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[3576]

縦書きディープなラーニング(一汁三菜編)

発想 研究 主成分分析 多変量解析 散布図 相関係数 回帰分析 説明変数 回帰式 分散分析


「一汁三菜の食事における好ましい食器の大きさおよび形の組み合わせの検討」(2015年)を遠目に眺める(談)
「カンタン! だけど深い! Excelビジネスデータ分析の教科書 2010/2007/2003/2002対応」(2012年3月14日)からオレンジページ(JR東日本グループ)「青菜だけなのに驚くほど深い味わい。」を経てキッコーマン「ごちそうサラダ」に至るルート(談)
日経リサーチ「多変量解析」ほかかく語りき(談)
「食味計」からの「マルチ味度メーター」とはにわ【東芝RC-2MCあり】


 [3575]の補足です。


★「一汁三菜の食事における好ましい食器の大きさおよび形の組み合わせの検討」(2015年)を遠目に眺める(談)


[3575]
 > わたしたち売店の「ショーウインドー」に顔と手をむにゃーっとくっつけ…じゃなくて、『指で指さして!』これくださいのほうなど(中略)「V1」すなわち「容器の縦横比(販売時)」そのものを見て(頭の中で縦横比を計算してあるいは縦横比というものを直感で感じ取れる器官などを有して)いるわけではありませんが、端的には「V1」すなわち「容器の縦横比(販売時)」で表現しうる、容器の外装(いわゆるデザイン)を見て、弁当を選んでいるわけです。KY軒の「商品ラインナップ」上、特徴のある商品であるといえそうな「弁当A」「弁当E」「丼A」「丼B」は、きちんと「V1」すなわち「容器の縦横比(販売時)」だけで判別できるように、そのような外装にされているのだろうと推察しようかという、たぶんこういうわけです。

 わあぃ縦横比。***縦横比だいすき。

・「一汁三菜の食事における好ましい食器の大きさおよび形の組み合わせの検討」日本調理科学会誌 Vol.48 No.5(2015年)
 https://www.jstage.jst.go.jp/article/cookeryscience/48/5/48_351/_pdf
 https://www.olympus.co.jp/jp/news/2008a/image/nr080122mju1020j_01.jpg

 > 三菜の大小関係が人の目で明確に判断できるもの

 > 料理が盛り付けられている面積の割合(以下,専有面積割合)

 > 専有面積割合
 > 専有面積割合

 > 多くの料理写真は,斜め45度上方から捉えられた写真であり,料理を喫食する時の視角に近いとされる。

 …なっ!! 斜め45度っ。我々『斜に構えて斜め上!』([3405])も参照。なんでも傾いて見える(中略)傾いているのはわれわれかもしれませんね。(棒読み)手ブレ補正からの「衛星間光通信」については[3136]を参照。

 > スキャナを用いて画像をパソコンに取り込んだ。
 > スキャナを用いて画像をパソコンに取り込んだ。

 『写真が刷られた本!』を取り込んだら「画像」になったんですよね。ええ。(棒読み)

 > オリンパス社製ミュー1020
 > オリンパス社製ミュー1020

 ぬふっ(略)オリンパス社製の光学測定装置ですね、わかります。

 > Photoshopで計測
 > Photoshopで計測

 米アドビ社製の計測ソフトウェアですね、わかります。(棒読み)

 > コンジョイント分析における評価測定方法に従い,好ましい方に1を,好ましくない方に−1を与え,パターンごとに合計値を求め,合計値の高いパターンから順位得点に置き換え,各パターンの順位得点の合計を対象者数で除して平均値を求め獲得得点とした。また,1〜8パターンの総得点をのべの対象者数で除して全体平均値を求め,全体平均値より高い得点は好ましいパターン,平均値を下回る得点は好ましくないパターンとした。パターン間の平均値の差の検定はTukeyの多重比較を行った。各要因の好ましさへの影響度合いを示す指標である重要度は,数量化I類の分析による偏回帰係数をもとに算出した。

 ここまで『数学用語』としては、▼「合計」、▼「順位」、▼「平均値の差の検定」、▼「偏回帰係数」の4つが出てきたという理解でよろしかったでしょうか。

 > 統計ソフトはSPSS ver. 15を,水準の割り付けと重要度の分析は株式会社エスミのExcelコンジョイント分析ver. 1.0 を用いた。

 操作がSPSSだけで完結しないのはどういうことでしょうかのほうなど(略)SPSSだけでは完結しないという時点で「おかしいなぁ」と思わなければいけないんですよ。うん。(※見解です。)

※「コンジョイント分析」って、英語でも日本語でも「アレなやつ!」という認識なんですけどよろしかったでしょうか。大学や公的機関に属する者がわざわざ「コンジョイント分析」という固有名詞的なものにこだわらなければいけない理由はまったくない気がするよ、の意。▼まったくふつうの「実験計画法」に沿って実験項目を考え、▼ドメイン(分野依存)なカテゴリー変数の扱いは、その分野内で合意の取れたものに従い(なければ合意を取るところから!)、▼SPSSで「重回帰分析」しさえすればいいんですよ。…その発想はなかった!(棒読み)

 > 表2.  コンジョイント分析を用いた食器の形パターン評価で設定した要因と水準

 そういう意味では逆に、名前を出したほどにはばりばりそれっぽいという感じでもなく、分析の段階が細切れに分解(…いえ、それを分解というんですけど)されている感じ(1つずつの操作の意味をわかりながら丁寧に分析した感じ)ではあるので、実質の分析はふつーに重回帰分析をSPSSでしているんだと、こういうわけです。

※一連の分析を「セットメニュー!」みたいに見せてくれる「ナントカ分析!(なんちゃって)」みたいなのが「わかりいい!」というのは否定されません。なお、「セットメニュー!」はぎょーかいよーごですっ!! …えっ、そうだったんですかっ!!! お客さまに向かって「びゅう旅行商品」などとアナウンス([2960])するのがおかしいのと同じように、店のバックヤードでメニューを考えるあなたは「セットメニュー」という用語を使いながら考えていいけれども、店頭の掲示に「セットメニュー!」なんて書いてはいけないよ。んだんだ。(※個人の感想です。)

 > 主菜の縦横比
 > 1:1
 > 1:1.6

 > 円形
 > 四角形
 > 多角形

 楕円形のパスタ皿やグラタン皿はもとより、キャラクターの形みたいな(耳が生えたみたいな)食器は考えないということですね、わかります。おおざっぱには、(伝統的、典型的な献立であれば)食材と調理法で縦横比が決まってくるとうかがえます(⇔そうじゃない縦横比であれば「奇抜さ」が“演出”できるということでもありますぞ!)。縦横比って、素朴に思われるよりはるかに情報量の多い情報っぽいですよ。(※感想です。)

・オリンパス「VS800」のイメージです
 https://www.olympus.co.jp/jp/news/2011a/image/nr110426vs800j.jpg
 https://www.olympus.co.jp/jp/news/2011a/nr110426vs800j.html

 > 2011年4月28日からパシフィコ横浜で開催される「第100回日本病理学会総会」で、本製品を展示します。

[3136]
 > 1km離れて、光の軸が高精度に云々


★「カンタン! だけど深い! Excelビジネスデータ分析の教科書 2010/2007/2003/2002対応」(2012年3月14日)からオレンジページ(JR東日本グループ)「青菜だけなのに驚くほど深い味わい。」を経てキッコーマン「ごちそうサラダ」に至るルート(談)


・Google 川崎アゼリア「祝開店」付近(2016年3月)
 https://goo.gl/maps/5nuhTYTcAsA2

 > 株式会社 国分
 > 日清製粉 株式会社
 > 北島水産 株式会社

 おおー!(略)川崎アゼリアに入る店なら「セットメニュー!」あまつさえ「SET MENU」などと(大文字で)書くわけないですよね。「PUSH SPACE」じゃあるまいし。(棒読み)

・「主力セットメニュー」「プラスワンメニュー」それに「チョイス商品」の用例です
 http://www.iwasaki-bei.co.jp/assist/menu_strategy/01.html

 > メニュー変更後のデータ分析

 > 狙い通りに売りたい商品が売れているか?
 > 商品構成比、客単価は狙い通りか?
 > プラスワン商品はでているか?
 > 持ち帰り商品はでているか?

 「ABC分析ー(↑)」っていうんですよね★名前だけ知ってるよ!(…えーっ)(線形)重回帰分析までExcelで『完てつ!』させる本がたくさんあって、なるほど(重)回帰分析は線形もしくは変数選択法でいいんだといえば(≒例えば主成分回帰のように射影っぽい技を採り入れた分析法が必要だと思われない限りは)Excelで間に合っていると誤認(※)されるようすがうかがえます。

※じぶんが知っているのが「ABC分析」だからといって、全国展開する大手チェーンもじぶんと同じ分析をしていると思いこむ人っていそうですよね。…えっ、違うんスか!?(※あくまで演出です。)

・「カンタン! だけど深い! Excelビジネスデータ分析の教科書 2010/2007/2003/2002対応」のイメージです(2012年3月14日)
 http://www.shuwasystem.co.jp/products/7980html/3251.html

 > 近似曲線を使った売上予想、商品のABC分析、重回帰分析による売上予想、損益分岐点のシミュレーション、アンケート分析、在庫や品質管理への活用などビジネスで使われる分析手法の多くがわかります。

 > 対象読者 初級
 > 対象読者 初級

 確かに初級(※「『【目的別】まい・べすと・分析法』は…コレやっ!(どやぁ」からの「ちょっとでも説明から外れる場合に何をしたらいいのかぜんぜんわからなくなる」系!)ではあるけれども、なるほど「だけど深い!」とは(以下略)本当かなぁ。

 > ソルバーで回帰直線を求める
 > 最小二乗法について
 > ワークシートで「残差平方和」などを計算する

 いやいやいや! 確かに「深い!」ですっ。(棒読み)

 > 2つ以上の独立変数から重回帰分析を行う重回帰分析について
 > t値やP値を計算する
 > 予測標準誤差を求める
 > 「多重共線性」を検証する
 > 「変数減少法」で最適な独立変数を見つける

 教材の進化がこのへんで止まっていた業界からすると、近年「最新の機械学習!」というものがたいへんすばらしく見えるのかもですが、実は主成分回帰(PCR)を導入しさえすればじゅうぶんだったのかもしれないなどと…本当でしょうか。

 > テューキー法による多重比較を行う
 > ゴンペルツ曲線モデルを求める
 > ワイブル・プロット法で平均寿命を予測する

 ぬおー…(以下略)じゃないかっ。

・うー…「コンボ!」っ
 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1130878191

・「奇抜」って、こうですか(棒読み)
 http://moognyk.hateblo.jp/entry/2015/09/07/070000
 http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/O/OKP/20150907/20150907012214.jpg

 > 洋皿でさんま、一周してこれはこれでアリな気もしますし、やはりおかしい気もします。皿が広いので食べやすいのと、大根おろしの水分で身の裏側が水っぽくなることもなかったりといいことずくめではあるのです… うーん。

 さんまー! 豊かな海の恵みに感謝しながら両手を掲げてさんまー!(違)献立全体として時代を感じさせられるんです。たぶん。この献立でいいよといったから記念日…じゃなくて、こう、世代が違えば「とりあえず納豆!」「とりあえず***ュアふりかけ!」みたいな感じに、ガラスの鉢にいっぱいの生野菜…うーん。青菜にさっと火を通してどっさり食べましょうみたいなのを習っていない(高校に家庭科室がなかったなどの)世代(や地域)でしょ。…ギクッ。(※あくまで献立からの推定です。)

・オレンジページ(JR東日本グループ)「青菜だけなのに驚くほど深い味わい。」は演出です
 http://www.orangepage.net/recipes/detail_300100
 http://www.jreast.co.jp/life_service/ad/

 > にら
 > にんにく
 > 赤唐辛子
 > オイスターソース
 > ごま油
 > 粗びき黒こしょう

 「驚くほど深い味わい。」の正体はこれだね。深いのは青菜じゃなくて味付けだね。うん。(※見解です。)ふだんから辛いものばかり食べているひとに青菜を食べさそうという涙ぐましい(中略)とはこのことだよ…うっうっ。実際には青菜(※東京近郊区間では小松菜! どってん!! 各地にローカルの青菜ございます! わあぃとーざいなんぼく各駅停車は早起きだー)の味はきわめて繊細であり、いつでもどこでも手に入るから季節感や郷土感がないなどということはまったくあてはまらないのでございます。「八重洲ブックセンター(鹿島建設グループ)」については[3563]を参照。

・Google ストリートビュー みなのものっ「小松菜さまのお通りだい」付近(※推定)
 https://goo.gl/maps/xGmyu8fmPDE2
 https://www.city.edogawa.tokyo.jp/edogawa100/edogawarashisa/machinami/098.html
 https://www.city.edogawa.tokyo.jp/smph/san_jigyosya/nogyo_suisan/hana_calendar/k/komatsuna.html

 > 餅の澄まし汁の青菜を「ここは小松川だから小松菜と呼べ」と命名

 > 「ここは小松川だから小松菜と呼べ」
 > 「ここは小松川だから小松菜と呼べ」

 > 享保4年(1719年)、将軍徳川吉宗が、鷹狩の際、香取神社(中央4丁目5番23号 旧西小松川村)に立ち寄られました。そのときの神主、亀井和泉が、これといって差しあげらるものも無かったので、餅の澄まし汁に青菜を少々いろどりにあしらって差し出すと吉宗公はたいそう喜ばれて、「この汁の菜をなんと申すか」と訪ねられました。
 > 返事にこまった神主に「それではここは小松川だから小松菜と呼べ」と命名したということです。
 > ところで小松菜の原産地は遠い遠い南ヨーロッパ地中海沿岸だと言われています。それが中国などを経て、ずっとずっと東のわが町江戸川区に来たのは鎌倉時代のことだと言い伝えられています。
 > 参考文献 ****著「小松菜の里」○○社刊

※「訪ねられ」は原文ママ。

 スポーツのあとにさっぱり塩味の利いた汁物のほうなど(中略)説明上「餅」(※ここには書かれていませんが「白玉粉(もち米)」などの原料が想起される)といって、その実、現代でいう「すいとん」(※小麦粉でつくる餅)ですとか…むしろ「すいとん」のほうが「餅」よりも「もちもち」でおいしそうだなどと(略)…うーん。

・きょうは中目黒で小松菜。
 https://tabelog.com/keywords/%E5%B0%8F%E6%9D%BE%E8%8F%9C/tokyo/A1317/A131701/kwdLst/

 > 中目黒の小松菜に関するお店
 > 中目黒の小松菜に関するお店

 いくらデータベースに「中目黒」と「小松菜」があるからといって、さも「きょうは中目黒で小松菜。」みたいな…うそーん。(※個人のお客さまの感想です。)

・目黒区の見解です
 http://www.city.meguro.tokyo.jp/kurashi/shigoto/nogyo/nogyo_taiken/2017minitaiken1.html

 > 野菜の種は「固定種(在来種)」と「F1種」の2つに大きく分かれるようです。
 > 「固定種」は一番よくできた野菜を選んで種を採り、その種を播いて育てた中からまた一番良いものを選んで種を採り、といったことを繰り返して品種改良したもの。
 > 「F1種」とは、別の品種を掛け合わせてそれぞれの良いところを活かすようにつくった種で、その種を播いて育てた野菜から種を採ることは想定していないもののようです。

 > きゃべつ2個、大蔵大根2本、青首大根2本、白菜2個、チンゲンサイ45株、小松菜45株を11月に収穫できることを目指してがんばりましょう。
 > きゃべつ2個、大蔵大根2本、青首大根2本、白菜2個、チンゲンサイ45株、小松菜45株を11月に収穫できることを目指してがんばりましょう。

 …お、おぅ。

 > 目黒区内の農地は平成5年には32.5ヘクタールありましたが、年々減り続け、2.7ヘクタールまで減ってしまいました。

 目黒区の面積が人口に応じて増えるわけではないのですからあたりまえですっ。…その発想はなかった!(棒読み)

・「郷土食」JAいわての見解です
 http://www.ja-iwate.or.jp/kyushoku/0612/
 http://www.ja-iwate.or.jp/kyushoku/0612/image/o001.jpg

 > 郷土食の「すいとん」には、特産品のシイタケほかダイコンやゴボウなど地場の根菜類をたっぷりと。南部小麦の生地も、手でちぎって鍋に入れていく。おひたしの小松菜や白菜もセンターで下処理を行っている。

・「小松菜のすいとん」つくりかたはこちら(※JAいわてとは無関係です)
 https://www.lettuceclub.net/recipe/dish/5359/

 小松菜の種が全国でまかれつつ、疎開先の「郷土食」がポヤンと都市部に&就職列車でさらに…その発想はなかった!(いえ、ありますってば。)「すいとん」がおいしそうだなどと…ええのう。実にええのう。(※表現は演出です。)

※なにをうらんだらよいのかもわからないのですいとんをうらむことにしましたというような世代のかたがご存命のうちは、あまりのうのうと「わあぃすいとん!」とは(都会では)いいにくいとの理解を示すものであります。

[3571]
 > うわぁ「ヘヴィなんだよね」(エコーはいりまーす)からの「ブリは照り焼きに限るのよぉっ!!」(エコーはいりまーす)

・「鶏の唐揚げはヘヴィなんだよね(ヘヴィなんだよね…ヘヴィなんだよね……)」(1989年10月)
 http://d.hatena.ne.jp/keyword/%A5%B5%A5%E9%A5%C0%B5%AD%C7%B0%C6%FC

 > 1989/10/01

 > もう少し軽やかなものがいいいかなと思いサラダが浮上。
 > サラダが美味しいのは、野菜に元気が出る初夏。六月か七月か。

 実は「(生野菜の)サラダ」って、季語(初夏)だったんですねぇ! ま、「(千葉県などの国内産かぼちゃやきのこなどの)のサラダ」といって秋かもですけど、そんなむずかしいサラダが云々というのは、もっと後の時代です。

・「千葉県などの国内産」のイメージです
 https://www.pref.chiba.lg.jp/ryuhan/pbmgm/zukan/yasai/kabocha.html
 https://www.google.co.jp/search?q=%22%E5%8D%83%E8%91%89%E7%9C%8C%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%AE%E5%9B%BD%E5%86%85%E7%94%A3%22&safe=active&tbm=isch

・キッコーマン「電子レンジで手軽につくれるホットサラダ」の1例です
 http://www.kikkoman.co.jp/homecook/search/recipe/00002475/index.html

・キッコーマン「ごちそうサラダ」とはにわっ
 http://www.kikkoman.co.jp/homecook/search/recipe/00001109/index.html

 > フライパンにオリーブオイルを熱し、(1)と(3)を炒める。

 > 酸味を効かせ旬の野菜たっぷりと

 これをサラダとはいわないよ、いえいえ、旬の野菜をたっぷりというのがサラダなんですよ。本当でしょうか。

・日清オイリオの説明です
 http://www.nisshin-oillio.com/oil/healthy/vitamin_a.html
 http://www.kyoritsuseiyaku.co.jp/company/company.html

 > 緑黄色野菜に含まれているβ(ベータ)-カロテン(ビタミンA)は、油に溶ける脂溶性ビタミンです。
 > ●植物油と一緒に食べることで吸収率が大幅にアップします。

 > <資料:新ビタミン**** ××書店>

※1984年の出版です。

 (新しい考えが一般に認められた後は)どこにでも同じことが書いてあるということがらなのですから、もっと公的な参考文献を挙げられないんですかねぇ。

・構築グループ「ビタミンA」に関する参考文献の挙げかたの1例です
 http://hfnet.nih.go.jp/contents/detail171.html

 …構築グループっ! (省略されすぎていて)所内ではわかっても部外者すぎる部外者にはわからない名称すぎる(!)って、こうですね。(棒読み)


★日経リサーチ「多変量解析」ほかかく語りき(談)


 「コンジョイント分析」のような、(数理的に)新規性・独創性を有さないものに好きな名前をおつけになって「営業!」なさる類のソレについてはいっさい関知しませんので、あしからず。そういう分別(ふんべつ)がついているかどうか、ということを(読者の)わたしたち、(著者がわかっているのかどうかを)論文や図書の目次などから読み取らなければいけないのだと、こういうわけです。そのためにも後ろから読むっ! …『いちばん最初!』に目を通すのは参考文献ですね、わかります。

※「再現性の危機はあるか?」については[3327]を参照。

 もちろん、簡便な分析メニューの1つ、便利でおトクな『説得材料!』みたいなのをポンと見せるためのツールとしての有用性は否定できず、その限りにおいてお使いになるのはどうぞお好きにと、こういうわけです。いや〜、思考プロセスが省略されて楽ができる(≒試行錯誤的に考えなくても自動的に仕事ができる)とはこのことだよ。(※仕事のしかたとしては望ましいことであります、しかし研究とは対極にあるよね、の意。)論文で使うのはおやめなさいってこった。んだんだ。(※あくまで現在は私見です。)

 そういう意味で、「コンジョイント分析」についてウィキペディアすらも参照しませんが(…ちらっ)、ええ、参照しませんとも。(棒読み)

・日経リサーチ
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/

 この用語集に「コンジョイント分析」も「数量化X類!」も(見出し語としては)出てこないことを確かめます。

・日経リサーチ「多変量解析」
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1643

 > コンジョイント分析
 > 数理的には分散分析と同じ。
 > ABテストと呼ばれることもある手法は分散分析の一種である

・日経リサーチ「重回帰分析」
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1631

 > 理論的な基礎はほとんど単回帰分析に含まれている(単回帰分析の項を参照)。

 あくまで使うだけのユーザー(…いえ、それをユーザーというのですけれど)としては、このひとことで終わりにしてもよいくらいだという理解にございました。

 > 偏回帰係数(Parameter Estimate)、標準化回帰係数(Standardized Estimate)、相関係数(Correlation Coefficients)、および検定結果を下表に並べた。

 これにならって型通りに考察を述べる以外の好き勝手な考察は許されないという理解にございました。

 > 偏回帰係数や偏相関係数の「偏」は英語のpartialの訳語である。

 漢字の「偏」ですね、「部首」(部分)って意味ですね。わかりますわかります。…その発想はなかった! われわれ黒板にさらさらーっと「偏回帰係数」と漢字5文字で書いて見せてどやぁ(略)…なんだかなぁ。(※どやぁはイメージです。)

 > 多重共線性の回避策として変数選択を利用することも考えられる。(略)ただし選択されなかった変数が無意味ということではなく、

 ここなんですよ。変数を用意したときには、意味があるだろうと思って用意したはずなのに、よく考えもせず(あるいは別口で検討するなど切り分けるでもなく)プログラムによって自動で捨てるということを何とも思わないというのはいけないこと(※多変量解析に挑んだけれどもばんじょー!! 岩にささった「てんかのけん」が抜けなかったのですごすご帰ってきたような)だと思うのですよ。(※あくまで私見です。)

※ばんじょー:万事休す。碁盤目状の盤上の上で詰む。くやしそうに叫んでみせるとGOOD!! ふんだりけったりとはこのことだよ。

 > もう一つの対策として変数合成が考えられる。主成分分析であれば完全な直交変数を作ることができるので、標準化回帰係数は相関係数のように解釈できる。成分の解釈が難しければ因子分析も有効である。

 日経リサーチさんの説明がどれだけ的確であるかということがわかってくると、そのすごさが遅れてわかってきます。ルイミシニワイ…じわじわくるってこうですね。(棒読み)

 (媒体としての)日経ビッグデータさんは(著者がテーマごとにとっかえひっかえすぎて)アレですけど、日経リサーチでこの用語集を1人でまとめられる(※「監修者」とのクレジットです)というのは確かなことこの上ないという印象でありましょう。

 > よい予測モデルを構築すること(モデル・ビルディング)はデータサイエンティストの力量を示すものでもある。機械学習や人工知能で「自動的に」最良のモデルを探す技術も進歩しているが、それも重回帰分析を基礎にしながら、限界を突破するために、非線形モデルを考え、隠れ層や初期値の設定方法を工夫し、モデルの安定性を確保するために大規模なシミュレーションを組み込む等の積み重ねであるから、重回帰分析の理解はビッグデータ時代でも有益な基礎である。

 > 予備解析や回帰診断によって、データの内部構造に対して、慎重な探索と判断が必要である。

 ぬおー…(略)。

 > 単回帰分析の幾何学的説明は「平面上の散布図に直線を当てはめる」ということであった。
 > 一般に重回帰分析は多次元空間に超平面を当てはめるわけだが、私たちには幾何学的な認知はできない。

 仮には、いちめんのおおうなばらに、まことにつごうよく『ミステリーな事件!』とか起きそうな無人島(なのに尖塔を有する『メルヘン!』な洋館みたいなのが建ってる)みたいなのがあるみたいな(略)超平面をあざとくつくってみせるのが超監督…いえ、「SVM」ではあろうかとの…えっ? これ「××事項です♡」ですって?(※表現は演出です。)

 > 多重共線性のことを「マルチコ」という場合がある。「マルチコリニアリティー」を略してマルチコである。業界ではよく聞くので、知っていないとコミュニケーションがうまくいかないが、あまり使わない方がよい。対応分析(コレスポンデンス分析)をコレポンという場合もあり、これも同様である。

 ごもっともごもっとも! 聞いてわかるけどじぶんでは言わない。これだね。ヒーコーはシースーのあとで! あえていえば多重共線性も幾何学的に説明されるともっと「わかりいい」と思いました。(寿司の後のコーヒーの前に)手洗い場みたいなのってありますぅ? …こちらでございます&違うっ! 本当に手をじゃぶっと洗いたいんだよっ。(棒読み)翻って、だれもが同じものを正確に想起できる呼びかたが普及していないと困るということがわかります。

[3397]
 > わあぃ工場の出来立て。***工場の出来立て**き。

 > うわぁ…。本当に寿司とコーヒー([3369])、いっしょにお出しするんですね。

 > 「お酒の種類の違い」と『お酒とコーヒーの違い』の違い(…!)って、大きいと思うんですよぉ。

・いわゆる「手洗い場みたいなの」付近(※推定)
 https://oshiete.goo.ne.jp/qa/8266256.html

 絵具のバケツとか試薬の薄めたのとか…ごぼっ!! 配管をつなぎ間違えたままだった電車区とかって、ありましたよねぇ。(棒読み)

・日経リサーチ「コレポン!!」(違)
 https://www.nikkei-r.co.jp/topics_detail11/id=1628

 > コレスポンデンス分析の結果として平面マップ(知覚マップ)が得られる。
 > この表示は便利なのだが理論的には問題がある。
 > 現実には、同時布置図はマーケティング分野で頻繁に利用されている。

 > 数理的には遠近解釈できないが、マーケティング上の結論を間違えることがないのであれば、同時布置を利用する側の責任として実践的立場で使うということである。

 …なんだかなぁ。

・日経リサーチ「パス解析」
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1650

 > 重回帰分析は特定の従属変数の「予測」に関心がある場合に使うことが多い。パス解析は複数の従属変数があり、予測を目的とするというより、因果関係のメカニズムを明らかにしたい場合に使う。

 > パス解析では、複雑なモデルでも、パス図を使うので直観的に扱いやすい。しかし、複雑であることは確かであり、変数が増えると因果関係を考察する難しさに直面する。
 > また、自由に変数間の関係を描けるので、どんどん複雑な関係をモデル化したくなる。そこで、統計的にモデルがデータと適合しているかを検証することが求められる。パスも自由にひけるので、そのパスが有意に0より大きいのかを検定する。これは回帰分析と同じである。

 もはや主成分回帰([3572])みたいなのに最初から放りこみたいと思えてきました。あるいは(関係性を表現した隣接行列から)『解釈しやすい行列を複数!』つくればいいんだというHITS([3566])みたいなのでも(重回帰分析を「予測」ではなく「考察」に使いたいという場面では&特に質的な多変量データの場合)よさそうにすら思えてきました。…本当でしょうか。(※妥当性は不明です。)

※「グラフィカルモデリング」については[3563]より岩波書店「調査観察データの統計科学 因果推論・選択バイアス・データ融合」(2009年7月29日)を参照。

[3178]
 > > この繊細な初期状態依存性はバタフライ効果と後に呼ばれるようになった。また、これによりコンピュータによる気象の正確な長期予報が不可能であることが明らかになった。
 > > ローレンツ・アトラクタ

 > ぬおー! LGP-30(現在の日本円で4690万円に相当)を「みんなで使おう!」といって『研究センターの予算』(あくまで比ゆですが生々しい『演出!』ですので本気にせぬよう)で買って(≒買いましょう買いましょうといって『合意形成!』に「奔そう」されて)おきながら「私が先に使い方を覚えて、みんなに教えてあげよう!」といって独り占めして、結局、独り占めするセンセイ(43歳=当時)ですね! わかりますわかります!!

 ローレンツ先生が誇る最大の仕事は「バタフライ効果の発見」ではなく、「LGP-30」の予算を通したことだとわかります。(棒読み)


★「食味計」からの「マルチ味度メーター」とはにわ【東芝RC-2MCあり】


 そもそも読みかたがわからないんですけど…恐縮です。

[3519]
 > > 味度値は整粒比(玄米品質)との相関係数が最も高かった

 > (わたし、間違ってるかもですけど&早とちりかもですけど)相関係数って、そういう使いかたをするものでしたっけ?

 重回帰分析を必要とする(単回帰では済まない)多変量データのうち、あるペアだけの相関係数を見て「最も高かった」と見ることに意味があるのか、ということでございます。多変量データとしては、ぐちゃっと多重共線性があるところに本質があるのだとすれば、その全体として何らかの相関の構造を表しているのであり、(あるペアが)「最も高かった」かどうかは(そのこと単独では)ほとんど意味がない(つまみだして考察を述べる意味がない)といえましょう。

 > > 「彩のかがやき」について、味度値を目的変数、玄米品質、タンパク質含量を説明変数として重回帰分析を行ったところ、以下のような予測式が得られた

 > (同じく、わたし、間違ってるかもですけど&早とちりかもですけど)重回帰分析って、そういう使いかたをするものでしたっけ?

 「予測式が得られた」のほうは、そのあと、どのように考察されていたんでしたっけ。

・(再掲)「機器による米の食味評価値と品質・成分との関係」(2015年3月18日)
 https://www.pref.saitama.lg.jp/b0909/documents/1_bunnseki.pdf

 > 平成6年に近赤分析計を導入
 > 平成6年に近赤分析計を導入

 わあぃ平成6年。***平成6年だいすき。…じゃなくて、***近赤分析計を導入だいすき。新しい装置って、いいですよね〜。温まったフェノール基板(※そこは電源ですよっ)と工場で洗浄されたばかりみたいなプラスチック(※外装ですよっ)のにおい! 業者のひとがスリッパをぺったんぺったんいわせながらあたふたー…いいですねぇ。一番乗りでテプラみたいなのを貼ろうとするのはだあれ?(棒読み)

 > 延べ475品種系統
 > 近赤外分光法を測定原理とする食味計の評価値と相関の高いタンパク質含量は、味度値との間には相関関係は認められなかったが(図2)、整粒比が高いグループ(整粒比80%以上)では、相関関係が認められた(図3)。

 さすがに何らかの何かで「食味値」が「参考扱い」みたいなのに下げられたうえで「味度値」なるものが導入されたやのように(略)いわゆる「ドメイン知識」がないのでよくわかっていませんでした。(恐縮でした。)「食味値」と「味度値」の相関を直接お調べになれば…げふ(略)。

 > 予測式を使い、「彩のかがやき」で、味度値75または80を目標とした場合の整粒比、タンパク含量を決定した(表1)。その結果、従来の玄米タンパク質含量の目標値6.5%以下(水分15%換算)が味度値の点からも適応できることが確認された。

 …はひ!? 「延べ475品種系統」のデータで重回帰分析して得られる回帰式で「彩のかがやき」(の「味度値」)を予測したときの予測精度みたいなのを云々するんじゃないんですかっ。予測したい「彩のかがやき」だけで重回帰分析しちゃって@このこのぅ!(※表現は演出です。)

・「味度メーター」一般の受け止めです(1992年)
 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jhej1987/43/3/43_3_219/_pdf

 > 米の粘り,アミロース含量,タンパク質含量

 > 竹生らの食味推定のための重回帰式

 > 米飯の光沢度を計る食味計(東洋精米機製作所,味度メーター)

 「味度メーター」と同じことを、条件を揃えてばっちり、人の手で行ないましたという報告のようです。

 > 東芝電気釜 (RC-2MC, 0.36l,外水量40ml)を使用して炊飯

 http://www.general-museum.fks.ed.jp/01_exhibit/teima_tenji/2010/100608_syouwanokurashi/images/denkigama.jpg

 わあぃエネルギーとエレクトロニクスの東芝っ。1970年ごろの(タイプは古いけれど製造はそこまで古くない)「東芝電気釜(しかも2合炊き)」ですぜ★ポンしたらぶわっとしてばちんいうだけのアレですぜ。「味度メーター」が装置内で模している炊飯プロセス(加水加熱)は「東芝電気釜(しかも2合炊き)」(1970年)相当だという理解ですね、わかります。

※「米飯の光沢」だけを調べるならこれでいいという考えのようです。本当でしょうか。本機が何らかのリファレンス(基準)を構成しているなどの事情があって使われ続けるというようなことがあるのかなど承知しておらず恐縮ではございます。さあさあ沸騰水型(諸事情により略)40年を超えたら20年ほど延長のほうなど…ギクッ。構造がシンプルなので長持ちするとはこのことだよ。我々「圧力IH!」のほうなど…ぶしゅーっ。(※圧力IHは複雑な製品です。エラー表示が出たらただちに使用を中止してください。)

 > 官能試験と味度メーターとの相関を求めた.図3に示すように両者にはγ=0.996(n=25)の有意な相関

 「n=25」ですからねぇ。5年ほど継続なさって「n=125」くらいにしていただかないと、なんともですよ、ええ。そして、「味度メーター」としても、▼既知の一般的に流通する品種を測定した結果を説明変数とし、▼(取り寄せた)官能試験のスコアを目的変数とする重回帰分析によって「重回帰式はこれやでー(どやぁ」したんですから(※ということですよね)、よほどへんてこな新品種でない限りはピタリとですね(略)…なんだかなぁ。

・「トーヨー味度メーター」のイメージです
 http://www.toyo-rice.jp/seimaiki/m0601.html
 http://www.jacom.or.jp/archive02/document/agrbis/seihin06/shin101k06112207.html

 > 米・ご飯の味をピタリと当てる計測システムの決定版。
 > 米・ご飯の味をピタリと当てる計測システムの決定版。

 えーっ。…エーッ!!

 > 「マルチ味度メーター」

 > 「無洗米」の部類か、単なる「精白米」の部類かを判定することができる。

 > 「旨味やコク」まで味度値に含め表示できる=この計測器は供試米を加水加熱することで、飯粒表面に生じる保水膜の性状を捉えることができるが、単に肌ヌカの混入率だけでなく、いわゆる「旨味やコク」の度合いも捉えて係数化し、コンピューターで算出し、総合的な「味度」として表示する。

 炒飯プロセス…じゃなくて、炊飯プロセスのほんの最初のところだけやってみせて決めつけるということですね、わかります。しかし、御社のおっしゃる「味度値」に何を含めるかが、装置を新しくつくるたびにいくらでも変わる(もしくは、何を含んでいることになるのかをあらかじめ考えていない=『出たとこ勝負の!』)と読めるんですけど、そういう理解で(以下略)…きわめてなんだかなぁ。(※見解です。)大がかりな装置で自動ですから正確です! …えーっ。測定の条件と手順をきちんと定めたマニュアルに従って、理学部や農学部を出たひと(理化学的な実験に慣れている人)が測定しさえすれば、それでじゅうぶんという程度の内容しか測らないのに、装置が大がかり過ぎるという印象が先行してしまいます。われわれ両手を掲げながら大がかりな装置をがらがらがら…ころんっ(キラッ。おっと緑ですぜラップですぜ。(※抽選のイメージです。)

※そういう意味では「パルスオキシメーターはヤマダ電機で売られているけれど特定保守管理医療機器です!」([2987])と同じで、「食味計」と称する簡易分光計を(「簡易」だからこそ)「無資格のJA職員!」あまつさえ「(農学部は出たかもだけどウェットなラボの出身ではない)農家がじぶんで!」というのはご法度だというようなことにしておく必要があるのではないかとも思えてきます。

 > この測定器は無洗米でも「味度」が測定できる=味度メーター発売当初は、無洗米が存在していなかった。

 > 味度測定が従来型より精密に測定できる=従来器では人が、計測容器を押え蓋より抜き取る速度により、5ポイント前後の味度数値差が発生していた。それを機械式で自動的に抜き取る方式にしたため、人的な誤差が生じない。

 > 人が、計測容器を押え蓋より抜き取る速度により、5ポイント前後の味度数値差が発生していた
 > 人が、計測容器を押え蓋より抜き取る速度により、5ポイント前後の味度数値差が発生していた

 エーッ!!(棒読み)JAや流通業者がこれで価格を決めますといわれますと研究所としても無視はできまいてみたいな…なんだかなぁ。

・「出たとこ勝負の」
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E5%87%BA%E3%81%9F%E3%81%A8%E3%81%93%E5%8B%9D%E8%B2%A0%E3%81%AE

 > 投機的な
 > 博打じみた
 > 一か八かの
 > 一発勝負による
 > 運任せの

 『投機的な博打!』じみた「一か八かの一発勝負!」による運任せの測定ってことですね。(棒読み)測定のしようがない、あるいはまったく個体差みたいなものであって、輸送や保管中の状況や家庭での炊飯の状況による食味の損なわれかたのほうが大きいであろうとも思われる中で、あえて「味度メーター」による「味度値」で価格を決めようといえば、まさに投機的だという印象でございます。本来、価格に差をつけるなら品種と産地だけ、あるいは家庭で炊飯してから「まずかった!(返せー)」みたいなことくらいしかできないだろうとも思われる中で、あえて「味度メーター」による「味度値」で価格を決めようといえば、まさに『投機的な博打!』じみた「一か八かの一発勝負!」による運任せの測定ってことですね、わかります。(棒読み)

※農家から見て「くじ引き(抽せん)」に当たるの外れるのという感じで、「運が良ければ高く売れる(そうでなくてもとりあえず普通の値段で売れる)」という理解がされているのではないでしょうか。本当でしょうか。そして、そのように理解することが実は最も的確なのではないでしょうか。…ギクッ。

・福島県農業試験場の見解です
 http://www4.pref.fukushima.jp/nougyou-centre/kenkyuseika/H10_seika/H10_seikadata/H10_sanko_6.pdf

 > 炊飯測定型食味分析計(東洋味度メーター)の味度値は、食味官能試験の総合評価値と相関が高いことが知られている。しかし、測定条件により味度値が変動することから、最適な測定条件を解明するため、白米水分および玄米粒厚が味度値に及ぼす影響について検討した。

 中途半端な(誤差が大きすぎて測定の意味を成していないかもしれないと疑われる)装置をつくってお売りになられる、その後始末みたいな検討を強いられるのが研究所であるのだと、こういうわけです。(広い意味で「秤」の認定あまつさえ「度量衡」の制定ができていないという)JISとJASのはざまでおいてけぼりって、こうですね、わかります。

・「米の食味における味覚評価の試み」(2002年)
 http://yokou.dbcls.jp/pdf/2002/200203825852571.pdf

 …後ろから読むっ。

 > 5. PCRによる良食味品種選抜の可能性
 > 演者らがこれまでに報告してきた米のDNA品種判別技術を食味評価に適用した。すなわち、PCRによる識別バンドDNAの増幅の有無を2値化して変数とし,「食味評価値」を目的変数とする重回帰式を作成した。

 説明なしに「PCR」と書かれていますが主成分回帰だと思っていいのでしょうか&そこからですかっ。(恐縮です。)そして、▼主成分回帰を使っているのは「米のDNA品種判別技術」であり、「識別バンドDNAの増幅」すなわち「見えにくい信号を『増幅』!」という感覚で主成分分析を使っておられる(独立成分分析っぽい)ようすがうかがえます。(※しかし「ICA」ではなく「PCR」と呼ぶんですね、の意。)

※『増幅!』したいからICAだといって(分野外の教科書をつまみ食いしたっぽくて)、(分野に依存しない基礎的な「数理」として)PCRを理解して(みずから分析手法を)選び取った感みたいなのが明確には認められない感じかなぁ、の意。(恐縮ではございます。)

 5節の見出しで「〜の可能性」などといって何かを濁している通り、▼「PCR」で出てきた結果を(しかも2値化して)使おうとはしているけれども、▼「食味評価値」を目的変数とする回帰に「PCR」を使おうとはなさっていないと読み取れます。

 …端折ります。

・コシヒカリだらけとはこのことだよ
・「精米粉末の糊化特性」「米飯物性」
・「味覚認識装置 SA-402」は「アンリツ製」で「古米化の早期判定」

 そもそもコシヒカリだらけの大抽せん会みたいなのなんですから、実は測定(判別)ができていなかったとしても…いえ、できなければできないほど相関係数(重相関係数)が高くなってあたりまえだと(略)そういう理解でいいんですよね。(棒読み)「重回帰分析ですから科学的です!(キリッ」みたいなことをいってしまわないようにしながらわたしたち、いまいちど基礎から勉強しなおそうではありませんか。んだんだ。(※個人の感想です。)「和牛ですから安全です」については[3143]を参照。

・もしも「国際ココア協定」だったらどうしよう(違)
 http://www.jftc.go.jp/ippan/part2/act_02.html
 https://kotobank.jp/word/%E5%9B%BD%E9%9A%9B%E3%82%B3%E3%82%B3%E3%82%A2%E5%8D%94%E5%AE%9A-63846#E3.83.96.E3.83.AA.E3.82.BF.E3.83.8B.E3.82.AB.E5.9B.BD.E9.9A.9B.E5.A4.A7.E7.99.BE.E7.A7.91.E4.BA.8B.E5.85.B8.20.E5.B0.8F.E9.A0.85.E7.9B.AE.E4.BA.8B.E5.85.B8

※民間ではだめだけど国ならいいといいました。(棒読み)

 > こくさいココアきょうてい
 > こくさいココアきょうてい

 ご注文は…明らかにコレジャナイ。(※メッソウです!)

・もしもし「コシヒカリだらけの大抽せん会」はここですか(違)
 http://portal.nifty.com/special04/06/21/2.htm

 > みなさんお弁当、厳密に言うとおにぎりか助六を食べながらのんびり待っている。

 > 抽せんは後ろの回転板に機械で矢を射って行われる。判別しにくい場所に矢が刺さった場合は、ステージ前に座っている4人の立会人の方々が双眼鏡を使ってチェック。
 > そもそも、数字と数字の間には金属が埋め込まれ、微妙な場所には矢が刺さらないようになっている。

 > ひとつ当選番号が決定するごとに、いくつもの小話が披露された。すげえ。

 > 1等の抽せんでちょっとしたアクシデントがあった。
 > 百の桁に矢が刺さらなかったのだ。

 なるほどねぇ。…実になるほどねぇ。1回の抽せんで矢が刺さらない確率のほうなど(棒読み)…えっと、▼ぜんぶで何桁の数字を決めるのでしょうか、▼過去何回かの抽せんで「矢が刺さらない」は何回あったのでしょうか。

・日本レストランエンタプライズ(NRE)「助六寿司」のイメージです
 http://www.nre.co.jp/Portals/0/ekiben/130612-1447_01l.jpg


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