。ちなみに実際にこの隠し扉は存在する。※要：マイクロチップ-解体 3040 イクラス ロケットの発射台の設置を計画する。風から保護するために、巨大な隕石クレーターを探すことを決める。またこの惑星は磁場が狂っているとわかる。 3041 イクラス 隕石クレーター 最適な隕石クレーターを見つけたと思ったが、視界の悪さから少し場所を移ることにした。移動先では何度も通信失敗の結果や、家族を恋しく思う様子、最終的には何故か次第にこの惑星へ留まりたいと考え始めている。しかしまだ理性が残っており、バカげた考えだと自身で正気に戻っている。 3042 プライベートスカベンジャー "IZITIAL PRIME地区"における、異常かつ多数の失踪事件についての現地調査任務で着陸。 3055 シャオダン 不毛の地 プラネットクラフターとして、惑星へ送り込まれる。 3056 シャオダン 不毛の地 この計画が初めから無理難題であることを悟り、センチネル社への怒りを綴りつつも死亡。 3058 主人公 無名の惑星 プラネットクラフターとして、惑星へ降り立つ。 3058 主人公 無名の惑星 着任した惑星は"IZITIAL PRIME地区"に位置していると判明。 3058 主人公 無名の惑星 囚人"GP-8971-L"であると判明。 3058 囚人"GP-8971-Y" 惑星 MIGORIA-III 別の惑星に送り込まれたプラネットクラフターから助けを求めるメールが届く。 ▲ページTOPへ 関連用語 IZITIAL PRIME地区（イジテリアル・プライム地区） 主に大きな貨物船が行き来する地区。 各社の貨物船の失踪事件が多発している地区。 無名の惑星（本ゲームの舞台） 未来の植民地化候補の一つ。 "IZITIAL PRIME地区"に存在する。 前任者：シャオダン（3056年死亡） 現担当：主人公 "GP-8971-L"（3058年着任） ＜各ログからの推測＞ 磁場が狂っている？呪われている？（イクラス） 電源トラブルを引き起こすことで不時着する宇宙船が多い？（貨物船シレラ-IV, ゲート砂漠内ログ） 惑星MIGORIA-III 囚人"GP-8971-Y"が担当する惑星。 主人公の惑星とは近い可能性が高い。 惑星STIGMAR 貨物船シレラ-IVの当初の目的地。 ▲ページTOPへ 関連ページ ネタバレ情報メール 壊せる岩 ▲ページTOPへ
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時系列順 【第一回定例会議まで】 【第二回定例会議まで】 【第三回定例会議まで】 【第四回定例会議まで】
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時系列 進行リストバージョン(シーン34～44) 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４ シーン34(1分58秒) ここからバックに（般若のパート） 原画026 生きながら 原画017 原画016_2 恨み憎しみ 原画017 集りしは 悪鬼悪霊 原画044 般若パートここまで よびさます 原画017 その激昂を 原画016_2 宥める 原画017 陰陽の道 原画016_2 原画017 シーン37(2分11秒) い～とし～さ～ 原画040 の～ 原画007 原画040 い～き 原画040 つ～く果～て 原画018 に～ 原画007 や～むこ～こ～ 原画018 ろ～ 原画007 原画018 な～ぐ 原画042 さ～め～ 原画018 原画007 や～ 線画022_2 原画018 シーン39(2分36秒) 悪霊退散！ (真翠雛 動作03アップ) 原画027 原画036 悪霊 (真翠雛 動作04アップ) 原画027 原画008 退散！怨念 (翠雛 動作14) 原画b #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 原画041 怨恨 (真翠雛 動作06アップ) 原画028_2 原画008 困った (真翠雛 動作07アップ) 原画064 原画Ｌ #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 時は (水雛蒼 動作08アップ) 原画027 ドーマン！ (水雛蒼 動作09アップ) 原画027 原画030_2 セーマン！ ドーマン！ (雛蒼 動作15) 原画037 tikita?cmd=upload act=open pageid=18 file=037.jpg 原画ｃ #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 原画037 tikita?cmd=upload act=open pageid=18 file=037.jpg セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 鎮めてもらおう (５人 動作16) 原画027 原画066 原画027 陰 (５人 動作04) 原画027 原画008 陽 (５人 動作17) 原画067 師 (５人 動作18) 原画030_2？ レッツゴー！ (５人 動作13) 原画027 原画001 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４]
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時系列 進行リストバージョン （シーン0～11まで) 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４ FLASHのTOP絵(５人 静止) 原画063 シーン1(0秒) あらゆる困難が科学で解決するこの平成の時代(真 静止) 原画002 人々の閉ざされた心の闇に蔓延る(翠 静止) 原画003 魑魅魍魎が存在していた(雛 静止) 原画004 科学の力ではどうしょうも出来ない(蒼 静止) 原画005 その奇怪な輩にたちむかう(５人 動作01) 原画006 神妙不可思議にて(水 静止) 原画035 胡散臭い男が一人 その名は 矢部彦麿(５人 動作01、02) 原画006 原画027 そう・・・(真 静止) 原画007 人は彼を 陰陽師と呼ぶ(真 目口01) 原画007 シーン5(30秒) 悪霊退散！(５人 動作03) 原画027 原画036 悪霊退散！(５人 動作04) 原画027 原画008 原画027 怨霊、ものの怪(５人 動作05、06) 原画028_2 原画008 困った (５人 動作07) 原画064 原画068 時は (５人 動作08) 原画027 ドーマン！ セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 ドーマン！セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 すぐに呼びましょ陰 (真 動作10) 原画044 原画044_2 原画044 陽 (真 動作11) 原画052 師！ (真 動作012) 原画054 レッツゴー！ (５人 動作13) 原画027 原画001 シーン9(42秒) 間奏 (翠雛蒼 動作、11代用) （原画011仮） 原画027 原画069 原画064 イェーイ！ (翠雛蒼 動作代用) 原画068 原画072 間奏 (真翠雛 動作代用) 原画065 イェーイ！ (真翠雛 動作代用) 原画065 原画072 間奏 (真翠雛 動作、代用) 原画027 原画033 原画027 間奏 (水雛蒼 動作代用) 原画065 イェーイ！ (水雛蒼 動作代用) 原画065 原画072 間奏 (水雛蒼 動作代用) 原画065 間奏 (５人 動作) 原画065 イェーイ！ (５人 動作) 原画065 原画072 間奏 (５人 動作、、) 原画064 原画027 原画033 原画027 原画065 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４
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トップ 時系列整理 このページでは創作SSにおける時系列を整理し、情報提示を目的とするページです。 各イベントごとに期間を分けて表示しています。 目次 2013年 2014年 2015年 2016年 2013年 +... ○敵艦隊前線泊地 殴り込み（2013年春イベント） リンク名 ○南方海域強襲偵察!（2013年夏イベント） リンク名 ○決戦！鉄底海峡を抜けて！（2013年秋イベント） リンク名 ○迎撃！霧の艦隊（2013年冬イベント） リンク名 2014年 +... ○索敵機、発艦始め！（2014年春イベント） リンク名 ○AL作戦／MI作戦（2014年夏イベント） リンク名 ○発動！渾作戦 (2014年秋イベント) リンク名 2015年 +... ○迎撃！トラック泊地強襲 (2015年冬イベント) リンク名 ○発令！第十一号作戦 (2015年春イベント) リンク名 ○反撃！第二次SN作戦 (2015年夏イベント) リンク名 ○突入！海上輸送作戦 (2015年秋イベント) リンク名 2016年 +... ○出撃！礼号作戦 (2016年冬イベント) リンク名 ○開設！基地航空隊 (2016年春イベント) リンク名
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目次 目次 時系列オブジェクトを使う ベクトルから時系列オブジェクトを作る ナイル川の年間流量のデータ 毎年の太陽黒点数（Wolfer sunspot number）のデータ 東京の毎日の最高気温を16か月にわたって記録したデータ 英国（UK）におけるドライバーの月間死傷者数のデータ アメリカの食品産業に従事する労働者の毎月の人数（BLSALLFOODデータ） 「Rによる時系列モデリング入門」に掲載の時系列解析を行う 時系列オブジェクトを使う Rには標準で時系列解析を行うためのパッケージとその関数群、サンプルデータが含まれている。サンプルデータ（UKDriverDeaths）で試してみる。 UKDriverDeaths Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1969 1687 1508 1507 1385 1632 1511 1559 1630 1579 1653 2152 2148 1970 1752 1765 1717 1558 1575 1520 1805 1800 1719 2008 2242 2478 1971 2030 1655 1693 1623 1805 1746 1795 1926 1619 1992 2233 2192 1972 2080 1768 1835 1569 1976 1853 1965 1689 1778 1976 2397 2654 1973 2097 1963 1677 1941 2003 1813 2012 1912 2084 2080 2118 2150 1974 1608 1503 1548 1382 1731 1798 1779 1887 2004 2077 2092 2051 1975 1577 1356 1652 1382 1519 1421 1442 1543 1656 1561 1905 2199 1976 1473 1655 1407 1395 1530 1309 1526 1327 1627 1748 1958 2274 1977 1648 1401 1411 1403 1394 1520 1528 1643 1515 1685 2000 2215 1978 1956 1462 1563 1459 1446 1622 1657 1638 1643 1683 2050 2262 1979 1813 1445 1762 1461 1556 1431 1427 1554 1645 1653 2016 2207 1980 1665 1361 1506 1360 1453 1522 1460 1552 1548 1827 1737 1941 1981 1474 1458 1542 1404 1522 1385 1641 1510 1681 1938 1868 1726 1982 1456 1445 1456 1365 1487 1558 1488 1684 1594 1850 1998 2079 1983 1494 1057 1218 1168 1236 1076 1174 1139 1427 1487 1483 1513 1984 1357 1165 1282 1110 1297 1185 1222 1284 1444 1575 1737 1763 tsp関数は、その時系列オブジェクトの開始時刻、終了時刻、観測頻度を返す。 tsp(UKDriverDeaths) [1] 1969.000 1984.917 12.000 時刻の基準は時刻の1という量を何に置くかで決まり、1という量を1年でも1時間でも1分としてもどれでもよく、あくまでこれを基準にするということ。このサンプルデータの例では、時刻の基準は年を想定し（1.0=1年）、観測頻度は12としているので、1か月ごとのデータであるということ。つまり、最終データは1984年の12月なので、1984+11/12≒1984.917となる。 start関数とend関数は、それぞれ開始時と終了時の、時系列オブジェクトの基準値と観測頻度における番号を返す。 start(UKDriverDeaths) [1] 1969 1 end(UKDriverDeaths) [1] 1984 12 開始時データは、基準値が1969で頻度1番目（つまり、1969年1月のデータ）、終了時データは、基準値が1984で頻度12番目（つまり、1984年12月のデータ）ということ。 frequency関数は、その時系列オブジェクトの観測頻度を返す。 frequency(UKDriverDeaths) [1] 12 年を基準として毎月のデータであるので、1年は12か月あるので12となっている。 time関数、ts関数は、それぞれ時系列オブジェクトの説明変数、目的変数の値を返す。 time(UKDriverDeaths) Jan Feb Mar ・・・ 1969 1969.000 1969.083 1969.167 ・・・ 1970 1970.000 1970.083 1970.167 ・・・ （表示省略） ts(UKDriverDeaths) Time Series Start = 1 End = 192 Frequency = 1 [1] 1687 1508 1507 1385 1632 [6] 1511 1559 1630 1579 1653 as.numeric関数で変換すれば、それぞれベクトルとして値を取り出すことができ、時系列解析ではなく回帰分析も行うことができる。 x - as.numeric(time(UKDriverDeaths)) y - as.numeric(ts(UKDriverDeaths)) r - lm(y ~ x) print(r) Call lm(formula = y ~ x) Coefficients (Intercept) x 57107.87 -28.04 plot(x, y) abline(r) ベクトルから時系列オブジェクトを作る ts関数を使う。以下は、1～36の36個の要素からなる数値型ベクトルから時系列オブジェクトを作成した例。 ただ数値が並べられただけの時系列オブジェクト。 ts(1 36) Time Series Start = 1 End = 36 Frequency = 1 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 [18] 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 [35] 35 36 観測データが1周期に12個である場合。 ts(1 36, frequency = 12) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 3 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 同様に1周期に観測データが12個で、その開始時刻を1、周期の開始を1とした場合。 ts(1 36, frequency = 12, start = c(2000, 1)) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2001 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2002 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ナイル川の年間流量のデータ Rに標準で搭載されているdatasetsパッケージにNileという名前で含まれている。 Nile Time Series Start = 1871 End = 1970 Frequency = 1 [1] 1120 1160 963 1210 1160 1160 813 1230 1370 1140 995 935 1110 [14] 994 1020 960 1180 799 958 1140 1100 1210 1150 1250 1260 1220 [27] 1030 1100 774 840 874 694 940 833 701 916 692 1020 1050 [40] 969 831 726 456 824 702 1120 1100 832 764 821 768 845 [53] 864 862 698 845 744 796 1040 759 781 865 845 944 984 [66] 897 822 1010 771 676 649 846 812 742 801 1040 860 874 [79] 848 890 744 749 838 1050 918 986 797 923 975 815 1020 [92] 906 901 1170 912 746 919 718 714 740 plot(Nile) 時系列オブジェクト（time-series objects）で格納されている。Rのヘルプによれば、期間は1871～1970年。単位は108m 3 。計測地点はアスワン。 毎年の太陽黒点数（Wolfer sunspot number）のデータ パッケージTSSSに格納されている。データ名はSunspot。1749年から1979年までの毎年の値で、データ数は231個。 library(TSSS) Sunspot エラー オブジェクト Sunspot がありません data(Sunspot) Sunspot Time Series Start = 1749 End = 1979 Frequency = 1 [1] 80.9 83.4 47.7 47.8 30.7 12.2 9.6 10.2 32.4 47.6 54.0 62.9 85.9 61.2 45.1 [16] 36.4 20.9 11.4 37.8 69.8 106.1 100.8 81.6 66.5 34.8 30.6 7.0 19.8 92.5 154.4 [31] 125.9 84.8 68.1 38.5 22.8 10.2 24.1 82.9 132.0 130.9 118.1 89.9 66.6 60.0 46.9 [46] 41.0 21.3 16.0 6.4 4.1 6.8 14.5 34.0 45.0 43.1 47.5 42.2 28.1 10.1 8.1 [61] 2.5 0.1 1.4 5.0 12.2 13.9 35.4 45.8 41.1 30.1 23.9 15.6 6.6 4.0 1.8 [76] 8.5 16.6 36.3 49.6 64.2 67.0 70.9 47.8 27.5 8.5 13.2 56.9 121.5 138.3 103.2 [91] 85.7 64.6 36.7 24.2 10.7 15.0 40.1 61.5 98.5 124.7 96.3 66.6 64.5 54.1 39.0 [106] 20.6 6.7 4.3 22.7 54.8 93.8 95.8 77.2 59.1 44.0 47.0 30.5 16.3 7.3 37.6 [121] 74.0 139.0 111.2 101.6 66.2 44.7 17.0 11.3 12.4 3.4 6.0 32.3 54.3 59.7 63.7 [136] 63.5 52.2 25.4 13.1 6.8 6.3 7.1 35.6 73.0 85.1 78.0 64.0 41.8 26.2 26.7 [151] 12.1 9.5 2.7 5.0 24.4 42.0 63.5 53.8 62.0 48.5 43.9 18.6 5.7 3.6 1.4 [166] 9.6 47.4 57.1 103.9 80.6 63.6 37.6 26.1 14.2 5.8 16.7 44.3 63.9 69.0 77.8 [181] 64.9 35.7 21.2 11.1 5.7 8.7 36.1 79.7 114.4 109.6 88.8 67.8 47.5 30.6 16.3 [196] 9.6 33.2 92.6 151.6 136.3 134.7 83.9 69.4 31.5 13.9 4.4 38.0 141.7 190.2 184.8 [211] 159.0 112.3 53.9 37.5 27.9 10.2 15.1 47.0 93.8 105.9 105.5 104.5 66.6 68.9 38.0 [226] 34.5 15.5 12.6 27.5 92.5 155.4 plot(Sunspot) 東京の毎日の最高気温を16か月にわたって記録したデータ install.packages("TSSS") （表示省略） library(TSSS) Temperature [1] 10.4 11.5 9.7 13.5 13.6 11.0 7.4 15.1 16.5 16.6 11.1 9.2 [13] 3.5 6.3 9.7 10.6 10.1 12.5 7.2 8.2 14.0 8.2 11.5 13.7 [25] 11.7 15.8 14.3 7.8 5.5 12.4 9.8 17.6 10.2 10.7 12.0 5.9 [37] 14.0 12.6 11.8 11.2 11.0 16.0 15.0 14.8 14.6 13.0 11.5 8.8 [49] 13.1 13.6 13.5 19.9 17.8 10.4 10.4 12.9 8.2 7.9 12.0 9.8 [61] 9.2 10.4 6.2 10.0 12.8 14.2 11.7 15.7 16.5 12.8 7.9 8.3 [73] 11.2 14.3 13.7 16.5 13.9 11.8 13.7 12.1 15.8 12.9 16.3 16.2 [85] 15.7 17.1 17.6 20.4 22.8 21.7 15.7 10.9 16.8 15.5 10.7 16.5 [97] 18.5 20.1 22.8 19.5 21.9 19.1 15.2 22.4 16.7 16.9 16.9 16.6 [109] 13.9 12.8 18.6 16.7 21.4 24.0 23.4 17.2 14.8 14.3 19.3 22.3 [121] 20.2 16.8 22.4 21.5 22.0 22.3 21.0 19.9 25.5 21.8 23.9 20.8 [133] 20.6 17.3 21.7 15.8 17.9 20.1 22.6 24.0 25.6 26.2 25.7 24.7 [145] 27.2 26.0 22.9 27.9 25.7 23.7 22.9 24.4 24.0 24.8 25.6 25.7 [157] 26.0 25.1 28.4 28.6 28.7 26.0 23.1 24.6 20.3 26.4 27.0 29.7 [169] 31.4 30.7 31.1 31.6 33.3 33.0 33.4 34.1 32.1 27.4 30.4 26.5 [181] 24.4 28.9 31.8 28.6 23.8 28.4 30.6 29.1 27.1 29.3 29.0 28.7 [193] 31.6 26.3 21.7 24.4 23.6 25.1 22.7 26.0 23.9 27.7 29.4 31.9 [205] 32.9 31.6 30.9 30.0 30.2 32.3 32.4 34.3 32.8 33.5 30.7 28.6 [217] 32.7 32.8 32.4 31.0 32.2 32.6 30.5 32.1 32.7 33.3 31.7 32.8 [229] 33.1 32.5 33.1 28.4 26.4 32.2 31.3 30.5 27.1 30.3 33.5 29.4 [241] 26.9 24.2 28.4 28.4 27.3 30.5 30.1 32.7 29.9 29.6 31.9 28.3 [253] 28.6 28.3 27.4 28.0 28.5 29.7 26.3 23.7 28.4 31.2 27.8 27.3 [265] 30.0 31.5 22.2 20.4 21.4 23.4 21.9 20.4 23.7 32.6 24.4 21.2 [277] 24.3 25.6 21.1 15.9 26.3 23.2 24.1 22.9 23.7 22.5 23.2 23.8 [289] 23.9 24.1 22.1 26.4 25.9 25.5 20.8 20.8 18.2 20.2 22.0 23.3 [301] 21.9 20.5 22.8 21.2 21.2 25.3 21.3 19.4 25.2 23.1 19.2 20.2 [313] 18.9 16.2 24.1 22.6 18.3 13.7 13.8 16.7 16.4 13.2 15.2 13.7 [325] 14.8 13.7 17.4 10.7 11.6 15.3 15.7 12.5 20.6 16.9 13.4 12.7 [337] 14.8 12.4 18.7 18.6 15.0 15.5 14.9 13.9 12.1 10.0 12.5 12.3 [349] 13.4 13.4 12.3 12.4 11.9 17.6 17.4 17.4 13.9 7.8 14.1 11.3 [361] 15.8 12.4 11.6 13.9 16.9 10.1 7.8 9.9 13.9 9.3 11.5 12.1 [373] 6.7 6.7 11.7 7.6 7.0 3.9 11.5 10.4 10.4 10.1 8.7 8.7 [385] 12.5 8.0 7.3 8.9 9.9 9.1 10.8 14.3 18.8 11.1 10.0 10.4 [397] 8.2 9.5 10.3 9.5 7.6 6.8 7.5 6.3 9.1 10.0 11.1 10.5 [409] 9.8 6.2 9.1 7.0 7.5 9.5 5.5 11.3 8.7 8.7 8.8 12.8 [421] 12.1 12.0 12.8 6.1 13.3 14.2 11.1 7.2 12.2 8.9 7.3 7.2 [433] 15.2 8.3 16.9 8.3 10.0 12.2 8.3 12.1 11.4 13.0 11.5 6.3 [445] 16.1 12.5 8.8 11.6 11.5 11.1 11.8 15.7 15.3 17.7 21.2 18.1 [457] 17.0 15.4 13.0 17.2 21.9 20.0 20.2 17.2 19.3 14.7 17.4 21.3 [469] 16.9 21.4 9.6 11.4 11.8 16.5 19.0 19.3 20.7 17.0 20.1 17.2 [481] 14.9 16.7 17.1 24.0 21.0 17.7 plot(Temperature) 英国（UK）におけるドライバーの月間死傷者数のデータ Rに標準で搭載されているdatasetsパッケージにUKDriverDeathsという名前で含まれている。時系列オブジェクト（time-series objects）で格納されており、Rのヘルプによれば、1969年1月から1984年12月までのデータ。 UKDriverDeaths Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1969 1687 1508 1507 1385 1632 1511 1559 1630 1579 1653 2152 2148 1970 1752 1765 1717 1558 1575 1520 1805 1800 1719 2008 2242 2478 1971 2030 1655 1693 1623 1805 1746 1795 1926 1619 1992 2233 2192 1972 2080 1768 1835 1569 1976 1853 1965 1689 1778 1976 2397 2654 1973 2097 1963 1677 1941 2003 1813 2012 1912 2084 2080 2118 2150 1974 1608 1503 1548 1382 1731 1798 1779 1887 2004 2077 2092 2051 1975 1577 1356 1652 1382 1519 1421 1442 1543 1656 1561 1905 2199 1976 1473 1655 1407 1395 1530 1309 1526 1327 1627 1748 1958 2274 1977 1648 1401 1411 1403 1394 1520 1528 1643 1515 1685 2000 2215 1978 1956 1462 1563 1459 1446 1622 1657 1638 1643 1683 2050 2262 1979 1813 1445 1762 1461 1556 1431 1427 1554 1645 1653 2016 2207 1980 1665 1361 1506 1360 1453 1522 1460 1552 1548 1827 1737 1941 1981 1474 1458 1542 1404 1522 1385 1641 1510 1681 1938 1868 1726 1982 1456 1445 1456 1365 1487 1558 1488 1684 1594 1850 1998 2079 1983 1494 1057 1218 1168 1236 1076 1174 1139 1427 1487 1483 1513 1984 1357 1165 1282 1110 1297 1185 1222 1284 1444 1575 1737 1763 class(UKDriverDeaths) [1] "ts" plot(UKDriverDeaths) アメリカの食品産業に従事する労働者の毎月の人数（BLSALLFOODデータ） パッケージTSSSに格納されている。パッケージをインストールして読み出す。 install.packages("TSSS") （表示省略） library(TSSS) data(BLSALLFOOD) BLSALLFOOD Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1967 1720 1702 1707 1708 1727 1789 1829 1880 1920 1872 1811 1771 1968 1706 1685 1690 1700 1711 1788 1819 1919 1914 1867 1804 1776 1969 1719 1710 1707 1711 1724 1784 1827 1936 1921 1853 1820 1778 1970 1731 1727 1723 1711 1727 1787 1817 1916 1900 1844 1795 1758 1971 1708 1693 1689 1685 1705 1761 1811 1898 1895 1816 1783 1744 1972 1697 1675 1682 1675 1690 1761 1785 1862 1860 1803 1747 1707 1973 1661 1654 1651 1641 1651 1705 1738 1811 1821 1786 1749 1711 1974 1666 1649 1661 1643 1659 1696 1722 1822 1828 1767 1707 1660 1975 1594 1571 1575 1572 1593 1643 1681 1780 1791 1742 1692 1655 1976 1619 1615 1605 1612 1637 1685 1728 1813 1817 1754 1710 1672 1977 1638 1632 1638 1645 1658 1717 1747 1829 1840 1765 1725 1698 1978 1665 1655 1668 1664 1669 1722 1749 1823 1830 1774 1746 1724 1979 1685 1666 1676 1666 1679 1728 1750 1829 1835 1782 1736 1706 plot(BLSALLFOOD) 「Rによる時系列モデリング入門」に掲載の時系列解析を行う パッケージTSSSを使用する。 install.packages("TSSS") パッケージを ‘C /Users/○○/Documents/R/win-library/○○’ 中にインストールします (‘lib’ が指定されていないため) URL https //○○/TSSS_1.3.1.zip を試しています Content type application/zip length 852282 bytes (832 KB) downloaded 832 KB package ‘TSSS’ successfully unpacked and MD5 sums checked The downloaded binary packages are in C \Users\○○\AppData\Local\Temp\○○\downloaded_packages library(TSSS) 最新情報はhttps //jasp.ism.ac.jp/ism/TSSS/を参照のこと。 名前 コメント
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時系列 進行リストバージョン (シーン12～33) 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４ シーン12(55秒) 死してなほ(真 目口02) 原画002 この世に(翠雛 動作) 原画038 原画012 未練 (真 目口02) 原画013 残せしは (翠雛 動作) 原画012 原画038 魑魅魍魎と成り果てる (真 目口04) 原画031 その悪しき血を(翠雛 動作？) 原画038 原画012 清めるが (真 目口02) 原画002 陰陽の道 (真 静止？) 原画034 シーン19(1分8秒) ひ～との～よ～ (水 目口05) 原画014 口ぱく に～オンキリキリソワカ！ (雛蒼 動作) 原画032_1 原画032_2 原画032_3 flash未 オンキリキリソワカ！ 原画043 生～まれし 原画014 口ぱく あ～く～ 原画046 反転 tikita?cmd=upload act=open pageid=19 file=046.jpg を～ 原画037 tikita?cmd=upload act=open pageid=18 file=037.jpg 闇にへ 原画015 反転 口パク と～ 原画007 原画015 反転 口パク ほおむれ 原画015 口パク や～ 原画007 ぶるぁぁぁぁぁぁ！ 原画039 シーン25(1分33秒) 悪霊退散！ (真翠雛 動作03アップ) 原画027 原画036 悪霊退散！ (真翠雛 動作04アップ) 原画027 原画008 原画027 妖怪 (真翠雛 動作14) 原画b #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 原画041 あやかし (真翠雛 動作06アップ) 原画028_2 原画008 困った (真翠雛 動作07アップ) 原画064 原画Ｌ #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 時は (真翠雛 動作08アップ) 原画027 ドーマン！ セーマン！ (水雛蒼 動作09アップ) 原画027 原画030_2 原画027 ドーマン！ セーマン！ (雛蒼 動作15) 原画ｃ #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 原画037 tikita?cmd=upload act=open pageid=18 file=037.jpg 助けてもらおう (５人 動作16) 原画027 原画066 原画027 陰 (５人 動作04) 原画027 原画008 陽 (５人 動作17) 原画067 師 (５人 動作18) 原画030_2 レッツゴー！ (５人 動作13) 原画027 原画001 シーン31(1分46秒) ↓ここより時系列１からのコピー 要チェック 間奏 原画011 イェーイ！ 原画001 間奏 原画006 イェーイ！ 原画001 間奏 原画027 原画033 原画027 原画006 イェーイ！ 原画001 間奏 原画006 イェーイ！ 原画001 間奏 原画006 原画027 原画033 原画027 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４｜時系列１５
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こちらは絵師A氏個人ページに掲載されている「時系列」部分の独立ページです。 時系列では制作者３名のメールや電話、スカイプなど詳細なやりとり内容が記されており、その中で翡翠氏が盗作についてや対応しない理由、どのような仲間が周りにいるのか、２ちゃんねるの専スレやまとめwikiをどう捉えているのかが窺えます。 【時系列について】 主催者間でやりとりをしたメールを中心に、同人誌企画が開始してからの事をまとめました。 個人的に作ったものですので、「当時の見解」「現在の見解」「メールを受け取った時の気持ち」なども記載されています。 内容量が多く、見にくいかとは思うのですが、目を通していただけたらと思います。 また、メールの送受信時間、内容等は何度も確認をしましたが、今後もチェックを続け、誤りがありましたら後日に訂正箇所が分かるように記載して修正します。 翡翠氏、絵師B氏からのメールは内容を要約して記載し、絵師Aから他の主催者に送ったメールは原文を記載しています。 メールの原文については改行以外の修正を一切行っていませんが、プライバシーに関わる部分は＜個人情報＞もしくは＜＞内に簡単な説明を記載しています。 メール内容の要約についてはメールからの忠実な抜粋を心がけており、誰かに不利、または有利であるような方法を取っていません。 メール送信者である翡翠氏、絵師B氏がこの要約に「疑問がある」「納得がいかない」との見解をされた場合には、メールの原文の公開をするしかないかと思います。 メールの原文が残っていないものについては、記憶しているだいたいの内容を記載しました。 ◇の後の時間はメールを受信、または送信した時間です。 携帯電話のメール内で使われた絵文字は＜絵文字＞と表記しています。 主催者間のメール内の「公式サイト」とは「同人誌企画サイト」の事を、「シルトリ」は翡翠氏サイトで連載されている作品「シルバートリップ」を指しています。 ◎の後にある文章は同人誌企画サイトの更新内容です。 ▲は電話の内容をまとめたものを記載してあります。 2009年11月7日－2010年12月末 2011年1月－2011年8月31日 2011年9月前半・2011年9月後半 2011年10月前半・2011年10月後半 2011年11月前半・2011年11月後半 2011年12月前半･2011年12月後半 2011年1月 2011年2月 ※編集注 ＠wikiページ容量の問題で2011年9月、10月、11月、12月分はwiki管理人によって前半と後半に分けておりますが実際は１ページに全文が掲載されております。
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時系列 進行リストバージョン (シーン45～66) 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４ シーン45(2分49秒) FLASH未掲載 「うーー」の前半部2 50から2 56までの原画-1～3 原画060 tikita?cmd=upload act=open pageid=20 file=060.jpg 原画061 tikita?cmd=upload act=open pageid=21 file=061.jpg 原画062 tikita?cmd=upload act=open pageid=21 file=062.jpg うーうううーうううーうううー 原画015 あーあああーあああーああああー 原画045 うーうううーうううーうううー 原画046 tikita?cmd=upload act=open pageid=19 file=046.jpg 原画020 うーうううーあああー 原画025 シーン48(3分17秒) （背景） 原画047 tikita?cmd=upload act=open pageid=19 file=047.jpg 辛い時 悲しい時 原画013 口パク （背景） 原画047 tikita?cmd=upload act=open pageid=19 file=047.jpg 人はそんな時 心の隙間に闇が出来る 原画013 口パク その心の闇に 魔物達は容赦無く 入り込んで 原画023 口パク くるのだ だから 苦しくても 原画013 口パク 挫けるな 落ち込むな 原画049 ぷ よ ぷ よ 原画021 するな 原画049 何事にも 屈しない 強靭な心こそが 原画007 最強の武器なのだから！ 原画048 シーン50(3分43秒) 寂しさで～ ゆらめくこころを 原画050 狙うもの 原画046 tikita?cmd=upload act=open pageid=19 file=046.jpg 打ち砕け！ 原画051 矢部野彦麿（うあー！！） 原画022 シーン53(4分10秒) 悪霊退散！ (５人 動作03) 原画027 原画036 悪霊退散！ (５人 動作04) 原画027 原画008 原画027 超常 (５人 動作05) 原画028_2 現象、 (５人 動作06) 原画008 困った (５人 動作07) 原画064 原画Ｌ #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 時は (５人 動作08) 原画027 ドーマン！ セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 ドーマン！セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 祓ってもらおう (５人 動作16) 原画027 原画066 原画027 陰 (５人 動作04) 原画027 原画008 陽 (５人 動作17) 原画067 師 (５人 動作18) 原画030_2 レッツゴー！ (５人 動作13) 原画027 原画001 悪霊退散！ (５人 動作03) 原画027 原画036 悪霊退散！ (５人 動作04) 原画027 原画008 原画027 呪い (５人 動作05) 原画028_2 呪われ、 (５人 動作06) 原画008 困った (５人 動作07) 原画064 原画Ｌ #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 時は (５人 動作08) 原画027 ドーマン！ セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 ドーマン！セーマン！ (５人 動作09) 原画030_2 原画027 相談しましょう(５人 動作16) 原画027 原画066 原画027 陰 (５人 動作04) 原画027 原画008 陽 (５人 動作17) 原画067 師 (５人 動作18) 原画030_2 レッツゴー！ (５人 動作13) 原画027 原画001 やっぱ頼れる(５人 動作16) 原画027 原画066 原画027 陰 (５人 動作04) 原画027 原画008 陽 (５人 動作17) 原画067 師 (５人 動作18) 原画030_2 レッツゴー！ (５人 動作13) 原画027 原画001 みんなのヒーロー (真 静止？) 原画044 陰！ (真 静止) 原画052 陽！ (水 静止) 原画053 師！ (真 静止) 原画052 原画054 繰り返し部分 原画略 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏２） 原画027 原画033 原画027 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏２） 原画027 原画033 原画027 （間奏３） 原画027 原画064 イェーイ！ 原画001 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏２） 原画027 原画033 原画027 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏１） 原画006 イェーイ！ 原画001 （間奏３） 原画027 原画064 イェーイ！ 原画001 （間奏３） 原画027 原画064 イェーイ！ 原画001 （間奏２） 原画027 原画033 原画027 成仏しろよ！ 原画024 時系列１１｜時系列１２｜時系列１３｜時系列１４
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時系列 8月11日早朝 Twitterにてミュージカル「テニスの王子様」（以下テニミュ）に出演している俳優数名が数人の女性と食事している画像がまわりはじめる 一枚目 吉岡佑さん（28歳/知念寛役）と西島顕人さん（23歳/滝萩之介役） 二枚目 手前から友常勇気さん（27歳/田仁志慧役）（見切れているが後述）、上述の西島さん、小笠原健（おがけん）さん（27歳/真田弦一郎役） 女性を膝に乗せたり胸を触ったりしているような画像にテニミュファンが反応し、騒がれ始める ※友常さんは顔は映っていないが、後に手前の人物がブログの7月31日の服装と同じであること、また他の日の写真で同じ店を愛用していることから判明 ＜Twitterでの反応＞ 合コン？風俗？ヤリコン？などの疑惑が飛び交う 反応は主に①「なにこれショック…」 テニミュ俳優（ミュキャス）は若手舞台俳優界隈では一部アイドルのような面もあるのでそれがこのように女性と遊んでいるという事にショックを受けたという意見②「若いんだから遊ぶのも仕方ない」主に20代の若者が多いので女性と遊ぶのも当然という意見 また、「西島が楽しそうでなにより」（西島さんは普段コミュ障キャラだと言われていたので、その彼が楽しそうに女性と遊んでいるので安心したという意見）のような反応もある②を踏まえた上で①のようにショックを受けている意見 女性と遊ぶのはわかるが、この写真のように胸に触ったり膝に乗せたりするのは度が過ぎているという意見や、芸能人なのだからイメージには細心の注意を払うべきという意見。 などにわかれていた。 また、この4人の中の3人が現在公演中のテニミュに出演しており、公演中にこのような会合に出ることについての非難もあった。 それからしばらくして11日の午前中に渦中の一人である小笠原健（おがけん）さんが自身のTwitterにて反応する。 「ちょっと待って！朝から画像流出みたいにツイッターで書かれてるけど 確かに写真は僕だけど、合コンではないし、仲いい友達に誕生日会をしたいからと、どうしても来てと言われて、疲れてるとこ行って、それで ケーキの名前プレート食べられたから、返せ！ってふざけてただけなのに 」 内容はこの画像に映っているのは自分であると認めた上で、これは他のメンバー（『仲のよい友達』と表現。男性か女性か、またここに映っているメンバーなのかは不明）が企画してくれた集まりであり、Twitter上で騒がれている合コン、ヤリコン、風俗ではなく自分の誕生日会であると釈明。 他のメンバーの行動（写真にうつっているあからさまに女性に性的な触り方をしている行動）には触れずに僕は女性が誕生日プレートをとったので取り返そうとふざけただけと説明した。 「それでお祝いだからって写真を撮られて、ネットに流されて、 これが本当のサプライズだったんですか？ 誰がいつ撮って、どーゆうつもりで流したのかわからないけど、 誤解されるような事実とは違う事をいろいろ言われて、、 てゆーか誰なんだよ俺の足を引っ張ろうとしてるやつ 」 更にこの写真を撮ったのは誰か、何故これが流出したのかが全くわからないことを嘆き、「てゆーか、誰なんだよ俺の足をひっぱろうとしてる奴」と怒りを露わにした。 この説明に対してTwitter上ではふざけただけなら仕方ないという意見やミュキャス流の誕生日会に驚いたなどの意見があり、また普段の小笠原健（おがけん）さんが明るくて剽軽な性格を見せている事から最後の一文の豹変に驚いているような反応も見られた。 その後、多くの注意リプライを受け一時間程経ってからこのツイートは削除され、その後は沈黙を保っている。 他にもTwitterアカウントを持つメンバーはいるが、これについてTwitter上の発言はなく、また騒動が起こってからは何もツイートしていない。 この小笠原健（おがけん）さんの発言がj-castのニュースになり、そこから2chの芸能スポーツ板、ニュース速報、なんJなどにスレッドが立ち、最終的にヤフーニュースとなった。 現在多数のアフィリエイトブログにまとめられている。 この日11日は友常さん、西島さん、吉岡さんは大阪にてテニミュの氷帝公演、小笠原健（おがけん）さんは東京にて別舞台の公演があり、毎日更新をうたっていた友常さんと小笠原健（おがけん）さんは舞台についてのみのブログを更新し、同じく毎日更新していた西島さんと普段不定期である吉岡さんの更新はなかった。 その後ブログのコメント欄には騒動についてのコメントが寄せられ、応援のコメント以外は削除されている模様。