C3　データ可視化とツール

このデータは ダイアモンドの価格 ( 価格 ) に対する 評価の影響を調べるために収集されたものです 影響と考えられるものは カラット重量 カラー クラリティー 深さ テーブル径 カット 鑑定機関 の 7 つになります 特に カラット重量 カラー クラリティー カット は 4C と呼ばれ ダイヤモン

JMP 10 のグラフビルダーで作成できるグラフ SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2012 年 9 月作成 1. はじめに グラフビルダーは グラフを対話的に作成するツールです グラフビルダーでは グラフの種類を選択することにより 散布図 折れ線グラフ 棒グラフなどさまざまなグラフを作成することができます さらに グループ変数を用いて グラフを縦や横に分割することができ

Microsoft Word - histgram.doc

1. ヒストグラムと等高線図 データ解析の一つの目的に データ源の分布を求めることがある しかし 最初から特定の分布を仮定して分析を進めることは結構危険 ヒストグラムは1 次元確率分布を推定する一番わかりやすい方法 ヒストグラムで重要なのは区切りの幅 これ次第で結果が変わる Excel では標準アドインソフト ( 分析ツール ) を使うと簡単にヒストグラムが作成できる 1.1 分析ツールを使えるようにする

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育

<4D F736F F F696E74202D B835E82CC8EED97DE B835E82CC834F BB F0955C82B793C190AB926C>

統計の種類 統計学 データの種類データのグラフ化中心を表す特性値 記述統計母集団 ( 調査対象の集団 ) をすべて調査でき その調査結果に基づき データをまとめる統計 推測統計母集団 ( 調査対象の集団 ) をすべて調査できないが 一部のデータから母集団の状況を推測する統計 外れ値 データの中には 他の観測値に比べて著しく離れた値が含まれている場合があります ( 入力ミスではなく ) このような値のことを外れ値といいます

Microsoft PowerPoint - データ解析演習　0520 廣橋

JMP の使い方 京都大学教育学研究科 M1 廣橋幹也 JMP とは SAS Institute 社より発売されているビジュアル探索型データ分析ソフトウェア 解析結果は全てビジュアルで表現される JMP の特徴 データの編集機能が素晴らしい 直観的に図をいじれる 余計な機能が絞ってある 高度な分析手法も取り入れられている データの読み込み方 ファイル をクリックします 開く をクリックしてファイルを選びます

ToDo: 今回のタイトル

グラフの描画 プログラミング演習 I L03 今週の目標 キャンバスを使って思ったような図 ( 指定された線 = グラフ ) を描いてみる 今週は発展問題が三つあります 2 グラフの準備 値の算出 3 値の表示 これまでは 文字列や値を表示するのには 主に JOptionPane.showMessageDialog() を使っていましたが ちょっとしたものを表示するのには System.out.println()

斎藤参郎 データサイエンス A 2018 年度水曜日 2 限目 (10:40-12:10) 0. イントロダクション 講義の進め方 担当昨年度より 講義の方針 1) 自宅でも学習できる 2) 様々なデータ分析手法を自分でインストールし 実験できる 環境の紹

斎藤参郎 saito@fukuoka-u.ac.jp データサイエンス A 2018 年度水曜日 2 限目 (10:40-12:10) 0. イントロダクション 講義の進め方 担当昨年度より 講義の方針 1) 自宅でも学習できる 2) 様々なデータ分析手法を自分でインストールし 実験できる 環境の紹介 3) データ分析技法を自習していくことができる基礎能力 講義内容で考慮すべき点 4) 多くの手法が電卓のように使える時代

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_重回帰分析_変数選択_2.ppt

重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?

Microsoft PowerPoint ppt

情報科学第 07 回データ解析と統計代表値 平均 分散 度数分布表 1 本日の内容 データ解析とは 統計の基礎的な値 平均と分散 度数分布表とヒストグラム 講義のページ 第 7 回のその他の欄に 本日使用する教材があります 171025.xls というファイルがありますので ダウンロードして デスクトップに保存してください 2/45 はじめに データ解析とは この世の中には多くのデータが溢れています

学習指導要領

(1) 数と式 学習指導要領 数と式 (1) 式の計算二次の乗法公式及び因数分解の公式の理解を深め 式を多面的にみたり目的に応じて式を適切に変形したりすること 東京都立町田高等学校学力スタンダード 整式の加法 減法 乗法展開の公式を利用できる 式を1 つの文字におき換えることによって, 式の計算を簡略化することができる 式の形の特徴に着目して変形し, 展開の公式が適用できるようにすることができる 因数分解因数分解の公式を利用できる

<4D F736F F D208FAC8A778D5A8A778F4B8E7793B CC81698E5A909495D2816A2E646F6378>

小学校学習指導要領解説算数統計関係部分抜粋 第 3 章各学年の内容 2 第 2 学年の内容 D 数量関係 D(3) 簡単な表やグラフ (3) 身の回りにある数量を分類整理し, 簡単な表やグラフを用いて表したり読み取ったりすることができるようにする 身の回りにある数量を分類整理して, それを簡単な表やグラフを用いて表すことができるようにする ここで, 簡単な表とは, 次のような, 観点が一つの表のことである

講座内容 第 1 週 データサイエンスとは 第 2 週 分析の概念と事例ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 ( 事例と手法 )1 第 3 週 分析の具体的手法ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 ( 事例と手法 )2 第 4 週 ビジネスにおける予測と分析結果の報告ビジネス課題解決のためのデー

社会人のためのデータサイエンス演習第 2 週 : 分析の概念と事例第 1 回 :Analysis( 分析 ) とは講師名 : 今津義充 1 講座内容 第 1 週 データサイエンスとは 第 2 週 分析の概念と事例ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 ( 事例と手法 )1 第 3 週 分析の具体的手法ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 ( 事例と手法 )2 第 4 週 ビジネスにおける予測と分析結果の報告ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎

平均値 () 次のデータは, ある高校生 7 人が ヵ月にカレーライスを食べた回数 x を調べたものである 0,8,4,6,9,5,7 ( 回 ) このデータの平均値 x を求めよ () 右の表から, テレビをみた時間 x の平均値を求めよ 階級 ( 分 ) 階級値度数 x( 分 ) f( 人 )

データの分析 データの整理右の度数分布表は,A 高校の 0 人について, 日にみたテレビの時間を記入したものである 次の問いに答えよ () テレビをみた時間が 85 分未満の生徒は何人いるか () テレビをみた時間が 95 分以上の生徒は全体の何 % であるか (3) 右の度数分布表をもとにして, ヒストグラムをかけ 階級 ( 分 ) 階級値度数相対 ( 分 ) ( 人 ) 度数 55 以上 ~65

要旨 1. 始めに PCA 2. 不偏分散, 分散, 共分散 N N 49

要旨 1. 始めに PCA 2. 不偏分散, 分散, 共分散 N N 49 N N Web x x y x x x y x y x y N 三井信宏 : 統計の落とし穴と蜘蛛の糸,https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/statistics_pitfall/pitfall_.html 50 標本分散 不偏分散 図 1: 不偏分散のほうが母集団の分散に近付くことを示すシミュレーション

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_1_4章.indd

第2章 1 変量データのまとめ方 本章では, 記述統計の手法について説明します 具体的には, 得られたデータから表やグラフを作成し, 意昧のある統計量を算出する方法など,1 変量データのまとめ方について学びます 本章から理解を深めるための数式が出てきますが, 必ずしも, これらの式を覚える必要はありません それぞれのデータの性質や統計量の意義を理解することが重要です 円グラフと棒グラフ 1 変量質的データをまとめる方法としてよく使われるグラフは,

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]

データ解析基礎. 正規分布と相関係数 keyword 正規分布 正規分布の性質 偏差値 変数間の関係を表す統計量 共分散 相関係数 散布図 正規分布 世の中の多くの現象は, 標本数を大きくしていくと, 正規分布に近づいていくことが知られている. 正規分布 データ解析の基礎となる重要な分布 平均と分散によって特徴づけることができる. 平均値 : 分布の中心を表す値 分散 : 分布のばらつきを表す値 正規分布

はじめに IPA/SEC では ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環として 国内の多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理 分析した ソフトウェア開発データ白書 を 2004 年より定期的に発行しています その最新版である ソフトウェア開発データ白書 を 2

2016 IPA, All Rights Reserved Software Reliability Enhancement Center ソフトウェア開発データ白書データ活用法 ~ 白書掲載グラフデータのベンチマーキング活用例 ~ SEC セミナー資料 2016 年 11 月 2 日 独立行政法人情報処理推進機構 (IPA) 技術本部ソフトウェア高信頼化センター (SEC) はじめに IPA/SEC

目次 1 章 SPSS の基礎 基本 はじめに 基本操作方法 章データの編集 はじめに 値ラベルの利用 計算結果に基づく新変数の作成 値のグループ化 値の昇順

SPSS 講習会テキスト 明治大学教育の情報化推進本部 IZM20140527 目次 1 章 SPSS の基礎 基本... 3 1.1 はじめに... 3 1.2 基本操作方法... 3 2 章データの編集... 6 2.1 はじめに... 6 2.2 値ラベルの利用... 6 2.3 計算結果に基づく新変数の作成... 7 2.4 値のグループ化... 8 2.5 値の昇順 降順... 10 3

「統 計 数 学 ３」

関数の使い方 1 関数と引数 関数の構造 関数名 ( 引数 1, 引数 2, 引数 3, ) 例 : マハラノビス距離を求める関数 mahalanobis(data,m,v) 引数名を指定して記述する場合 mahalanobis(x=data, center=m, cov=v) 2 関数についてのヘルプ 基本的な関数のヘルプの呼び出し? 関数名 例 :?mean 例 :?mahalanobis 指定できる引数を確認する関数

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習 ロジスティクス回帰 基本的には重回帰分析のモデルと考え方は似ている = 1 1+ ( ) 目的変数 = 係数 説明変数 + 定数 この式をグラフ化すると y は 0 1 に収まる ( シグモイド関数 ) トレーニングデータから確率を最大となる地点をもとめ それぞれの係数を求める

線形代数とは

線形代数とは 第一回ベクトル 教科書 エクササイズ線形代数 立花俊一 成田清正著 共立出版 必要最低限のことに限る 得意な人には物足りないかもしれません 線形代数とは何をするもの? 線形関係 y 直線 yもも 次式で登場する (( 次の形 ) 線形 ただし 次元の話世の中は 3 次元 [4[ 次元 ] 次元 3 次元 4 次元 はどうやって直線を表すの? ベクトルや行列の概念 y A ベクトルを使うと

Microsoft Word - 町田・全 H30学力スタ 別紙１ １年 数学Ⅰ.doc

(1) 数と式 学習指導要領 都立町田高校 学力スタンダード ア 数と集合 ( ア ) 実数 根号を含む式の計算 数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な 循環小数を表す記号を用いて, 分数を循環小数で表 無理数の四則計算をすること すことができる 今まで学習してきた数の体系について整理し, 考察 しようとする 絶対値の意味と記号表示を理解している 根号を含む式の加法, 減法, 乗法の計算ができる

Microsoft Word - lec_student-chp3_1-representative

1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )

Microsoft Word - 簡単な計算と作図.doc

エクセルを用いた簡単な技術計算と作図について 画像処理 Ⅰ 配付資料 ( 岡山理科大学澤見英男 2006 年作成 ) 表計算ソフト エクセル を用いた簡単な技術計算と作図について紹介します 例として正弦波の標本化と周波数特性の計算を取り上げることにします (1) 正弦波の描画先ず表計算ソフト エクセル を立ち上げます 以下の様な表示が現れます この中のA 列を横座標軸 ( 工学単位 ; 度 ) に割り当てます

Microsoft PowerPoint - pr_12_template-bs.pptx

12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_04.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (4) 散布図と回帰直線と相関係数 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. の場所に移動し, データを読み込む 4. データ DEP から薬剤

医用工学概論　 Medical　Engineering　（ME） 　 ３年前期の医用工学概論実習と 合わせ、 医療の現場で使用されている 医用機器を正しく安全に使用するために必要な医用工学（ME）の 基礎知識を習得する。

http://chtgkato3.med.hokudai.ac.jp/kougi/me_practice/ EXCEL でリサージュ曲線のシミュレーションを行う Excel を開いて Aカラムのセル1 に (A1に) t と入力. (Aカラム( 列 ) に時間 ( 秒 ) を入れる ) ツールバーの中央揃えボタンを押すと 文字がセルの中央に配置される. Aカラムのセル2,3,4に (A2 A3 A4

グラフ作成手順書

XN-8000 シリーズ音響 振動計測ソフトウェア 初めに 説明の表記上の注意 : メニューやツールバーから開くと クリックしていく順を表わします : クリックして開かれたダイアログを表わします : ツールボタン アイコンなどクリックするアイテムを表わします ダイアログ : アイコンをクリックしたときに開かれる設定画面のことを表します オブジェクト : ペーパーに表示されているグラフや画像 テキストのことを表します

Slide 1

SkyDesk Reports アップデート内容について 2017 年 11 月 2017 Fuji Xerox Co., Ltd. All rights reserved. はじめに 平素より SkyDesk Reports をご利用いただき 誠にありがとうございます SkyDesk Reports をより便利にご利用いただけるよう ユーザーインターフェイスおよび既存機能を更新いたしました 変更点をまとめましたので

学力スタンダード（様式１）

(1) 数と式 学習指導要領ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 稔ヶ丘高校学力スタンダード 有理数 無理数の定義や実数の分類について理解し ている 絶対値の意味と記号表示を理解している 実数と直線上の点が一対一対応であることを理解 し 実数を数直線上に示すことができる 例 実数 (1) -.5 () π (3) 数直線上の点はどれか答えよ

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

青焼　1章[15-52].indd

1 第 1 章統計の基礎知識 1 1 なぜ統計解析が必要なのか? 人間は自分自身の経験にもとづいて 感覚的にものごとを判断しがちである 例えばある疾患に対する標準治療薬の有効率が 50% であったとする そこに新薬が登場し ある医師がその新薬を 5 人の患者に使ったところ 4 人が有効と判定されたとしたら 多くの医師はこれまでの標準治療薬よりも新薬のほうが有効性が高そうだと感じることだろう しかし

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_主成分分析.ppt

主成分分析 1 内容 主成分分析 主成分分析について 成績データの解析 R で主成分分析 相関行列による主成分分析 寄与率 累積寄与率 因子負荷量 主成分得点 2 主成分分析 3 次元の縮小と主成分分析 主成分分析 次元の縮小に関する手法 次元の縮小 国語 数学 理科 社会 英語の総合点 5 次元データから1 次元データへの縮約 体形評価 : BMI (Body Mass Index) 判定肥満度の判定方法の1つで

Microsoft Word - gnuplot

GNUPLOT の使い方 I. 初期設定 GNUPLOT を最初に起動させたときの Window の文字は小さいので使い難い そこで 文字フォントのサイズを設定します 1.GNUPLOT を起動させます ( 右のような Window が起動します ) 2. 白い領域のどこでも構わないので ポインタを移動して マウスの右ボタンをクリックします ( 右のようにメニューが起動します ) 3. Choose

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable

R による回帰分析 ( 最小二乗法 ) この資料では 1. データを読み込む 2. 最小二乗法によってパラメーターを推定する 3. データをプロットし 回帰直線を書き込む 4. いろいろなデータの読み込み方について簡単に説明する 1. データを読み込む 以下では read.table( ) 関数を使ってテキストファイル ( 拡張子が.txt のファイル ) のデー タの読み込み方を説明する 1.1

Microsoft PowerPoint - 測量学.ppt [互換モード]

8/5/ 誤差理論 測定の分類 性格による分類 独立 ( な ) 測定 : 測定値がある条件を満たさなければならないなどの拘束や制約を持たないで独立して行う測定 条件 ( 付き ) 測定 : 三角形の 3 つの内角の和のように, 個々の測定値間に満たすべき条件式が存在する場合の測定 方法による分類 直接測定 : 距離や角度などを機器を用いて直接行う測定 間接測定 : 求めるべき量を直接測定するのではなく,

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

vecrot

1. ベクトル ベクトル : 方向を持つ量 ベクトルには 1 方向 2 大きさ ( 長さ ) という 2 つの属性がある ベクトルの例 : 物体の移動速度 移動量電場 磁場の強さ風速力トルクなど 2. ベクトルの表現 2.1 矢印で表現される 矢印の長さ : ベクトルの大きさ 矢印の向き : ベクトルの方向 2.2 2 個の点を用いて表現する 始点 () と終点 () を結ぶ半直線の向き : ベクトルの方向

クイックスタートガイドデスクトップバージョン GeoGebra とは? ひとつの使いやすいパッケージになった, 動的数学ソフトウェアです すべての教育段階における学習や指導に使用できます 二次元および三次元の幾何 (geometry), 代数 (algebra), 表計算, グラフ, 解析, そして

クイックスタートガイドデスクトップバージョン GeoGebra とは? ひとつの使いやすいパッケージになった, 動的数学ソフトウェアです すべての教育段階における学習や指導に使用できます 二次元および三次元の幾何 (geometry), 代数 (algebra), 表計算, グラフ, 解析, そして統計が動的に結びついています オープンソースソフトウェアであり, GeoGebra のホームページ www.geogebra.org

データの種類とデータの分布

データの種類とデータの分布 統計基礎の補足資料 218 年 6 月 4 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 2( 教科書 P.52) データのばらつき 分布について データの分布データ全体のばらつき具合 ( 広がり具合 ) 等の全体的な様子をとらえたもの 度数 ( 頻度数 ) ある項目, 又はある値, 又は範囲にデータがどれくらい存在するのかを頻度で示したもの 度数分布度数に関するデータ全体の様子

相関係数と偏差ベクトル

相関係数と偏差ベクトル 経営統計演習の補足資料 07 年 月 9 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 相関係数の復習 r = s xy s x s y = = n σ n i= σn i= n σ n i= n σ i= x i xҧ y i തy x i xҧ n σ n i= y i തy x i xҧ x i xҧ y i തy σn i= y i തy 式が長くなるので u, v の文字で偏差を表すことにする

関数の定義域を制限する 関数のコマンドを入力バーに打つことにより 関数の定義域を制限することが出来ます Function[ < 関数 >, <x の開始値 >, <x の終了値 > ] 例えば f(x) = x 2 2x + 1 ( 1 < x < 4) のグラフを描くには Function[ x^

この節では GeoGebra を用いて関数のグラフを描画する基本事項を扱います 画面下部にある入力バーから式を入力し 後から書式設定により色や名前を整えることが出来ます グラフィックスビューによる作図は 後の章で扱います 1.1 グラフの挿入関数のグラフは 関数 y = f(x) を満たす (x, y) を座標とする全ての点を描くことです 入力バーを用いれば 関数を直接入力することが出来 その関数のグラフを作図することが出来ます

モデリングとは

コンピュータグラフィックス基礎 第 5 回曲線 曲面の表現 ベジェ曲線 金森由博 学習の目標 滑らかな曲線を扱う方法を学習する パラメトリック曲線について理解する 広く一般的に使われているベジェ曲線を理解する 制御点を入力することで ベジェ曲線を描画するアプリケーションの開発を行えるようになる C++ 言語の便利な機能を使えるようになる 要素数が可変な配列としての std::vector の活用 計算機による曲線の表現

memo

数理情報工学特論第一 機械学習とデータマイニング 4 章 : 教師なし学習 3 かしまひさし 鹿島久嗣 ( 数理 6 研 ) kashima@mist.i.~ DEPARTMENT OF MATHEMATICAL INFORMATICS 1 グラフィカルモデルについて学びます グラフィカルモデル グラフィカルラッソ グラフィカルラッソの推定アルゴリズム 2 グラフィカルモデル 3 教師なし学習の主要タスクは

初めてのプログラミング

Excel の使い方 1 ~ 表の作り方 ~ 0. エクセルとは? エクセルは代表的な表計算ソフトであり 表やグラフの作成 データ処理や分析など さまざまな場面で利用される 特に研究においては データを整理するために表を作成したり 同じ計算を繰り返し行う様な場面においてよく使用されます グラフ作成機能については 近似曲線の作成など一通りの機能を有しているが 軸の表示方法など 設定可能なオプションはグラフ作成専用ソフトの方が豊富な機能を有していることもあり

PowerPoint プレゼンテーション

Partner logo サイエンス右揃え上部に配置 XLfit のご紹介 マーケティング部 15 年 3 月 23 日 概要 1. XLfit 機能の確認 - 特徴 3 Step Wizard - 主なツールについて - 主なグラフの表現 2. 実用例 % Inhibition 9 7 6 5 3 1-1 Comparison 1 Concentration 2 1. 基本編 1 特徴 (3 Step

2 Office 65 Solo Office 65 Solo とは Office 65 Solo とは Office 2 Office 65 Solo Office Windows Mac Office Office 65 Skype Office 1, , W

2 Office 65 Solo Office 65 Solo とは Office 65 Solo とは Office 2 Office 65 Solo Office Windows Mac Office Office 65 Skype Office 1,274 112,744 1 2015 8 Word Excel Outlook PowerPoint OneNote Publisher Access

Microsoft PowerPoint - R-intro-02.ppt

R で学ぶデータ解析とシミュレーション 2 ~ グラフ作成入門 ~ 2 時間目のメニュー グラフの作成方法 グラフ作成の第一歩 高水準作図関数 高水準作図関数の種類 関数 plot() を用いた作図例 低水準作図関数 低水準作図関数の種類 低水準作図関数を用いた作図例 数学関数のプロット 数学関数の定義方法 数学関数の作図例 参考 ( 重ねた図の描き方,R の画像の編集方法 ) 2 グラフィックスは

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高等学校学習指導要領解説数学統計関係部分抜粋 第 部数学第 2 章各科目第 節数学 Ⅰ 3 内容と内容の取扱い (4) データの分析 (4) データの分析統計の基本的な考えを理解するとともに, それを用いてデータを整理 分析し傾向を把握できるようにする アデータの散らばり四分位偏差, 分散及び標準偏差などの意味について理解し, それらを用いてデータの傾向を把握し, 説明すること イデータの相関散布図や相関係数の意味を理解し,

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 絶対値の意味を理解し適切な処理することができる 例題 1-3 の絶対値をはずせ 展開公式 ( a + b ) ( a - b ) = a 2 - b 2 を利用して根号を含む分数の分母を有理化することができる 例題 5 5 + 2 の分母を有理化せよ 実数の整数部分と小数部分の表し方を理解している

直観的な使い易いユーザーインターフェースで多次元の視覚化と定量解析 日本語 英語画面表示対応 背景輝度の均一化 豊富な画質調整 画像処理 画像解析機能を搭載 マクロ自動記録 特定用途向けアプリでの利用で 複数データでのバッチ処理が可能 コントラスト強調 平坦化フィルタ ハイパスフィルタ ノイズ除去 境界線の強調 ローパスフィルタ 局部イコライズフィルタ エッジや模様の強調 ディスタンスマップ バリアンスフィルタ

Microsoft PowerPoint - UML1_2009.ppt

モデリングとモデル UMLとは UMLの主要モデル UML1.4 UML2.1 UML の概要 モデリングとモデル モデリング 実世界の事柄を別の物体で表現すること モデルを作成すること プログラミング 処理をプログラム言語という手段で表現 オブジェクト指向 データ構造をオブジェクトの属性 処理を振る舞いとしてモデリング モデル ある視点から見たシステムの抽象的な表現 ダイアグラム ( 図 ) により表現

Chapter カスタムテーブルの概要 カスタムテーブル Custom Tables は 複数の変数に基づいた多重クロス集計テーブルや スケール変数を用いた集計テーブルなど より複雑な集計表を自由に設計することができるIBM SPSS Statisticsのオプション製品です テーブ

カスタムテーブル入門 1 カスタムテーブル入門 カスタムテーブル Custom Tables は IBM SPSS Statisticsのオプション機能の1つです カスタムテーブルを追加することで 基本的な度数集計テーブルやクロス集計テーブルの作成はもちろん 複数の変数を積み重ねた多重クロス集計テーブルや スケール変数を用いた集計テーブルなど より複雑で柔軟な集計表を作成することができます この章では

Microsoft Word - 操作マニュアル-Excel-2.doc

Excel プログラム開発の練習マニュアルー 1 ( 関数の学習 ) 作成 2015.01.31 修正 2015.02.04 本マニュアルでは Excel のプログラム開発を行なうに当たって まずは Excel の関数に関する学習 について記述する Ⅰ.Excel の関数に関する学習 1. 初めに Excel は単なる表計算のソフトと思っている方も多いと思います しかし Excel には 一般的に使用する

Microsoft PowerPoint - ip02_01.ppt [互換モード]

空間周波数 周波数領域での処理 空間周波数 (spatial frquncy) とは 単位長さ当たりの正弦波状の濃淡変化の繰り返し回数を表したもの 正弦波 : y sin( t) 周期 : 周波数 : T f / T 角周波数 : f 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 波形が違うと 周波数も違う 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 画像処理 3 周波数領域での処理 周波数は一つしかない?-

コンピュータグラフィックス第6回

コンピュータグラフィックス 第 6 回 モデリング技法 1 ~3 次元形状表現 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 本日の講義内容 モデリング技法 1 様々な形状モデル 曲線 曲面 2014/11/10 コンピュータグラフィックス 2 CG 制作の主なワークフロー 3DCG ソフトウェアの場合 モデリング カメラ シーン アニメーション テクスチャ 質感 ライティング 画像生成 2014/11/10 コンピュータグラフィックス

Java プログラミング Ⅰ 11 回目多次元配列 2 次元配列 2 次元配列配列要素が直線上に並ぶ一次元配列に対して 平面上に並ぶ配列要素をもつ配列 直観的には 2 次元配列の準備配列変数の宣言は型と識別子を指定して次のように行う 型識別子 [ ][ ]; または 型 [ ][ ] 識別子 ; 配

Java プログラミング Ⅰ 11 回目多次元配列 2 次元配列 2 次元配列配列要素が直線上に並ぶ一次元配列に対して 平面上に並ぶ配列要素をもつ配列 直観的には 2 次元配列の準備配列変数の宣言は型と識別子を指定して次のように行う 型識別子 [ ][ ]; または 型 [ ][ ] 識別子 ; 配列要素の確保は型と配列要素の個数を指定して次のように行う 識別子 = new 型 [ 配列要素の個数

MedicalStatisticsForAll.indd

みんなの 医療統計 12 基礎理論と EZR を完全マスター! Ayumi SHINTANI はじめに EZR EZR iii EZR 2016 2 iv CONTENTS はじめに... ⅲ EZR をインストールしよう... 1 EZR 1...1 EZR 2...3...8 R Console...10 1 日目 記述統計量...11 平均値と中央値... 11...12...15...18

1 対 1 対応の演習例題を解いてみた 微分法とその応用 例題 1 極限 微分係数の定義 (2) 関数 f ( x) は任意の実数 x について微分可能なのは明らか f ( 1, f ( 1) ) と ( 1 + h, f ( 1 + h)

微分法とその応用 例題 1 極限 微分係数の定義 () 関数 ( x) は任意の実数 x について微分可能なのは明らか ( 1, ( 1) ) と ( 1 + h, ( 1 + h) ) の傾き= ( 1 + h ) - ( 1 ) ( 1 + ) - ( 1) = ( 1 + h) - 1 h ( 1) = lim h ( 1 + h) - ( 1) h ( 1, ( 1) ) と ( 1 - h,

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 自然数 整数 有理数 無理数 実数のそれぞれの集 合について 四則演算の可能性について判断できる ( 例 ) 下の表において それぞれの数の範囲で四則計算を考えるとき 計算がその範囲で常にできる場合には を 常にできるとは限らない場合には を付けよ ただし 除法では 0 で割ることは考えない

最小二乗法とロバスト推定

はじめに 最小二乗法とロバスト推定 (M 推定 ) Maplesoft / サイバネットシステム ( 株 ) 最小二乗法は データフィッティングをはじめとしてデータ解析ではもっともよく用いられる手法のひとつです Maple では CurveFitting パッケージの LeastSquares コマンドや Statistics パッケージの Fit コマンド NonlinearFit コマンドなどを用いてデータに適合する数式モデルを求めることが可能です

タイトルを修正 軸ラベルを挿入グラフツール デザイン グラフ要素を追加 軸ラベル 第 1 横 ( 縦 ) 軸 凡例は削除 横軸は, 軸の目盛範囲の最小値 最 大値を手動で設定して調整 図 2 散布図の仕上げ見本 相関係数の計算 散布図を見ると, 因果関係はともかく, 人口と輸送量の間には相関関係があ

Excel を使った相関係数の計算 回帰分析 準備データは授業のホームページ上に Excel ブックの状態 ( ファイル名 pop_traffic.xlsx) で用意してあるので, これをダウンロードして保存しておく ダウンロードされたファイルを開いたら,DATA シート中の空欄 (POP,TK の列 ) をそれぞれの合計値 (POP の場合は,POP1~POP3) で埋めるように,SUM 関数あるいは和の式を使って処理しておく

学習指導要領

(1) いろいろな式 学習指導要領紅葉川高校学力スタンダードア式と証明展開の公式を用いて 3 乗に関わる式を展開すること ( ア ) 整式の乗法 除法 分数式の計算ができるようにする 三次の乗法公式及び因数分解の公式を理解し そ 3 次の因数分解の公式を理解し それらを用いて因数れらを用いて式の展開や因数分解をすること また 分解することができるようにする 整式の除法や分数式の四則計算について理解し

Excel2013　ピボットテーブルを使った分析

OA スキルアップ EXCEL2013 ピボットテーブルを使った分析 1 / 16 Excel2013 ピボットテーブルを使った分析 ピボットグラフと条件付き書式 ピボットグラフの作成 ピボットテーブルの集計結果を元に作成されるグラフを ピボットグラフ といいます ピボットテーブルの変更は即座に ピボットグラフ に反映されるので 分析作業をスムーズに実行できます ピボットテーブル基礎で作成したピボットテーブルを元に引き続き操作を解説しています

Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx

経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

Fortran 勉強会 第 5 回 辻野智紀

Fortran 勉強会 第 5 回 辻野智紀 今回のお品書き サブルーチンの分割コンパイル ライブラリ 静的ライブラリ 動的ライブラリ モジュール その前に 以下の URL から STPK ライブラリをインストールしておいて下さい. http://www.gfd-dennou.org/library/davis/stpk 前回参加された方はインストール済みのはず. サブルーチンの分割コンパイル サブルーチンの独立化

１．民営化

参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方

グラフを作成

Microsoft Office を使ってグラフを作成する方法について 一例です 操作ができなかったら色々試してください 山際 １ グラフ用紙に手書きでグラフを書いた場合の利点 (1) 副目盛があるので プロットした点の座標を確認しやすい (2) 上付きや下付きの文字 分数を書きやすい (3) データ点を結んで線を引くときに 全体の傾向を正しく認識しやすい ２ Office を使って書いたグラフの欠点

PowerPoint Presentation

付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像

次に Excel のメニューから 挿入 タブをクリックし 表示されたメニュー内の グラフ にある 折れ 線グラフ のボタンをクリックする するとサブメニューが表示されるので 左上の 折れ線 を選択する 挿入 メニューの グラフ クリック後 シート上の折れ線が追加される ここで 2 本グラフ があるの

Excel によるグラフ作成 この回では Excel を用いたグラフ作成の演習を行う 新聞記事等で利用されているような一般的なグラ フを題材にし Excel に備わっているグラフ作成機能を知る 1. 課題の確認 いくつかのグラフの例を参考に Excel の機能を用いて再現する 利用するソフトウェア Microsoft Excel 2016 Excel のグラフ機能は バージョンによって大きく異 なる

Microsoft Word - K-ピタゴラス数.doc

- ピタゴラス数の代数と幾何学 津山工業高等専門学校 菅原孝慈 ( 情報工学科 年 ) 野山由貴 ( 情報工学科 年 ) 草地弘幸 ( 電子制御工学科 年 ) もくじ * 第 章ピタゴラス数の幾何学 * 第 章ピタゴラス数の代数学 * 第 3 章代数的極小元の幾何学の考察 * 第 章ピタゴラス数の幾何学的研究の動機 交点に注目すると, つの曲線が直交しているようにみえる. これらは本当に直交しているのだろうか.

PowerPoint プレゼンテーション

1/X Chapter 9: Linear correlation Cohen, B. H. (2007). In B. H. Cohen (Ed.), Explaining Psychological Statistics (3rd ed.) (pp. 255-285). NJ: Wiley. 概要 2/X 相関係数とは何か 相関係数の数式 検定 注意点 フィッシャーのZ 変換 信頼区間 相関係数の差の検定

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎2.ppt

データ解析基礎. 度数分布と特性値 keyword データの要約 度数分布表, ヒストグラム 分布の中心を表す基本統計量 平均, 最頻値, 中央値 分布のばらつきを表す統計量 分散, 標準偏差 統計データの構造 - データ解析の目的 具体的な対象 ( 母集団 ) についての調査結果 ( 標本をどう加工 処理し, 有益な情報を引き出すかである. 加工 処理するための調査結果として, データ ( 観測データ

３章 度数分布とヒストグラム

3 章度数分布とヒストグラム データの中の分析 ( 記述統計 ) であれ データの外への推論 ( 推測統計 ) であれ まず データの持つ基本的特性を把握することが重要である 1 分析の流れ データの分布 ( 散らばり ) を 度数分布表にまとめ グラフ化する 3 章 グラフに 平均値や分散など 分布の特徴を示す客観的な数値を加える 4 5 6 章 データが母集団からのランダムサンプルならば 母集団についての推測を行う

Microsoft Word - SPSS2007s5.doc

第 5 部 SPSS によるデータ解析 : 追加編ここでは 卒論など利用されることの多いデータ処理と解析について 3つの追加をおこなう SPSS で可能なデータ解析のさまざま方法については 紹介した文献などを参照してほしい 15. 被験者の再グループ化名義尺度の反応頻度の少ない複数の反応カテゴリーをまとめて1つに置き換えることがある たとえば 調査データの出身県という変数があったとして 初期の処理の段階では

Microsoft Word - apstattext01b.docx

1. 量的データの集計 1..1 分布とヒストグラム量的なデータの集計では まずデータの分布を見ることが大切です どの範囲にどれだけの数のデータがあるのかを示すのが度数分布表です 度数分布表の階級がデータを分類する範囲で 度数がどれだけのデータがその範囲に入っているかを表します 相対度数は その度数の全体から見た割合です また それに加えて累積度数と累積相対度数を加える場合もあります 累積度数はその階級以前の度数の合計

パソコンシミュレータの現状

第 2 章微分 偏微分, 写像 豊橋技術科学大学森謙一郎 2. 連続関数と微分 工学において物理現象を支配する方程式は微分方程式で表されていることが多く, 有限要素法も微分方程式を解く数値解析法であり, 定式化においては微分 積分が一般的に用いられており. 数学の基礎知識が必要になる. 図 2. に示すように, 微分は連続な関数 f() の傾きを求めることであり, 微小な に対して傾きを表し, を無限に

教材ドットコムオリジナル教材 0から始めるiアプリ (4) 0 から始める i アプリ (4) i アプリをプログラミングする際に必要なのは Java というプログラミング言語の基礎知識です 独自の命令や駆使してプログラミングをするわけですが Java というベースになっている言語を知らないでプログ

教材ドットコムオリジナル教材 0から始めるiアプリ (4) 0 から始める i アプリ (4) i アプリをプログラミングする際に必要なのは Java というプログラミング言語の基礎知識です 独自の命令や駆使してプログラミングをするわけですが Java というベースになっている言語を知らないでプログラムを記述することはあり得ません 本節では 新規プロジェクトを続けて作る際の注意事項と 簡単な Java

Microsoft PowerPoint - 基礎・経済統計6.ppt

. 確率変数 基礎 経済統計 6 確率分布 事象を数値化したもの ( 事象ー > 数値 の関数 自然に数値されている場合 さいころの目 量的尺度 数値化が必要な場合 質的尺度, 順序的尺度 それらの尺度に数値を割り当てる 例えば, コインの表が出たら, 裏なら 0. 離散確率変数と連続確率変数 確率変数の値 連続値をとるもの 身長, 体重, 実質 GDP など とびとびの値 離散値をとるもの 新生児の性別

2011 年度第 41 回天文 天体物理若手夏の学校 2011/8/1( 月 )-4( 木 ) 星間現象 18b 初代星形成における水素分子冷却モデルの影響 平野信吾 ( 東京大学 M2) 1. Introduction 初代星と水素分子冷却ファーストスター ( 初代星, PopIII) は重元素を

2011 年度第 41 回天文 天体物理若手夏の学校 2011/8/1( 月 )-4( 木 ) 星間現象 18b 初代星形成における水素分子冷却モデルの影響 平野信吾 ( 東京大学 M2) 1. Introduction 初代星と水素分子冷却ファーストスター ( 初代星, PopIII) は重元素を含まない原始ガスから形成される 宇宙で最初に誕生する星である 初代星はその後の星形成や再電離など宇宙初期の天文現象に強く関係し

ＪａｖａプログラミングⅠ

Java プログラミング Ⅰ 11 回目多次元配列 今日の講義で学ぶ内容 2 次元配列とその使い方 不規則な 2 次元配列.length 修飾子 2 次元配列 1 次元配列配列要素が直線的に並ぶ配列です次のように考えると分かりやすいでしょう 2 次元配列配列要素が平面的に並ぶ配列です次のように考えると分かりやすいでしょう 2 次元以上の配列のことを多次元配列といいます 2 次元配列の利用 2 次元配列の利用手順配列変数の宣言

pp2018-pp9base

プログラミング入門 Processing プログラミング第 9 回 九州産業大学理工学部情報科学科神屋郁子 ( pp@is.kyusan-u.ac.jp ) 時限 クラス 水 1 機械 ( クラス 3) 水 2 機械 ( クラス 1) 水 4 電気 (B1 B2) 後ろ 5 列は着席禁止 3 人掛けの中央は着席禁止 今後の予定 第 9 回 : 複数の図形 (2) 繰り返しと座標変換第 回 : 画像の表示と音の再生

stat-base_ppt [互換モード]

データ解析の基礎ーデータの分類とまとめ方ー 統計学と統計について 統計学 statistics とは何か? 髙木廣文東邦大学看護学部国際広域保健分野 統計 : 統計をとる (?) 統計学 : 統計学を使う (?) e-mail: halwin@med.toho-u.ac.jp http://homepage2.nifty.com/halwin/takagi.html 1 2 統計をとる とは? アンケート調査で学生のアルバイト実施を調べる

0415

今回の授業の狙い 基本的な統計量を求め 活用できること 章統計量と確率分布のと確率分布の活用 part 統計解析で用いる代表的な確率分布の特徴を 把握すること 統計解析の全体像 統計解析での注意点 ()( サンプリング サンプル 測定 母集団 何らかの意味で同質性が期待できるものの集団 e 日本人男性同じ条件で作った製品 母集団 推定 アクション 事実に基づく判断 データからモノをいう データ解析

<4D F736F F D20332E322E332E819C97AC91CC89F090CD82A982E78CA982E9466F E393082CC8D5C91A291CC90AB945C955D89BF5F8D8296D85F F8D F5F E646F63>

3.2.3. 流体解析から見る Fortran90 の構造体性能評価 宇宙航空研究開発機構 高木亮治 1. はじめに Fortran90 では 構造体 動的配列 ポインターなど様々な便利な機能が追加され ユーザーがプログラムを作成する際に選択の幅が広がりより便利になった 一方で 実際のアプリケーションプログラムを開発する際には 解析対象となる物理現象を記述する数学モデルやそれらを解析するための計算手法が内包する階層構造を反映したプログラムを作成できるかどうかは一つの重要な観点であると考えられる

テレビ講座追加資料1105

数学類題にチャレンジ 資料の活用 資料の活用語句のまとめ 階級 資料を整理したときの つ つの区間のこと 階級の幅 区間の幅のこと 各階級の最大値と最小値の差 度数 各階級にはいる資料の個数 ( 人数 ) のこと 度数分布表 資料をいくつかの階級に分け 階級ごとに度数を示して分布の様子をわかりやすくした表のこと 階級値 度数分布表で 各階級の真ん中の値のこと ヒストグラム 度数分布多角形 ( 度数折れ線

【指導のポイント】

教材 -B-() の解答資料の活用 分析 さいひんち 度数 最頻値 の解決のために さいひんち最頻値の相対度数の求め方 説明文 相対度数は ( 相対度数 )=( 最頻値の階級の度数 ) ( ( ア ) ) で求めることができる 最頻値の階級の度数は ( イ ), ( ア ) は, ( ウ ) であるから求める ( イ ) 相対度数は, =.9 となる ( ウ ) ( ア ) 度数の合計 ( イ )

<4D F736F F D E7382CC944D8AC28BAB91CE8DF4955D89BF B838B91808DEC B A B D8D A2E646F63>

- 都市の熱環境対策評価ツール基本操作ガイド - さっそくツールを導入して基本的な操作を一通り体験してみましょう 本ガイドに記載された全操作に要する時間は 30 分程度です ツールを導入し 起動しましょう ( 操作マニュアル 1.4.) 任意のフォルダにおいて Zip ファイル ( 都市の熱環境対策評価ツール.zip) を解凍します PCS2007 フォルダをコピーして同じフォルダの階層にペーストし

Chap3.key

区分求積法. 面積 ( )/ f () > n + n, S 長方形の和集合で近似 n f (n ) リーマン和 f (n ) 区分求積法 リーマン和 S S n n / n n f ()d リーマン積分 ( + ) + S (, f ( )) 微分の心 Zoom In して局所的な性質を調べる 積分の心 Zoom Ou して大域的な性質を調べる 曲線の長さ 領域の面積や体積 ある領域に含まれる物質の質量

学習指導要領

(1) 数と式 学習指導要領ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 千早高校学力スタンダード 自然数 整数 有理数 無理数の用語の意味を理解す る ( 例 ) 次の数の中から自然数 整数 有理 数 無理数に分類せよ 3 3,, 0.7, 3,,-, 4 (1) 自然数 () 整数 (3) 有理数 (4) 無理数 自然数 整数 有理数 無理数の包含関係など

Microsoft PowerPoint - 代表値と散布度.ppt [互換モード]

データ解析基礎. 度数分布と特性値 keyword データの要約 度数分布表, ヒストグラム 分布の中心を表す基本統計量 平均, 最頻値, 中央値 分布のばらつきを表す統計量 分散, 標準偏差 統計データの構造 - データ解析の目的 具体的な対象 ( 母集団 ) についての調査結果 ( 標本をどう加工 処理し, 有益な情報を引き出すかである. 加工 処理するための調査結果として, データ ( 観測データ

2018年度 岡山大・理系数学

08 岡山大学 ( 理系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ 関数 f ( x) = ( + x) x について, 以下の問いに答えよ () f ( x ) = 0 を満たす x の値を求めよ () 曲線 y = f ( x ) について, 原点を通るすべての接線の方程式を求めよ (3) 曲線 y = f ( x ) について, 原点を通る接線のうち, 接点の x 座標が最大のものを L とする

３章 度数分布とヒストグラム

度数分布とヒストグラム データとは 複雑な確率ゲームから生まれたと考えてよい データ分析の第一歩として データの持つ基本的特性を把握することが重要である 分析の流れ データの分布 ( 散らばり ) を 度数分布表にまとめ グラフ化する グラフに 平均値や分散など 分布の特徴を示す客観的な数値を加える データが母集団からのランダムサンプルならば 母集団についての推測を行う 度数分布とヒストグラムの作成

第4回

Excel で度数分布表を作成 表計算ソフトの Microsoft Excel を使って 度数分布表を作成する場合 関数を使わなくても 四則演算(+ */) だけでも作成できます しかし データ数が多い場合に度数を求めたり 度数などの合計を求めるときには 関数を使えばデータを処理しやすく なります 度数分布表の作成で使用する関数 合計は SUM SUM( 合計を計算する ) 書式 :SUM( 数値数値

20～22.prt

[ 三クリア W] 辺が等しいことの証明 ( 円周角と弦の関係利用 ) の の二等分線がこの三角形の外接円と交わる点をそれぞれ とするとき 60 ならば であることを証明せよ 60 + + 0 + 0 80-60 60 から ゆえに 等しい長さの弧に対する弦の長さは等しいから [ 三クリア ] 方べきの定理 接線と弦のなす角と円周角を利用 線分 を直径とする円 があり 右の図のように の延長上の点

製品開発の現場では 各種のセンサーや測定環境を利用したデータ解析が行われ シミュレーションや動作検証等に役立てられています しかし 日々収集されるデータ量は増加し 解析も複雑化しており データ解析の負荷は徐々に重くなっています 例えば自動車の車両計測データを解析する場合 取得したデータをそのまま解析

ホワイトペーパー Excel と MATLAB の連携がデータ解析の課題を解決 製品開発の現場では 各種のセンサーや測定環境を利用したデータ解析が行われ シミュレーションや動作検証等に役立てられています しかし 日々収集されるデータ量は増加し 解析も複雑化しており データ解析の負荷は徐々に重くなっています 例えば自動車の車両計測データを解析する場合 取得したデータをそのまま解析に使用することはできず

Excelによるデータ分析

Excel による データ分析 多変量解析編 矢野佑樹 2013/07/27 Excel で学ぶデータ分析 ( 多変量解析編 ) 多変量解析では, 気温とアイスの売上個数の関係や, 最寄り駅からの距離と来店者数の 関係など,2 つ以上の変数を一度に分析します. では, 早速 2 つのデータ間の関係を Excel によって分析しましょう. < 散布図と相関 > 例 1. あるアイスクリーム販売店では,1

数学の学び方のヒント

数学 Ⅱ における微分単元の 指導法の改善に関する研究 2017 年 10 月北数教旭川大会で発表した内容です 北海道札幌国際情報高等学校和田文興 1 Ⅰ. 研究の動機と背景 高校では極限を厳密に定義できず, 曖昧でわかりにくい. 私自身は, はじめて微分と出会ったとき, 極限の考え方等が納得できなかった. y () a h 接線 a 傾き (a) 2 Ⅰ. 研究の動機と背景 微分の指導改善に関する優れた先行研究がいくつかあるが,

4 月 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プロ

4 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プログラミング技術 工業 333 実教出版 ) 共通 : 科目 プログラミング技術 のオリエンテーション プログラミング技術は

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75% ) (25% ) =9 7, =9 8 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ( ).,.,.,.,.,. ( ) (1 2 )., ( ), 0. 2., 1., 0,.

23(2011) (1 C104) 5 11 (2 C206) 5 12 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.,,. 1., 2007 ( ). 2. P. G. Hoel, 1995. 3... 1... 2.,,. ii 3.,. 4. F. (),.. 5.. 6.. 7.,,. 8.,. 1. (75%