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https://w.atwiki.jp/sinobi/pages/52.html
概要 2D6を振って、5以上が出る確率は約83.3%以上になります。おや、ほとんど成功じゃないですか。1足りない、なんてこと、まずなさそうですね。(基本53pの注釈より) サイコロフィクションを行う上では切っても切れない確率についてまとめた物を記す。 【鬼影】、【対空千手砲】などの確率と綿密にかかわる忍法を使う場合には目を通しておくと 役に立つはず。 確率表 目標値 成功率 2連続成功率 3連続成功率 4連続成功率 2 100% 100% 100% 100% 3 97.22% 94.51% 91.88% 89.32% 4 91.67% 84.03% 77.03% 70.61% 5 83.33% 69.44% 57.86% 48.21% 6 72.22% 52.16% 37.67% 27.20% 7 58.33% 34.02% 19.84% 11.57% 8 41.67% 17.36% 7.23% 3.013% 9 27.78% 7.717% 2.14% 0.5955% 10 16.67% 2.779% 0.46% 0.07722% 11 8.33% 0.69% 0.057% もうほぼゼロ 12 2.78% 0.07728% 0.002% もうほぼゼロ 逆凪率 ファンブル値 1回中1回逆凪 2回中1回逆凪 3回中1回逆凪 1 0% 0% 0% 2 2.78% 5.48% 8.12% 3 8.33% 15.97% 22.97% 4 16.67% 30.56% 15.97% 5 27.78% 47.84% 62.33% 6 41.67% 65.98% 81.16% 7 58.33% 82.64% 92.77% 8 72.22% 92.28% 97.86% 9 83.33% 97.22% 99.55% 10 91.67% 99.31% 99.94% 11 97.22% 99.92% 99.99% 12 100% 100% 100% 【対空千手砲】を避けるときは上記の2つの表を見比べつつ、判定を放棄するかどうか決めよう。 個人的には目標値7以上の時は回避を放棄するのが無難。 あと、目標値±2の差は割と大きいことがわかるだろう。 つまり、奥義改造のくらましや【鬼影】は結構強い。 【大権現】発動時 目標値 成功率 2連続成功率 3連続成功率 4連続成功率 2 100% 100% 100% 100% 3 99.53% 99.06% 98.59% 98.12% 4 98.14% 96.31% 94.52% 92.75% 5 94.90% 90.06% 85.46% 81.10% 6 89.35% 79.83% 71.33% 63.72% 7 80.55% 64.88% 52.26% 42.09% 8 68.05% 46.30% 31.51% 21.43% 9 52.31% 27.36% 14.31% 7.485% 10 35.64% 12.70% 4.527% 1.612% 11 19.90% 3.960% 0.7880% 0.1568% 12 7.40% 0.5476% 0.004052% 0.002998% つまり、【大権現】は大体達成値+2より少し弱いぐらい。 また、【大権現】+【魔拳】で4点ダメージを叩き出せる確率は80%程で、 逆凪を考慮しないのなら、【闇鎌斬】+【魔拳】の方が成功確率は高い(89%ぐらい)。 過信しすぎず、用途に応じて使い分けよう。
https://w.atwiki.jp/japo_cluster/pages/16.html
関東 東京 パセリ 燐 神奈川 おふろ くろいぬ 千葉 りあこ 茨城 A/M 埼玉 洟陰 渚
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東京都地震後の部屋
https://w.atwiki.jp/recallpetition/pages/25.html
関東 ここを編集
https://w.atwiki.jp/highspeedrailway/pages/187.html
関東新都市鉄道3000系(1次車) 関東新都市鉄道3000系は、2006年の関東新都市鉄道の延伸開通時に製造された通勤型車両である。 概況 関東新都市鉄道の宇都宮線、前高線開業時に登場した電車で、2006年の前橋線、栃木線の開業と、翌年のそれに伴う大規模な運用変更に伴って製造された車両である。あくまで1000系車両の穴埋め用であるため、4両3編成の合計12両しか製造されなかった。なお、2008年には塗装変更が実施されている。 仕様 電気方式 直流1,500V架空電車線方式 車両性能 加速度3.2km/h/s、加速余力0.3㎞/h/s、常用減速度4.2㎞/h/s、非常減速度4.5㎞/h/s 運転速度 130㎞/h 軌間 1,067㎜ 主電動機 三相かご形誘導電動機 定格190kW 駆動装置 TDドライブ方式 歯車比6.11 台車 軸梁式ヨーダンパ付きボルスタレス空気ばね台車 制動装置 電気指令式電空併用ブレーキ 遅れ込め制御 車体 20m級アルミニウム製車体(ダブルスキン構造) パンタグラフ シングルアーム式 電磁カギ外し バネ上昇・空気下降式 冷房装置 屋根上集中形ユニットクーラ(48,000kcal/h×1個) 方向幕 方向幕(先頭車行先部分) 白色LED式 方向幕(先頭車種別表示部分):フルカラーLED式 方向幕(側面):フルカラーLED式 列車番号表示機(先頭):緑色LED式 車内案内表示機 2段型スクロールLED式 床下、車体などの部品の多くは2000系車両と共通であるが、普通列車の運用にしか使用されないためロースペックで、1000系との併結が可能だ。車体に関しては前面形状以外は2000系と同じであり、Aトレインである。 現況 主に新都市本線や前橋線、宇都宮線の運用で、既存の1000系4両編成で足りなくなる運用で使用される。
https://w.atwiki.jp/yurukami/pages/23.html
関東のゆるかみです。
https://w.atwiki.jp/ofukuroserver/pages/82.html
精錬確率 通常精錬はAuriga標準の確率となっております。 通常精錬(防具、Lv4武器) 精錬値 成功確率 累計 使用武具数目安 +1 100% 100% 1個 +2 100% 100% 1個 +3 100% 100% 1個 +4 100% 100% 1個 +5 60% 60% 1.6個 +6 40% 24% 4.1個 +7 40% 9.6% 10.4個 +8 20% 1.92% 52個 +9 20% 0.384% 260.4個 +10 10% 0.0384% 2604.1個 濃縮製錬は以下の通りです。 濃縮製錬(防具、Lv4武器) 精錬値 成功確率 累計 使用武具数目安 +1 100% 100% 1個 +2 100% 100% 1個 +3 100% 100% 1個 +4 100% 100% 1個 +5 90% 90% 1.1個 +6 60% 54% 1.8個 +7 60% 32.4% 3個 +8 30% 9.72% 10.28個 +9 30% 2.916% 34.2個 +10 10% 0.2916% 342.9個
https://w.atwiki.jp/obbligato/pages/105.html
関東 2009年5月 日本地球惑星科学連合大会 コンベンションセンター国際会議場(幕張メッセ)
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マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法 特別なタイプの確率過程、「マルコフ連鎖Markov chain」をシミュレートすることにより分析的方法では容易に研究できない複雑な確率分布を研究する方法である。 Markov chainでは、ある確率変数のシリーズを生成するが、ある時点での将来的な状況である確率分布はその時点での状況によって完全に決定されるようなchainである。 充分chain生成を繰り返していくと、特定の確率分布に収束して繰り返し回数に依存しなくなる。 この方法の基本的なアイデアは、静的分布を持ったMarkov chainを生成し、その分布からサンプリングして推定を行うというものである。ベイズ解析においては、そのような静的分布とは結合事後分布のことである。 MCMCはそのほか最尤推定などの尤度推定においても用いられる。 モンテカルロ積分 この方法のアイデアは、たくさんシミュレーションすれば確率変数の属性を研究できるというものである。 この方法のメリットは、バイアスのない推定量を得られ、標準誤差は正確であること。 デメリットは、少しでも複雑になると計算が膨大になることである。 メトロポリス・ヘイスティングス アルゴリズム この方法は、静的なMarkov chainからサンプリングして確率分布の観察をシミュレートしようとする点で考え方は同じである。 ただしこの場合は、静的な分布からの独立な観察を行う代わりに収束するまで値を連続的に追跡し、それからシミュレート値をサンプリングすることで独立なサンプリングに似せた状態をつくる。(わけわかんない) モーメント 分布についての情報。 物理学のモーメントと数学的な振る舞いが似ているため、モーメントの名が与えられたらしい。 meanは、原点のまわりの一次モーメント 分散は、平均のまわりの二次モーメント 一般化すると 原点のまわりのk次モーメント 原点のまわりのk次の絶対モーメント 平均のまわりのk次モーメント 平均のまわりのk次の絶対モーメント 離散型の確率変数Xのモーメント生成関数(積率母関数)は 連続型の確率変数Yのモーメント生成関数は 確率変数Zのモーメント生成関数MZ(t)がt=0のまわりで存在する場合、MZ(t)のk階導関数にt=0を代入したものはk次モーメントとなる。つまり 証明 exの展開式 にtXを代入し 両辺の期待値をとると 確率変数の分布を求めるためにモーメント生成関数を用いることもある。
https://w.atwiki.jp/irarchive/pages/2314.html
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