Microsoft Word _01鉄道料金班最終報告書.docx
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- たつぞう もちやま
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3 PQ Average Treatment Effect Difference In Difference Analysis
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5 Fig. 1Table. 1 Fig. 2 Fig. 4 Fig. 3 5
6 Fig. 5Fig. 7 Fig. 1 JR 3 Fig HP 6
7 Table. 1 Fig. 2 S40 = HPhttp:// 7
8 Fig. 3 JR7 5 Fig. 4 JR 5 8
9 % 150% % % 150% 180% 150% 150% Fig. 5 三大都市圏の主要区間における平均混雑率の推移 % Fig.156 混雑率の目安 % 2 200% 1 199% 3 198% 2 195% 2 194% 1 193% 1 193% 2 191% 0 187% 2 186% 2 186% 2 184% 1 183% 2 181% 1 175% 10 7:26-8:26 187% 7:23-8:23 191% 7:50-8:50 198% 7:55-8:55 193% 8:00-9:00 194% 7:47-8:49 186% 8:00-9:00 200% 7:50-8:50 199% 7:50-8:50 181% 7:30-8:30 193% 7:40-8:40 195% 7:39-8:39 186% 7:27-8:27 184% 7:30-8:30 183% Fig. 7 首都圏の混雑率 180%以上の区間 8 8 7:34-8:34 201% 国土交通省 HP より 9
10 10
11 11
12 Fig
13 Fig. 8 JR 6 Fig
14 Fig. 9 JR Table. 1 Table
15 350$ $ $ Table $ JR$ $ 330$ 330$ 310$ 310$ 290$ 290$ 270$ 270$ $[]$ 250$ 230$ $[] 250$ 230$ 3$ 210$ 210$ 190$ 190$ 170$ 170$ 150$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ Fig. 10 JR Table. 3 Fig. 11 Fig. 12 Table. 3 n i x i n i x i Q x N Q = n i x i i 150$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ N = Q x 15
16 Table. 3 旅客発着通過状況の表 Fig. 11 旅客発着通過状況の対応図 その１ Fig. 12 旅客発着通過状況の対応図 その２ 京急本線の利用者推移 京急本線の横浜 品川駅間について その旅客数の推移を Fig. 13 に示す 定期旅客につい ては 1995 年の運賃改定を境に旅客数が低下したことが観測される 一方で定期外旅客につ いては 1995 年を境に短期的には旅客需要が落ち込んだものの その後大幅な増加に転じて いる 16
17 [] x"10000" 12$ 11.5$ 11$ 10.5$ 10$ 9.5$ $ 9$ 8.5$ 8$ 7.5$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ Fig. 13 JR Fig. 21 x"10000" 44# 42# 40# JR# [] x"10000" x"10000" 12$ 11.5$ 11$ 10.5$ 10$ 9.5$ 9$ 8.5$ 8$ $ 7.5$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ 44# 42# 40# JR# [] 38# 36# 34# [] 38# 36# 34# 32# 30# 32# 30# 28# 1992# 1994# 1996# 1998# 2000# 2002# 2004# 2006# 2008# 2010# 28# 1992# 1994# 1996# 1998# 2000# 2002# 2004# 2006# 2008# 2010# Fig. 14 JR Fig
18 0.25% 0.24% 0.23% 0.22% 0.21% 0.2% 0.19% 0.18% 1992% 1994% 1996% 1998% 2000% 2002% 2004% 2006% 2008% 2010% Fig. 15 GDP 115 GDP 2005 = GDP Fig. 16 GDP Fig
19 $ $ JR$ $ 350$ 350$ 330$ 330$ 310$ 310$ 290$ 290$ 270$ 270$ $[]$ 250$ 230$ $[] 250$ 230$ 3$ 210$ 210$ 190$ 190$ 170$ 170$ 150$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ Fig. 17 JR 150$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ PQ 19
20 PQ$ JRPQ$ $ 335$ 315$ 295$ 275$ 255$ 235$ 215$ 195$ 250$ 240$ 230$ 220$ 210$ 200$ 190$ [] 175$ 7.5$ 8$ 8.5$ 9$ 9.5$ 10$ 10.5$ x"10000" 12$ 11.5$ 11$ 10.5$ 10$ 9.5$ 9$ 8.5$ 8$ [] $ x"10000" Fig. 18 PQ 7.5$ 1980$ 1985$ 1990$ 1995$ 2000$ 2005$ 2010$ Fig. 19 PQ Fig. 20 Fig $ 340$ 330$ 320$ 310$ 300$ 290$ 280$ 270$ 260$ 250$ 39$ 39.5$ 40$ 40.5$ 41$ 41.5$ 42$ 42.5$ 43$ 43.5$ [] JRPQ$ x"10000" 28$ 30$ 32$ 34$ 36$ 38$ 40$ $[/] x"10000" 20
21 1.7$ 1.6$ Fig. 20 Fig $ 1.5$ 1.4$ 1.3$ 1.2$ 1.1$ 1$ 0.9$ 0.18$ 0.185$ 0.19$ 0.195$ 0.2$ 0.205$ $ 1.4$ 1.3$ 1.2$ 1.1$ 1$ 0.9$ 0.22$ 0.225$ 0.23$ 0.235$ 0.24$ 0.245$ 0.25$ JR Fig
22 Fig. 13Fig. 13 Fig. 20 Fig JR 22
23 x , DID DID[] DID DID DID DID Fig
24 24
25 25
26 [6] [5] Treatment Evaluation 2.1 Overlap treateduntreated Average Treatment Effect, ATE ATE DID Difference In Difference Analysis Average Treatment Effect 1. Conditional independence assumptionor Unconfoundness 2. Overlapor matching assumption 3. Conditional mean independence assumption 3 Conditional independence assumptionor Unconfoundness y 1 y 0 D 1 0 (Conditional independence assumption) y 0, y 1 D x (2.3) (Unconfoundness) y 0 D x (2.4) x x Overlapor matching assumption x 0 < p(x) < 1 (2.5) p(x) x Conditional mean independence assumption y 0 26
27 E[y 0 D = 1, X = x] = E[y 0 D = 0, X = x] = E[y 0 X = x] (2.6) ATET Δ Δ = y 0 y 1 (2.7) ATE = E[Δ] (2.8) ATET = E[Δ D = 1] (2.9) Δ x ATE = E[Δ X = x] = E[y 1 y 0 X = x] = E[y 1 X = x] E[y 0 X = x] = E[y 1 X = x, D = 1] E[y 0 X = x, D = 0] (2.10) y 0 = µ 0 (x) + u 0 (2.11) y 1 = µ 1 (x) + u 1 (2.12) ATE = µ 1 (x) µ 0 (x) + E[u 1 X = x] E[u 0 X = x] = µ 1 (x) µ 0 (x) y y x = Dy 1 + (1 D)y 0 x = D(µ 1 + u 1 ) + (1 D)D(µ 0 + u 0 ) x = µ 0 (x) + D(ATE + u 1 u 0 ) + u 0 x (2.13) (2.14) Difference In Difference Analysis φ i δ t 27
28 y it,0 = φ i + δ t + ε it (2.15) y it,1 = y it,0 + TE = φ i + δ t + ε it + TE (2.16) y it = (1 D it )y it,0 + D it y it,1 = φ i + δ t + TE D it + ε it. (2.17) t = a, b E[Δy 1 Δy 0 ] = E[(y 1b y 1a ) (y 0b y 0a )] = E[(φ 1 + δ b + TE + ε 1b ) (φ 1 + δ a + ε 1a )] E[(φ 0 + δ b + ε 0b ) (φ 0 + δ a + ε 0a )] = E[TE + Δε 1 Δε 0 ] = E[TE + Δε DID ] = ATE. (2.18) ATE Fig Table
29 time Fig. 23 Fig. 24 Fig. 25 Fig. 24 Fig. 25 Fig. 25 Line i (i = 1,2,3) i n ij, x ij Q i Q i = j n ij x ij j x ij (2.19) Q i Q i x ij i j Q = (2.20) i j x ij 29
30 Table. 4 JR JR JR JR Fig JR - 30
31 Line1 (n 1 j, x 1 j ) Line 2 Line 3 STEP1 STEP2 STEP3 Fig Table. 4 31
32 t = T 0 t = T n n P i,t, y i,t D = i t y 0, y 1, y ' 0, y ' 1 y 0 = 1 2 (y + y ) 0,1 0,2 y 0 = 1 2 (y 0, 1 + y 0, 2 ) (2.21) JR JR
33 y 1 = 1 2 (y + y ) 1,1 1,2 y 1 = 1 2 (y + y ). 1, 1 1, 2 Δy 1 Δy 0 (2.22) Δy 1 = y 1 y 1 (2.23) Δy 0 = y 0 y 0. ATE on y = DID = Δy 1 Δy 0 (2.24)! Δy 1! Δy 0!Δy 1 = y y 1 1 y 1!Δy 0 = y y 0 0, y 0 (2.25) ATE on y = DI p D y =! Δy 1! Δy 0 (2.26)!Δp 1 = p p 1 1 p 1!Δp 0 = p p 0 0 p 0 (2.27) ATE on p = DI p D p =! Δp 1! Δp 0. (2.28) ATE on y ε DID = ATE on p = Δy! 1 Δy! 0!Δp 1 Δp! (2.29) 0 33
34 t = T 2 t = T 1 t = T 0 t = T 1 t = T 2 D = 0 P 0, 2, y 0, 2 P 0, 1, y 0, 1 P 0,1, y 0,1 P 0,2, y 0,2 D = 1 P 1, 2, y 1, 2 P 1, 1, y 1, 1 P 1,1, y 1,1 P 1,2, y 1,2 Table. 5 D = 0 D = 1 t = T Table. 6 D = 0 D = 1 t = T Table. 7 ATE Table Table. 8 34
35 ε = 0.15 ~ 0.25 ε = 0.3 ~ 0.9 ε = 0.15 ~ 0.43 ε = 0.41 ~ JR [14] DID ATE 10% 35
36 1 [8] [9] (2000) [10] (2013) [4] 2.3 ~5 [4] 1~3 [11] 2 218% 180% [12] [12] 2 23 [12] 61% 51% 36
37 24 150% ΔP Table Fig % 3 25%
38 通勤 60.0% 利用者割合 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 15.9% 48.9% 42.0% 29.5% 22.2% 19.5% 利用者割合 乗車降車降車 10.0% 0.0% 7.3% 3.0% 2.0% 1.3% 1.0% 0.7% 0.4% 0.3% 0.2% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 1.7% 1.1% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.4% 0.3% 0.2% 48.8% 0.1% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% ~6 時台 7 時台 8 時台 9 時台 10 時台 11 時台 12 時台 13 時台 14 時台 15 時台 28.9% 16.7% 22.6% 16 時台 17 時台 19.3% 18 時台 19 時台 20 時台 21 時台 22 時台 23 時台 0 時台 ~ 2.0%42.1% 2.9% 1.3% 1.0% 0.6% 0.4% 0.3% 0.2% 0.1% % 40.0% 50.0% 60.0% 7.1% 1.8% 1.0% 0.8% 0.5% 0.3% 0.3% 0.2% 0.1% 0.1% 10.0% 20.0% Fig. 26 [13] ~6 時台 7 時台 8 時台 9 時台 10 時台 11 時台 12 時台 13 時台 14 時台 15 時台 16 時台 17 時台 乗車 利降車 - 1,524 25,118 57,487 15,002 - 用 - - 者 - 割 - - 合 - 6,121 32,016 48,698 19, ,148 14,449 22,953 9, % Table % 0.4% 0.3% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 0.2% 0.1% 0 ~6 時台 7 時台 8 時台 9 時台 10 時台 11 時台 12 時台 13 時台 14 時台 15 時台 16 時台 17 時台 18 JR Fig. 9 38
39 Table [3] [13] [13] Table
40 JR 80,000" 70,000"![] 60,000" 50,000" 40,000" 30,000" 20,000" 10,000" 0" 5" 7" 9" 11" 13" 15" 17" 19" 21" 23"![] Fig. 27 JR 60,000" JR 50,000"![] 40,000" 30,000" 20,000" 10,000" 0" 5" 7" 9" 11" 13" 15" 17" 19" 21" 23"![] Fig. 28 JR 40
41 JR 30,000" 25,000"![] 20,000" 15,000" 10,000" 5,000" 0" 5" 7" 9" 11" 13" 15" 17" 19" 21" 23"![] Fig. 29 JR JR 160,000" 140,000" 120,000"![] 100,000" 80,000" 60,000" 40,000" 20,000" 0" 5" 7" 9" 11" 13" 15" 17" 19" 21" 23"![] Fig. 30 JR 41
42 [/] 50,347 75,759 80,823 55,178 [/] 27,703 82, ,434 50,480 [%] Table DID ATE i = i = P i, X i P' i, X ' i (2.29) ΔX 1 ΔX 0 = ε(δp 1 ΔP 0 ) (3.1) ΔX i = X ' i X i X i (3.2) ΔP i = P' i P i P i (3.3) X ' 1 + X ' 0 = X 1 + X 0 (3.4) P' 1 X ' 1 + P' 0 X ' 0 = P 1 X 1 + P 0 X 0 (3.5) (3.2)(3.4) (3.6)(3.1) X 1 ΔX 1 + X 0 ΔX 0 = 0. (3.6) 42
43 ΔX 1 = X 0 X 1 + X 0 ε(δp 1 ΔP 0 ), (3.7) ΔX 0 = X 1 X 1 + X 0 ε(δp 1 ΔP 0 ) (3.8) (3.5) 2 0 P 1 = P 0 ΔP 1 X 1 + ΔP 0 X 0! 0 (3.9) 29 (3.6)(3.9)(3.1) ΔX 1 = εδp 1, (3.10) ΔX 0 = X 1 X 0 εδp 1, (3.11) ΔP 1 1, (3.12) ΔP 0 1 (3.13) P i, X i i = 6,7,8,9 i P' i, X ' i (2.29) ΔX i ΔX j = ε(δp i ΔP j ) (i j) (3.14) X ' i = X i (3.15) i P i X ' i = P i X i (3.16) i P i = P j ( i, j = 6,7,8,9). (3.17) (3.14) ΔX j = ΔX i ε(δp i ΔP j ) ( j i) (3.18) (3.15) i i 29 P 1 X 1 + P 0 X 0 = P' 1 X ' 1 + P' 0 X ' 0 = (1+ ΔP 1 )(1+ ΔX 1 )P 1 X 1 + (1+ ΔP 0 )(1+ ΔX 0 )P 0 X 0! (1+ ΔP 1 + ΔX 1 )P 1 X 1 + (1+ ΔP 0 + ΔX 0 )P 0 X 0 43
44 (3.19)(3.18) ΔX i = i X i ΔX i = 0 (3.19) i ε X i X j (ΔP i ΔP j ) j i (3.20) (3.16) 2 0 P i X i (ΔP i + ΔX i )! 0 (3.21) i (3.17)(3.19)(3.21) ΔP i X i = 0 (3.22) i (3.22)(3.20) ΔX i = εδp i (3.23) Fig. 31 Fig. 34 Fig. 31 Fig % Fig. 33 Fig. 34 Fig % 157%Fig % 150% Fig % % (3.7) 31 8 Fig % 150% 10% 220%10% 81% 30 (3.13) 100% 100% %Fig % Fig
45 Fig. 34 (3.9) (3.9) Fig % 100% 150% Fig % 150% Fig % 200% 150% 100% 50% 100% 200% 50% Fig
46 200% 150% 100% 187% 172% 164% 157% -50% -75% -100% 50% Fig % 150% ε= ε=+10% ε=-10% 100% 50% 81% 120% 220% 0% 0% 100% 200% 300% 400% ΔP 1 ΔP 0 Fig % 150.0% ε= ε=+10% ε=-10% 21% 30% 55% 100.0% 0% 50% 100% 150% Fig
47 Fig. 35 Fig (3.15)(3.16) 8 ΔP α α α = ΔP 7 ΔP 8 (3.24) ΔP 6, ΔP 9 ΔP 6 = ΔP 9 (3.25) (3.23) 4 ΔP 6, ΔP 7, ΔP 8, ΔP 9 (3.22) ΔP 9 (3.25) ΔP 6 ΔP 7, ΔP 8 ΔP 8 ΔP 7 ΔP 8 α α α 0, 0.5, α = 0 7 α = α = Fig. 35 Fig % 100% % %α 47
48 181% 200% 190% 180% 170% 175% 169% = =-10% =+10% 8 160% 150% 140% 130% 120% 110% 100% 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 400% 8 Fig =1 30% ΔP 6 = ΔP 9 = 1 181% 200% 190% 180% 170% 175% 169% = =-10% =-10% 160% 150% 140% 130% 120% 110% 100% 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 400% 8 Fig =0.5 40% ΔP 6 = ΔP 9 = 1 48
49 200% 190% 180% 170% 176% 167% 157% = =-10% =-10% 160% 150% 140% 130% 120% 110% 100% 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 400% 8 Fig =0 50% ΔP 6 = ΔP 9 =
50
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Vol.171 2004.9.15 14 100 5 10 15 52 53 55 1 7 55 58 63 3 26 53 3 6 9 2 3 6 9 6 52 53 55 3 9 5 1 7 10 14 4 12 8 11
Vol.170 2004.9.9 9 17 9 17 1000 8 10 9 17 14:00 17:00 30 28 Vol.171 2004.9.15 14 100 5 10 15 52 53 55 1 7 55 58 63 3 26 53 3 6 9 2 3 6 9 6 52 53 55 3 9 5 1 7 10 14 4 12 8 11 9.17 10 15 38 51 53 55 6 2
,255 7, ,355 4,452 3,420 3,736 8,206 4, , ,992 6, ,646 4,
30 8 IT 28 1,260 3 1 11. 1101. 1102. 1103. 1 3 1,368.3 3 1,109.8 p.5,p.7 2 9,646 4,291 14.5% 10,p.11 3 3,521 8 p.13 45-49 40-44 50-54 019 5 3 1 2,891 3 6 1 3 95 1 1101 1102 1103 1101 1102 1103 1 6,255
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700 1 2 2 3 4 5 PDF 6 7 8 9 300 400m 1:2.5 1:1.8 75 3.2 10 11 12 1) 1998 Vol1 2) 1987-1992 3) 2001-2002 1-24 4) 1996 17 6-7 5) 2000 31 587-590 6) 2002 22 13 7) 2005 2005 20 46 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
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1-1 20 1.29 DID 1 (1)..() /ha 2 (2) 3 (3) 4 (2005 ) (4) (5) 5 1-2 10 1.18 6 (1) T.E. /h a 7 8 9 T. E. 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 () T. E. T.E. 10 T.E. 11 (2) 12 13 14 (3) 15 1-3 DID 16 (1) 17
113 初めに GDP -
Title Author(s) Kobe University Repository : Kernel 中国の鉄道事業分野における規制改革と競争政策 (1)(Regulatory Reform and Competition Policy in the Chinese Railway Industry (1)) 施, 海淵 Citation 六甲台論集. 法学政治学篇,61(1 2):113-138
研修コーナー
l l l l l l l l l l l α α β l µ l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l
スライド 1
2030 (2004) 1 2 3 1 212004 5.5203031 (1) 2004GDP () 2030GDP )1 2122005 21 2 ASEAN+5 3 207.3EU8.03.3 (2004) 4 10 22.8 16.11 121,006 100 593,369 100 19,715 16 247,813 42 34,217 28 88,772 15 6,832 6 43,746
2 1,2, , 2 ( ) (1) (2) (3) (4) Cameron and Trivedi(1998) , (1987) (1982) Agresti(2003)
3 1 1 1 2 1 2 1,2,3 1 0 50 3000, 2 ( ) 1 3 1 0 4 3 (1) (2) (3) (4) 1 1 1 2 3 Cameron and Trivedi(1998) 4 1974, (1987) (1982) Agresti(2003) 3 (1)-(4) AAA, AA+,A (1) (2) (3) (4) (5) (1)-(5) 1 2 5 3 5 (DI)
Taro13-第６章（まとめ）.PDF
% % % % % % % % 31 NO 1 52,422 10,431 19.9 10,431 19.9 1,380 2.6 1,039 2.0 33,859 64.6 5,713 10.9 2 8,292 1,591 19.2 1,591 19.2 1,827 22.0 1,782 21.5 1,431 17.3 1,661 20.0 3 1,948 1,541 79.1 1,541 79.1
2009 SEP. No.664 9 18 100460345 209710798 %0.11 3350955 9750799 12.1 0.93 100350 19 100600453 209700800 %0.03 3200065 9740873 11.0 0.98 90490 20 100750364 209680396 %0.81 321 844 978 591 11.6
医系の統計入門第 2 版 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 第 2 版 1 刷発行時のものです.
医系の統計入門第 2 版 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/009192 このサンプルページの内容は, 第 2 版 1 刷発行時のものです. i 2 t 1. 2. 3 2 3. 6 4. 7 5. n 2 ν 6. 2 7. 2003 ii 2 2013 10 iii 1987
読めば必ずわかる 分散分析の基礎 第２版
2 2003 12 5 ( ) ( ) 2 I 3 1 3 2 2? 6 3 11 4? 12 II 14 5 15 6 16 7 17 8 19 9 21 10 22 11 F 25 12 : 1 26 3 I 1 17 11 x 1, x 2,, x n x( ) x = 1 n n i=1 x i 12 (SD ) x 1, x 2,, x n s 2 s 2 = 1 n n (x i x)
2015 2010 200540 44 41 41 40 39 0.7 0.2 2 5 9
2040 2015 2010 200540 44 41 41 40 39 0.7 0.2 2 5 9 7 2024 5559 50 20002005 100 6,700 25,959 26,255 23 339,498 25,519 93 UR JR 12 1 9 59 H19 H17.4 2008 4 4 1995 2008 14 3 JR 6 UR 24 1962 79 UR 10 65 65.9
![Œ{Ł¶/1ŒÊ −ªfiª„¾ [ 1…y†[…W ]](/thumbs/50/26134150.jpg "Œ{Ł¶/1ŒÊ −ªfiª„¾ [ 1…y†[…W ]")
平成20年5月 協会創立50年の歩み 海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘
市区長選挙における民主党の戦略
. , -,,, a, .......................................................... -,,, b b .............................. .. ,. %,,,,, JR TUBE TUBE TUBE TUBE ,. %,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,. %,,, a, b - - -- pp a b
1 140 120 100 80 60 40 20 0 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1980 85 90 95 2000 05 10 15 20 25 30 35 40 1980 85 90 95 2000 05 10 15 20 25 30 35 40 2 3 0 20 40 60 80 100 120 140 160 1980 1982 1984 1986 1988
2 7 ( ) µ 
STEP1 STEP3 STEP2 STEP4 STEP6 STEP5 STEP7 10,000,000 2,060 38 0 0 0 1978 4 1 2015 9 30 15,000,000 2,060 38 0 0 0 197941 2016930 10,000,000 2,060 38 0 0 0 197941 2016930 3 000 000 0 0 0 600 15
P072-076.indd
3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 072 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1 STEP0 073 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 074 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1 STEP0 075 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 076 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 6 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 5 4 STEP 02 STEP 01 STEP 03 STEP 04 1F 1F 2F 2F 2F 1F 1 2 3 4 5 http://smarthouse-center.org/sdk/ http://smarthouse-center.org/inquiries/ http://sh-center.org/
<4D F736F F D208CF68BA490AD8DF482CC8C6F8DCF955D89BF838C837C815B83675F8DAC8E4797BF8BE E646F63>
公共政策の経済評価 事例研究プロジェクト 首都圏の通勤鉄道における 混雑料金の導入効果 2006 年 2 月 17 日 東京大学公共政策大学院修士課程小田切未来 (58082) 豊原行伸 (58090) 深山剛 (58095) エクゼキュティブ サマリー 首都圏の鉄道においてかねて社会問題となっていた 通勤地獄 は 近年緩和の傾向にあるものの いまだ線区によっては劣悪な混雑状況が見られる 本プロジェクトでは
31, 21% 24, 17% 8, 5% 23, 16% 24, 16% 91, 62% 19, 13% 39, 27% 33, 23% 73 48 57 51 31 1 9 13.0% 7.4% 5.3% 12.5% 17.1% 13.2% 17.9% 4.5% 36.4% 56.5% 40.7% 36.8% 50.0% 67.1% 56.3% 65.8% 75.0% 26.0% 37.0%
2 DI 28 7 1 37 28 4 18 27 11 21 5 2 26 4 5 1 15 2 25 3 35 4 17 7 5 48 76 31 47 17 2 92 12 2 2 4 6 8 1 12 1 2 4 1 12 13 18 19 3 42 57 57 1 2 3 4 5 6 1 1 1 3 4 4 5 5 5.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
37 27.0% 26 19.0% 74 54.0% 9 6.4% 13 9.2% 28 19.9% 26 18.4% 37 26.2%. 24 17.0% 99 69 75 59 39 1 6 4.5% 1.4% 7.7% 2.9% 25.0% 17.9% 20.8% 50.0% 41.7% 47.0% 51.4% 54.3% 61.5% 57.1% 55.6% 42.4% 50.0% 58.3%
% 32.3 DI DI
2011 7 9 28.1 41.4 30.5 35.8 31.9% 32.3 DI 18.2 2.4 8.1 3.5 DI 9.4 32.2 0.0 25.9 2008 1 3 2 3 34.8 65.2 46.753.8 1 2 8.82.9 43.1 10 3 DI 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
3 DI 29 7 1 5 6 575 11 751, 13 1,1,25 6 1,251,5 2 1,51,75 1,752, 1 2,2,25 2,252,5 2,53, 3,3,5 3,5 5 1 15 2 25 3 5 6 575 12 751, 21 1,1,25 27 1,251,5 9 1,51,75 1,752, 1 2,2,25 2 2,252,5 2,53, 2 3,3,5
untitled
18 1 2,000,000 2,000,000 2007 2 2 2008 3 31 (1) 6 JCOSSAR 2007pp.57-642007.6. LCC (1) (2) 2 10mm 1020 14 12 10 8 6 4 40,50,60 2 0 1998 27.5 1995 1960 40 1) 2) 3) LCC LCC LCC 1 1) Vol.42No.5pp.29-322004.5.
Microsoft Word - 表紙.docx
黒住英司 [ 著 ] サピエンティア 計量経済学 訂正および練習問題解答 (206/2/2 版 ) 訂正 練習問題解答 3 .69, 3.8 4 (X i X)U i i i (X i μ x )U i ( X μx ) U i. i E [ ] (X i μ x )U i i E[(X i μ x )]E[U i ]0. i V [ ] (X i μ x )U i i 2 i j E [(X i
1.4 4 2 2.1 1-3 1060 601060 1 60 1020 2.2 45 50 2015 31 2 1 3 20 30 1970 1980 1990 2000 40 50 60 70 2015% 30 20 30 10 20 0 10 2 2015 Vol.10 No.4 2008
Colloquium 第88 回 運輸政策コロキウム 少子高齢社会における交通のあり方 運輸事業者の人材確保と技術の継承に対する認識と対応 平成19年10月30日 運輸政策研究機構 大会議室 1. 講師 運輸政策研究所少子高齢社会研究グループ 内田 傑 財 運輸政策研究機構運輸政策研究所主任研究員 日比野直彦 前 財 運輸政策研究機構運輸政策研究所研究員 現 政策研究大学院大学助教授 財 運輸政策研究機構運輸政策研究所客員研究員
2005 2006.2.22-1 - 1 Fig. 1 2005 2006.2.22-2 - Element-Free Galerkin Method (EFGM) Meshless Local Petrov-Galerkin Method (MLPGM) 2005 2006.2.22-3 - 2 MLS u h (x) 1 p T (x) = [1, x, y]. (1) φ(x) 0.5 φ(x)
第10章 アイソパラメトリック要素
June 5, 2019 1 / 26 10.1 ( ) 2 / 26 10.2 8 2 3 4 3 4 6 10.1 4 2 3 4 3 (a) 4 (b) 2 3 (c) 2 4 10.1: 3 / 26 8.3 3 5.1 4 10.4 Gauss 10.1 Ω i 2 3 4 Ξ 3 4 6 Ξ ( ) Ξ 5.1 Gauss ˆx : Ξ Ω i ˆx h u 4 / 26 10.2.1
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WG 2013 P P P P WG WG P WG 12 12 P P20 200 200 200 200 2011 2012 2012 11 1 2 21 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 11 720,450(8.0) 37,845(0.4) 4) 37.7 7 5.4 0.1 8,299,154(91.6)
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19 - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - - 18 - - 19 - - 20 - - 21 - - 22 - - 23 - - 24 - - 25 - - 26 - - 27 - - 28 - - 29 - -
変 位 変位とは 物体中のある点が変形後に 別の点に異動したときの位置の変化で あり ベクトル量である 変位には 物体の変形の他に剛体運動 剛体変位 が含まれている 剛体変位 P(x, y, z) 平行移動と回転 P! (x + u, y + v, z + w) Q(x + d x, y + dy,
変 位 変位とは 物体中のある点が変形後に 別の点に異動したときの位置の変化で あり ベクトル量である 変位には 物体の変形の他に剛体運動 剛体変位 が含まれている 剛体変位 P(x, y, z) 平行移動と回転 P! (x + u, y + v, z + w) Q(x + d x, y + dy, z + dz) Q! (x + d x + u + du, y + dy + v + dv, z +
D = [a, b] [c, d] D ij P ij (ξ ij, η ij ) f S(f,, {P ij }) S(f,, {P ij }) = = k m i=1 j=1 m n f(ξ ij, η ij )(x i x i 1 )(y j y j 1 ) = i=1 j
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6 6.. [, b] [, d] ij P ij ξ ij, η ij f Sf,, {P ij } Sf,, {P ij } k m i j m fξ ij, η ij i i j j i j i m i j k i i j j m i i j j k i i j j kb d {P ij } lim Sf,, {P ij} kb d f, k [, b] [, d] f, d kb d 6..
広報えちぜん12月号_4校.indd
24 7,140,000 24 3,129,000 24 20,685,000 24 9,292,500 24 8,925,000 24 13,492,500 24 NO. 5,670,000 24 4,470,900 24 8,494,500 24 2,341,500 24 4,021,500 Jr. [ ] 128 1214 845 855 1345 1355 2015 2025 121 127
13 21 13 3 10 2010 5 6 20 32 10 10 3 JR 14 3 1 8 2 15 6 ( ) 135 1 8 2 15 135 5 135 1 8 2 15 5 JR 135 1 8 2 15 JR 1 135 1 8 2 15 JR 135 135 135 JR 135 1 8 2 15 135 1 8
untitled
2015 2004 6 22 (1) 2 3 4 50 550 2 80 10 3 100 10 165 50 1,000 2223 2 6,800 8,400 5001,000 23 () 5 1 1 02 04 5,400 3 46 80 90 70 7090 610 02 18.2 05 22.6 1120 3,000 30 5 90 15 90 22.8 1015 80 90 1120
2 3 4 5 6 7 8 ( ) 9 10 11 12 13 14 S JR 16 22 23 24 25 27 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 JR JR 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
report_c.ai
39 182646163205 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 ( 50 1 2 1 P.4 2 P.5 51 50 20 52 3 4 3 P.4 4 P.5 53 JR 10 54 5 6 5 P.4 6 P.5 55 20 20 510 26 46 56 26 57 ( 510 58 26 59 ( 40 = 510 60 26 26 61 ( ( ( ) 10 62
分散分析・2次元正規分布
2 II L10(2016-06-30 Thu) : Time-stamp: 2016-06-30 Thu 13:55 JST hig F 2.. http://hig3.net ( ) L10 2 II(2016) 1 / 24 F 2 F L09-Q1 Quiz :F 1 α = 0.05, 2 F 3 H 0, : σ 2 1 /σ2 2 = 1., H 1, σ 2 1 /σ2 2 1. 4
x E E E e i ω = t + ikx 0 k λ λ 2π k 2π/λ k ω/v v n v c/n k = nω c c ω/2π λ k 2πn/λ 2π/(λ/n) κ n n κ N n iκ k = Nω c iωt + inωx c iωt + i( n+ iκ ) ωx
x E E E e i ω t + ikx k λ λ π k π/λ k ω/v v n v c/n k nω c c ω/π λ k πn/λ π/(λ/n) κ n n κ N n iκ k Nω c iωt + inωx c iωt + i( n+ iκ ) ωx c κω x c iω ( t nx c) E E e E e E e e κ e ωκx/c e iω(t nx/c) I I
y = x x R = 0. 9, R = σ $ = y x w = x y x x w = x y α ε = + β + x x x y α ε = + β + γ x + x x x x' = / x y' = y/ x y' =
y x = α + β + ε =,, ε V( ε) = E( ε ) = σ α $ $ β w ( 0) σ = w σ σ y α x ε = + β + w w w w ε / w ( w y x α β ) = α$ $ W = yw βwxw $β = W ( W) ( W)( W) w x x w x x y y = = x W y W x y x y xw = y W = w w
all.dvi
72 9 Hooke,,,. Hooke. 9.1 Hooke 1 Hooke. 1, 1 Hooke. σ, ε, Young. σ ε (9.1), Young. τ γ G τ Gγ (9.2) X 1, X 2. Poisson, Poisson ν. ν ε 22 (9.) ε 11 F F X 2 X 1 9.1: Poisson 9.1. Hooke 7 Young Poisson G
