( Xi X )( A i A ) ACC ( Xi X ) 2 ( Ai A ) 2 X i = x i c i, A i = a i c i, X = 1 A = 1 ( 1 ACC 1) (D.2.6) X i A i (D.2.7) (D.2.8) x i a i c i D.2
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- なお ひろき
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1 D D.1 D.1.1 (JST: Japan Standard Time) (UTC: Coordinated Universal Time) UTC JST UTC 9 D.1.2 xx yy TxxLyy 1 (2005) TLxxLyy 2 30 TL km TL km TL km TL km D.1.3 (FT: Forecast Time 3 ) = 6 FT=6 [h] D.1.4 D , 130 E S, 130 W * 1 T (Triangular) L (Level) 2 TL L (Linear) 3 Forecast Range D.2 D.2.1 ME: Mean Error 4 (RMSE: Root Mean Square Error) ME 1 (x i a i ) (D.2.1) RMSE 1 (x i a i ) 2 (D.2.2) x i a i ME 0 RMSE 0 RMSE ME RMSE 2 = ME 2 +σe 2 (D.2.3) σe 2 = 1 (x i a i ME) 2 (D.2.4) σ e RMSE (%) RMSE RMSE RMSE cntl RMSE test 100 (D.2.5) RMSE cntl RMSE 100 RMSE cntl RMSE test RMSE D.2.2 (ACC: Anomaly Correlation Coefficient) 4 HP kensho/explanation.html ( ) 150
2 ( Xi X )( A i A ) ACC ( Xi X ) 2 ( Ai A ) 2 X i = x i c i, A i = a i c i, X = 1 A = 1 ( 1 ACC 1) (D.2.6) X i A i (D.2.7) (D.2.8) x i a i c i D.2.1 (2013) D ( ) 1 M (x mi x i ) 2 M m=1 (D.2.9) M x mi m x i x i 1 M M m=1 x mi D.3 (D.2.10) D.3.1 D.3.1 D.3.2 D.3.12 D.3.1 =FO+FX+XO+XX M=FO+XO X=FX+XX D.3.1 FO, FX, XO, XX (FO) (FX) FO+FX (XO) (XX) XO+XX M X D.3.2 FO+XX (0 1) (D.3.1) 1 D.3.3 FX FO+FX (0 1) (D.3.2) 0 FO+FX D.3.4 XO M (0 1) (D.3.3) 0 M D.3.5 (H r : Hit Rate) H r FO M (0 H r 1) (D.3.4) 1 ROC D
3 D.3.6 (V r : Volume Rate) V r FO+FX (D.3.5) D.3.7 (F r : False Alarm Rate) (D.3.3) F r FX X (0 F r 1) (D.3.6) 0 D.3.5 ROC D.4.5 D.3.8 (BI: Bias Score) BI FO+FX M (0 BI) (D.3.7) D.3.9 P c P c M (0 P c 1) (D.3.8) D.3.10 (TS: Threat Score) TS FO FO+FX+XO (0 TS 1) (D.3.9) M XX FO, FX, XO 1 XX 1 D.3.11 (ETS: Equitable Threat Score) (Schaefer 1990) FO S f ETS FO+FX+XO S f S f = P c (FO+FX) ( 13 ETS 1 ) (D.3.10) (D.3.11) P c D.3.9 S f FO+FX 1 0 FO=XX=0, FX=XO=/2 1/3 D.3.12 (Skill Score) S fcst S ref S pfct S ref (D.3.12) S fcst,s pfct,s ref 1 Heidke (HSS: Heidke Skill Score) HSS FO+XX S S ( 1 HSS 1) (D.3.13) S = Pm c (FO+FX)+Px c (XO+XX), Pm c = M, Px c = X (D.3.14) 152
4 が大き いに も かかわら ず バイ ア ス ス コ ア ス レ ッ ト ス コ ア が改善し て いる 理由は 捕捉率の増加の割合が 空振り 率の増加に 比べて 大き いた めである こ のよ う 1 と 2 ではいずれも バイ ア スス コ ア と ス レ ッ ト ス に コ ア がと も に 改善し て いる が 本グラ フ を 用いる こ と で予測の変化傾向の違い 捕捉率と 空振り 率の変化の 違い が一目で確認でき る D.4 確率予測に関する 指標など D.4.1 ブ ラ イ ア スコ ア ブラ イ アスコ ア (BS: Brier Score) は 確率予測の統 計検証の基本的指標であ る あ る 現象の出現確率を 対 象と する 予測に ついて 次式で定義さ れる BS 図 D.3.1 POD-SR ダイ アグラ ムの模式図 横軸は 1-空振り 率 縦軸は捕捉率 青の破線はバイ ア ス ス コ ア の 赤の実 線はス レ ッ ト ス コ ア の各等値線 1 2 (pi ai ) (0 BS 1) (D.4.1) こ こ で pi は確率予測値 0 から 1 ai は実況値 現象あり で 1 な し で 0 は標本数である BS は 完全に 適中する 決定論的な pi =0 ま た は 1 の 予測 完全予測と 呼ばれる で最小値の 0 を と り 0 に 近い ほど 予測の精度が高いこ と を 示す ま た 現象の気候 学的出現率 Pc = M/ 付録 D.3.9 を 常に 確率予測 値と する 予測 気候値予測と 呼ばれる のブラ イ ア ス コ ア BSc は であ る こ こ で P mc は 現象あり P xc は 現象 な し の気候学的出現率 付録 D.3.9 S は 現象 あ り を FO+FX 回 すな わち 現象な し を 残り の XO+XX 回 ラ ン ダム に予測し た場合 ラ ン ダム 予 測 の適中事例数である HSS は 最大値 1 に近づく ほ ど 精度が高く ラ ン ダム 予測で 0 と な り FO=XX=0, FX=XO=/2 の場合に 最小値 1 を と る ま た 前項のエク イ タ ブルスレ ッ ト スコ アも スキルス コ ア の一つで Gilbert Skill Score と も 呼ばれて いる BSc Pc (1 Pc ) (D.4.2) と な る ブラ イ ア ス コ ア は 現象の気候学的出現率の 影響を 受け る た め 異な る 標本や出現率の異な る 現象 に 対する 予測の精度を 比較する のに は適さ な い 例え ば上の BSc は Pc 依存性を 持ち 同じ 予測手法 こ こ では気候値予測 に 対し て も Pc の値に 応じ て 異な る 値を と る (Stanski et al. 1989) こ の問題を 緩和する た め 次項のブラ イ ア ス キ ルス コ ア が考案さ れて いる D.3.13 POD-SR ダイ ア グラ ム Roebber (2009) はカ テ ゴ リ 検証に よ る 複数のス コ ア 捕捉率 空振り 率 バイ ア ス ス コ ア ス レ ッ ト ス コ ア を 一つのグラ フ に 表す方法を 考案し た 検証結 果を 縦軸に 捕捉率 (Hit Rate = POD: Probability Of Detection) 横軸に 1 空振り 率 (SR: Success Ratio) を と っ て プ ロ ッ ト する と 捕捉率と 空振り 率から BI と TS が計算でき る た め 等値線を 目安に バイ ア ス ス コ ア と ス レ ッ ト ス コ ア も 確認でき る グラ フ と な る 図 D.3.1 本テキスト では こ れを POD-SR ダイ アグラ ム と 呼ぶ 各ス コ ア が 1 に 近づく ほど グラ フ の右上 へ近づく ほど 良い予測と な る こ のグラ フ では 4 つ のス コ ア を 一目で確認でき 予測特性の変化を 把握し やすい 特に バイ ア ス ス コ ア と ス レ ッ ト ス コ ア の変 化を 捕捉率と 空振り 率の変化で説明する こ と が容易と なる 1 のよ う にスコ アが変化する 場 例え ば 図 D.3.1 の 合 捕捉率 空振り 率 バイ アススコ ア スレ ッ ト スコ 2 の場合に は ア のいずれも 改善と な る こ れに 対し 1 と 同様にバイ アススコ ア スレ ッ ト スコ アと も 一見 改善し て いる が 空振り 率が増加し て いる 空振り 率 D.4.2 ブ ラ イ ア スキ ルスコ ア ブラ イ ア ス キ ルス コ ア (BSS: Brier Skill Score) は ブラ イ ア ス コ ア に 基づく ス キ ルス コ ア であ り 通常気 候値予測を 基準と し た 予測の改善の度合いを 示す 本 スコ アは ブラ イ アスコ ア BS 気候値予測によ る ブラ イ ア ス コ ア BSc を 用いて BSS BSc BS BSc (BSS 1) (D.4.3) で定義さ れ 完全予測で 1 気候値予測で 0 気候値予 測よ り 誤差が大き いと 負と な る D.4.3 Murphy の分解 Murphy (1973) は ブラ イ ア ス コ ア と 予測の特性と の関連を 理解し やすく する ため ブラ イ アスコ アを 信頼 度 (Reliability) 分離度 (Resolution) 不確実性 (Uncertainty) の 3 つの項に 分解し た こ れを Murphy の 分解と 呼ぶ 高野 2002 な ど に 詳し い 153
5 L l l ( = L l=1 l) M l (M = L l=1 M l) l p l Murphy BS = + L ( = p l M ) 2 l l l l=1 L ( M = M ) 2 l l l l=1 = M ( 1 M ) (D.4.4) (D.4.5) (D.4.6) (D.4.7) (p l ) (M l / l ) 0 (M l / l ) (P c = M/) P c = =BS c BSS = (D.4.8) D.4.4 Reliability Diagram, Attributes Diagram P fcst P obs D.4.1 Wilks 2011 (Reliability curve) Murphy D.4.3 P fcst P obs =P fcst P fcst =P c P fcst no-skill line P obs = (P fcst +P c )/2 0 no-skill line P fcst = P c >D.4.1 D (P fcst,p obs ) = (P c,p c ) 2 0 (P fcst,p obs ) = (P c,p c ) D.4.5 ROC ROC ROC F r H r F r D.3.7 H r D.3.5 ROC ROC curve: Relative Operating Characteristic curve D H r > F r ROC ROC D.4.2 ROCA: ROC area ROC ROC (ROCASS: ROC Area Skill Score) (H r = F r ) ROC P obs P fcst =P c Reliability P fcst P obs =P fcst P obs =(P fcst +P c )/2 Resolution P obs =P c no skill D.4.1 P obs = P c (Reliability) (Resolution) 154
6 ROCASS 2(ROCA 0.5) ( 1 ROCASS 1) (D.4.9) 1 [0,1] 0 D.4.6 CRPS CRPS (Continuous Ranked Probability Score) 1 x CRPS CRPS = 1 [P i (x) A i (x)] 2 dx (0 CRPS) (D.4.10) P i A i P i (x) = x ρ i (x )dx A i (x) = H(x a i ) (D.4.11) (D.4.12) ρ i a i H(x) 0 x < 0 H(x) = (D.4.13) 1 x 0 CRPS 0 0 x x t BS(t) CRPS = BS(t)dt (D.4.14),,, 2013:. 59,, 6 15., 2005:. 17,, , 2002:., 201, Murphy, A. H., 1973: A new vector partition of the probability score. J. Appl. Meteor., 12, Roebber, P. J., 2009: Visualizing Multiple Measures of Forecast Quality. Wea. Forecasting, 24, Schaefer, J. T., 1990: The critical success index as an indicator of warning skill. Wea. Forecasting, 5, Stanski, H. R., L. J. Wilson, and W. R. Burrows, 1989: Survey of common verification methods in meteorology. Research Rep., 89-5, Forecast Research Division, Atmospheric Envirnment Service, Environment Canada, 114 pp. Wilks, D. S., 2011: Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, International Geophysical, Vol Academic Press, pp ROC curve lower Threshold Hr = Fr Hr higher Threshold ROC area Fr D.4.2 ROC F r H r ROC 155
D D.1 D.1.1 (JST: Japan Standard Time) (UTC: Coordinated Universal Time) UTC JST UTC 9 D.1.2 xx yy TxxLyy 1 ( 2005) TLxxLyy 2 30 TL km TL
D D.1 D.1.1 (JST: Japa Stadard Time) (UTC: Coordiated Uiversal Time) UTC JST UTC 9 D.1. xx yy TxxLyy 1 ( 005) TLxxLyy 30 TL959 0 km TL479 40 km TL319 55 km TL159 110 km D.1.3 (FT: Forecast Time 3 ) = 6
Microsoft Word - 0_0_表紙.doc
2km Local Forecast Model; LFM Local Analysis; LA 2010 11 2.1.1 2010a LFM 2.1.1 2011 3 11 2.1.1 2011 5 2010 6 1 8 3 1 LFM LFM MSM LFM FT=2 2009; 2010 MSM RMSE RMSE MSM RMSE 2010 1 8 3 2010 6 2010 6 8 2010
.. 9 (NAPS9) NAPS km, km, 3 km, 8 (GSM) 64 : / 64 : / 64 : / (UTC) (UTC) (, UTC) 3 : 3 / 3 : 3 / 3 : / (, 6, 8UTC) (, 6, 8UTC) (6, 8UTC) 4 km,
. 8 6 99 Cray XC Cray SR6/M (NAPS) 3 3 4, 6, 8UTC 84 3 6 6 (LFM)..3 NAPS (7) XC 8 6 TOP (https://www.top.org), 6 3 (NAPS) 4 8 UTC 64 6 8 6. NAPS.. NAPS (7) (7).. NAPS 8 6 NAPS.. () () NAPS 8 6 6, 6, 8UTC
気象庁委託調査
ART - 103 1. (2-1) 2-1 : 61 20km 1 2 6 10km 6 12 7 1 100km 1 1 34 7 300km 7 3 3 1300km 1 *1 *1 6 3 *2 300km 6 *3 *1 15 3 GPV 15 *2 15 *3 16 *2 1 7 1 15 2. (1 ) 15 1 15 ( GPV=Grid Point Value) 104 1 / 2-1
( ) ) 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 7 7 5 3 4 3 5 4 6 ( ) 10 510 
1 LINE31.1 28.010.3 37.4 24.9 10 9 8 7 6 5 3 1 88.9 77.7 66.7 64.1 62.9 61.3 56.5 56.4 42.2 31.7 28.0 31.1 31.5 30.4 28.6 20.7 16.8 15.9 13.5 10.3 7.9
2014 SNSFacebook Twitter SNS 2014 4 52.8 20 ~ 1 ~ 1 LINE31.1 28.010.3 37.4 24.9 10 9 8 7 6 5 3 1 88.9 77.7 66.7 64.1 62.9 61.3 56.5 56.4 42.2 31.7 28.0 31.1 31.5 30.4 28.6 20.7 16.8 15.9 13.5 10.3 7.9
I L01( Wed) : Time-stamp: Wed 07:38 JST hig e, ( ) L01 I(2017) 1 / 19
I L01(2017-09-20 Wed) : Time-stamp: 2017-09-20 Wed 07:38 JST hig e, http://hig3.net ( ) L01 I(2017) 1 / 19 ? 1? 2? ( ) L01 I(2017) 2 / 19 ?,,.,., 1..,. 1,2,.,.,. ( ) L01 I(2017) 3 / 19 ? I. M (3 ) II,
untitled
26 26 27 3 H26 4 H27 3 H26 4 H27 3 ~ H26.4.1H28.3.31 H25.4.1H27.3.31 80 70 60 50 76 26() 40 30 43 36 35 32 29 20 26 25 10 0
An ensemble downscaling prediction experiment of summertime cool weather caused by Yamase
ヤマセによる冷夏をターゲットにした アンサンブルダウンスケール予報実験 東北大学 福井真 1. Introduction 1.1 ヤマセ 海洋性極気団を起源とした冷湿な北東風 => 水平規模 ~1000 kmの現象 (Kodama et al. 2009) 冷夏となり 農作物に大きな被害 ( 冷害 ) をもたらすことも => 重要な中期予報の対象 背が低く 複雑な地形の影響を大きく受ける ( 工藤
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.
イ ン チ ー ザ ヴ ィ チ ェ ン ツ ァ ヴ ィ ッ ロ ル バ ( ト レ ビ ゾ 近 郊 ) ヴ ィ ン チ ヴ ェ ル バ ニ ア ヴ ェ ロ ー ナ エ リ チ ェ カ タ ー ニ ャ ( 3 月 ~ 1 0 月 ) ( 1 1 月 ~ 2 月 ) 5 0 ユ ー ロ 以 上 介 護
イタリア 各 都 市 における 滞 在 税 ( 宿 泊 税 )の に 関 して 平 素 は 格 別 の お 引 き 立 て を 賜 り 誠 に 有 難 う ご ざ い ま す こ の 度 2 0 1 1 年 1 月 1 日 よ り ロ ー マ に お い て ご 宿 泊 の お 客 様 を 対 象 に 滞 在 寄 付 金 ( C o n t r i b u t o d i S o g g i o r
総合カタログ1.indd
移 動 ラ ッ 2 移 動 ラ ッ 3 移 動 ラ ッ 4 移 動 ラ ッ 5 移 動 ラ ッ 6 移 動 ラ ッ 7 移 動 ラ ッ 8 移 動 ラ ッ 9 移 動 ラ ッ 10 移 動 ラ ッ 11 移 動 ラ ッ 12 移 動 ラ ッ 13 ボ ル ト レ ス ラ ッ 14 ボ ル ト レ ス ラ ッ 15 ボ ル ト レ ス ラ ッ 16 ボ ル ト レ ス ラ ッ 17 ボ ル ト レ ス
1 P2 P P3P4 P5P8 P9P10 P11 P12
1 P2 P14 2 3 4 5 1 P3P4 P5P8 P9P10 P11 P12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 & 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1! 3 2 3! 4 4 3 5 6 I 7 8 P7 P7I P5 9 P5! 10 4!! 11 5 03-5220-8520
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,
22 610407487 ロ ペ ミ ッ ク 小 児 用 0. 0 5 % 2319001C1072 23 610412059 ゲ シ ン L 錠 5 0 m g 2478001G1046 24 610412105 ソ レ ル モ ン S R カ プ セ ル 3 7. 5 m g 1147002N1
お 知 ら せ ( 薬 ) 0 0 5 平 成 2 0 年 8 月 2 9 日 医 薬 品 マ ス タ ー の 改 定 に つ い て 今 般 下 記 の と お り 医 薬 品 マ ス タ ー を 改 定 し ま し た の で お 知 ら せ し ま す 記 次 の 医 薬 品 に つ い て は 平 成 2 0 年 3 月 5 日 付 け 厚 生 労 働 省 告 示 第 7 2 号 に 基 づ
分布
(normal distribution) 30 2 Skewed graph 1 2 (variance) s 2 = 1/(n-1) (xi x) 2 x = mean, s = variance (variance) (standard deviation) SD = SQR (var) or 8 8 0.3 0.2 0.1 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 8 0 1 8 (probability
JIS Z803: (substitution method) 3 LCR LCR GPIB
LCR NMIJ 003 Agilent 8A 500 ppm JIS Z803:000 50 (substitution method) 3 LCR LCR GPIB Taylor 5 LCR LCR meter (Agilent 8A: Basic accuracy 500 ppm) V D z o I V DUT Z 3 V 3 I A Z V = I V = 0 3 6 V, A LCR meter
その人工知能は本当に信頼できるのか? 人工知能の性能を正確に評価する方法を開発 概要人工知能 (AI) によるビッグデータ解析は 医療現場や市場分析など社会のさまざまな分野での活用が進み 今後さらなる普及が予想されています また 創薬研究などで分子モデルの有効性を予測する場合にも AI は主要な検証
その人工知能は本当に信頼できるのか? 人工知能の性能を正確に評価する方法を開発 概要人工知能 (AI) によるビッグデータ解析は 医療現場や市場分析など社会のさまざまな分野での活用が進み 今後さらなる普及が予想されています また 創薬研究などで分子モデルの有効性を予測する場合にも AI は主要な検証手段として重視されています ところが 私たちは肝心の AI の性能を正しく評価できているのでしょうか?
2014GM58_h1
Dec.2014 No.58 GM ハ イ 留 学 生 ち ん ホ ム ス テ イ は ど う? 困 て な い? あ ら 和 食 苦 手 な ん? え? パ ン で 伝 統? そ れ は ア ニ メ の お 約 束 て や つ で パ ン 朝 食 デ ア ノ 伝 統 的 日 本 文 化 ヲ 体 験 シ テ ミ タ イ! 納 豆 モ 焼 魚 モ ダ イ ス キ! デ モ ネ 一 度 デ イ イ カ
2 3 5 5 5 5 6 6 7 7 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 16 16 16 16 17 19 21 21 22 5
1D000425-2 1 2 3 5 5 5 5 6 6 7 7 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 16 16 16 16 17 19 21 21 22 5 3 29 29 29 30 31 31 32 35 35 35 36 41 41 41 46 48 48 48 52 57 4 700 13 1988 4 5 4 5 21 1 1 3 4 5 6 21 10 1888
目 次 第 1 章 は じ め に... 3 第 2 章 基 本 的 な キ ー 操 作... 4 第 3 章 メ ニ ュ ー 画 面... 6 第 4 章 入 荷 業 務... 7 第 5 章 出 荷 業 務... 9 第 6 章 商 品 照 会...11 第 7 章 棚 卸 業 務...12 第
入 出 荷 棚 卸 収 集 Biz スタートパック 操 作 説 明 書 目 次 第 1 章 は じ め に... 3 第 2 章 基 本 的 な キ ー 操 作... 4 第 3 章 メ ニ ュ ー 画 面... 6 第 4 章 入 荷 業 務... 7 第 5 章 出 荷 業 務... 9 第 6 章 商 品 照 会...11 第 7 章 棚 卸 業 務...12 第 8 章 パ ソ コ ン の
経済論集 ４６‐２（よこ）（Ｐ）☆／２．三崎
1 2 1869 11 17 5 10 1 3 1914 5 15 5 1872 9 12 3 1870 1 26 14 1881 11 11 12 6 11 1878 5 9 13 1880 6 17 1 15 1882 1 2 3 11 1828 2 26 24 1891 4 22 2 1849 12 1 3 1856 pp 20 21. 1971 p.429. 1973 1, pp.440 444.
の と す る (1) 防 犯 カ メ ラ を 購 入 し 設 置 ( 新 設 又 は 増 設 に 限 る ) す る こ と (2) 設 置 す る 防 犯 カ メ ラ は 新 設 又 は 既 設 の 録 画 機 と 接 続 す る こ と た だ し 録 画 機 能 付 防 犯 カ メ ラ は
小 牧 市 地 域 防 犯 カ メ ラ 等 設 置 補 助 金 交 付 要 綱 平 成 2 8 年 3 月 2 2 日 2 7 小 市 安 第 7 5 7 号 ( 通 則 ) 第 1 条 小 牧 市 地 域 防 犯 カ メ ラ 等 設 置 補 助 金 ( 以 下 補 助 金 と い う )の 交 付 に つ い て は 市 費 補 助 金 等 の 予 算 執 行 に 関 す る 規 則 ( 昭 和
たたら製鉄についてのまとめ
65 1229 1570 5 3 5 2769 1876 1889 9 1892 1927-73 - - 1619 131 2 5500 43 194 1889 1955-1617 3 2 3 1186 2 9 15 1165-74 - 596 300 200 4 888 4 888 11 3 8892 10 2 969 708781782888 729 749 859 877 3 947 3 1523
SSI( hpa) CAPE 10 C 3 km SSI( hpa) 3 km 10 C 700 hpa 700 hpa hpa 500 hpa 850 hpa 10 C 5 km CAPE UTC
4 4.1 1 4.1.1 GSM GSM PoT MSM MSM PoT 20 km 3 PoT 2 GSM PoT MSM PoT 2009 7 ( 2009) 3 2015 5 26 4.1.2 4.1.3 4.1.4 4.1.5 GSM PoT MSM PoT GSM PoT MSM PoT 4.1.2 (1) (2) (3) (2007) (2009) (1) 4.1.1 6 3 SSI
1 フ ラ ッ シ ュ カ ー ド ( サ ン プ ル ) の ス ラ イ ド を パ ワ ー ポ イ ン ト で 作 っ て み ま し ょ う 以 下 の ス ラ イ ド ( 2 枚 目 ~ 4 枚 目 を 作 り ま す あ ら か じ め 作 業 用 の フ ァ イ ル を デ ス ク ト
知 識 の 定 着 を 図 るプレゼンテーションソフト 活 用 福 岡 県 教 育 センターホームページ http://www.educ.pref.fukuoka.jp 授 業 なんでも 相 談 室 092-947-0008 support@educ.pref.fukuoka.jp 1 フ ラ ッ シ ュ カ ー ド ( サ ン プ ル ) の ス ラ イ ド を パ ワ ー ポ イ ン ト で 作
* Meso- -scale Features of the Tokai Heavy Rainfall in September 2000 Shin-ichi SUZUKI Disaster Prevention Research Group, National R
38 2002 7 2000 9 * Meso- -scale Features of the Tokai Heavy Rainfall in September 2000 Shin-ichi SUZUKI Disaster Prevention Research Group, National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention,
untitled
100 n=98 n=122 n=98 n=98 n=98 n=122 n=121 n=119 n=98 n=122 n=103 n=75 n=89 n=62 n=87 n=62 の ス ー パ ー イ ン の パ ー ト の の コ ン ビ ニ エ ン ス ス ト ア ネ ッ ト ア ン シ ョ ッ プ イ ベ ン ト そ の の の の る シ ョ ッ プ コ ン ビ ニ
4. 半角文字コード変換表 ここでは 半角文字のコード変換についての詳細な表を記載します の文字と文字コード (16 進数 ) には 表内で灰色の網掛けを設定しています 4.1 IBMカナ文字拡張からへの変換 16 進数 16 進数 16 進数 16 進数 16 進数 16 進数 SP 0x40 S
2013 年 4 月 3 日 お客様各位 株式会社セゾン情報システムズ HULFT 事業部 コード変換機能での のサポート 拝啓貴社ますますご清祥のこととお慶び申し上げます 平素は格別のご高配を賜り 厚く御礼申し上げます idivo Ver.1.4.0 では コード変換機能で変換できるコード体系の 1 つとして をサポートしました ついては 次に示すコード変換のパターンにおける 文字と文字コード (16
研究シリーズ第40号
165 PEN WPI CPI WAGE IIP Feige and Pearce 166 167 168 169 Vector Autoregression n (z) z z p p p zt = φ1zt 1 + φ2zt 2 + + φ pzt p + t Cov( 0 ε t, ε t j )= Σ for for j 0 j = 0 Cov( ε t, zt j ) = 0 j = >
1mmPMUP PMUS 3mmPMU 1 1 PMU
PMUP mm SCS13A PMUP 1mm SCS14A SUS431 PMUS SCS13 SCS13 SCS13 SUS420J2 PMU FC200 FC200 CAC406 SUS420J2 174 1mmPMUP PMUS 3mmPMU 1 1 PMU 2002 1 1 1 1 1 2 1 1 1 110 125 200 0 1632 8.515 35 175 176 mm Smm Pmm
tokei01.dvi
2. :,,,. :.... Apr. - Jul., 26FY Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 4 3. (probability),, 1. : : n, α A, A a/n. :, p, p Apr. - Jul., 26FY Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN
2007/8 Vol. J90 D No. 8 Stauffer [7] 2 2 I 1 I 2 2 (I 1(x),I 2(x)) 2 [13] I 2 = CI 1 (C >0) (I 1,I 2) (I 1,I 2) Field Monitoring Server
![2007/8 Vol. J90 D No. 8 Stauffer [7] 2 2 I 1 I 2 2 (I 1(x),I 2(x)) 2 [13] I 2 = CI 1 (C >0) (I 1,I 2) (I 1,I 2) Field Monitoring Server](/thumbs/91/107223763.jpg "2007/8 Vol. J90 D No. 8 Stauffer [7] 2 2 I 1 I 2 2 (I 1(x),I 2(x)) 2 [13] I 2 = CI 1 (C >0) (I 1,I 2) (I 1,I 2) Field Monitoring Server")
a) Change Detection Using Joint Intensity Histogram Yasuyo KITA a) 2 (0 255) (I 1 (x),i 2 (x)) I 2 = CI 1 (C>0) (I 1,I 2 ) (I 1,I 2 ) 2 1. [1] 2 [2] [3] [5] [6] [8] Intelligent Systems Research Institute,
- 1 - 1 2 1 2 3 4 5 - 1 - ( ) ( ) 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 - 1 - 3 84 85 86 101 87 88 - 1 - 89 90 91
1 1 3 i) ii) iii) *1 Very Short-Range Forecasting of Precipitation VSRF Radar-AMeDAS Precipitation RAP MSM MesoScale Spectral Model 200 2,000
1 1 3 i ii iii 1.1 1.1 *1 Very Short-Range Forecasting of Precipitation VSRF Radar-AMeDAS Precipitation RAP MSM MesoScale Spectral Model 2 2, km 1 km 2 2 km 1.1 VSRF MSM RSM 2.5km 1km 2km.5hr, 3 6hr 3AM/PM
第1回
やすだ 社 会 学 研 究 法 a( 2015 年 度 春 学 期 担 当 : 保 田 ) 基 礎 分 析 ( 1): 一 変 量 / 二 変 量 の 分 析 SPSSの 基 礎 テ キ ス ト pp.1-29 pp.255-257 デ ー タ の 入 力 [ デ ー タ ビ ュ ー ] で Excelの よ う に 直 接 入 力 で き る [ 変 数 ビ ュ ー ] で 変 数 の 情 報 を
yasi10.dvi
2002 50 2 259 278 c 2002 1 2 2002 2 14 2002 6 17 73 PML 1. 1997 1998 Swiss Re 2001 Canabarro et al. 1998 2001 1 : 651 0073 1 5 1 IHD 3 2 110 0015 3 3 3 260 50 2 2002, 2. 1 1 2 10 1 1. 261 1. 3. 3.1 2 1
雇用保険被保険者資格取得届（様式）編
平 成 2 8 年 3 月 1 日 第 4 版 発 行 e-gov 電 子 申 請 実 務 マ ニ ュ ア ル 香 川 県 社 会 保 険 労 務 士 会 目 次 1. 手 続 検 索 1 2. 申 請 書 の 作 成 3 3. 被 保 険 者 資 格 取 得 届 の 作 成 7 4. 提 出 代 行 証 明 書 の 添 付 8 5. 署 名 の 実 施 1 0 6. 申 請 書 の 送 信 1 1
J. Brew. Soc. Japan. Vol.101, No.7, p.519 `525 (2006) Simple Method for the Determination of Ethyl Carbamate in Alcoholic Beverages Tomokazu HASHIGUCH
J. Brew. Soc. Japan. Vol.101, No.7, p.519 `525 (2006) Simple Method for the Determination of Ethyl Carbamate in Alcoholic Beverages Tomokazu HASHIGUCHI, Yukari IGI, Kuniyasu GoTo (National Research Institute
keisoku01.dvi
2.,, Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 4 Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 5 Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept.
予報時間を39時間に延長したMSMの初期時刻別統計検証
第 1 章領域拡張 予報時間 39 時間化されたメソモデルの特性 1.1 メソモデルの領域拡張 予報時間 39 時間化の概 1 要メソモデル (MSM) は 2013 年 3 月に予報領域が拡張された また 2013 年 5 月に全初期時刻における予報時間が39 時間に延長された 表 1.1.1に今回の変更前後の主な仕様を また 図 1.1.1に領域拡張前後の予報領域を示す 本節では 仕様拡張の目的及び概要を説明する
φ s i = m j=1 f x j ξ j s i (1)? φ i = φ s i f j = f x j x ji = ξ j s i (1) φ 1 φ 2. φ n = m j=1 f jx j1 m j=1 f jx j2. m
2009 10 6 23 7.5 7.5.1 7.2.5 φ s i m j1 x j ξ j s i (1)? φ i φ s i f j x j x ji ξ j s i (1) φ 1 φ 2. φ n m j1 f jx j1 m j1 f jx j2. m j1 f jx jn x 11 x 21 x m1 x 12 x 22 x m2...... m j1 x j1f j m j1 x
(pdf) (cdf) Matlab χ ( ) F t
(, ) (univariate) (bivariate) (multi-variate) Matlab Octave Matlab Matlab/Octave --...............3. (pdf) (cdf)...3.4....4.5....4.6....7.7. Matlab...8.7.....9.7.. χ ( )...0.7.3.....7.4. F....7.5. t-...3.8....4.8.....4.8.....5.8.3....6.8.4....8.8.5....8.8.6....8.9....9.9.....9.9.....0.9.3....0.9.4.....9.5.....0....3
1. 2. 3. 2010-02- 22-24 1.1 1.1.1 1.1.2 1.1.3 F10.7 1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 14 C 1.2.4 10 Be 1.2.5 14 C 10 Be 1.1 太陽放射とその変動 20100223-24森羅万象学校 1.1.1 (from Encyclopedia of Earth) op1cal depth (Lean et al.,
0807.indd
世 界 選 手 権 ボラティア 募 集 宝 くじスポツフェア ドリム ベスボ 平 成 20 年 度 スポツ 教 室 受 講 生 募 集 今 月 の 話 題 Monthly Topics バ ベ キ ュ 交 流 開 催 ボ ラ テ ィ ア に よ る 横 穴 付 近 の 環 境 整 備 を 実 施 バ ボ 7/13 7/13 7/12 7/12 7/6 7/6 7/11 7/11 第 3 回 親 子
第五 章 マ レー シ ア の地 域 格 差 是 正政 策 と産 業立 地 政 策 産 業立 地 動 向 図5-7 5.1.5.2. 道 マ レ ー 地 図:イ ン フ ラ 整 備 状 況 (ボ ル ネ オ 島 部) 路 国 内 旅 客 輸 送 貨 物 輸 送 と も に9割 を依 存 す る道 路 交 通網 は 国道 成 され て お り これ ら の 道 路 総 延 長 は64328kmで (高
1 2 プ ロ ジ ェ ク ト テ ー マ 3 4 5 6 7 KTX 5,000 2,300 1,000 700 350 8 9 10 の ボ リ ュ ー ム 518 2,860 6,593 23,800 9,401 8,880 626 1,340 6,242 12 48,909 104,070 14%, 4% 4 H23 H2310H24150,836 1,339,720 13,380 13%,
ATOK Syncの設定方法と使い方（Mac用）
ATOK Sync ア ド バ ン ス 設 定 方 法 と 使 い 方 ~ Mac 版 を お 使 い の 方 へ ~ ATOK Sync ア ド バ ン ス と は 単 語 登 録 や 学 習 し た 内 容 を 保 存 す る ユ ー ザ ー 辞 書 や お 気 に 入 り 文 書 省 入 力 デ ー タ 確 定 履 歴 の デ ー タ な ど を イ ン タ ー ネ ッ ト 上 の サ ー バ
II Time-stamp: <05/09/30 17:14:06 waki> ii
II waki@cc.hirosaki-u.ac.jp 18 1 30 II Time-stamp: ii 1 1 1.1.................................................. 1 1.2................................................... 3 1.3..................................................
自由集会時系列part2web.key
spurious correlation spurious regression xt=xt-1+n(0,σ^2) yt=yt-1+n(0,σ^2) n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend 0 1000 2000 3000 4000 p for r xt=xt-1+n(0,σ^2) random walk random walk variable -5 0 5 variable
320-0004 842TEL 028-621-3171 長 岡 の 森 利 用 者 と ス タ ッ フ が 贈 る 響 2015.5.1 Vol.3 DAY CARE MONTHLY MAGAZINE 2015.5.1 Vol.3 DAY CARE MONTHLY MAGAZINE Vol.3 シ ノ ン 愛 を 運 ぶ 船 人 面 魚 二 チ ー ズ カ レ ー し ゅ う ご 三 の 宴 編
資料提供招請（登録版）
資料提供招請に関する公表 次 の と お り 物 品 の 導 入 を 予 定 し て い ま す の で 当 該 導 入 に 関 し て 資 料 等 の 提 供 を 招 請 し ま す 平 成 3 0 年 1 1 月 2 0 日 独 立 行 政 法 人 国 立 病 院 機 構 本 部 総 務 部 長 大 門 龍 生 調 達 機 関 番 号 5 9 7 所 在 地 番 号 1 3 Ⅰ 調 達 内 容
インターネット取引に関する調査結果（平成１３年３月末）について
インターネット 取 引 に 関 する 調 査 結 果 ( 平 成 27 年 9 月 末 )について 平 成 27 年 12 月 18 日 日 本 証 券 業 協 会 本 協 会 では 平 成 27 年 9 月 末 におけるインターネット 取 引 に 関 する 調 査 を 実 施 し 以 下 のとおり インターネット 取 引 を 行 っている 会 員 の 状 況 を 取 りまとめた 1. 取 扱 会
人見知りを克服する方法
- 1 著 作 権 に つ い て 本 教 材 の 著 作 権 は 発 行 者 に あ り ま す 発 行 者 の 書 面 に よ る 事 前 許 可 無 く 本 教 材 の 一 部 ま た は 全 部 を あ ら ゆ る デ ー タ 蓄 積 手 段 ( 印 刷 物 電 子 フ ァ イ ル な ど ) に よ り 複 製 流 用 お よ び 転 売 ( オ ー ク シ ョ ン 含 む ) す る こ
... 1 1... 2 1-1... 2 1-2... 3 1-3... 5 2... 7 2-1... 7 2-1-1... 7 2-1-2... 7 2-1-3... 8 2-2... 8 2-2-1... 8 2-2-2... 9 2-2-3... 10 2-3... 11 2-3-1...
... 1 1... 2 1-1... 2 1-2... 3 1-3... 5 2... 7 2-1... 7 2-1-1... 7 2-1-2... 7 2-1-3... 8 2-2... 8 2-2-1... 8 2-2-2... 9 2-2-3... 10 2-3... 11 2-3-1... 11 2-3-2... 12 2-3-3 SNS... 13 3... 16 3-1... 16 3-2...
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
66-1 田中健吾・松浦紗織.pwd
Abstract The aim of this study was to investigate the characteristics of a psychological stress reaction scale for home caregivers, using Item Response Theory IRT. Participants consisted of 337 home caregivers
ら 情 報 せ 先 先 ホムペジ
菊 池 川 大 橋 橋 長 メトル ホムペジ http://www.city.tamana.lg.jp 携 帯 ホムペジ http://www.city.tamana.lg.jp/i ら 情 報 せ 先 先 ホムペジ http://www.city.tamana.lg.jp..5 役 5 代 横 島 4 代 岱 明 5 代 天 水 代..5 再 ウ ォ ミ グ プ コ 年 再 対 象 技 術 得 目
untitled
2 : n =1, 2,, 10000 0.5125 0.51 0.5075 0.505 0.5025 0.5 0.4975 0.495 0 2000 4000 6000 8000 10000 2 weak law of large numbers 1. X 1,X 2,,X n 2. µ = E(X i ),i=1, 2,,n 3. σi 2 = V (X i ) σ 2,i=1, 2,,n ɛ>0
????? 1
P r o d u c t c a t a l o g u e 1 2 3 オ リ ジ ナ ル 商 品 4 5 オ リ ジ ナ ル 商 品 オ リ ジ ナ ル 商 品 6 オ リ ジ ナ ル 商 品 7 オ リ ジ ナ ル 商 品 8 オ リ ジ ナ ル 商 品 9 オ リ ジ ナ ル 商 品 10 オ リ ジ ナ ル 商 品 11 オ リ ジ ナ ル 商 品 12 オ リ ジ ナ ル 商 品 13
untitled
1 Hitomi s English Tests 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 3 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 4 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 5 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
Database Center for Life Science Online Service
50 蛋白質 核酸 酵素 Vol.44No.11 1999 三 級 ア ミ ンの 誘 導 体 は 四 級 ア ミ ン の 誘 導 体 よ り も導 入 導 入 効 率 を 与 え る こ と を 最 近 発 見 し た この 親 水 性 側 効 率 が 高 い ② 末 端 の ア ル キ ル 基 が か さ高 くな る 大 鎖 末 端 基 を も った コ レス テ ロー ル 誘 導 体Ⅱ き くな
撮 影
DC cathode ray tube, 2.2 log log log + log log / / / A method determining tone conversion characteristics of digital still camera from two pictorial images Tone conversion characteristic Luminance
ohpmain.dvi
fujisawa@ism.ac.jp 1 Contents 1. 2. 3. 4. γ- 2 1. 3 10 5.6, 5.7, 5.4, 5.5, 5.8, 5.5, 5.3, 5.6, 5.4, 5.2. 5.5 5.6 +5.7 +5.4 +5.5 +5.8 +5.5 +5.3 +5.6 +5.4 +5.2 =5.5. 10 outlier 5 5.6, 5.7, 5.4, 5.5, 5.8,
untitled
January 2009 Rotor-Gene Q Sample & Assay Technologies 1 1-1 1.1 1-1 1.2 Rotor-Gene Q 1-1 1.3 Rotor-Gene Q 1-1 1.4 1-1 2 2-1 2.1 Run File 2-1 2.2 2-2 2.3 2-2 2.4 PCR 2-3 2.5 2-3 2.6 2-4 2.7 2-4 2.8 2-5
子どもの貧困対策プロジェクト報告資料
286 1 プ ロ ジ ェ ク ト 施 設 出 身 者 へ の 2 シ ナ リ オ シ ナ リ オ ( 1 2 ) 151 3 4 5 N P O 等 N P O 等 6 7 8 9 10 Gösta Esping-Andersen Gösta Esping 11 12 13 14 15 NPO NPO 15 26.. 16 子 ど も S W + 専 門 機 関 子 ど も 17 18 子 ど も
実験 M10240L2000 については, 計算機資源節約のため, 実験 M10240L の 1 月 24 日 00 時の第一推定値を初期値とする 1 週間の実験を行った 4. 結果実験 M10240 L は,10240 メンバーによりサンプリング誤差を小さく抑えることに成功し, 局所化なしにもかか
10240 メンバーを用いたアンサンブルデータ同化実験 近藤圭一, 三好建正 ( 理研, 計算科学,JST CREST) 1. はじめにデータ同化は, 数値モデルと観測を高度に融合させることで, より精緻な初期値 解析値を得る手法であり, 数値予報モデルの予報精度に大きく影響を与える 大気の流れを考慮した高度なデータ同化手法にアンサンブルカルマンフィルタ (EnKF; Evensen 1994) があり,
19 610406260 フ ェ ネ ル ミ ン 錠 鉄 5 0 m g 3222013F1068 20 610406267 プ リ ン ド リ ル 細 粒 1 % 1179028C1031 21 610406339 リ ザ ス ト 錠 3 m g 4420001F1040 22 610406350
お 知 ら せ ( 薬 ) 0 0 9 平 成 2 1 年 3 月 3 1 日 医 薬 品 マ ス タ ー の 改 定 に つ い て 今 般 下 記 の と お り 医 薬 品 マ ス タ ー を 改 定 し ま し た の で お 知 ら せ し ま す 記 次 の 医 薬 品 に つ い て は 平 成 2 0 年 3 月 5 日 付 け 厚 生 労 働 省 告 示 第 7 2 号 に 基 づ
がん専門病院における薬剤師養成のあり方に関する調査研究
平 成 27 年 度 HIV 感 染 症 薬 物 療 法 認 定 薬 剤 師 養 成 研 修 実 施 要 綱 1. 基 本 的 事 項 (1) 研 修 の 目 的 本 研 修 は HIV 感 染 症 の 薬 物 療 法 に 必 要 な 高 度 な 知 識 技 能 情 報 の 収 集 評 価 コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン ス キ ル 臨 床 経 験 を 修 得 さ せ 各 地 域 に お い て
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
... 1... 1... 2... 3... 4... 4... 4... 7... 8... 8... 11... 15... 25... 29... 29... 30... 30... 31... 31... 31... 32... 33... 37... 41... 44... 48... 52... 55... 58... 61... 63... 66... 69... 72... 72...
2016 Institute of Statistical Research
2016 Institute of Statistical Research 2016 Institute of Statistical Research 2016 Institute of Statistical Research 2016 Institute of Statistical Research 2016 Institute of Statistical Research 2016 Institute
瀬田唐橋景観検討について
3 3 12,174 /12hr 1,110 /12hr 3,066 /12hr 172.0m 51.75m 23.5+5@25.0+23.5m 3@17.25m 14.0m 15.0m 5 6 2009 12 3 2010 2 25 6/22 8/24 10/18 11/16 1/13 1797 16 15 15 13 6 (S49) 54 7 23-2 24 54 50
Microsoft PowerPoint - 測量学.ppt [互換モード]
![Microsoft PowerPoint - 測量学.ppt [互換モード]](/thumbs/92/109082022.jpg "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,
29 Short-time prediction of time series data for binary option trade
29 Short-time prediction of time series data for binary option trade 1180365 2018 2 28 RSI(Relative Strength Index) 3 USD/JPY 1 2001 1 2 4 10 2017 12 29 17 00 1 high low i Abstract Short-time prediction
10_08.dvi
476 67 10 2011 pp. 476 481 * 43.72.+q 1. MOS Mean Opinion Score ITU-T P.835 [1] [2] [3] Subjective and objective quality evaluation of noisereduced speech. Takeshi Yamada, Shoji Makino and Nobuhiko Kitawaki
3 会 場 使 用 費 の 支 払 い 大 会 当 日, 会 場 使 用 費 を 各 学 校 ご と に ま と め て 大 会 本 部 に 納 め る 4 各 地 区 主 任 に よ る 手 続 き 各 地 区 主 任 は, 参 加 校 分 の 大 会 申 込 書 地 区 大 会 結 果 を 代
平 成 2 8 年 度 栃 木 県 中 学 校 春 季 体 育 大 会 水 競 技 大 会 要 項 1. 日 時 7 月 8 日 ( 金 ) 9 日 ( 土 ) 雨 天 決 行 8 時 1 0 分 受 付 完 了 ( 学 校 受 付 及 び 競 技 役 員 受 付 ) 2. 会 場 栃 木 県 立 温 水 プ ー ル 館 3. 参 加 資 格 栃 木 県 中 学 校 体 育 連 盟 の 学 校 に
Mantel-Haenszelの方法
Mantel-Haenszel 2008 6 12 ) 2008 6 12 1 / 39 Mantel & Haenzel 1959) Mantel N, Haenszel W. Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease. J. Nat. Cancer Inst. 1959; 224):
は じ め に 懸 賞 フ ァ ン の 皆 さ ん 毎 日 応 募 し て い ま す か? 成 果 は い か が で す か? イ ン タ ー ネ ッ ト で は 毎 日 非 常 に た く さ ん の ホ ー ム ペ ー ジ で 膨 大 な 数 の 懸 賞 プ レ ゼ ン ト が 実 施 さ
無 料 レポート 懸 賞 プレゼント 超 効 率 的 で 安 全 な 応 募 の 裏 ワザ 懸 賞 プレゼント 当 選 研 究 会 Copyright (C) 2006 Interface All Rights Reserved 許 可 な く 本 書 の 一 部 ま た は 全 部 を 複 製 転 載 す る こ と を 禁 じ ま す - 1 - は じ め に 懸 賞 フ ァ ン の 皆 さ
10:30 12:00 P.G. vs vs vs 2
1 10:30 12:00 P.G. vs vs vs 2 LOGIT PROBIT TOBIT mean median mode CV 3 4 5 0.5 1000 6 45 7 P(A B) = P(A) + P(B) - P(A B) P(B A)=P(A B)/P(A) P(A B)=P(B A) P(A) P(A B) P(A) P(B A) P(B) P(A B) P(A) P(B) P(B
untitled
WinLD R (16) WinLD https://www.biostat.wisc.edu/content/lan-demets-method-statistical-programs-clinical-trials WinLD.zip 2 2 1 α = 5% Type I error rate 1 5.0 % 2 9.8 % 3 14.3 % 5 22.6 % 10 40.1 % 3 Type
DPA,, ShareLog 3) 4) 2.2 Strino Strino STRain-based user Interface with tacticle of elastic Natural ObjectsStrino 1 Strino ) PC Log-Log (2007 6)
1 2 1 3 Experimental Evaluation of Convenient Strain Measurement Using a Magnet for Digital Public Art Junghyun Kim, 1 Makoto Iida, 2 Takeshi Naemura 1 and Hiroyuki Ota 3 We present a basic technology
Microsݯft Word - 91 forܠ2009November.docx
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2005/11/19 THORPEX
005/11/19 HORPEX EnKF time Gaussian ~O10 6 =t0 =t1 P nalysis Ens. mean Obs. FCS Ens. mean =t0 =t1 =t P , etc. P =t0 P =t1 =t0 =t1 =t0 =t1 nalysis Ens. mean Obs. FCS Ens. mean =t0 =t1 P 1 15 0 [C] p est
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( ) r-taka@maritime.kobe-u.ac.jp 1 Tokyo Daily Rainfall (mm) 0 100 200 300 0 10000 20000 30000 40000 50000 Days (mm) 1876 1 1 2013 12 31 Tokyo, 1876 Daily Rainfall (mm) 0 50 100 150 0 100 200 300 Tokyo,
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NTP... 2... 2... 3... 3... 5... 5 ADD NTP PEER..... 6 DELETE NTP PEER... 7 DISABLE NTP...... 8 ENABLE NTP...... 9 PURGE NTP... 10 RESET NTP... 11 SETNTP... 12 SHOW NTP... 15 NTP CentreCOM MC2600/MC2700
2 シ ス テ ム が 2 4 時 間 3 6 5 日 安 定 的 に 稼 働 す る 機 材 と 設 置 環 境 を 整 え る こ と ( 2 ) ソ フ ト ウ ェ ア 1 既 に 導 入 実 績 の あ る CMS で あ る こ と 2 Windows7(Windows IE1 1 ) で
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貝殻集め.indd
貝 殻 集 め 終 花 補 遺 試 作 版 皆 月 蒼 葉 びびび 文 庫 2 終 花 正 誤 表 平 成 二 十 六 年 八 月 十 五 日 発 行 終 花 本 文 お 多 数 誤 が 見 通 読 お 大 な 不 便 を お 掛 け を お 詫 び る も 九 月 十 三 日 時 点 で 確 認 で る 誤 正 誤 表 形 で 列 記 万 一 記 以 外 誤 が あ ら 随 時 W e b サ イ
1 1 3 1.1 (Frequecy Tabulatios)................................ 3 1........................................ 8 1.3.....................................
1 1 3 1.1 (Frequecy Tabulatios)................................ 3 1........................................ 8 1.3........................................... 1 17.1................................................
こんにちは由美子です
1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386