How to Draw a Beautiful Path Diagram 異文化言語教育評価 担当 :M.S. Goal: A PC tutor conducted a student satisfaction survey. He (She?) wants to know how differen

Size: px
Start display at page:

Download "How to Draw a Beautiful Path Diagram 異文化言語教育評価 担当 :M.S. Goal: A PC tutor conducted a student satisfaction survey. He (She?) wants to know how differen"

Transcription

1 How to Draw a Beautiful Path Diagram Goal: A PC tutor conducted a student satisfaction survey. He (She?) wants to know how different variables lead to the students satisfaction. Make the Diagram: Step 1: Open the AMOS Graphics. Widen your screen by using. Step 2: Click. Draw two circles. If you want to make a beautiful circle, go to ツール 黄金比率の適用, and adjust your circles. Step 3: Click. Click the left circle 4 times, and the right circle 3 times. Rectangles ( 観測変数 ; observed variables) and small circles ( 誤差変数 ; error variable) will appear. Click to rotate your diagram. If you want to adjust the size of the diagram to fit in the screen, you can click. Step 4: Click. Click the left circle and drag it toward the right circle. If you want to adjust your arrow, you can click and move the arrow around. Step 5: Click. Click the right circle once. A small circle ( 誤差変数 ; error variable) will appear.

2 Import your Data: Step 1: Click.. Screen like this will appear: Step 2: Click ファイル名. Choose the data file (Excel or SPSS) that you want to import. Click OK. Label the Diagram: Step 1: Click. Drag the names of variables into the rectangles. Step 2: Click プラグイン Name unobserved variables. AMOS will automatically fill in the blanks. Step 3: Double click the left circle. Rename the variable ( F1 講師の質 ). Close the box with the right x button. Do the same for the right circle ( F2 充実感 ). Step 4: SAVE YOUR DIAGRAM. If you don t, AMOS won t analyze your data. Analyze your Data: Step 1: Click. Go to 出力. Check the following three: Step 2: Click. AMOS will analyze your data. Step 3: Click. Step 4: Click 標準化推定値. Your diagram should have pass coefficients ( パス係数 ).

3 教科書 P 構造方程式モデリングの例 2 テキスト出力 (P215~) << 適合度指標 (fit index) の検証 >> 適合度指標 (fit index) とは?: 仮定したモデルの妥当性を検証 (Investigate the ability of a model to reproduce the data) 変数の数 (number of variables), モデルの複雑さ (model complexity), サンプルサイズ (sample size), 正規性 (normality) などに影響されやすいため 複数の指標を検証し 提示することが重要 1 絶対適合 (absolute fit) 理想のモデルとのギャップ 大きければ大きいほど CMIN GFI/AGFI RMR/SRMR カイ 2 乗値 (chi-square value) AGFI は GFI の自由度を調整した値 GFI AGFI であり, AGFI が GFI よりも著しく低下するモデルは SRMR は RMR を標準化した値 SRMR は プラグイン Standardized RMR 有意でなければ適合している GFI: 以上 AGFI:.90 以上.00 に近いほどよい (~.08 以下 ) 2 倹約性修正 (parsimony correction) 絶対適合の修正 単純なモデルであるほど〇 RMSEA 信頼区間も報告する方が望ましい.05 以下で良い適合度 (.05~.08 でまずまずの適合度 ) 3 比較適合 (comparative fit) 2 つのモデルを比較する CFI TLI 変数間に関連性が全くないと考える独立モデルとの比較.95 以上 1 に近い方が良い << 修正指数 (modification index)>> 値が 4 以上だと 修正する意味のあるもの モデルをよりよくする可能性あり 本当に better なモデルになるかは 実際に修正してみて検証 ( 仮説や論理的根拠がない限り あまりいじったりしないことが大事 ) (ex) 期待 VL2 にパスを加えて再度データを分析 ( ) し テキスト出力 ( ) 修正前 修正後 CMIN GFI AGFI RMR SRMR TLI CFI RMSEA 51.3 (p=.13) (p=.32) (90CI=.000,.057).02 (90CI=.000,.049) << パス係数 >> 推定値をクリック ***.001 レベルで有意 << 正規性 >> 正規性の検証をクリック [ 多変量 ] に注目 1.96 以下がよい

4 教科書 P 構造方程式モデリングの例 3 テキスト出力 (P218~) << 正規性 >> 正規性の検証をクリック [ 多変量 ] に注目 1.96 以下がよい << 推定値と間接効果 >> 推定値の優位性検証.005 以上で有意 標準化間接効果 << 適合度指標 (fit index) の検証 >> 1 絶対適合 (absolute fit) 理想のモデルとのギャップ 大きければ大きいほど CMIN GFI/AGFI RMR/SRMR カイ 2 乗値 (chi-square value) AGFI は GFI の自由度を調整した値 GFI AGFI であり, AGFI が GFI よりも著しく低下するモデルは SRMR は RMR を標準化した値 SRMR は プラグイン Standardized RMR 有意でなければ適合している GFI: 以上 AGFI:.90 以上.00 に近いほどよい (~.08 以下 ) 2 倹約性修正 (parsimony correction) 絶対適合の修正 単純なモデルであるほど〇 RMSEA 信頼区間も報告する方が望ましい.05 以下で良い適合度 (.05~.08 でまずまずの適合度 ) 3 比較適合 (comparative fit) 2 つのモデルを比較する CFI TLI 変数間に関連性が全くないと考える独立モデルとの比較.95 以上 1 に近い方が良い << 修正指数 (modification index)>> [ 共分散 ] の箇所が修正指数が提示されている BUT! 仮説や理論的根拠がなく 改善度も大きいとは言えないため 修正しない (Hooper, Coughlan, and Mullen (2008) によれば 修正指数が.20 以下の場合は考慮する必要ない ) Hooper, D., Coughlan, J. and Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. The Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), pp ,

5 教科書 P 構造方程式モデリングの例 変数の名前入れ データのインポート 4 Note: VL4, EF3, と EX4R はパス係数が 1 になるよう 図を作成 ( 理由 : 教科書 P211 参照 ) 5 SAVE your file

6 教科書 P 構造方程式モデリングの例 SAVE your file

7 感想 考察 : 今回初めてパス図を作図したが コツをつかめば思ったよりも難しくないと感じた むしろ その結果を解釈する方法が多様であり 複雑であった 特に モデルの適合度指標 (fit index) については何を報告すればよいのか迷うほど 多くの指標がある そもそも 指標は報告する必要がないと主張する研究者もいれば (e.g., Barrett, 2007) 指標の cut-off される基準によって誤った解釈が行われる可能性を指摘する研究者もいる (e.g., Hayduk, Cummings, Boadu, Pazderka-Robinson, & Boulianne, 2007) Jackson, Gillaspy, Pure-Stephenson(2009) は 最低限 1CMIN と degrees of freedom, p-value, 2TLI, SFI(RNI), Bollen s delta2 など incremental value に属する指標を一つ 3RMSEA や SRMR などの residual-based の指標を報告するべきであると主張している 読者がそのモデルについて少しでも正しく認識できるよう またそのモデルが絶対的なものであるという誤解を与えないよう 最低限の情報を報告することが重要であるようだ Barrett, P. (2007). Structural equation modelling: adjudging model fit. Personality and Individual Differences, 42, Hayduk, L., Cummings, G. G., Boadu, K., Pazderka-Robinson, H., & Boulianne, S. (2007). Testing! Testing! One, two three Testing the theory in structural equation models! Personality and Individual Differences, 42, Jackson, D. L., Gillaspy, J. A, Jr., & Pure-Stephenson, R. (2009). Reporting practices in confirmatory factor analysis: An overview and some recommendations. Psychological Methods, 14, 6-23

日本言語科学会(JSLS)チュートリアル講演会 平成13年12月16日(日)午前10時30分から午後4時30分 慶應義塾大学三田キャンパス東館6階G-SEC Lab   言語研究のための統計解析 「論理」学としての思考法,「美」学としての提示法

日本言語科学会(JSLS)チュートリアル講演会 平成13年12月16日(日)午前10時30分から午後4時30分 慶應義塾大学三田キャンパス東館6階G-SEC Lab    言語研究のための統計解析 「論理」学としての思考法,「美」学としての提示法 2008 年 12 月 20 日 ( 土曜日 ), 午後 1 時から午後 4 時半まで麗澤大学 生涯教育プラザ 1 階 プラザホール麗澤大学言語研究センター及び言語科学会 2008 年度会員講習会 SEM ( 構造方程式モデリング ) および パス解析を使った日本語の習得研究 1.AMOS による SEM 分析法入門 麗澤大学 教授玉岡賀津雄 ( たまおかかつお ) E-mail: ktamaoka@gc4.so-net.ne.jp

More information

<4D F736F F F696E74202D2091E63989F1837D815B F A B836093C1985F D816A2E >

<4D F736F F F696E74202D2091E63989F1837D815B F A B836093C1985F D816A2E > 共分散構造分析 マーケティング リサーチ特論 2018.6.11 補助資料 ~ 共分散構造分析 (SEM)~ 2018 年度 1 学期 : 月曜 2 限 担当教員 : 石垣司 共分散構造分析とは? SEM: Structural Equation Modeling 複数の構成概念 ( ) 間の影響を実証 因子分析ではは直交の仮定 演繹的な仮説検証や理論実証に利用 探索的アプローチには不向き CB-SEM

More information

Microsoft Word - Text_6_STATA_2_Jp_ doc

Microsoft Word - Text_6_STATA_2_Jp_ doc 表示がやや変である (+2E などが買ってに加わっている 3 つの矢印をクリックす変数の正確な値が表示される その正確な値を使って次の式を書くことができる Y = 1571.73+ 258.50 pop 1913. 85 trashbag 以下の SPSS AMOS で算出した価と一致していことを確認してほしい 23 View > Standardized Estimates を選択する すると以下のような標準化係数が得られる

More information

Microsoft Word - Win-Outlook.docx

Microsoft Word - Win-Outlook.docx Microsoft Office Outlook での設定方法 (IMAP および POP 編 ) How to set up with Microsoft Office Outlook (IMAP and POP) 0. 事前に https://office365.iii.kyushu-u.ac.jp/login からサインインし 以下の手順で自分の基本アドレスをメモしておいてください Sign

More information

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press.

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 2 3 2 Conservative Depress. 3.1 2. SEM. 1. x SEM. Depress.

More information

+深見将志.indd

+深見将志.indd .. A B WHO WHO Danish GOAL GOAL WHO GOAL Hodge et al., a Danish, Bailey. Deci & Ryan Self-determination theory Deci & Ryan. Finkel SEM 1 2 e1 e2 Time,Time Time Time... Ryan & Deci. SEM Time1 Time2 e1 e2

More information

<30315F985F95B65F90B490852E696E6464>

<30315F985F95B65F90B490852E696E6464> Modeling for Change by Latent Difference Score Model: Adapting Process of the Student of Freshman at Half Year Intervals Kazuaki SHIMIZU and Norihiro MIHO Abstract The purpose of this paper is to present

More information

Read the following text messages. Study the names carefully. 次のメッセージを読みましょう 名前をしっかり覚えましょう Dear Jenny, Iʼm Kim Garcia. Iʼm your new classmate. These ar

Read the following text messages. Study the names carefully. 次のメッセージを読みましょう 名前をしっかり覚えましょう Dear Jenny, Iʼm Kim Garcia. Iʼm your new classmate. These ar LESSON GOAL: Can read a message. メッセージを読めるようになろう Complete the conversation using your own information. あなた自身のことを考えて 会話を完成させましょう 1. A: Whatʼs your name? B:. 2. A: Whatʼs your phone number, (tutor says studentʼs

More information

Japanese Journal of Applied Psychology

Japanese Journal of Applied Psychology Japanese Journal of Applied Psychology 2017, Vol. 42, No. 3, 234 246 1 * Establishment of a Structural Framework for Problematic Situations in Romantic Relationships of University Students Miyuki AIBA

More information

<4D F736F F F696E74202D B835E89F090CD94AD955C F837C2E F4390B394C55B315D>

<4D F736F F F696E74202D B835E89F090CD94AD955C F837C2E F4390B394C55B315D> 自分の現在の研究テーマ 第 4 回自分の研究紹介 & Amos を用いたパス解析実習 藤田弥世 妬みを抱いた相手に出会ったとき その相手に対して注意バイアスが働くのか? 注意バイアスとは ; ある刺激に対して敏感になり その刺激に選択的に注意をむけてしまうこと 且つ その刺激から注意をそらすことが困難であること 先行研究内容紹介 情動と注意バイアスの関係 Todd, R. M. et al(2012)

More information

4 How to Print Cards When you want to print Select the cards you would like to print from your WORD LIST. About the WORD LIST To print multiple cards,

4 How to Print Cards When you want to print Select the cards you would like to print from your WORD LIST. About the WORD LIST To print multiple cards, 5 Flash Cards Maker APRICOT Publishing www.apricot-plaza.co.jp 4 How to Print Cards When you want to print Select the cards you would like to print from your WORD LIST. About the WORD LIST To print multiple

More information

Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx

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

More information

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3.

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 2 4, 2. 1 2 2 Depress Conservative. 3., 3,. SES66 Alien67 Alien71,

More information

2015 3

2015 3 2015 3 1 3 1.1................................... 3 1.2................................... 4 2 5 2.1......................... 5 2.2.............. 7 2.3... 7 2.4.................. 9 3 10 3.1..............................

More information

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)

More information

ALT : Hello. May I help you? Student : Yes, please. I m looking for a white T-shirt. ALT : How about this one? Student : Well, this size is good. But do you have a cheaper one? ALT : All right. How about

More information

Introduction Purpose This training course demonstrates the use of the High-performance Embedded Workshop (HEW), a key tool for developing software for

Introduction Purpose This training course demonstrates the use of the High-performance Embedded Workshop (HEW), a key tool for developing software for Introduction Purpose This training course demonstrates the use of the High-performance Embedded Workshop (HEW), a key tool for developing software for embedded systems that use microcontrollers (MCUs)

More information

Microsoft PowerPoint - 譫礼峩荵

Microsoft PowerPoint - 譫礼峩荵 2011 3 11 323 25 HP 2013 JOC 2014 JOC HP 2014 Go for it 2011 J A 1 2 3 2013bj 2013 Human Welfare 7 1 2015 CiNii 1980 3 1990 17 2000 63 2010 46 2014 7 29 2004 2012 20132007 2003 2003 2002 3 1 20 70 1 2013

More information

 

  1 3 1. 5 2. 5 1. 7 2. 10 3. 11 4. 12 1 12 2) 12 5. 14 1 14 2 14 6. 16 1 16 2 21 3 22 7. 23 1 23 2 24 3 25 4 26 5 27 8. 28 1 28 9. 29 1 29 2 29 3 30 4 30 1. 1 31 1) 31 2 31 3 31 4 32 2. 32 3. 32 4. 1 33

More information

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99 218 6 219 6.11: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V999 + 1F1 + E1; V2 = 25*V999 +.54*F1 + E2; V3 = 16*V999 + 1.46*F1 + E3; V4 = 10*V999 + 1F2 + E4; V5 = 19*V999 + 1.29*F2 + E5; V6 = 17*V999 + 2.22*F2 + E6; CALIS.

More information

大谷教育福祉研究 39号☆/1.熊野

大谷教育福祉研究 39号☆/1.熊野 2 5 4 30 846 418 428 SWLSPANAS e.g. 2012 e.g. 20062006 2011 a2011 b 2 20121 2 2 2 2011 c2012 1 Figure 1 2 2006 2 2 1966 20122006 2012 30 Figure 1 2 4 2 5 4 2012 2011 Diener1984 the Satisfaction with Life

More information

Microsoft Word - KUINS-Air_W10_ docx

Microsoft Word - KUINS-Air_W10_ docx KUINS-Air 無線 LAN への接続 (Windows10) How to connect to Wi-Fi KUINS-Air (Windows10) 2019 年 7 月 KUINS-Air への接続には A ID パスワードを使用した接続 もしくは B クライアント証明書を使用した接続方法の 2 種類があります There are 2 ways to connect to KUINS-Air,

More information

Microsoft Word - PrivateAccess_UM.docx

Microsoft Word - PrivateAccess_UM.docx `````````````````SIRE Page 1 English 3 日本語 7 Page 2 Introduction Welcome to! is a fast, simple way to store and protect critical and sensitive files on any ixpand Wireless Charger. Create a private vault

More information

平成29年度英語力調査結果(中学3年生)の概要

平成29年度英語力調査結果(中学3年生)の概要 1 2 3 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う 3 どちらかといえば そう思わない 4 そう思わない 4 5 楽しめるようになりたい 6 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う 3 どちらかといえば そう思わない 4 そう思わない 7 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う 3 どちらかといえば そう思わない 4 そう思わない 8 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う

More information

0 Speedy & Simple Kenji, Yoshio, and Goro are good at English. They have their ways of learning. Kenji often listens to English songs and tries to remember all the words. Yoshio reads one English book every

More information

2012メソ研論集 今野

2012メソ研論集 今野 外国語教育メディア学会 (LET) 関西支部メソドロジー研究部会 2012 年度報告論集 今野勝幸 (pp. 68 74) 構造方程式モデリング モデル構築の再検討 今野勝幸 静岡理工科大学 概要構造方程式モデリングは 仮説として提案した変数間の関係性をモデル化し その妥当性を検証するという点において非常に有用な統計的分析ツールである 特に動機づけの構造を明らかにするという観点から 近年 英語学習動機づけ研究において使用例が増えている

More information

Building a Culture of Self- Access Learning at a Japanese University An Action Research Project Clair Taylor Gerald Talandis Jr. Michael Stout Keiko Omura Problem Action Research English Central Spring,

More information

10 11 12 33.4 1 open / window / I / shall / the? 79.3 2 something / want / drink / I / to. 43.5 3 the way / you / tell / the library / would / to / me

10 11 12 33.4 1 open / window / I / shall / the? 79.3 2 something / want / drink / I / to. 43.5 3 the way / you / tell / the library / would / to / me -1- 10 11 12 33.4 1 open / window / I / shall / the? 79.3 2 something / want / drink / I / to. 43.5 3 the way / you / tell / the library / would / to / me? 28.7 4 Miyazaki / you / will / in / long / stay

More information

? ( ) () ( [2] [3] [7] ) ( [4, 5] [1] ) (0) (0) ) 1995 SSM 2.4 MANOVA 2 ( 1) ( 2) ( 3) 1)

? ( ) () ( [2] [3] [7] ) ( [4, 5] [1] ) (0) (0) ) 1995 SSM 2.4 MANOVA 2 ( 1) ( 2) ( 3) 1) 6 1 2 2.1 2000 21 42 ( 2000 6 25 ) 1396 202 2000 11 14 60 5 9.0 77% 5 62.1% 1999 6 ? ( ) () ( [2] [3] [7] ) ( [4, 5] [1] ) 2.2 1 (0) (0) 2.3 2 1) 1995 SSM 2.4 MANOVA 2 ( 1) ( 2) ( 3) 1) 1: 3 1 2 163 45

More information

NSR-500 Create USB Installer Procedures

NSR-500 Create USB Installer Procedures Creating NSR-500 USB Installer Overview This document describes how to create the USB installer for the NSR- 500 series. Applicable Model NSR-500 Series To Be Required * Windows (XP, Vista or 7) installed

More information

10 2000 11 11 48 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) CU-SeeMe NetMeeting Phoenix mini SeeMe Integrated Services Digital Network 64kbps 16kbps 128kbps 384kbps

More information

Page 1 of 6 B (The World of Mathematics) November 20, 2006 Final Exam 2006 Division: ID#: Name: 1. p, q, r (Let p, q, r are propositions. ) (10pts) (a

Page 1 of 6 B (The World of Mathematics) November 20, 2006 Final Exam 2006 Division: ID#: Name: 1. p, q, r (Let p, q, r are propositions. ) (10pts) (a Page 1 of 6 B (The World of Mathematics) November 0, 006 Final Exam 006 Division: ID#: Name: 1. p, q, r (Let p, q, r are propositions. ) (a) (Decide whether the following holds by completing the truth

More information

yamadaiR(cEFA).pdf

yamadaiR(cEFA).pdf R 2012/10/05 Kosugi,E.Koji (Yamadai.R) Categorical Factor Analysis by using R 2012/10/05 1 / 9 Why we use... 3 5 Kosugi,E.Koji (Yamadai.R) Categorical Factor Analysis by using R 2012/10/05 2 / 9 FA vs

More information

療養病床に勤務する看護職の職務関与の構造分析

療養病床に勤務する看護職の職務関与の構造分析 原著 :. JDS Job Diagnostic SurveyHackman & OldhamStamps, Herzberg Ⅰ. 諸言,, 10.,, 11 Ⅱ. 方法 1. 概念枠組みと質問紙の測定尺度 Hackman & Oldham Hackman & Oldham JDS 内発的動機づけ職務特性 技能多様性 タスク明確性 タスク重要性 自律性 職務からのフィードバック 他者からのフィードバック

More information

統計的データ解析

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

More information

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説 第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない

More information

過去の習慣が現在の習慣に与える影響 インターネットの利用習慣の持ち越し 松岡大暉 ( 東北大学教育学部 ) 1 問題関心本研究の目的は, インターネットの利用の習慣について, 過去のインターネットの利用習慣が現在のインターネットの利用の習慣に影響を与えるかを検証することである. まず, 本研究の中心

過去の習慣が現在の習慣に与える影響 インターネットの利用習慣の持ち越し 松岡大暉 ( 東北大学教育学部 ) 1 問題関心本研究の目的は, インターネットの利用の習慣について, 過去のインターネットの利用習慣が現在のインターネットの利用の習慣に影響を与えるかを検証することである. まず, 本研究の中心 過去の習慣が現在の習慣に与える影響 インターネットの利用習慣の持ち越し 松岡大暉 ( 東北大学教育学部 ) 1 問題関心本研究の目的は, インターネットの利用の習慣について, 過去のインターネットの利用習慣が現在のインターネットの利用の習慣に影響を与えるかを検証することである. まず, 本研究の中心となる社会的背景として, 近年のインターネットの利用人口ならびに, インターネットの利用時間の急激な増加が挙げられる.

More information

NSR-500 Create DVD Installer Procedures

NSR-500 Create DVD Installer Procedures Creating NSR-500 DVD Installer Overview This document describes how to create DVD installer for the NSR-500 series. Applicable Model NSR-500 Series To be required * Windows (XP, Vista or 7) installed PC

More information

C-720 Ultra Zoom 取扱説明書

C-720 Ultra Zoom 取扱説明書 C-720 Ultra Zoom 2 3 4 1 2 3 4 5 5 6 7 6 8 9 7 10 8 ~ ~ 9 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 10 ~ ~ ~ 11 12 13 14 ÑñÉí 15 16 ~ 8 1 2 3 4 5 6 7 $ % ^ & 9 ISO 100 0! @ # 1 2 3 4 5 6 7 8 17 $ % ^ & 9 ISO 100 0! @ # 9 0!

More information

22 2016 3 82 1 1

22 2016 3 82 1 1 : 81 1 2 3 4 1990 2015 22 2016 3 82 1 1 83 : 2 5 84 22 2016 3 6 3 7 8 2 : 85 1 S 12 S S S S S S S S S 86 22 2016 3 S S S S S S S S 2 S S : 87 S 9 3 2 1 10 S 11 22 2016 3 88 1 : 89 1 2 3 4 90 22 2016 3

More information

FTDI Driver Error and Recovery Procedure Check FTDI driver operation Rev :OK, Rev :NG, Rev :NG May 11, 2017 CHECK FTDI DRIVER

FTDI Driver Error and Recovery Procedure Check FTDI driver operation Rev :OK, Rev :NG, Rev :NG May 11, 2017 CHECK FTDI DRIVER FTDI Driver Error and Recovery Procedure Check FTDI driver operation Rev. 2.08.02:OK, Rev. 2.08.24:NG, Rev. 2.12.06:NG May 11, 2017 CHECK FTDI DRIVER VERSION 1. Connect FTDI device to PC FTDI デバイスを PC

More information

Newgarten, BL., Havighrst, RJ., & Tobin, S.Life Satisfaction Index-A LSIDiener. E.,Emmons,R.A.,Larsen,R.J.,&Griffin,S. The Satisfaction With Life Scal

Newgarten, BL., Havighrst, RJ., & Tobin, S.Life Satisfaction Index-A LSIDiener. E.,Emmons,R.A.,Larsen,R.J.,&Griffin,S. The Satisfaction With Life Scal 青年期における人生に対する 積極的態度に関する研究 KJ 法による検討と尺度の構成を中心として 海老根 理 絵 臨床心理学コース The research of the positive attitude toward life in adolescence Rie EBINE The purpose of this study is to assess qualitatively the structure

More information

28

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

More information

Microsoft Word - KUINS-Air_W8.1_ docx

Microsoft Word - KUINS-Air_W8.1_ docx KUINS-Air 無線 LAN への接続 (Windows8.1) How to connect to Wi-Fi KUINS-Air (Windows8.1) 2019 年 7 月 KUINS-Air への接続には A ID パスワードを使用した接続 もしくは B クライアント証明書を使用した接続方法の 2 種類があります There are 2 ways to connect to KUINS-Air,

More information

April I like Is that T-shirt I my What do you want to be? How much is this bag? What subject do you like? How much is this ball? What subject is this? Listen to me. Look at this. Repeat after

More information

elemmay09.pub

elemmay09.pub Elementary Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Activity Bank Number Challenge Time:

More information

Please enter the following 'extra' attributes to be sent with your certificate request A challenge password []: An optional company name []: Using con

Please enter the following 'extra' attributes to be sent with your certificate request A challenge password []: An optional company name []: Using con IIS で SSL(https) を設定する方法 Copyright (C) 2008 NonSoft. All Rights Reserved. IIS でセキュアサーバを構築する方法として OpenSSL を使用した方法を実際の手順に沿って記述します 1. はじめに IIS で SSL(https) を設定する方法を以下の手順で記述します (1) 必要ソフトのダウンロード / インストールする

More information

国際恋愛で避けるべき7つの失敗と解決策

国際恋愛で避けるべき7つの失敗と解決策 7 http://lovecoachirene.com 1 7! 7! 1 NOT KNOWING WHAT YOU WANT 2 BEING A SUBMISSIVE WOMAN 3 NOT ALLOWING THE MAN TO BE YOUR HERO 4 WAITING FOR HIM TO LEAD 5 NOT SPEAKING YOUR MIND 6 PUTTING HIM ON A PEDESTAL

More information

What s your name? Help me carry the baggage, please. politeness What s your name? Help me carry the baggage, please. iii

What s your name? Help me carry the baggage, please. politeness What s your name? Help me carry the baggage, please. iii What s your name? Help me carry the baggage, please. politeness What s your name? Help me carry the baggage, please. iii p. vi 2 50 2 2016 7 14 London, Russell Square iv iii vi Part 1 1 Part 2 13 Unit

More information

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x 80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =

More information

S1Šû‘KŒâ‚è

S1Šû‘KŒâ‚è are you? I m thirteen years old. do you study at home every day? I study after dinner. is your cat? It s under the table. I leave for school at seven in Monday. I leave for school at seven on Monday. I

More information

鈴木(最終版)

鈴木(最終版) 2 4 3 Richards and Sampson (1974) 3 (language transfer) 3 Richards 1971 Overgeneralization 5 5 (2000) 6 6 7 8 9 10 10 11 14 Corder 1967 Snow(1998 Developmental error Interference error SOV SVO (1) a:

More information

2015-s6-4g-pocket-guidebook_H1-4.indd

2015-s6-4g-pocket-guidebook_H1-4.indd 56C504-01 2 47 47 32 3435 35 2124 26 26 26 424343 434446 4646 12 14 16 18 20 4 28 30 31 36 37 38 42 47 48 49 4 4 4 3 4 5 16 16 6 6 18 18 32 32 30 30 7 20 20 8 9 28 31 10 Do you have a? 36 Do you have

More information

浜松医科大学紀要

浜松医科大学紀要 On the Statistical Bias Found in the Horse Racing Data (1) Akio NODA Mathematics Abstract: The purpose of the present paper is to report what type of statistical bias the author has found in the horse

More information

評論・社会科学 84号(よこ)(P)/3.金子

評論・社会科学 84号(よこ)(P)/3.金子 1 1 1 23 2 3 3 4 3 5 CP 1 CP 3 1 1 6 2 CP OS Windows Mac Mac Windows SafariWindows Internet Explorer 3 1 1 CP 2 2. 1 1CP MacProMacOS 10.4.7. 9177 J/A 20 2 Epson GT X 900 Canon ip 4300 Fujifilm FinePix

More information

02[021-046]小山・池田(責)岩.indd

02[021-046]小山・池田(責)岩.indd Developing a Japanese Enryo-Sasshi Communication Scale: Revising a Trial Version of a Scale Based on Results of a Pilot Survey KOYAMA Shinji and IKEDA Yutaka Toward exploring Japanese Enryo-Sasshi communication

More information

構造方程式モデリング Structural Equation Modeling (SEM)

構造方程式モデリング Structural Equation Modeling (SEM) 時間でだいたいわかる 構造方程式モデリング Structural Equaton Modlng (SEM) 構造方程式モデリングとは何か 構造方程式モデリング (Structural Equaton Modlng, SEM) とは : 別名 共分散構造分析 (coaranc structural analyss) 構成概念やの性質を調べるために集めた多くのを同時に分析するための統計的方法 本来 構造方程式モデリングは主に以下の3つを含みます

More information

Microsoft Word 野口博司.docx

Microsoft Word 野口博司.docx 流通科学大学論集 経済 情報 政策編 第 22 巻第 号,83-98(203) 企業分析と因果分析 Business Analysis and Causal Analysis 野口博司 * ** 磯貝恭史 Hiroshi Noguchi, Takafumi Isogai 次元縮約を行い探索的に要因構造を探る方法論については 前回に報告した 一方 最初から要因構造を想定し それを検証する方法論としては

More information

Microsoft Word - ??? ????????? ????? 2013.docx

Microsoft Word - ??? ????????? ????? 2013.docx @ィーィェィケィャi@@ @@pbィ 050605a05@07ィ 050605a@070200 pbィ 050605a05@07ィ 050605a@070200@ィーィィu05@0208 1215181418 12 1216121419 171210 1918181811 19181719101411 1513 191815181611 19181319101411 18121819191418 1919151811

More information

X X X Y R Y R Y R MCAR MAR MNAR Figure 1: MCAR, MAR, MNAR Y R X 1.2 Missing At Random (MAR) MAR MCAR MCAR Y X X Y MCAR 2 1 R X Y Table 1 3 IQ MCAR Y I

X X X Y R Y R Y R MCAR MAR MNAR Figure 1: MCAR, MAR, MNAR Y R X 1.2 Missing At Random (MAR) MAR MCAR MCAR Y X X Y MCAR 2 1 R X Y Table 1 3 IQ MCAR Y I (missing data analysis) - - 1/16/2011 (missing data, missing value) (list-wise deletion) (pair-wise deletion) (full information maximum likelihood method, FIML) (multiple imputation method) 1 missing completely

More information

◎【教】⑯梅津正美先生【本文】/【教】⑯梅津正美先生【本文】

◎【教】⑯梅津正美先生【本文】/【教】⑯梅津正美先生【本文】 A A A pp H boshu/h17/1-sya.pdf C.http : //www.pref.mie.jp/kokokyo/ pp pp JA p pp pp pp pppppp pp C pp pp pp NOpp pp pp p p p A Method of Test Constitution in Social Studies Education : To Evaluate Scholastic

More information

Microsoft PowerPoint - データ解析発表2用パワポ

Microsoft PowerPoint - データ解析発表2用パワポ 7/3 教育学研究科 M1 藤田弥世 SEM とは structural equation model の略 ; 構造方程式モデル ( 別名. 共分散構造分析 ) 多変量解析の色々な手法を統合したモデル 相関行列や共分散行列を利用して 多くの変数間の関係を総合的に分析する手法 共分散 ( 相関係数 ) の観点から 相関係数で関連の大小を評価することができるデータすべてに適用可能 パス解析との違い 前回の授業の修正点

More information

Contents Logging in 3-14 Downloading files from e-ijlp 15 Submitting files on e-ijlp Sending messages to instructors Setting up automatic

Contents Logging in 3-14 Downloading files from e-ijlp 15 Submitting files on e-ijlp Sending messages to instructors Setting up automatic e-ijlp(lms) の使い方 How to Use e-ijlp(lms) 学生用 / Guidance for Students (ver. 2.1) 2018.3.26 金沢大学総合日本語プログラム Integrated Japanese Language Program Kanazawa University Contents Logging in 3-14 Downloading files

More information

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation :

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation : kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probabilit distribution and maimum likelihood estimation kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)

More information

Meas- urement Angoff, W. H. 19654 Equating non-parallel tests. Journal of Educational Measurement, 1, 11-14. Angoff, W. H. 1971a Scales, norms and equivalent scores. In R. L. Thorndike (Ed.) Educational

More information

入学検定料支払方法の案内 1. 入学検定料支払い用ページにアクセス ポータルの入学検定料支払いフォームから 入学検定料支払い用 URL の ここをクリック / Click here をクリックしてください クリックを行うと 入学検定料支払い用のページが新たに開かれます ( 検定料支払い用ページは ポ

入学検定料支払方法の案内 1. 入学検定料支払い用ページにアクセス ポータルの入学検定料支払いフォームから 入学検定料支払い用 URL の ここをクリック / Click here をクリックしてください クリックを行うと 入学検定料支払い用のページが新たに開かれます ( 検定料支払い用ページは ポ Keio Academy of New York Admissions Portal 入学検定料支払方法の案内 < 日本語 :P1 ~ 7> Page1 入学検定料支払方法の案内 1. 入学検定料支払い用ページにアクセス ポータルの入学検定料支払いフォームから 入学検定料支払い用 URL の ここをクリック / Click here をクリックしてください クリックを行うと

More information

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual

More information

25 II :30 16:00 (1),. Do not open this problem booklet until the start of the examination is announced. (2) 3.. Answer the following 3 proble

25 II :30 16:00 (1),. Do not open this problem booklet until the start of the examination is announced. (2) 3.. Answer the following 3 proble 25 II 25 2 6 13:30 16:00 (1),. Do not open this problem boolet until the start of the examination is announced. (2) 3.. Answer the following 3 problems. Use the designated answer sheet for each problem.

More information

<4D F736F F D208BB38DDE5F F4390B394C52E646F6378>

<4D F736F F D208BB38DDE5F F4390B394C52E646F6378> Introduction [Track 1 13] Would you like to try our strawberry smoothie? No thank you 1. Hi. Would you like to try our parfait? Hi. Do you want to try our parfait? 1. No thanks. Can I get a #1(number one),

More information

untitled

untitled Show & Tell Presentation - 170 - Presentation 1) Choose 1 topic 2) Write the reasons why you chose the topic. 3) Think about 3 points for the topic. Class No Name What would you like to do after graduation?

More information

Quiz 1 ID#: Name: 1. p, q, r (Let p, q and r be propositions. Determine whether the following equation holds or not by completing the truth table belo

Quiz 1 ID#: Name: 1. p, q, r (Let p, q and r be propositions. Determine whether the following equation holds or not by completing the truth table belo Quiz 1 ID#: Name: 1. p, q, r (Let p, q and r be propositions. Determine whether the following equation holds or not by completing the truth table below.) (p q) r p ( q r). p q r (p q) r p ( q r) x T T

More information

目次 1. レッスンで使える表現 レッスンでお困りの際に使えるフレーズからレッスンの中でよく使われるフレーズまで 便利な表現をご紹介させていただきます ご活用方法として 講師に伝えたいことが伝わらない場合に下記の通りご利用ください 1 該当の表現を直接講師に伝える 2 該当の英語表現を Skype

目次 1. レッスンで使える表現 レッスンでお困りの際に使えるフレーズからレッスンの中でよく使われるフレーズまで 便利な表現をご紹介させていただきます ご活用方法として 講師に伝えたいことが伝わらない場合に下記の通りご利用ください 1 該当の表現を直接講師に伝える 2 該当の英語表現を Skype レッスンで使える 表現集 - レアジョブ補助教材 - 目次 1. レッスンで使える表現 レッスンでお困りの際に使えるフレーズからレッスンの中でよく使われるフレーズまで 便利な表現をご紹介させていただきます ご活用方法として 講師に伝えたいことが伝わらない場合に下記の通りご利用ください 1 該当の表現を直接講師に伝える 2 該当の英語表現を Skype のチャットボックスに貼りつけ 講師に伝える 1-1.

More information

P

P 03-3208-22482013 Vol.2 Summer & Autumn 2013 Vol.2 Summer & Autumn 90 527 P.156 611 91 C O N T E N T S 2013 03-3208-2248 2 3 4 6 Information 7 8 9 10 2 115 154 10 43 52 61 156 158 160 161 163 79 114 1 2

More information

4.9 Hausman Test Time Fixed Effects Model vs Time Random Effects Model Two-way Fixed Effects Model

4.9 Hausman Test Time Fixed Effects Model vs Time Random Effects Model Two-way Fixed Effects Model 1 EViews 5 2007 7 11 2010 5 17 1 ( ) 3 1.1........................................... 4 1.2................................... 9 2 11 3 14 3.1 Pooled OLS.............................................. 14

More information

Lesson 77 My favorite subject is science Read the following conversations with your tutor 講師と次の会話を読みましょう Art History 1 A: Whatʼs your favorite subject

Lesson 77 My favorite subject is science Read the following conversations with your tutor 講師と次の会話を読みましょう Art History 1 A: Whatʼs your favorite subject Lesson 77 My favorite subject is science LESSON GOAL: Can talk about school subjects 教科について話せるようになろう Read the sentences Use He/she has a Healthy or an unhealthy lifestyle 文を読みましょう それぞれの文について 健 康的な生活をしています

More information

B / 116

B / 116 A B C D a b 115 B / 116 a b / 117 118 119 C / - / / 120 a a b 121 D B 122 D 123 A James Piapont 124 - 125 Come, come, everybody, /How do you do and how are you? /Won t you have some candy /one and two

More information

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit

More information

MEET 270

MEET 270 Traditional Idiom & Slang can t make heads or tails of something Keener : I m not sure now if I want to marry Gloria or not. I still love Lisa. Slacker : Really. What are you going to do? Keener : I don

More information

Microsoft Word - JAPANESE - Setup Login Credentials.doc

Microsoft Word - JAPANESE - Setup Login Credentials.doc ステップ 1: TrueYou パスワードのセットアップ方法 NU ID 番号とは? これは 8 桁のネブラスカ大学 ID 番号で MavCard に表示されています 1. 次のリンクへ行って下さい : http://trueyou.nebraska.edu 2. NU ID 番号を入力して下さい 3. 仮パスワードを入力して下さい 4. Log In をクリックするか Enter キーを押して下さい

More information

NINJAL Research Papers No.8

NINJAL Research Papers No.8 (NINJAL Research Papers) 8: 177 196 (2014) ISSN: 2186-134X print/2186-1358 online 177 3 3 3 1940 3 late adoption real time 3 apparent time * 1. 1 2 3 1.1 3 1 1953 * 2014 3 18 2014 5 13 109 NINJAL 2012

More information

2 except for a female subordinate in work. Using personal name with SAN/KUN will make the distance with speech partner closer than using titles. Last

2 except for a female subordinate in work. Using personal name with SAN/KUN will make the distance with speech partner closer than using titles. Last 1 北陸大学 紀要 第33号 2009 pp. 173 186 原著論文 バーチャル世界における呼びかけ語の コミュニケーション機能 ポライトネス理論の観点からの考察 劉 艶 The Communication Function of Vocative Terms in Virtual Communication: from the Viewpoint of Politeness Theory Yan

More information

L1 What Can You Blood Type Tell Us? Part 1 Can you guess/ my blood type? Well,/ you re very serious person/ so/ I think/ your blood type is A. Wow!/ G

L1 What Can You Blood Type Tell Us? Part 1 Can you guess/ my blood type? Well,/ you re very serious person/ so/ I think/ your blood type is A. Wow!/ G L1 What Can You Blood Type Tell Us? Part 1 Can you guess/ my blood type? 当ててみて / 私の血液型を Well,/ you re very serious person/ so/ I think/ your blood type is A. えーと / あなたはとっても真面目な人 / だから / 私は ~ と思います / あなたの血液型は

More information

B. Quick Q&A (2-3 minutes) 1. Is there a bank in your area? 2. What are some bank companies in your country? 3. Do you trust banks? 4. Do you set asid

B. Quick Q&A (2-3 minutes) 1. Is there a bank in your area? 2. What are some bank companies in your country? 3. Do you trust banks? 4. Do you set asid Intermediate Conversation Material #59 I D LIKE TO OPEN AN ACCOUNT Banks and Money Exercise 1: Picture Conversation A. Read the dialogue below. 次の会話を読んでみましょう Hi, good morning. I d like to open an account.

More information

Look over there. Touch your toes. OK. Please turn around. (stop, turn right, turn left, stand up, sit down, raise your right hand, put your hands down

Look over there. Touch your toes. OK. Please turn around. (stop, turn right, turn left, stand up, sit down, raise your right hand, put your hands down CD -1- Look over there. Touch your toes. OK. Please turn around. (stop, turn right, turn left, stand up, sit down, raise your right hand, put your hands down) -2- How are you? Shark Attack PC PC Town Mouse

More information

00.\...ec5

00.\...ec5 Yamagata Journal of Health Science, Vol. 6, 23 Kyoko SUGAWARA, Junko GOTO, Mutuko WATARAI Asako HIRATUKA, Reiko ICHIKAWA Recently in Japan, there has been a gradual decrease in the practice of community

More information

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM .. ( ) (2) GLMM kubo@ees.hokudai.ac.jp I http://goo.gl/rrhzey 2013 08 27 : 2013 08 27 08:29 kubostat2013ou2 (http://goo.gl/rrhzey) ( ) (2) 2013 08 27 1 / 74 I.1 N k.2 binomial distribution logit link function.3.4!

More information

79 Author s E-mail Address: marluna@shoin.ac.jp Consideration of food education needs that parents ask for nurseries MIYAMOTO Keiko Faculty of Human Sciences, Kobe Shoin Women s University Abstract 1 100

More information

1) 1) Props of preparation. Wire Scale Spike Cutter Hammer Tape Marker (, ) Rope(For Sezing) 2) 2) Marking A 22 A point Position of twenty-two times t

1) 1) Props of preparation. Wire Scale Spike Cutter Hammer Tape Marker (, ) Rope(For Sezing) 2) 2) Marking A 22 A point Position of twenty-two times t 1) 1) Props of preparation. Wire Scale Spike Cutter Hammer Tape Marker (, ) Rope(For Sezing) 2) 2) Marking A 22 A point Position of twenty-two times the Dia, from the end of the rope. B A B point Position

More information

第11回:線形回帰モデルのOLS推定

第11回:線形回帰モデルのOLS推定 11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i

More information

Repeat after your tutor. 講師の後に続けてリピートしましょう A. Do you ent o video? Yes, I do. Let s rent an ction movie. Do you like Y, do. ction movie? B. A: Do you w

Repeat after your tutor. 講師の後に続けてリピートしましょう A. Do you ent o video? Yes, I do. Let s rent an ction movie. Do you like Y, do. ction movie? B. A: Do you w Chapter 1 Videos LESSON GOAL: Can talk about the kinds of movies. 映画の種類について話せるようになろう Complete the flyer. Use the dialogs 下の対話を読んで チラシを完成させま しょう as your clue. 1. A: When is the fashion show? B: The fashion

More information

kubostat7f p GLM! logistic regression as usual? N? GLM GLM doesn t work! GLM!! probabilit distribution binomial distribution : : β + β x i link functi

kubostat7f p GLM! logistic regression as usual? N? GLM GLM doesn t work! GLM!! probabilit distribution binomial distribution : : β + β x i link functi kubostat7f p statistaical models appeared in the class 7 (f) kubo@eeshokudaiacjp https://googl/z9cjy 7 : 7 : The development of linear models Hierarchical Baesian Model Be more flexible Generalized Linear

More information

fx-9860G Manager PLUS_J

fx-9860G Manager PLUS_J fx-9860g J fx-9860g Manager PLUS http://edu.casio.jp k 1 k III 2 3 1. 2. 4 3. 4. 5 1. 2. 3. 4. 5. 1. 6 7 k 8 k 9 k 10 k 11 k k k 12 k k k 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 13 k 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 14 k a j.+-(),m1

More information

Studies of Foot Form for Footwear Design (Part 9) : Characteristics of the Foot Form of Young and Elder Women Based on their Sizes of Ball Joint Girth

Studies of Foot Form for Footwear Design (Part 9) : Characteristics of the Foot Form of Young and Elder Women Based on their Sizes of Ball Joint Girth Studies of Foot Form for Footwear Design (Part 9) : Characteristics of the Foot Form of Young and Elder Women Based on their Sizes of Ball Joint Girth and Foot Breadth Akiko Yamamoto Fukuoka Women's University,

More information

2013 Vol.1 Spring 2013 Vol.1 SPRING 03-3208-2248 C O N T E N T S 2013 03-3208-2248 2 3 4 7 Information 6 8 9 11 10 73 94 11 32 37 41 96 98 100 101 103 55 72 1 2 201345135016151330 3 1 2 URL: http://www.wul.waseda.ac.jp/clib/tel.03-3203-5581

More information

untitled

untitled 0 1 fwnx7968@mb.infoweb.ne.jp ami77@infoweb.ne.jp chicako@shogo.com kayokoma@infoweb.ne.jp ismasuda@infoweb.ne.jp shiro@hi-ho.ne.jp wsyk@qc4.so-net.ne.jp 5 ) AB 2 3 4 r 5 6 7 8 ll aria You asked me why

More information

学部ゼミ新規申請方法 (Blackboard 9.1) Seminar Application Method for Undergraduate Seminar Courses ゼミ新規申請は Blackboard で受け付けます! 次セメスターにゼミ履修を希望する学生は 下記マニュアルに従ってゼミ

学部ゼミ新規申請方法 (Blackboard 9.1) Seminar Application Method for Undergraduate Seminar Courses ゼミ新規申請は Blackboard で受け付けます! 次セメスターにゼミ履修を希望する学生は 下記マニュアルに従ってゼミ ゼミ新規申請は Blackboard で受け付けます! 次セメスターにゼミ履修を希望する学生は 下記マニュアルに従ってゼミ新規申請を行ってください 現在 ゼミを履修している場合は 同一ゼミが次セメスター以降も自動登録されます ゼミのキャンセル 変更を希望する場合の手続きは アカデミック オフィス HP を確認してください ( サブゼミはセメスター毎に申請を行う必要があります 自動登録されません )

More information

2

2 2011 8 6 2011 5 7 [1] 1 2 i ii iii i 3 [2] 4 5 ii 6 7 iii 8 [3] 9 10 11 cf. Abstracts in English In terms of democracy, the patience and the kindness Tohoku people have shown will be dealt with as an exception.

More information

EBNと疫学

EBNと疫学 推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

More information

Microsoft PowerPoint - Econometrics pptx

Microsoft PowerPoint - Econometrics pptx 計量経済学講義 第 4 回回帰モデルの診断と選択 Part 07 年 ( ) 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 emal: kkarato@eco.u-toyama.ac.p webste: http://www3.u-toyama.ac.p/kkarato/ 講義の目的 誤差項の分散が不均 である場合や, 系列相関を持つ場合についての検定 法と修正 法を学びます

More information

ProVisionaire Control V3.0セットアップガイド

ProVisionaire Control V3.0セットアップガイド ProVisionaire Control V3 1 Manual Development Group 2018 Yamaha Corporation JA 2 3 4 5 NOTE 6 7 8 9 q w e r t r t y u y q w u e 10 3. NOTE 1. 2. 11 4. NOTE 5. Tips 12 2. 1. 13 3. 4. Tips 14 5. 1. 2. 3.

More information