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【統計のお勉強・Stata基礎2・基礎統計量】Bフレンチトースト

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こんにちは、ともです。
統計のお勉強の備忘録です。

→ ともの統計とStata講座 目次へ♡

題材は2012年11月前半のピグライフクエスト
ピーナッツクエストのレアクエスト切手率です。

Stataの使い方の基礎2・Stataともマニュアル
基礎統計量の意味と計算

■基本統計量の意味と基本統計表の作成
①基本統計量の意味
1)平均 mean
・データの中心がどのくらいかを示す。
・すべてのデータを合計し、標本数で割った値

2)中央値 median
・データの中央の値

2)偏差 deviation
・それぞれのデータが平均値からどれだけ離れているかの指標
・プラスとマイナスに離れているので合計すると打ち消しあってしまう。

3)偏差平方和 sum of squared deviation
・それぞれのデータが平均からどれだけ離れているかの指標合計
・偏差の二乗の合計値
・標本数が多くなると値が多くなって比較が難しい

4)分散 variance
・それぞれのデータの散らばり具合を示す指数
・偏差平方和を標本数で割る
(実際は n-1)
・比べたいもとの値の二乗になるので大きく感じ、解釈が難しい

5)標準偏差 standard deviation
・平均からの離れ具合を示す尺度
・分散の平方根

②Stataによる 基本統計表 の作成
1)統計量表示のオプションコマンド
・mean : 平均、 median または p50 : 中央値
・p数字 : 数字%の値、分位点
・count または n : 標本数(欠損値以外)
・max   : 最大値、min : 最小値
・range  : データ幅 = (最大値ー最小値)
・var : 分散、 sd : 標準偏差
・cv : 変動係数 = 標準偏差/平均
・skewness 尖度、 kurtosis 歪度 

2)基本統計量表の作成
・使用コマンド tabstat (変数) if 条件, by(カテゴリー変数) stat(統計量)
・個別の変数について、自分の望む統計量を表示させることが出来る
・コマンド例: 
tabstat ratio, stat(mean, median, min, max, sd)

表:ピーナッツレアクエ切手率の平均、中央値、最小値、最大値、標準偏差



③Stataによる おまかせ記述統計表 の作成
1)データセットのタイプをみる
・使用コマンド describe

2)記述統計表の作成
・使用コマンド summarize または summarize, detail
・変数すべてのデータ数、平均、標準偏差、最小、最大値を表示
・detail オプションで更に、分位点、分散、尖度、歪度も表示。


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ホットケーキ、フレンチトースト、朝食べたいのは? ブログネタ:ホットケーキ、フレンチトースト、朝食べたいのは? 

朝食に食べたいのはフレンチトースト!!
決め手は しっとりさ かしら

ホットケーキも美味しいけど、焼き方によっては
パサパサになるでしょ
朝ってパサパサのもの食べにくいじゃん

その点、フレンチトーストだったら
ぜったいしっとりでしょ

だから朝はフレンチトーストに軍配かな
お昼だったら間違いなくホットケーキだけど (///∇//)


【統計のお勉強・統計とStata基礎5・回帰分析】BNハワイ

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こんにちは、ともです。
統計のお勉強の備忘録です。

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題材は2012年11月前半のピグライフクエスト
ピーナッツクエストのレアクエスト切手率です。

Stataの使い方の基礎5・Stataともマニュアル
回帰分析とは? 意味、内容、分析方法


■回帰分析の内容と結果の解釈

①回帰分析とは

・複数の変数の因果関係を定量的・統計的に明らかに出来る
・二つの変数の関係の場合は単回帰、複数の場合は重回帰
・データが揃えば、切手率(非説明変数)が、
 曜日、男女、クエスト進行、 課金度合い(説明変数)などと
 関係があるのかどうかも検証できる(データセットはかなり面倒)
・身近な例では、気候とビールの売れ行き、賃貸物件と条件、なども
・回帰分析の結果の信頼性を確保する上で、
 せめて最低20はデータが欲しいところ

②回帰方程式
・回帰方程式はYi = α + βXi + εi
・Y:非説明変数(従属変数) X:説明変数(独立変数) 
ε:誤差項 ・・・Yの動きのうち、Xで説明できなかった部分
α:回帰線の傾き、β:切片(回帰係数)

③回帰分析の結果の評価
1)決定係数R^2の確認
・決定係数とは回帰式がどれだけデータを説明しているかを示す値
・決定係数の値の範囲は、 0<=R^2<=1
・決定係数が大きいほど説明力が高い
・説明変数の数が増えると決定係数の値は高くなる
・時系列データでは0.7以上が目安
・クロスセクションデータでは0.1以上が目安


2)帰無仮説と対立仮説:Null Hypothesis & Alternative hypothesis
・対立仮説:立証したい仮説
・帰無仮説:立証したい仮説を否定する仮説
・もし、帰無仮説が棄却(正しくないので捨てる)されれば、
 立証したい対立仮説が採択(正しいので採用)されることになる。
・棄却域(Rejection region)以外は採択域(Acceptance region)
有意水準(level of significance, significance level)を用いる。
 :第一種の過誤(type I error):帰無仮説が正しいのに棄却する誤り
  があるかどうかを判定する割合。

①検定の方法1:P値による統計的推測(F検定)
・帰無仮説が正しいとした場合、統計量がF分布に従うことを利用して評価
・一般に統計量Fは2つの群の標準偏差の比で、両群とも正規分布に従う時
 F分布に従う。これを用い、Fの計算値が片側有意水準に入るかどうか検定。
・帰無仮説(係数がゼロの確率)が棄却域なら、
 帰無仮説は棄却され、対立仮説が立証されることとする。
・目安の値:
 有意水準5%:P値は0.05以下、有意水準10%:P値は0.1以下


②検定の方法2:t値による統計的推測(t検定)

・帰無仮説が正しいとした場合、統計量がt分布に従うことを利用して評価
・説明変数と非説明変数がまったく関係のないかどうかを推測
・t値 (=係数/係数の標準誤差)の絶対値を見て評価
・全く関係のない確率(帰無仮説)が棄却域内なら、
 帰無仮説は棄却され、対立仮説が立証されるとする。
・目安の値:
 有意水準5%:t値はおよそ2以上、有意水準10%:t値はおよそ1.7以上



■Stataによる回帰分析の方法

①Stataによる回帰分析

・使用コマンド reg または regress
・使用式 reg 非説明変数 説明変数1 説明変数2 ・・・・
・単回帰分析だと説明変数は一つ、重回帰分析だと説明変数を並べる
・分析例:2012年11月16日のピーナッツレアクエで
「クリアした日付」と「切手率」の因果関係を分析

分析:係数:マイナス、決定係数0.0219、t値-1.5、P値0.137
結論:14%有意(間違いの可能性が14%)で考えると、
  切手率が下がるほど、クリア日は遅れる。


②予測値の計算
・回帰分析で方程式が導き出されたので予測値も計算できる
・エクセルで回帰式と散布図のグラフを書く時などに便利
・予測値の計算の使用コマンド: predict 名付ける変数
・予測値の書き出し(10までを一刻み): list 名付けた変数 in 1/10 



③時系列分析の際のオペレータ(変数の前につける)
前提:tssetを実行済みでないとエラーになる
・l. :1時点過去の値 (xt-1)
・l2. :2時点過去の値 (xt-2)
・f. :1時点将来の値 (xt+1)
・f2. :2時点将来の値 (xt+2)
・d. :1次の差分(xt - xt-1)
・d2. :2次の差分(xt - xt-1 - (t-1とt-2の差分)
・s. :1次の季節階差
・s2. :1時点過去の値と季節階差


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NY、LA、ハワイ、暮らすとしたら? ブログネタ:NY、LA、ハワイ、暮らすとしたら? 参加中 本文はここから
クラスとしたらハワイがいいわね。のんびり出来るし、案外都会だし。
ビーチの散歩、ドライブいいし、キラウェア見物も楽しいし。
ダイビング、空中散歩、ボート、ヨット、最高よね。
マンタやウミガメ、イルカとも遊べるしね。

NY, LAは旅行での短期滞在がいいわね。
LAだとユニバーサルスタジオとか、ビバリーヒルズとか、ディズニーとか
いろいろ楽しい。

NYはほんとなんでも揃ってるし、ミュージカルなんかも楽しい。

でもNYもLAもちょっと危険なのよね。暮らすのは怖い。

だから暮らすならハワイね (*^.^*)

【統計のお勉強・統計とStata基礎4・散布図と相関関係】BNピグライフ失敗で号泣

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こんにちは、ともです。
統計のお勉強の備忘録です。

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題材は2012年11月前半のピグライフクエスト
ピーナッツクエストのレアクエスト切手率です。

Stataの使い方の基礎4・Stataともマニュアル
散布図の書き方、相関関係分析


■散布図の書き方

①散布図の意味

・散布図とは二つの変数の関係性を表した図。
・二つの変数を直感的に見る時によく用いられる。

②Stataでの散布図の書き方
・STATAの使用コマンド: scatter
・使用例: scatter  Y軸の変数 X軸の変数
・散布図マトリックスを書く:graph matrix 変数1 変数2 ・・・

散布図 ピーナッツレアクエの「クリアした日」と「切手率」の関係図


■相関関係分析

①相関係数とは?

・相関係数は共分散を2変数の標準偏差の積で割ったもの
・相関係数は2変数の単位に関係なく、-1~1までの値をとる
・二つの関係が正比例する時 相関係数>0 直線上なら+1
・二つの関係が反比例する時 相関係数<0 直線上なら-1

②相関係数の値と意味
・二つの変数の相関関係が強ければ強いほど相関係数は「絶対値1」に近づく
・二つの変数の変動が同方向ならプラスの値(増えるほど、増える)
・二つの変数の変動が逆方向ならマイナスの値(増えるほど、減る)

③Stataでの相関係数の計算
・STATAでの使用コマンド: correl
・使用例: correl 変数1 変数2 変数3 ・・・

相関表 「切手率」と「クリアの速さ」との相関

結果:相関係数は0.15であり、「切手率」と「クリアの速さ」に
強い相関は見られない。しかし散布図と相関により、
なんらかの関係性があるようにも解釈できる。


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最近泣いた? ブログネタ:最近泣いた? 参加中 本文はここから
最近泣いたのはね、ピグライフとピグアイランドの大失敗。
両方ともクリアに十分な切手とシールを準備しながら
工作する工作物や調理する料理を間違えたの。。。

はっと気がついた時には大損害。。。
頭を抱えて号泣。。。 身をよじって大泣きしたわ。。

あぁ思い出すだけで涙が。。。 。゚(T^T)゚。

【統計のお勉強・Stata基礎3・度数分布表とヒストグラムの作成】BN携帯の台数?

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こんにちは、ともです。
統計のお勉強の備忘録です。

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題材は2012年11月前半のピグライフクエスト
ピーナッツクエストのレアクエスト切手率です。

Stataの使い方の基礎2・Stataともマニュアル
度数分布表とヒストグラムの作成

■度数分布表とヒストグラム(度数分布グラフ)の作成
①ヒストグラム作成の意味
・データの状況がぱっと見てわかる
・例えば、データの中心がどんな位置にあるか、
データがどれくらい散らばってるか、
データに異常値はあるか(大きなはずれ値) など

②度数分布表の作成
1)データの階級分け(データの等間隔化)
・使用コマンド gen(新変数作成)、replace(既存変数の修正)、&(かつ)
・実際のコマンド例 ピグライフ確率分析計算のコマンド
 gen category=1 if ratio>59 & ratio<=65
 replace category=2 if ratio>65 & ratio<=70
 replace category=3 if ratio>70 & ratio<=75
 replace category=4 if ratio>75 & ratio<=80
 replace category=5 if ratio>80 & ratio<=85
 replace category=6 if ratio>85 & ratio<=90
 replace category=7 if ratio>90 & ratio<=95


2)度数の計算(各階級の個数を数える)と度数分布表の作成
・使用コマンド tabulate(省略形 tab) 階級ごとのデータを表にする
・実際のコマンド例
tab category

表:ピグライフピーナッツレアクエスト70%~95%の度数分布表



③ヒストグラムの作成
・使用コマンド:histogram
・コマンド例:histogram (変数), オプション
・オプション
freq:縦軸を標本数に、percent:縦軸をパーセントに
width (数字):ヒストグラム棒の範囲幅、
start(数字):横軸のスタートの数字
by(変数):カテゴリー変数ごとの図の作成
・実際のコマンド例:ピーナッツレアクエ切手率68%以上、2%ごとの幅で表を作成
histogram ratio, freq width(2) start(68) 

表:ピーナッツレアクエスト切手率のヒストグラム


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携帯何台目? ブログネタ:携帯何台目? 参加中 本文はここから
携帯の台数は4台目かしら、、買い換えは2年に一度位?
だって、2年間持ち続けないとってサービスあるでしょ、、だから、、
今まで持ってた携帯のブランドは、
NEC、パナソニック、シャープ、シャープ

今持ってるのはシャープのスマホ、
それ以前はガラバゴス携帯
シャープは液晶がきれいだから選んだの

スマホ以前はあんな大きいのってばかにしてたけど
スマホは今や手放せない
ピグライフも出来るし、なによりデザリングができるから、、

アメブロに脅された?? 黒星のピグゲーム記事 BN麺、、、

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こんにちは、ともです。

あは アメブロからあからさまな警告、
脅しがあったみたい??  ( ̄▽ ̄;)

ピグゲームでの確率操作、、、 
深く触れてはいけないみたいね

 bozen jishitu

今朝、ブログネタ評価4ついっぺんに届きました

銀星、銀星、銀星、  あら大奮発ね、、、

そして、、、 え くくくく くっ 黒星ぃ!!

二度目の黒星くらっちゃいました

栄えはる黒星記事わぁ

【ピグゲーム都市伝説・確率操作の有無について:コンプガチャよりの論考】


理由はぁ

------------
メモ判定:★☆☆☆☆(黒星爆弾
------------
もう少し、詳しく聞かせてください!

うけるぅぅぅ!!

評価者、国語の才能マイナスの大馬鹿か、
評価エンジンのプログラムが不適格なのか、、

それともあからさまな警告ね!

だってねブログネタだけに言及すると

ハロウィンで何もしなかった っていうネタ部分で
→ お菓子用意した、子供来なかった、ネットサーフィンしてた って
 かなり具体的に書いてるわけよ

ブログネタ百くらいは書いてきて、金も、銀も、ものいいも、黒もとってるけど

黒には明らかな傾向、というより、「意思」が感じられる

黒星記事1:
ピグゲームよりリアルを大切にしようかなという逡巡
記事→みなさま、どうもありがとう お別れでなく、中締にて、 BNb

黒星記事2:
ピグゲームでの確率操作の論考
記事→ピグゲーム都市伝説・確率操作の有無について:コンプガチャよりの論考】BNハロウィン

黒星記事1は、内容が内容だけに、かなり凹んだけど、、、
記事→BNS 下着姿で撃沈 悩みをあざ笑うアメブロ事務局の黒い嘲笑

まだ、具体的に書いてないという指摘は、
検索エンジンだったら百歩譲って、読解できないかとも思ったけどね、、

今回のはわりとあからさまね
公開したの昨日、、、 
ネタ部分分けてるし、内容も具体的、、、

でも 気に入らないから黒星

うけるぅ ゚(゚´Д`゚)゚


☆゚・:,。*:..。?.。..☆゚・:,。*:..。?.。..☆゚・:,。*:..。?.。..
きゃ~ ああぁん♡ 
お慰めかしらぁ いゃん (///∇//)
ありがとうございますぅ (*^.^*)



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ラーメンはスープ、麺、どっちを先に口に入れる?
ブログネタ:ラーメンはスープ、麺、どっちを先に口に入れる? 参加中 私は派!本文はここから

ラーメンは麺から口に入れますよぉ 
私にとって麺が第一!
で、スープが次!

学生の頃は男子みたいに
麺食べて、スープ飲んで、ご飯食べて、餃子食べてって
そんなのやってたけど 今は無理ね、、 カロリーがぁ ( ̄▽ ̄;)

それでも麺は全部食べる! そしてぽっちゃりぃ えへ、、

ラーメンはスープ、麺、どっちを先に口に入れ?

スープ
気になる投票結果は!?

【ピグライフ統計分析・ピーナッツクエ総括】BNテニスで激痛

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こんにちは、ともです。
今日は統計のお勉強してました^^

→ ともの統計分析とSTATA講座 目次へ♡

お勉強の素材にした題材は2012年11月前半の
ピグライフ チップとデールのピーナッツクエスト(通常+レア)です。

ピグライフ統計分析・ピーナッツクエスト総括

0.はじめに 御礼

今回お勉強に使ったデータは、アメブロ各所をネットサーフィンして
いろんなとこに書いてあるクリアデータを一つ一つ集めました。
一つ一つでも、気がついたら100以上になってました

あまりに多くのところからですし、公開された数字のみの使用でしたので、
個別にお礼言えませんけど、ほんとありがとうございます♡

結果のフィードバックでお許し下さいませ。。。

1.今回のピーナッツクエの切手率

さて、まず気になるところ、今回の切手率です
切手率 平均値は80.3%、中央値が79.8%、
悪い方で70%ほど、良い方で90%ほどでした。



2.ピーナッツクエ切手率の分布

切手率、どんな分布だったかは下のヒストグラムをご覧下さい。
おおよそ切手率80%のところに集中してます。

75%以下だったら悪い、85%以上だったら良いという感じでしょうか。



3.「クリア日」と「切手率」との関係

「クリアした日」と「切手率」の関係も気になりますよね。

下がその相関図です。縦軸が切手率、横軸がクリア日です。
目を細めてみると右下がりの関係がなんとなくあるような、ないような。

右下がりとはクリアが速いほど切手率が良く、遅いほど悪い関係です。
そうはいっても、すっごく弱い関係で、努力などで全然カバーできる範囲と思います。



4.「クリアした日」と「切手率」との因果関係

「クリアした日」と「切手率」との因果関係を統計的に検証してみました。

統計分析の結果、一応の相関は見られました。

仮説「両者に相関が見られない」とした場合(帰無仮説)、
それは約14%の確率で立証されました。

逆に言うと、86%の確率で関係性は認められました。
?? あってるよね、、、 (^。^;) 帰無仮説の棄却

分析結果:係数:マイナス、決定係数0.022、t値-1.5、P値0.137
結論:「切手率」が下がるほど、「クリア日」は遅れる。
 (有意水準14%、この結論が14%の確率で間違いの可能性)


5.今回のピーナッツクエの総括

総括すると、、

はじめは鬼クエっておもってたけど、
あんがい切手率は8割ほどで安定してるし、

課金有無はわかんないけど、
終了日より結構前に終わらせてる方も
少なくない、、、

ただ、散布図でクリア日が遅いほど
切手率のわるいデータが増えるのは明らかだし、

統計分析でも、
「クリア日」と「切手率」と負の相関、

つまり、「切手率」が悪いほど、「クリア日」は遅れる
との因果関係が立証されちゃいました。。

ですので、切手率が悪いとクリア日は少し遅くなるはなる
でも、努力でなんとかカバーできる範囲 ってかんじでしょうか。。

終わってみればあんがい普通のクエだったのかもしれませんね。

おそまつさまでございました (///∇//)

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最近「激痛が走った」体験は? ブログネタ:最近「激痛が走った」体験は? 参加中 本文はここから
実はね、テニスをやってて 手首に激痛が走ったの。
すっごく強い人が相手でね、でも大人げなく手加減しないものだから
こっちもムキになって力こめてサーブとかストローク打ってたの
それが良くなかったんでしょうね

試合後に手首はれて、、、ずっとアイシング
動かすと激痛、、、、

おかげで今もテニスはお休み中、、
やれやれ (^。^;)

PR: ボルボ誕生の地“スウェーデン”へ、あなたをご招待

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北欧の上質に触れる旅。ボルボ・セーフティセンター訪問など7日間ツアープレゼント。

【ライフ攻略・テーブルビートクエ内容とレア必要量】BNお酒 アメピグライフ攻略

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こんにちは、ともです。

   

アメーバー・ピグライフ攻略
【テーブルビートの限定クエスト】
2012年11月16日 14時00分~2012年11月30日 22時59分


クエスト内容、料理内容、必要素材、
レア素材必要量など、みやすくまとめました。

今回は育つ時間が3時間、畑が少なくてすむので
ご新規さんも十分、レア報酬狙えますね^^

今回の鬼門はモッツアレラチーズがもしれませんね
最低でも54、切手率8割で計70ほどは必要になります

謝辞:サスケさんの →クエ紹介記事 をもと計算をしました。
いつもありがとうございます^^

また必要in回数とかアップします

ピーナッツクエ総括・統計分析もよろしくね^^ (→ 記事 )


ありがとうございますぅ パスタかしら♡


お酒飲める? ブログネタ:お酒飲める? 参加中 本文はここから

はいぃ♡ お酒飲めますよぉ 弱いけど好きですよぉ
でね、酔っぱらって 笑い上戸になりますよぉ

ふだん知的?? で物静か?? な私が、、、
ゲラゲラ転げ回りますよぉ 。゚(T^T)゚。
(→ ともの恥的爆笑記事 涙)

はいぃ♡ 逃げても
「ともちゃ~ん って追いかけてきて」
お酒、ガンガン 飲め、
ううん 飲まされますぅ ゚(゚´Д`゚)゚

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【アイランド攻略・ロータス島・クエ内容・素材まとめ】BN方向音痴、、ピグアイランド攻略

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こんにちは、ともです。


ピグアイランド攻略、秘境ロータス島のクエスト
(11月516~11月30日23:00)ピグアイランド攻略

クエスト内容、工作内容、必要素材、
レア素材必要量など、みやすくまとめました。

今回、ピンクの妖精の服、とっても欲しい、、、
そんなときに限って、時間とれない
本気で残念、、 (;^_^A

せめてレアクエの初期報酬だったらなんとかならないかなぁ、、

謝辞:未達のクエ内容については200%グルッポで、内容を確認させていただき、
 計算してまとめました。200%ピグゲームを楽しむグルッポ 、
 もな*さま、みやちゃんさま。ほんとうに、ありがとうございます^^

うえ~ん 記事ふたつ 「もの言い」 くらっちゃったよぉ 。゚(T^T)゚。

都市伝説記事 (→ 記事) はたぶん気に入られなかったんだと思うし、
ま、確かにブロネタ部分かなり手抜きだしね、、、


詐欺電話記事(→ 記事)は、わりとショック
えっ アメブロって、、、 勧誘・詐欺電話側に立つのかしら??
www(pq´▽`;)アハ・・・ 


****

ま、やなことは 置いといて えへ

キター Y⌒Y⌒Y⌒Y⌒Y⌒Y⌒(。A。)!!!


アイランド、パーソナル迷宮( → さぼさん
 一つクリアです(*^.^*) うれしい♡


↑我を忘れてないか、とも??

スイーツだぁ!! ありがとうございますぅ (*^.^*)
ポッキーもありがとうございすぅ^^



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方向オンチ? ブログネタ:方向オンチ? 参加中 私は方向オンチじゃない派! 本文はここから
う~ん、自分的希望的観測だと、、
私は方向オンチじゃない、、方がいいなぁ、、、って

わたし、出不精なんだけど、いく時は結構外に出るの。
知らない土地でも平気でどんどん進んじゃう。

そんなとき、大体の方向と、今いる場所を直感でとらえるの
で、なんとなく、歩いた距離とか、感覚で行くの

山とか、川とか、太陽の位置とか、高いビルとか、いろいろ

外国だったら、教会とか、ターミナルとか、広場とか
そんなところが基準かしら

大阪とか京都とかはまず間違いない
東京、、、不忍通りはちょっと感覚おかしくなった

うふ わかる人にはわかるよね すっごく曲がってるの

そんななかでさまよい歩いて、裏道に入るの大好き♡

香港、、、ちょっとやばかったかも (///∇//)


方向オンチ?
  • 方向オンチ
  • 方向オンチじゃない

気になる投票結果は!?

PR: ロッテACUO【CMも息から変えよう】キャンペーン中

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>>CMに電話でアテレコして、約100万円相当の「金の息」をGET!<<

◆カフェ攻略【必要マグナムーン・入手法・報酬性能・まとめ】BS風邪

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こんにちは、ともです。

kiss

いろいろブログで書きためた
ピグカフェ通常クエの必要素材 ここにまとめてアップします。
随時更新します。
 ピグカフェ攻略・便利帳♡


みんな進んでるから、通り過ぎた道よね たぶん
あはん おっとりともちん おそくてごめんね (〃∇〃) てれっ☆
 

【各詳細へのジャンプ目次 (クリックしてね♡)
あったかロシアご飯(マルチボーダー)シリーズ
チャイナタウンのカフェごはん(マルチボーダー)シリーズ

パリジェンヌのお気に入り(スターライト)
太陽のメキシカンダイナー(スターライト)

心がほっこり おうちごはん(レピス)
バリ風リゾートご飯(レピス)

心がほっこり おうちごはん(レピス)
バリ風リゾートご飯(レピス)

情熱のカフェご飯 スペイン(メロディー)
英国紳士のティータイム イギリス(メロディー)

 あったかロシアご飯(マルチボーダー)シリーズ
入手アイテム、性能、色、必要マグナムーン、ミニボスの料理とHTなど


文頭目次へ


mb2チャイナタウンのカフェごはん(マルチボーダー)シリーズ
入手アイテム、性能、色、必要マグナムーン、ミニボスの料理とHTなどです。




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sl1パリジェンヌのお気に入り(スターライト) 必要マグナムーン・報酬・ミニボス攻略



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sl2太陽のメキシカンダイナー(スターライト) 必要マグナムーン・報酬・ミニボス攻略



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心がほっこり おうちごはん(レピス) 必要マグナムーン・報酬・ミニボス攻略

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バリ風リゾートご飯(レピス) 必要マグナムーン・報酬・ミニボス攻略

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情熱のカフェご飯 スペイン(メロディー) 必要マグナムーン・報酬・ミニボス攻略


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英国紳士のティータイム (メロディー) 必要マグナムーン・報酬・ミニボス攻略



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随時更新しますね^^

ありがとうござます^^


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風邪をひこうとしたことある? ブログネタ:風邪をひこうとしたことある? 銀星ありがとう^^

風邪引こうとしたこと、あは あるかも、、、
小学校の頃、ずぶ濡れになりながら雨の中あるいて
肺炎になって 熱を出そうかなって

お母さんのコミックスで雨に打たれて肺炎になったってシーンあったの
フランシスっていう男の子なんだけど
どこかはかなげでまねしてみたくなったの、、、

へんよね (///∇//)

ピグ・ブログ ちょっとお休みします

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こんにちは、ともです。

ちょっと体調不良、お仕事などもあり、
ピグ・ブログお休みします。

昨晩、ちょっと倒れました。
おかしなことに、アメブロスタッフから
ブログにコメントが来ました。

って、夢見て、、、

目覚めました。
時計を見ると深夜2時前。

そして急な虚脱感、腹痛、冷や汗
廊下、洗面所などで倒れて、
やばかったです。。

ちょっと寝込みました

今、かなり回復しました。
大丈夫です。

でも、しばらく出張なども続きますし、

ちょっとピグゲーム、ブログ
お休みさせてください。

訪問してくださったみなさま、
コメやりとりさせてくださったみなさま、
ピグで交流のあったみなさま、

この場をお借りして感謝申し上げます。

いつも、いつも
本当にありがとうございます。

あなた方が

ともの心の支えでした。

突然のお休み、すいません。

とものことですから、
すぐひょっこりもどるかもしれません(///∇//)

ただ、今は、しばし、
お休みさせてくださいませ。

みなさま、ホントにありがとうございます。

とも 2012年11月19日


PR: ボルボ誕生の地“スウェーデン”へ、あなたをご招待

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北欧の上質に触れる旅。ボルボ・セーフティセンター訪問など7日間ツアープレゼント。

こんにちは(^_-)☆ ちょっと復活で~す♡ BN梨狩り

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こんにちは、ともです
ちょっと復活です♡
コメントありがとうございました
ほんとうれしかったです (*^.^*)

ちょっとづつやってみますね
ペタ返しとか、ちょっと手抜きさせてください。
ごめんなさい (ノ_-。) 

ところで、ピグワールドはじまりましたね^^
私は抽選に漏れた組 えへ

ちょっとやってみたけどどうかしら
時間取られるようだとキツイかも、、
こちらも好奇心 ちょっとはじめてみました


お使いってもらって 受け取り方もわからない初心者ちゃん
どうなるかしら てへ(///∇//)

→原因究明!!
なんと、Google chromeの不具合!?
クロームにすると、画面の下が切れちゃうのよね
そこに回収ボタンがあったぁ!! ( ̄^ ̄凸) 

どうしたらいいかさっぱりわからないの、、、
短期的には全画面表示にしたら出てきたけど、、、

クロームのばかぁ!!

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行きたいくだもの狩りは? ブログネタ:行きたいくだもの狩りは? 参加中 私はなし派!本文はここから

行きたい果物狩りはなし狩りかしら。
あのジューシーなさくさく感がたまらないのよね(^_-)☆

ぶどうも美味しいし、蜜柑も美味しい、林檎も大好き。

でも今は秋。秋に行きたいくだもの狩りはやっぱ梨!

行きたいくだもの狩りは?
  • ぶどう
  • みかん
  • りんご
  • なし

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とって、とられて、ヘンテコ野菜を集めよう!「ベジタボン」

PR: ボルボ 70万円クーポンキャンペーン


ピグワールドはまって100アメGゲット・ピンクベールの舞 BNラーメン平気

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こんにちは、ともです (*^^)v
やったぁ!! とっても欲しかったピグアイランドの
ピンクベールのお洋服げっとぉ!
一週間ほど出来なかったから無理だって思ってたけど
よかったぁ (*^^)v



そうそう、昨日、夕方からピグワールドはじめました
ピグ友と一緒に生活できるなんて最高!
声かけてもらえるのが嬉しくて ちょっとにんまり(///∇//)


かなちゃん、「もうこんな時間なのね」って、、
さっきもっと過激なこと言ってたのに (^。^;)

naoちゃんは「家に帰るのがもったいない」って あは



「頼れるのは友達と親だな~」ってpeachさん、


KAIさんはスーパーの店員さん(*^^)v

フーミンさん、you*さん、さあちゃん お使いありがとう^^



レベル10で100アメGプレゼント(→スタブロ記事

やらなっきゃってレベル見たら あ もう15!
ゲットしてるじゃん (*^.^*)


って、やば、はまってない? 
私、、、、 ~~(m´Д`)m?


そうそう、ピザありがとうございます(^_-)☆

朝起きたら一面の雪景色、
そして、あったかい珈琲が(^_-)☆
ありがとうございますぅ


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1人ラーメン平気? ブログネタ:1人ラーメン平気? 参加中 私は平気派! 本文はここから

一人ラーメン、私は平気よ^^
小倉とか、博多とかでも1人でラーメン屋さん入っちゃったもの

横浜のラーメン博物館、いいよね^^
そうそう札幌のラーメン横町も楽しいし、
名古屋の驛麺通りもあんがい好き♡
沖縄そば博物館も楽しかった
あ でも国際通りだったかしら ソーキソバのお店
おいしかったぁ
吉祥寺とか下北沢のちょっとしたお店もいいしね

楽しいよ 1人ラーメン
男子とだったら気をつかって楽しめないじゃん (///∇//)

1人ラーメン平気?
  • 平気
  • 無理

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【統計のお勉強・パネルデータの統計分析・Stata応用】BNリーダ??

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こんにちは、ともです。
統計のお勉強の備忘録です。

キーワード:統計入門、統計基礎、統計分析応用
Stata使い方、パネルデータ、stataコマンド など

→ ともの統計とStata講座 目次へ♡

統計分析・Stataの使い方ともマニュアル
パネルデータを用いた統計分析方法

■パネルデータの特徴と構造

①パネルデータとは

・同じ対象(個人、企業、家計、国など)を継続的に観測したデータのこと
・クロスセクションをタイムシリーズ化したものとも言える
・単なるクロスセクションやタイムシリーズよりも観察点が格段に増加する
 →推定精度が上がることが期待される
・歴史的にはガウス、アイリー、ポアンカレなどによる天文観測の観測誤差理論
・フィッシャーの分散分析、実験計画法でも用いられた

②パネルデータの構造
・Long形式:時系列が縦方向
・Wide形式:時系列が横方向
Stataで分析する時はLong形式

切手率との関連性分析のパネルデータ例(12月1日~12月6日)


■Stataによるパネル分析の方法

①Stataへのパネルデータの読み込み

・普通にエクセルのCSVデータを読むだけ(→方法記事
・Long形式→Wide形式の変換コマンド reshape wide 変数1,変数2
・Wide形式→Long形式の変換コマンド reshape long 変数1,変数2
・変換で時間で変動するデータはすべて記入する必要あり
 同対象で変化しないデータは記入しなくてもよい

②Stataでのパネルデータとしての認証
・使用コマンド xtset 対象識別変数 時間変数
・stataにパネルデータだよって、教えてあげる必要がある

・パネルデータとして認識したかどうかは、xtdes コマンドで確認できる
 (xtdescribe)
・データ加工して対象識別変数が変わった時は iis 新識別変数
・同様に時間変数が変わった時は tis 新時間変数
・時系列分析の遅延演算子などのオペレータも使用可能 (→オペレータ記事

・試行錯誤
エラー "repeat time panel values within panel"大嫌い!
コマンド dupliates list idcode year などで重複を確認

って ある個体の別々の事象でって識別が2層構造になってる時
どうするのかしら??

②パネルデータを用いた分析のStataコマンド(xtが前につく)

・回帰分析 xtreg 被説明変数 説明変数・・・・
・ロジット分析 xtlogit 被説明変数 説明変数・・・・
・トービト分析 xttobit 被説明変数 説明変数・・・・
・プロビット分析 xtprobit 被説明変数 説明変数・・・・  

→ ともの統計とStata講座 目次へ♡


自分はリーダータイプ?子分タイプ?ナンバー2タイプ? ブログネタ:自分はリーダータイプ?子分タイプ?ナンバー2タイプ? 参加中 私はリーダータイプ派!本文はここから

う~ん どうかしら。
私はリーダータイプっていうよりも、
一匹おおかみタイプかしら。

だって、あんまり人付き合いが得意じゃないし、、

子分とかナンバー2ってさ、ごますりがひつようでしょ、、
そりゃできるわょ 

でも、、 面倒だもの、、

リーダーやってたら、部下を安心させるために、
虚勢はったりする必要があるし、
萎縮させないためににこにこしてる必要もあるし、
やる気を高めるために褒めてあげなきゃいけないし、、
それぞれの気性・性格とか、得意不得意とか、相性とか
見てあげなきゃいけないし、、

これも、、疲れるぅ~ (^。^;)

だから1人でやるのが一番

もちろん 仕事によっては1人でやれるのは限界ある

だから、それぞれ力ある人で、得意分野が別々の集団がいいな
うまく方向性が一致すれば楽しいかも ♡


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ピッツア♡ ありがとうございます (*^.^*)


自分はリーダータイプ?子分タイプ?ナンバー2タイプ?
  • リーダータイプ
  • 子分タイプ
  • ナンバー2タイプ

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ピグアイランド水車・ライフ橋げっとぉ (;^_^A BNハラミ好き

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こんにちは、ともです。

今回ね、一週間近くまともにインできなくて
ピグライフもピグアイランドもほとんどあきらめてた
でも、どうしてもピグアイランドのピンクのベール服と
ピグライフの橋はほししぃ って思ってたの(うるうる涙目)


今朝、ようやくピグライフで橋げっと(*^^)v
滝まで3千、ちょっと無理かな、、、 



そして、さっき、ピグアイランドではまさかの水車までゲット(*^^)v
やったぁ! スペシャルクエも一応がんばろっと えへ



そうそう、モンスターハンターをやってた人だったら
わかってくれるかしら
ロータス島の岩の亀裂、、

つるはし つきたてたいぃ!!! (///∇//)




ロース、ハラミ、カルビ、どれが好き? ブログネタ:ロース、ハラミ、カルビ、どれが好き? 参加中 私はハラミ派! 本文はここから
私はハラミが好きかしら。
柔らかくて味も美味しくて。

ロースは好きよ
でもちょっと脂がしつこいかしら、、

カルビ、もちろん好き。
韓国でね、カルビ ハサミでチョキチョキ
あれも豪快でとっても好き!

それにね、ココに書いてないけど
牛の膵臓、とっても美味しいの
串焼きでね ちょっとこってりだけど

あは 牛肉食べたくなって来ちゃった (*^.^*)

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ロース、ハラミ、カルビ、どれが好き?
  • ロース
  • ハラミ
  • カルビ

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◆ピグアイランド攻略 【ともよしなし・アイランド攻略 目次】 BS朝食にチョコ

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こんにちは、ともです。
アメーバ・ピグアイランド攻略の
目次ページです。

必要に応じて書き足していきますね
って アイランド撤退するつもりなのに
こんなの書いてどうする (;^_^A


【限定クエスト】
●秘境ロータス島イベント(2012年10月16~30日)  →スタブロ
   →レアクエの詳細と必要量  →クエの必要スタミナ・難易度・必要in数

●聖地イーグル島のイベント
(2012年10月1~16日)  →スタブロ
   →レアクエの詳細と必要量  →レアクエの必要スタミナ・難易度・必要in数

【ピグアイランド都市伝説】
 ◆レア素材集め&切手集め&シール集め コツ・秘伝・裏技
 ◆ピグゲーム 確率操作の有無について

【基本戦略・便利帳】




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朝ご飯にお菓子、あり? ブログネタ:朝ご飯にお菓子、あり? 銀星ありがとう^^

私ね、よく朝食にチョコレート食べる ←あり派!?
チョコレートと珈琲 血糖値が足りないと感じる時
手っ取り早く血糖値補給

でもね、これだとすぐお腹減るの
だから、朝一番の珈琲やココアとチョコはあり
でも、朝食はやっぱ炭水化物がないと、、

ホームメイドの食パンにサニーサイドアップをのせて
自作のヨーグルトにハチミツ
あとは季節のフルーツと牛乳
サプリ って感じかしら あは

朝ご飯にお菓子、あり
  • あり
  • なし

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◆ともの統計・実証分析とStata講座 目次 BS友人と趣味

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こんにちは、ともです。
統計と統計ソフトStataについての
目次ページです。

必要に応じて書き足していきますね

【統計・Stata基礎講座】
 → 1.Stata基礎:データ準備、データ入力、データ保存
  → 1.2 Stataでのデータの管理
 → 2.統計の基礎統計量の説明とStataでの基本統計表の作成
 → 3.度数分布表とヒストグラム表の意味とStataでの作成
 → 4.散布図と相関関係の意味 Stataでの作成

統計・Stata 応用講座
 → 回帰分析による実証分析の意味と方法 Stataでの実践
 → パネルデータの意味と、パネルデータによるStata統計分析の方法

【実際の分析
 →ピグライフ・チップとデールのピーナッツクエ統計分析(2012年11月前半)


キーワード:統計入門、統計基礎、統計応用、統計分析方法、手法
Stata入門、Stata使い方、Stata基礎、Stata応用、Stata実践 など

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友達との話題は? ブログネタ:友達との話題は? ★★★★☆(銀星キラキラ)ありがとう^^
お友達との話題は趣味が多いわね。
アメーバでのお友達だったら、ピグライフ、ピグカフェ、ピグアイランド
うふふ ピグばっか
リアルのお友達だったら旅行とか、食べ物の話題が多いかしら
うふふ恋バナもいっぱいあるけどね
だって 女子のお話は尽きないもの えへ (^_-)☆

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