Microsoft PowerPoint - 福島放射能汚染状況 a

07_toukei06.dvi

2013 61 2 247 256 c 2013 1 1 2 3 4 2013 2 19 7 10 8 19 2011 6 7 64 28 20 35 1. 2011 3 11 14 46 M9 14 m 1 3 Strickland, 2011;, 2012 Leelossy et al., 2011;, 2012 131 134 137 1m µsv/h 1m 2 1 1 734 8551 1

201711grade2.pdf

2017 11 26 1 2 28 3 90 4 5 A 1 2 3 4 Web Web 6 B 10 3 10 3 7 34 8 23 9 10 1 2 3 1 (A) 3 32.14 0.65 2.82 0.93 7.48 (B) 4 6 61.30 54.68 34.86 5.25 19.07 (C) 7 13 5.89 42.18 56.51 35.80 50.28 (D) 14 20 0.35

降下物中の 放射性物質 セシウムとヨウ素の降下量 福島県の経時変化 単位 MBq/km2/月 福島県双葉郡 I-131 Cs Cs-137 ３ 8,000,000 環境モニタリング 6,000,000 4,000,000 2,000,000 0 震災の影響等により 測定時期が2011年7

降下物中の 放射性物質 セシウムとヨウ素の降下量 福島県の経時変化 単位 MBq/km2/月 福島県双葉郡 8,, 6,, 4,, 2,, 震災の影響等により 測定時期が211年7月であることから 等の短半減期核種は検出されていない MBq/km2/月 メガベクレル/平方キロメートル/月 文部科学省発表 環境放射能水準調査結果 月間降下物 より作成 事故後 福島第一原子力発電所から放出された放射性ヨウ素と放射性セシウムが福島

回帰分析 単回帰

回帰分析 単回帰 麻生良文 単回帰モデル simple regression model = α + β + u 従属変数 (dependent variable) 被説明変数 (eplained variable) 独立変数 (independent variable) 説明変数 (eplanator variable) u 誤差項 (error term) 撹乱項 (disturbance term)

<4D F736F F D2094D18ADA91BA92B28DB895F18D E2E646F6378>

2019 年 6 月 20 日 原発事故からまる8 年の飯舘村汚染状況調査の報告 IISORA 放射能調査チーム今中哲二 遠藤暁 菅井益郎 市川克樹 林剛平 伊藤延由 豊田直巳 石田喜美江 小澤祥司 私たち IISORA( 飯舘村放射能エコロジー研究会 ) の放射能汚染調査グループは 福島第 1 原発事故が発生した 2011 年 3 月より 高濃度の放射能汚染を蒙った飯舘村全域の放射能汚染状況を定期的に実施してきた

> 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

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

何が起こっているかを知ろう！

ケーススタデイ - その 1 表面汚染の検査に多く用いられる大面積端窓型 GM 計数管の表示値と表面汚染密度の関係 注 : 本換算は表面の汚染に対しての計算例であり 瓦礫など汚染が表面に限定されていない場合には利用できません (2015.7.29 追記 ) 参考規格 JIS Z 4329 放射性表面汚染サーベイメータ JIS Z 4504 放射性表面汚染の測定方法 (ISO 7503-1) 考察した測定機器の仕様窓径

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

リスク工学グループ演習

リスク工学グループ演習最終発表 2014/10/24 福島事故 第 1 次航空機モニタリングによる放射線量データの修正 2 班會澤拓也角屋貴則齋藤愛美佐野亨アドバイザー教員羽田野祐子 1 放射線の影響予測の必要性 東日本大震災福島第一原子力発電所事故 大量の放射性物質発生 画像出典 :http://jp.ibtimes.com/ 原発事故後 放射線の悪影響人体 土地 食品 農作物 経済 影響は多方面に

Microsoft PowerPoint HRN.pptx

シンポジウム : 放射線被曝を健康への権利と教育から考える ~ 国連人権理事会グローバー勧告を踏まえて~ 214 年 3 月 21 日於福島大学 飯舘村民を対象とした初期外部被曝量評価の試み 伊達市 川俣町 飯舘村葛尾村田村市川内村 浪江町 南相馬市 帰還困難区域 居住制限区域 避難指示解除準備区域 双葉町 大熊町 富岡町 福島第一原子力発電所 空間線量率 マイクロシーベルト / 時 5 4 3 2

福島第１原子力発電所事故に伴う 131 Iと 137 Csの大気放出量に関する試算(II)

福島第一原子力発電所事故に伴う Cs137 の大気降下状況の試算 - 世界版 SPEEDI(WSPEEDI) を用いたシミュレーション - 平成 23 年 9 月 6 日 ( 独 ) 日本原子力研究開発機構 1. はじめに第 23 回原子力委員会定例会議 (6 月 28 日 ) では 福島第一原子力発電所事故によるプラント北西地域の線量上昇プロセスの解析について概説した その後 中部 関東 東北を含む東日本におけるCs137の広域拡散と地表沈着について4

<82A082C682E082B731318C8E8D862E696E6464>

あともす 医 療 分 野 で の 利 用 農 業 分 野 で の 利 用 工 業 分 野 で の 利 用 暮 ら し の 中 で の 放 射 線 利 用 科 学 分 野 で の 利 用 こ ん な こ と を し ま し た みんなの 参 加 まってるよ! 志 賀 原 子 力 発 電 所 の 取 組 み 紹 介 ~ 安 全 対 策 発 電 所 敷 地 内 への 浸 水 防 止 について~ 2.

目 的 GM計数管式 サーベイメータ 汚染の検出 線量率 参考 程度 β線を効率よく検出し 汚染の検出に適している 電離箱型 サーベイメータ ガンマ線 空間線量率 最も正確であるが シン チレーション式ほど低い 線量率は計れない NaI Tl シンチレー ション式サーベイメータ ガンマ線 空間線量率

さまざまな測定機器 測定機器 ゲルマニウム 半導体検出器 NaI Tl シンチレーション式 サーベイメータ GM計数管式 サーベイメータ 個人線量計 光刺激ルミネッセンス 線量計 OSL 蛍光ガラス線量計 電子式線量計 どのような目的で放射線を測定するかによって 用いる測定機器を選ぶ必要があり ます 放射性物質の種類と量を調べるには ゲルマニウム半導体検出器や NaI Tl シン チレーション式検出器などを備えたγ

Excelにおける回帰分析（最小二乗法）の手順と出力

Microsoft Excel Excel 1 1 x y x y y = a + bx a b a x 1 3 x 0 1 30 31 y b log x α x α x β 4 version.01 008 3 30 Website:http://keijisaito.info, E-mail:master@keijisaito.info 1 Excel Excel.1 Excel Excel

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

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

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

untitled

25218 13:00 Twitter @y_morigucci 1. ~~ 2. 31521 3. 4. 5. 6. ( () 1 2 1982 OECD 20114 OECD(20032008) (2007) 1 2 3 4 5 6 7 8 3 23927 ( * http://www.nnistar.com/gmap/fukushima.html GIS *) 23914) 4 茨 2011/3/31HP

2 / 39

W707 s-taiji@is.titech.ac.jp 1 / 39 2 / 39 1 2 3 3 / 39 q f (x; α) = α j B j (x). j=1 min α R n+2 n ( d (Y i f (X i ; α)) 2 2 ) 2 f (x; α) + λ dx 2 dx. i=1 f B j 4 / 39 : q f (x) = α j B j (x). j=1 : x

１３章　回帰分析

単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

Microsoft Word - å“Ÿåłžå¸°173.docx

回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

アダストリア売り上げデータによる 現状把握と今後の方針 東海大学情報通信学部経営システム工学科佐藤健太

アダストリア売り上げデータによる 現状把握と今後の方針 東海大学情報通信学部経営システム工学科佐藤健太 目次 1. 研究背景 2. 研究目的 3. データ概要 4. 分析手順 5. 分析結果 6. 戦略予想 7. まとめ 8. 今後の課題 参考文献 2016/10/27 2016 年 S-PLUS &Visual R Platform 学生研究奨励賞 1 1. 研究背景 Ⅰ アダストリア (¹) とは,

<4D F736F F F696E74202D BD95CF97CA89F090CD F6489F18B4195AA90CD816A>

主な多変量解析 9. 多変量解析 1 ( 重回帰分析 ) 目的変数 量的 説明変数 質的 あり量的 重回帰分析 数量化 Ⅰ 類 質的 判別分析 数量化 Ⅱ 類 なし 主成分分析因子分析多次元尺度構成法 数量化 Ⅲ 類数量化 Ⅳ 類 その他 クラスタ分析共分散構造分析 説明変数 : 独立変数 予測変数 目的変数 : 従属変数 基準変数 3 1. 単回帰分析各データの構造 y b ax a α: 1,,,

J１順位と得点者数の関係分析

2015 年度 S-PLUS & Visual R Platform 学生研究奨励賞応募 J1 順位と得点者数の関係分析 -J リーグの得点数の現状 - 目次 1. はじめに 2. 研究目的 データについて 3.J1 リーグの得点数の現状 4. 分析 5. まとめ 6. 今後の課題 - 参考文献 - 東海大学情報通信学部 経営システム工学科 山田貴久 1. はじめに 1993 年 5 月 15 日に

目次 Ⅰ. 監視測定設備 3 Ⅱ. 監視測定等に関する手順 9

資料 1-- 東海第二発電所 監視測定設備について 平成 9 年 9 月 5 日日本原子力発電株式会社 本資料のうち, は商業機密又は核物質防護上の観点から公開できません 1 目次 Ⅰ. 監視測定設備 3 Ⅱ. 監視測定等に関する手順 9 Ⅰ. 監視測定設備 3 設置許可基準規則適合方針第設置許可基準規則適合方針第三十一条解釈1. モニタリング ポスト モニタリングポストの電源 三十一条解釈5 第

福島原発とつくばの放射線量計測

福島原発とつくばの放射線量計測 産業技術総合研究所 計測標準研究部門量子放射科 齋藤則生 1. 放射線を測る 2. 放射能を測る 3. 展示の紹介 2011 年 7 月 23 日産総研つくばセンター一般公開特別講演スライド 放射線量を測る毎時マイクロシーベルト (µsv/h) 原子力発電所の事故以来 インターネット 新聞等で放射線量の測定値が掲載されています 例 : 福島市 1.21 µsv/h 産総研

<4D F736F F D2094D18ADA91BA92B28DB895F18D E82528C8E31382D342D32302E646F6378>

2018 年 4 月 20 日飯舘村放射能汚染状況調査 (2018 年 3 月 31 日 ) の報告 IISORA 放射能調査チーム今中哲二 遠藤暁 菅井益郎 市川克樹 林剛平 上澤千尋 豊田直巳 野田雅也 石田喜美江 佐久間淳子 小澤祥司 私たち IISORA( 飯舘村放射能エコロジー研究会 ) の放射能調査チームは 福島第 1 原発事故が発生した 2011 年 3 月より 高濃度の放射能汚染を蒙った飯舘村全域の放射線測定を定期的に実施してきた

7. フィリップス曲線 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推

7. フィリップス曲線 経済統計分析 ( 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推定結果に基づく予測シミュレーション 物価と失業の関係......... -. -. -........ 失業率

Microsoft Word - mstattext02.docx

章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt

パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

DAA09

> summary(dat.lm1) Call: lm(formula = sales ~ price, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -55.719-19.270 4.212 16.143 73.454 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 237.1326

横浜市環境科学研究所

周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.

2017 年 7 月 30 日 福島県七方部市町村空間放射線量 6 年間の変遷について 一般社団法人南相馬除染研究所 Chief Coordinator 田中節夫 はじめに東日本大震災に端を発した福島第一原発事故より 6 年余を経過しました 事故発生以来 測定機器の整備に伴い福島県では空間放射線量の

2017 年 7 月 30 日 福島県七方部市町村空間放射線量 6 年間の変遷について 一般社団法人南相馬除染研究所 Chief Coordinator 田中節夫 はじめに東日本大震災に端を発した福島第一原発事故より 6 年余を経過しました 事故発生以来 測定機器の整備に伴い福島県では空間放射線量のモニタリング結果を 現在に至るまでHP 上にて公表しています この七方部の測定数値を時間軸でその相関関係を観察すると

Nihonmatsu City Public Relations, 2017.9, Japan Nihonmatsu City Public Relations, 2017.9, Japan Nihonmatsu City Public Relations, 2017.9, Japan Nihonmatsu City Public Relations, 2017.9, Japan Nihonmatsu

1

R による非線形最小二乗法. 非線形回帰モデル回帰モデルにおいて被説明変数が未知パラメータについて線形である場合は 線形回帰モデル とよばれる 例えば以下のようなモデルはすべて線形回帰モデルの例である ( 例 ) y x, ( 例 2) y log( x ), ( 例 3) log y x このようなモデルの場合は通常の最小二乗法によって未知パラメータ α β を推定する事ができる このような線形回帰モデルに対して

15

15 iii 2012 6 11 2013 1 17 *1 *1 iv web *2 2011 6 web *3 6 web 1 *4 *5 *2 *3 http://www.gakushuin.ac.jp/~881791/housha/ *4 *5 v *6 ipad B5 A4 2 *7 ICRP IAEA *8 web web *6 2012 9 *7 web *8 ICRP publ. 60,

スライド 1

放射線モニタリングと健康影響 平成 23 年 11 月 27 日 日本原子力学会放射線影響分科会 放射線と放射能 放射性物質 2 量を知るには 単位が重要 放射能の単位 ベクレル Bq 放射線を出す能力を表す単位 (1Bq は 1 秒間に 1 回原子核が壊変し 放射線を放出すること ) 放射線の量の単位 ( 吸収線量 ) グレイ Gy 放射線のエネルギーが物質にどれだけ吸収されたかを表す単位 (1Gy

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?

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し 2000kW 定格風車の設備利用率として表示させたものです 数値は風車の定格出力 (2000kW)

2. 調査対象 国道 114 号等を自動車で通行する運転手等の被ばく線量 国道 114 号等で 事故 車両の故障等のために車外に待機した運転手等の被ばく線量 3. 調査方法 (1) 調査対象区間 ( 図 1) 経路 1: 国道 114 号川俣町 / 浪江町境界付近 ~ 浪江 IC 付近 [27.2k

国道 114 号 国道 399 号 国道 459 号 県道 49 号及び県道 34 号における帰還困難区域の線量調査 結果について 平成 29 年 9 月 15 日 原子力被災者生活支援チーム 1. 概要 国道 114 号 国道 399 号 国道 459 号 県道 49 号及び県道 34 号の帰還困難区域 ( 以下 国道 114 号等 という ) を自動車で通行する際の運転手等への放射性物質の影響を確認するため

<4D F736F F D DA18CE382CC A835E838A F95FB906A89FC92E888C BD A2E646F63>

平成 23 年 4 月 4 日 ( 平成 23 年 6 月 30 日一部改定 ) 厚生労働省 今後の水道水中の放射性物質のモニタリング方針について 1 はじめに東京電力株式会社福島第一原子力発電所 ( 以下 東電福島第一原発 という ) の事故に関連した水道水中の放射性物質への対応について 平成 23 年 3 月 19 日付け健水発 0319 第 2 号厚生労働省健康局水道課長通知 福島第一 第二原子力発電所の事故に伴う水道の対応について

(lm) lm AIC 2 / 1

W707 s-taiji@is.titech.ac.jp 1 / 1 (lm) lm AIC 2 / 1 : y = β 1 x 1 + β 2 x 2 + + β d x d + β d+1 + ϵ (ϵ N(0, σ 2 )) y R: x R d : β i (i = 1,..., d):, β d+1 : ( ) (d = 1) y = β 1 x 1 + β 2 + ϵ (d > 1) y

タイトル

国立環境研究所 2015 公開シンポジウム 多媒体モデルを用いて 放射性物質の動きを予測する 今泉圭隆 環境リスク研究センター 皆さんに質問です ある化学物質が 将来 環境中でどのくらいの濃度になるか 予測することはできますか? 2 本日の話題 1. 環境中の化学物質の動きをどのように予測するか 1.1 多媒体モデルと環境モデル 1.2 多媒体モデル G-CIEMS の紹介 2. 原発事故由来の放射性セシウムの動きを多媒体モデルで予測する

<4D F736F F D B6389EF8E9197BF95FA8ECB90FC92B28DB8>

23 1 23 7 11 (). 2. 3. 4. 22 22 5. 6. 52 59 6 22 1 3o. 2 1) 53.1ppm 1 盤.4ppm.1ppm 3 1 3 盤監 4 たたm. 監 たた m. 監.4.4.3.3.2.2 5.1.1. 4 監盤 7 8 9 1 11 12 1 2 3.1ppm 22 22. 13 14 1 監 1 盤 17 18 19 2 21 22 2) 54.4ppm.6ppm

講義「○○○○」

講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数

PowerPoint プレゼンテーション

テーマ 1: 福島復興に向けた取り組みと放射線防護場の課題 Ⅲ 土壌に分布する放射性セシウムによる 公衆の被ばく線量換算係数 日本原子力研究開発機構 放射線防護研究グループ 佐藤大樹 2014/12/19 保物セミナー 2014 1 発表の内容 研究の背景 研究の目的 計算方法 計算結果 まとめ 2014/12/19 保物セミナー 2014 2 防護量 (Sv) 等価線量 H 実効線量 E 放射線加重係数

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

fruikei.xls

東京電力 / 福島第一原子力発電所の緊急事態に伴う静岡県内の環境放射線測定結果 環境放射線の測定結果 ( その1) 測定場所: 静岡市葵区北安東 測定値 (ngy/h) 平成 23 年 3 月 11 日 平成 23 年 3 月 12 日 平成 23 年 3 月 13 日 平成 23 年 3 月 14 日 平成 23 年

プラズマ バブルの到達高度に関する研究 西岡未知 齊藤昭則 ( 京都大学理学研究科 ) 概要 TIMED 衛星搭載の GUVI によって観測された赤道異常のピーク位置と 地上 GPS 受信機網によって観測されたプラズマ バブルの出現率や到達率の関係を調べた 高太陽活動時と低太陽活動時について アジア

プラズマ バブルの到達高度に関する研究 西岡未知 齊藤昭則 ( 京都大学理学研究科 ) 概要 TIMED 衛星搭載の GUVI によって観測された赤道異常のピーク位置と 地上 GPS 受信機網によって観測されたプラズマ バブルの出現率や到達率の関係を調べた 高太陽活動時と低太陽活動時について アジア地域とアメリカ地域においてそれらの関係を調べたところ 赤道異常高度とプラズマ バブルの出現頻度に強い相関が見られたのは

等価線量

測定値 ( 空気中放射線量 ) と実効線量 放射線工学部会 線量概念検討 WG はじめに福島原子力発電所事故後 多く場所で空気中放射線量 ( 以下 空間線量という ) の測定が行われている 一方 人体の被ばくの程度の定量化には 実効線量が使われるということについても 多くのところで解説がされている しかしながら 同じシーベルトが使われている両者の関係についての解説はほとんど見られない 両者の関係を理解することは

<4D F736F F D20824F CA48B8695F18D908F91817A88DA93AE8C5E95FA8ECB90FC8EA993AE8B4C985E CC8A4A94AD2E646F6378>

******************** 移動型放射線自動記録装置の開発 ******************** 第 1 章プロジェクトの概要 1. はじめに 2011 年 3 月 11 日, 宮城県三陸沖を震源とする日本の観測史上最大の地震が発生した. この地震によって, 宮城県をはじめとする東北地方沿岸部を大津波が襲い壊滅的な被害を受けた. この一連の災害は 東日本大震災と呼ばれる. 福島県双葉郡大熊町にある東京電力福島第一原子力発電所

1 海水 (1) 平成 30 年 2 月の放射性セシウム 海水の放射性セシウム濃度 (Cs )(BqL) 平成 30 年 平成 29 年 4 月 ~ 平成 30 年 1 月 平成 25 ~28 年度 ~0.073 ~ ~0.

平成 3 0 年 4 月 9 日 福島県放射線監視室 周辺海域におけるモニタリングの結果について (2 月調査分 ) 県では の廃炉作業に伴う海域への影響を継続的に監視 するため 海水のモニタリングを毎月 海底土のモニタリングを四半期毎に実施 しております ( 今回公表する項目 ) 海水 平成 30 年 2 月採取分の放射性セシウム 全ベータ放射能 トリチウム 放射性ストロンチウム (Sr-90)

まず y t を定数項だけに回帰する > levelmod = lm(topixrate~1) 次にこの出力を使って先ほどのレジームスイッチングモデルを推定する 以下のように入力する > levelswmod = msmfit(levelmod,k=,p=0,sw=c(t,t)) ここで k はレジ

マルコフレジームスイッチングモデルの推定 1. マルコフレジームスイッチング (MS) モデルを推定する 1.1 パッケージ MSwM インスツールする MS モデルを推定するために R のパッケージ MSwM をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の

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

untitled

国見町の空間線量マップを更新しました 測定箇所 国見町都市計画図 1/10000 をもとに 500 ｍメッシュを作成し 昨年度と同地点で 185 地点を測定 測定期間 平成 24 年 12 月 5 日 12 月 14 日 測定方法 地上１ｍ地点で測定器を水平に保ち 10 秒ごとの測定値を３回読み取り その平均値を記録 測定器 ＮａＩシンチレーションサーベイメータ 貝田駅 小坂峠 阿津賀志山 旧大木戸小学校

QA- 内部被ばくの特徴は どのようなものですか 内部被ばくの特徴として 放射性核種によって特定の臓器に集まりやすいことがあります 特定の臓器についてはこちら * をご参照ください * 放射線による健康影響等に関する統一的な基礎資料上巻第 章 ページしかし 体内に取り込まれた放射性物質は代謝によって

第 章放射線による被ばく QA- 外部被ばく と 内部被ばく は どう違うのですか 外部被ばく は 体の外( の放射線源 ) から放射線を受けることです 内部被ばく は 体の中に取り込んだ放射性物質から放射線を受けることです 外部被ばく でも 内部被ばく でも シーベルト(Sv) で表す数値が同じであれば 体への影響は同じと なされます 統一的な基礎資料の関連項目上巻第 章 ページ 外部被ばくと内部被ばく

Chapter 1 Epidemiological Terminology

Appendix Real examples of statistical analysis 検定 偶然を超えた差なら有意差という P

学んで、考えてみよう 除染・放射線のこと　使い方

学んで 考えてみよう除染 放射線のこと 使い方 目次 1. はじめに 2. 構成 ( テーマと主な学習内容 ) 3. リスト 1. はじめに この資料は 環境省発刊の まんがなすびのギモン をベースに 中学生程度以上を対象として 東京電力 ( 株 ) 福島第一原子力発電所事故の発生からこれまでの放射性物質の状況 除染などについてわかりやすく学んでいただくための学習教材です 放射線の影響をできる限り少なくするため

28

y i = Z i δ i +ε i ε i δ X y i = X Z i δ i + X ε i [ ] 1 δ ˆ i = Z i X( X X) 1 X Z i [ ] 1 σ ˆ 2 Z i X( X X) 1 X Z i Z i X( X X) 1 X y i σ ˆ 2 ˆ σ 2 = [ ] y i Z ˆ [ i δ i ] 1 y N p i Z i δ ˆ i i RSTAT

経済統計分析１ イントロダクション

1 経済統計分析 10 回帰分析 今日のおはなし. 回帰分析 regression analysis 2 変数の関係を調べる手段のひとつ単回帰重回帰使用上の注意 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. Stock, James H. and Mark W. Watson. 2006. Introduction to Econometrics.

14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 mmol/l の半分だったから さんの測定値は くんの測定値の 4 倍の重みがあり 推定値 としては 0.68 mmol/l その標準偏差は mmol/l 程度ということになる 測定値を 特徴づけるパラメータ t を推定するこの手

14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 014.6.1. 最小 乗法のはなし 014.6.1. 内容 最小 乗法のはなし...1 最小 乗法の考え方...1 最小 乗法によるパラメータの決定... パラメータの信頼区間...3 重みの異なるデータの取扱い...4 相関係数 決定係数 ( 最小 乗法を語るもう一つの立場...5 実験条件の誤差の影響...5 問題...6 最小 乗法の考え方 飲料水中のカルシウム濃度を

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

untitled

2011/6/22 M2 1*1+2*2 79 2F Y YY 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Y 0 50 100 150 200 250 YY A (Y = X + e A ) B (YY = X + e B ) X 0.00 0.05 0.10

cm H.11.3 P.13 2 3-106-

H11.3 H.11.3 P.4-105- cm H.11.3 P.13 2 3-106- 2 H.11.3 P.47 H.11.3 P.27 i vl1 vl2-107- 3 h vl l1 l2 1 2 0 ii H.11.3 P.49 2 iii i 2 vl1 vl2-108- H.11.3 P.50 ii 2 H.11.3 P.52 cm -109- H.11.3 P.44 S S H.11.3

Microsoft PowerPoint - 05.Tanaka.pptx

福島の復興に向けた取り組み 田中知 国は復興計画のグランドデザインとして 1 地域の生活環境の回復 2 帰還する被災者及び長期避難者の生活再建支援 3 地域の経済とコミュニティの再生を基本姿勢として 短 中 長期の 3 段階計画を策定し 取り組んでいる 実施すべき代表的な取り組みは以下の 4 項目 放射線対策はすべての取組の基礎となるべきものである 生活環境の再生 社会資本の再構築 地域を支える産業の再生

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

データ解析

データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第

発表の流れ 1. 回帰分析とは? 2. 単回帰分析単回帰分析とは? / 単回帰式の算出 / 単回帰式の予測精度 <R による演習 1> 3. 重回帰分析重回帰分析とは? / 重回帰式の算出 / 重回帰式の予測精度 質的変数を含む場合の回帰分析 / 多重共線性の問題 変数選択の基準と方法 <R による

R で学ぶ 単回帰分析と重回帰分析 M2 新屋裕太 2013/05/29 発表の流れ 1. 回帰分析とは? 2. 単回帰分析単回帰分析とは? / 単回帰式の算出 / 単回帰式の予測精度 3. 重回帰分析重回帰分析とは? / 重回帰式の算出 / 重回帰式の予測精度 質的変数を含む場合の回帰分析 / 多重共線性の問題 変数選択の基準と方法 回帰分析とは?

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

Part1 走行サーベイによる道路及びその近傍における空間線量率の測定 (KURAMA の高度化を含む ) 安藤真樹 斎藤公明 ( 原子力機構 ) 1. 調査目的福島第一原発から放出された放射性物質による現状における空間線量率を把握するため KURAMA-Ⅱ システム ( 小型 CsI シンチレーシ

走行サーベイによる道路及びその近傍における空間線量率の測定 (KURAMA の高度化を含む ) 安藤真樹 斎藤公明 ( 原子力機構 ) 1. 調査目的福島第一原発から放出された放射性物質による現状における空間線量率を把握するため KURAMA-Ⅱ システム ( 小型 CsI シンチレーション検出器と GPS が一体となった簡易型測定システム ) を用いた走行サーベイによる調査を実施してきた 平成 26

< A835E838A F8C8B89CA955C E786C73>

プレス発表資料 [News Release] 東京電力株式会社福島第一原子力発電所の 20km 以遠のモニタリング結果について s at Reading Points out of 20 km Zone of TEPCO Fukushima Dai-ichi NPP] 平成 24 年 1 月 20 日 [January 20 2012] [Ministry of Education, Culture,

スライド 1

新たな避難指示区域での復旧 復興作業の放射線障害防止対策 除染電離則改正の趣旨 原子力災害対策本部と復興庁は 4 月 1 日から 東電福島第一原発周辺の避難指示区域 ( 警戒区域と計画的避難区域 ) を 1 帰還困難区域 2 居住制限区域 3 避難指示解除準備区域の 3 区分に改め始めた ( 添付の警戒区域と避難指示区域の概念図参照 ) 表. 避難区域と除染関係法令の地域分け 避難指示区域新たな避難指示区域放射性物質汚染対処特措法上の地域除染電離則上の地域帰還困難区域警戒区域居住制限区域除染特別地域計画的避難区域除染特別地域等避難指示解除準備区域

Microsoft Word - 2-1

プレス発表資料 2 平成 28 年 10 月 5 日 福島県産海産物の放射性セシウム濃度の低下と沿岸漁業の復興に関する論文を公表しました 福島大学環境放射能研究所和田敏裕准教授を代表とする研究グループは 福島県産海産物の放射性セシウム濃度の低下と沿岸漁業の復興に関する論文を国際誌に公表しました 放射性セシウム濃度の低下傾向が明らかに福島県の沿岸漁業は 震災から 5 年以上が経過した現在においても 東京電力

Microsoft Word - ㅎ㇤ㇺå®ı璃ㆨAIã†®æŁ°ç’ƒ.docx

ベイズの定理から AI の数理 ベイズ更新とロジステック曲線について 松本睦郎 ( 札幌啓成高等学校講師 ) Episode ロジステック曲線 菌やウイルスの増殖数や 人口増加等を表現する曲線の一つにロジステック曲線があります 例 シャーレの中で培養された大腸菌の数について考察する シャーレ内に栄養が十分に存在するとき 菌は栄養を吸収しながら 一定時間ごとに細胞分裂をして増 殖する 菌の数 u u(t)

福島原発事故はチェルノブイリ事故と比べて ほんとうに被害は小さいの？

2015.7.2 ー福島とチェルノブイリー 原発事故後の政策の比較 チェルノブイリ被害調査 救援 女性ネットワーク 吉田由布子 1 被災者 とは誰なのか? 日本ではいまだに被災者の定義が不明 チェルノブイリ原発事故における被災者 1 事故処理作業者 (1986-1989 年に従事 ) 2 30km圏を含む高汚染地域からの避難住民 3 その他の 汚染地域 に居住する住民 ( 汚染地域の定義は Cs137

Microsoft PowerPoint - 01_内田 先生.pptx

平成 24 年度 SCOPE 研究開発助成成果報告会 ( 平成 22 年度採択 ) 塩害劣化した RC スラブの一例 非破壊評価を援用した港湾コンクリート構造物の塩害劣化予測手法の開発 かぶりコンクリートのはく落 大阪大学大学院鎌田敏郎佐賀大学大学院 内田慎哉 の腐食によりコンクリート表面に発生したひび割れ ( 腐食ひび割れ ) コンクリート構造物の合理的な維持管理 ( 理想 ) 開発した手法 点検

スライド 1

別添資料 対象等 除染作業者等の被ばく線量等の 集計結果について 平成 27 年 4 月 15 日 除染等業務従事者等被ばく線量登録管理制度とは 目的 労働者が複数の事業者に順次所属する場合に 当該労働者の過去の被ばく歴を確実に把握するため 関係する元請事業者が 放射線管理手帳制度と相まって 労働者の過去の被ばく線量を必要な時に確認できる登録制度を構築したもの 制度の適用となる業務 除染特別地域 注

<4D F736F F D2094D18ADA91BA92B28DB895F18D E348C8E2E646F6378>

飯舘村放射能汚染状況調査 (27 年 4 月 日 ) の報告 27 年 4 月 2 日 IISORA 放射能調査チーム今中哲二 遠藤暁 菅井益郎 市川克樹 林剛平 豊田直巳 澤井正子 佐久間淳子 石田喜美江 馬場広行 小澤祥司 2 年 3 月 日 地震 津波をきっかけとして福島第 原発事故がはじまってから6 年が経過した 福島第 原発から北西方向 3~4km に位置する飯舘村は 3 月 日の夕方から翌朝にかけて放射性プルーム

資料第10－1－1号　：文部科学省によるプルトニウム、ストロンチウムの核種分析の結果について

資料 10-1-1 平成 23 年 9 月 30 日 文部科学省による プルトニウム ストロンチウムの核種分析の結果について 文部科学省原子力災害対策支援本部モニタリング班 1. 本調査の実施目的文部科学省は 地表面に沈着した放射性物質による住民の健康への影響及び環境への影響を将来にわたり継続的に確認するため 梅雨が本格化し 土壌の表面状態が変化する前の時点において 東京電力 ( 株 ) 福島第一原子力発電所から概ね

. 分析内容及びデータ () 分析内容中長期の代表的金利である円金利スワップを題材に 年 -5 年物のイールドスプレッドの変動を自己回帰誤差モデル * により時系列分析を行った * ) 自己回帰誤差モデル一般に自己回帰モデルは線形回帰モデルと同様な考え方で 外生変数の無いT 期間だけ遅れのある従属変

() 現在データは最大 5 営業日前までの自己データが受けたショック ( 変動要因 ) の影響を受け 易い ( 情報の有効性 ) 現在の金利変動は 過去のどのタイミングでのショック ( 変動要因 ) を引きずり変動しているのかの推測 ( 偏自己相関 ) また 将来の変動を予測する上で 政策金利変更等の ショックの持続性 はどの程度 将来の変動に影響を与えるか等の判別に役に立つ可能性がある (2) その中でも

Microsoft Word - 訋é⁄‘組渋å�¦H29æœ�末試é¨fi解ç�fl仟㆓.docx

07 年 8 月 日計量経済学期末試験問. 次元ベクトル x ( x..., x)', w ( w.., w )', v ( v.., v )' は非確率変数であり 一次独立である 最小二乗推定法の残差と説明変数が直交することは証明無く用いてよい 確率ベクトル e ( e... ) ' は E( e ) 0, V ( e ),cov( e j ) 0 ( j) とし 確率ベクトル y=( y...,

福島県相馬市における 除染事例

第 2 回環境放射能除染研究発表会 平成 25 年 6 月 6 日 ( 木 ) 口頭発表小ホールセッション 14. 除染計画と除染技術 (5): 除染事例 11:40 S14-3 一般 福島県相馬市における除染事例 サブタイトル : 平成 24 年度福島県相馬市玉野地区除染業務委託における 希釈した過酸化水素水による洗浄結果 高橋正則 庄建技術株式会社技師長兼技術部長 ( 福島県南相馬市原町区 )

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

広く分布した放射性核種による放射線場 ―モンテカルロ計算コードegs5の活用－

福島第一原子力発電所の事故に関連した線量評価への egs5 の応用 高エネルギー加速器研究機構 平山英夫 第 21 回 egs 研究会 はじめに 東京電力福島第 1 原子力発電所の事故に関連した様々な計算を行う場合に必要な事 線量 計算の場合 評価対象となる 線量 について 線量計 により得られた測定値と比較する場合 計算で求めた 線量 と測定値が対応しているか egs5 による種々の計算方法 検出器の応答の比較の場合

回帰分析 重回帰(1)

回帰分析 重回帰 (1) 項目 重回帰モデルの前提 最小二乗推定量の性質 仮説検定 ( 単一の制約 ) 決定係数 Eviews での回帰分析の実際 非線形効果 ダミー変数 定数項ダミー 傾きのダミー 3 つ以上のカテゴリー 重回帰モデル multiple regression model 説明変数が 個以上 y 1 x 1 x k x k u i y x i 他の説明変数を一定に保っておいて,x i

3. 本調査の結果採取した土壌について セシウム 134 セシウム 137 の核種分析結果をまとめた 土壌濃度マップ は別紙 のとおりである また 核種分析結果の妥当性の検証のため 本調査で採取した一部の土壌について大学及び日本分析センターがそれぞれ核種分析した結果とこれらの土壌を採取

平成 23 年 8 月 30 日 文部科学省による放射線量等分布マップ ( 放射性セシウムの土壌濃度マップ ) の作成について 本年 6 月 6 日から実施してきました 平成 23 年度科学技術戦略推進費 放射性物質による環境影響への対策基盤の確立 放射性物質の分布状況等に関する調査研究 について 放射線量等分布マップ ( 土壌濃度マップ ) のうち 放射性セシウムの土壌濃度マップを作成しましたので

平成24年度農研機構シンポジウム資料｜牛肉における放射性セシウムの飼料からの移行について

農研機構シンポジウム 2012.12.5 於 : 南青山会館 牛肉における放射性セシウムの飼料からの移行について 昨年 10~11 月段階の東日本地域の地表面におけるセシウム 134 137 の沈着量の合計 佐々木啓介独立行政法人農業 食品産業技術総合研究機構畜産草地研究所畜産物研究領域主任研究員 文部科学省 www サイトより第四次航空機モニタリングによる (2011.10.22~11.5 実施

放射線測定に関するガイドライン 平成 23 年 10 月 21 日文部科学省日本原子力研究開発機構 はじめに 東京電力福島第一原子力発電所事故が発生して以来 環境中の放射線に対する不安が高まっており 地方公共団体や学校 住民の方々が独自に測定する動きが多くみられ 測定機器の取扱い方法や測定方法等に関

放射線測定に関するガイドライン 平成 23 年 10 月 21 日文部科学省日本原子力研究開発機構 はじめに 東京電力福島第一原子力発電所事故が発生して以来 環境中の放射線に対する不安が高まっており 地方公共団体や学校 住民の方々が独自に測定する動きが多くみられ 測定機器の取扱い方法や測定方法等に関する適切な情報が求められています 今般 政府としては 当面の福島県以外の地域における周辺より放射線量の高い箇所への対応方針

14 10 15 14 10 15 46.7 14 8 14 3 1 14 8 31 1 14 8 80,956 454,528 2.9 3.4 14,550 2.7 14,227 2.4 13 8 78,658 439,432 14,956 14,571 14 2 153,889 860,441 24,545 23,378 1 ( ) - 1-1 14 8 7,262 6.1 84 28 13 8

スライド 1

低レベル放射性廃棄物の放射能濃度評価方法の開発 成果報告会 開発成果の内容 平成 24 年 3 月 16 日 財団法人原子力研究バックエンド推進センター 室井正行 1 説明内容 1. 開発の背景 ( 大学 民間の廃棄物の視点から ) 2. 開発目標 課題 3. 開発の進め方 4. 開発成果 2 1. 開発の背景 ( 大学 民間の廃棄物の視点から ) 1.1 物流システム事業 1.2 大学 民間のウラン廃棄物

今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか

時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 (北海道大 環境科学) 1/56 今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか (危 1) 時系列データを GLM で (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 相関は因果関係ではない 問題の一部

回帰分析の用途・実験計画法の意義・グラフィカルモデリングの活用 | 永田 靖教授（早稲田大学）

回帰分析の用途 実験計画法の意義 グラフィカルモデリングの活用 早稲田大学創造理工学部 経営システム工学科 永田靖, The Institute of JUSE. All Rights Reserved. 内容. 回帰分析の結果の解釈の仕方. 回帰分析による要因効果の把握の困難さ. 実験計画法の意義 4. グラフィカルモデリング 参考文献 : 統計的品質管理 ( 永田靖, 朝倉書店,9) 入門実験計画法

R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッ

R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の R にパッケージを追加していくことになる インターネットに接続してあるパソコンで

2 号機及び 3 号機 PCV - 分析内容 原子炉格納容器 (PCV) 内部調査 (2 号機平成 25 年 8 月 3 号機平成 27 年 10 月 ) にて採取された (LI-2RB5-1~2 LI-3RB5-1~2) を試料として 以下の核種を分析した 3 H, Co, 90 Sr, 94 N

2 号機及び 3 号機原子炉格納容器 (PCV) 内の分析結果 無断複製 転載禁止技術研究組合国際廃炉研究開発機構 平成 28 年 11 月 24 日 技術研究組合国際廃炉研究開発機構 / 日本原子力研究開発機構 本資料には 平成 26 年度補正予算 廃炉 汚染水対策事業費補助金 ( 固体廃棄物の処理 処分に関する研究開発 ) 成果の一部が含まれている 0 概要 事故後に発生した固体廃棄物は 従来の原子力発電所で発生した廃棄物と性状が異なるため

福島県原子力発電所の廃炉に関する安全監視協議会 資料 (1)-2 2 号機原子炉建屋西側外壁開口後のオペフロ調査の実施について 2018 年 7 月 26 日 東京電力ホールディングス株式会社 無断複製 転載禁止東京電力ホールディングス株式会社 1. 西側壁開口後のオペフロ調査の実施について 2 号

福島県原子力発電所の廃炉に関する安全監視協議会 資料 ()-2 2 号機原子炉建屋西側外壁開口後のオペフロ調査の実施について 208 年 7 月 26 日 東京電力ホールディングス株式会社 無断複製 転載禁止東京電力ホールディングス株式会社. 西側壁開口後のオペフロ調査の実施について 2 号機使用済燃料プール内の燃料取り出しに向けた上部建屋解体に先立ち 放射性物質の飛散抑制策を徹底するため オペレーティングフロア

Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5

第 4 章 この章では 最小二乗法をベースにして 推計上のさまざまなテクニックを検討する 変数のバリエーション 係数の制約係数にあらかじめ制約がある場合がある たとえばマクロの生産関数は 次のように表すことができる 生産要素は資本と労働である 稼動資本は資本ストックに稼働率をかけることで計算でき 労働投入量は 就業者数に総労働時間をかけることで計算できる 制約を掛けずに 推計すると次の結果が得られる

Microsoft Word doc

. 正規線形モデルのベイズ推定翠川 大竹距離減衰式 (PGA(Midorikawa, S., and Ohtake, Y. (, Attenuation relationships of peak ground acceleration and velocity considering attenuation characteristics for shallow and deeper earthquakes,