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この記事では、ゲームを通じて「情報と鉄道」「社会と鉄道」のかかわりを学びます。
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by tht

[3669]

【自由研究】ゆるシミュ(9)

研究 道路 自由研究 数学 仮名 主成分分析 散布図 多変量解析 クラスタリング 素敵


【リバティけごん】試しにエンターブレイン「前任者」を斬ってみる(試)【スーパーレールカーゴあり】
「均衡速度」とはにわが知りたい(仮)
【最小二乗法】それはRでやろう。(談)【カーブフィッティングあり】
【京都市内某所】「ハード系パンのために開発された国産小麦粉」とはにわが知りたい(談)【1両当たり約18トンの重りあり】
「R with Excel」
「R with Excel」(続き)
「R with Excel」(線形回帰)
「R with Excel」(相互作用あり)
「R with Excel」(やり直し)
「R with Excel」(続き)
「R with Excel」(主成分分析)
「R with Excel」(PLS回帰)
「R with Excel」(続き)


 [3668]の続きです。

[3455]
 > > 西荻窪駅にスタバがなぜできないのか、スターバックスコーヒージャパン株式会社に問い合わせてみた。
 > > 「そのような理由に関してはお客様に開示しておりません」

[3668]
 > このフォーラムで、これまでに▼「主成分回帰(PCR)」(⇒「rpart」[3575])それに▼「PLS回帰(PLSR)」([3572])を眺めてきたいまのわたしたちならわかります。

 > 国勢調査も含めたあらゆる「立地条件」のデータと、プローブ的に出店した、および過去に出店した全店の売上データを使ってPLS回帰みたいな重回帰分析をするんでしょ
 > 固有値分解なのか特異値分解なのかは知らないけれど、そういう『変換』(回転)が挟まっているので、「西荻窪」の場合はどの変数が効いたみたいなことは何ともいえないんでしょ(=入力した多種多様な変数ぜんぶをもれなく使っている、としか言いようがない)

 このあたりからの続きです。


 2017年度「【自由研究】ゆるシミュ・ふわコレ」については、あらかじめ[3473]を参照ください。2017年度だけでは終わらなかったので、2018年度も続いてまいります。(※恐縮です。)

 前回([3658],[3659])からの発展として、▼今回の「ゆるシミュ(9)」([3669])はゲームで遊びながらふと思いつくささやかな数理的テーマを面倒がらず統計解析環境「R」に載せて何かしてみようという話題であります。一方、▼「ふわコレ(9)」([3670])では、これまで何回かにわたって考えてきたゲーム内のアイテムやメニューの構成について、改めて全体を眺めながらまとめます。

 ゲームはあくまでゲームです。楽しみながら調べ学習や課題研究の「ヒント」を見つけたいという“ゆるふわ”なスタンスでは限界がある、ある程度のところからは「あれもできない」「これもできない」という気分になってきて滅入ってくるということを追体験いただければと思います。


●【リバティけごん】試しにエンターブレイン「前任者」を斬ってみる(試)【スーパーレールカーゴあり】


 うーん。

・エンターブレイン「公式ガイドブック」

 > (114ページ)
 > このマップを見て、3つの都市を結べば儲かりそうだと誰もが考えるだろう。しかし、前任者は欲がなかったらしい。列車運行の効率を考えず、地元の要請に即応してバス路線を開設。

 勉強のため、その『前任者』を演じてみます。…その発想はなかった!(棒読み)

・「欲」なんてあったら困るでしょ(あなた何をおっしゃる)
・(川の南西の)開発許可のない住宅地に大量の乗客を運んでもしかたがない&その逆も開発許可がない限り乗客が少なくて採算が合わない
・バス路線には補助金が出ているので要望の通りに運行するのが基本である(ゲーム内でバスの費用が安いのは補助金が充当された結果であると受け止める)

 ハッ。「即応」って、民間では使わない何らかの用語でしょ。(※見解です。)

列車定員×
最大乗車率
購入価格
205系(6両)1696353,400,000
103系(6両)1696204,600,000
205系(4両)1120239,400,000
201系(4両)1120155,400,000
103系(4両)1120138,600,000
103系(3両)832105,600,000
101系(2両)54480,000,000
115系(3両)576217,600,000
211系(3両)880185,600,000
115系(2両)364149,600,000
107系(2両)544132,000,000
213系(2両)532127,600,000
165系(3両)330217,600,000


※この表の列車はすべて「基本運賃」が同じ。

 うーん。「速度」は「カスタム」してもよいのではないでしょうか。そもそも「450倍(標準)」ですから、「カスタム」で速度を95km/hくらいに上げたからといって、極端に発車の回数を増やせるというわけでもありません。キリのいい時刻に発車させる余裕が出る、くらいの効き目しかないとは思います。収支にはほとんど影響がないとみなせるので、「カスタム」を使ったからといって難易度が著しく下がるとは言えないと思いました。(※個人の感想です。)

 「運行費用」は、▼「103系」は「205系」「201系」より3%高く、▼「107系」と「101系」は同じ、▼「213系」「165系」は漠然といえば“かなり割高”であります。「基本運賃」がすべて同じで、最高速度は「カスタム」を許そうという前提では、▼「資産税」を圧縮できる「103系」「201系」は“おすすめ”であり、▼これらの列車の中では相対的に「資産税」が高い「205系」は、運行距離の長い快速に充当して少しでも高い収入を上げていただかないといけないと思われてきそうです。▼「165系」「115系」は、使えばたいへんふいんきが出るのですが、「基本運賃」が同じで「運行費用」が“割高”だということを踏まえれば、なかなか手が出ない『花形!』…じゃなくて、『高嶺の花!』ではあろうかと、たぶんこういうわけです。(※遊びかたは無数にあります。)

 ▼近距離の電車には「201系」の短めの編成を使おうではありませんか。(棒読み)

 ▼あえて通勤快速みたいな電車に「103系」を充当して誤乗した受験生を困らせてさしあげようではございませんか。(違)

※「古そうな電車なら各駅停車だよ(それに乗ればいいんだよ)」みたいな誤解があったのかもしれません、の意。

 ▼「211系」「205系」を使いながら『「鉄道道路併用橋」を通る列車はステンレスじゃないとね』みたいなストーリーを楽しむとよいでしょう。(棒読み)

 https://youtu.be/IvWtrkUp9v8?t=28m26s



 https://goo.gl/maps/VCnhNX9vJhG2
 https://goo.gl/maps/BKu8eDZFsM62
 https://goo.gl/maps/JhKf14DS78y

 わあぃ水しぶきの表現。(棒読み)

・エンターブレイン「公式ガイドブック」

 > (044ページ)

 > 通勤型
 > 古い車両は新型に比べると速度が低い。しかし低価格で導入できる車種も多く、ゲーム開始時に重宝する。

 > 普通列車
 > 購入費は安く、1両から運行可能。運賃は高めで、

 そうじゃない「普通列車」もあるので、よく確かめなさいってこった。「公式ガイドブック」がないと、まったくあてずっぽうにはなりがちであるけれどもね。(※表現は演出です。)このゲームで「運賃」の数字を明示的に扱って「プレー」するためには「公式ガイドブック」をお買い求めください。(棒読み)

 > 特急列車
 > 乗客の少ない駅同士を結ぶ長距離列車を運行すればいい。

 われわれ255系(しばらくお待ちください)佐原駅とか銚子駅みたいなところに颯爽と降り立ってみせるとGOOD!! なぜか麦わら帽子(違)キャリーバッグをごろごろしながら駅舎右手の短い横断歩道で記念撮影するとぐっとくるぞ。(棒読み)

 https://goo.gl/maps/ZNurQ31CJW12

 …駅舎右手って、こっちですか? わかりませーん!(棒読み)

 https://goo.gl/maps/pr3PVb3EByP2

 …そっちはJAにしたまですよぅ。…JAにしたま!!(棒読み)

・「しばらくお待ちください」音片のイメージです
 http://www.oriori.org/atos/tokubetsu/15min-late-announce.mp3

 われわれ目をしばしばさせ(略)右手をばらばらと揺らしながら(略)らくらくいってのけてみせるといいぞ。(違)

※「しばらく」という音が並んではいるけれど「暫く」という漢字は浮かんでこないという聴こえかたに対する名状しがたい何か的な気持ちのようなものをストレートに表現しています。「ら」に力が入りすぎだよ架空の乳業会社「司馬酪」みたいなのかと錯覚するよとはこのことだよ。(※司馬遼太郎とは無関係です。)

[3640]
 > 「ミラクルあたる!ハッピー誕生日うらない」
 > 「司馬遼太郎」の紹介のしかたがゾンザイではなかろうかと&しつれいしました。

・ここでまさかの成美堂出版(棒読み)「10分で読めるわくわく社会 小学5・6年」より「電車に書いてある「モハ」とか「クハ」って、なに?」付近(2018年6月21日)
 http://www.seibidoshuppan.co.jp/product/9784415325088/

 > 756円

 10分756円! 毎秒1.26円ですぞ!!(違)

 > 電車に書いてある「モハ」とか「クハ」って、なに?
 > 電車に書いてある「モハ」とか「クハ」って、なに?

 グリーン車に10分だけ乗って770円!!(もっと違)

 > なぜファーストフード店の看板は、赤色やオレンジ色が多いの?

 じゅるるー!! 赤血球のレヴェルでよろこびを感じるとはまさにこのことだよ。(棒読み)

 > 番地のない時代に、飛脚はどうやって手紙を届けたの?

 赤血球が道に迷ったって? おぬし「パイプライン」([3640])という概念を習っておらんじゃろ…じゃなくて、手紙を送るも受けるも屋敷の中とはよくいったもんだよ。(※表現は演出です。)

 > なぜ税金をはらうの? 税金はなにに使われるの?

 税金の恩恵を先に見てあれもこれも&ハハーっ…みたいなほうがよいのではありませんこと? あらあら、まあまあ!(※見解です。)

 > 理科室のいすに、背もたれがないのはどうして?
 > 理科室のいすに、背もたれがないのはどうして?

 …はひ!?

 > 理科室のいすに、背もたれがないのはどうして?

 しつれいしました。

[3640]
 > あえて極端には、パイプラインにパンやおにぎり(※どれでもいい=入れた量と取り出した量だけ把握して清算すればいい、の意)を流してもいいんですよ。…その発想はなかった! いちばんたいへんな方法(パイプライン)をあえて考慮することで、「なんでもトラックで運べばええやん&トラックで運べないものは知らない!」みたいな態度を脱しようと、こういうわけです。…ええーっ!

 満たしておけば取り出して使えるんだから、特定のパンやおにぎりが迷子になったかどうかなんて知らないよ! 賞味期限みたいなのは受け取り側でお確かめなすって!! …その発想はなかった!(棒読み)

・さらなる成美堂出版をあなたに(違)「でんしゃずかん」(2018年6月29日)
 http://www.seibidoshuppan.co.jp/product/9784415325033/

 > けんびしんかんせん
 > リバティけごん

 https://stat.ameba.jp/user_images/20170424/23/highlandrail/b6/b0/j/o0640048013921637640.jpg

※「けんびしんかんせん」は原文ママ、「リバティけごん」は正式にもひらがなです。

 これはむずかしいぞ。…予習しておかないと聞かれても答えられないという意味で!(棒読み)

 > あるれっしゃ
 > あるれっしゃ

 …ぐふっ。ひらがなにすると繊細な香りが台無しだよとはこのことだよ。

 > たかおさんケーブルカー
 > しんほたかロープウェイ

 なにこの「きょうのたかおさん。(2)」明日発売でーす感ならびに「〈索物語〉ほたかロープウェイ」感みたいなの。(違)

 > かもつれっしゃ / かしゃ / きかんしゃ

 なにかがかしゃかしゃざわめいておる。レジ袋から長ネギを飛び出させ(略)ヤマザキと書かれた菓子パンのようなものを開けようとしておられる。さてあしもとは、と見れば、なんとというかやっぱりというか、つっかけである。…『つっかけ』!!(※表現は演出です。そのくらい気軽に乗れる電車というのは、ある種の理想でございますが、遠距離の客とうまく分離されないと乗客のストレスになってしまいます。)

 > ドクターとうかい
 > スーパーレールカーゴ
 > マルチブルタイタンバー
 > ササラでんしゃ
 > ロータリーしゃ
 > ラッセルしゃ

 「スーパーレールカーゴ」がそっちの分類に入るというのは、荷主側のお仕事のシーンが紹介されているということかなぁ。

 > 3〜6歳向け。

 もっとしつれいしました。

 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%80%88%E7%89%A9%E8%AA%9E%E3%80%89%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA#%E7%9F%AD%E3%80%85%E7%B7%A8

[3457]
 > じゃあ(※)東葉高速線で『レジ袋de長ネギ!』([3385],[3403],[3420],[3447])しながら東海神に帰ってくるような利用ができるかといって…ゲフンゲフン。

[3458]
 > (いろいろな意味で)地下鉄と図書館は同じくらいの難易度ではないかなぁ。

 相模原駅が地下化されたりしますと、ちょっと利用上の混乱が出てくるのではないかと勝手に予想します。音の響く地下駅なのに大声でしゃべるなどの&しつれいしました。外の風景も見ながら方角を確かめて(駅のサイン類には頼らずに)乗る電車(の向き)を確かめているようなひとは逆向きの電車に乗ってしまいますぞ。それが地下駅というものです。(※見解です。)

・「つっかけ」とはにわ
 https://dictionary.goo.ne.jp/jn/147618/meaning/m0u/

 > 木・ゴム・ビニールなどのサンダルの類。

 よくデザインされてお高い(問屋において、または交通取締りにおいて「靴」とみなされる)サンダルを除く、の意。…あつぞこ? いつのはなしですかっ。(棒読み)

・「厚底靴等」秋田県警察のイメージです(※公式)
 http://www.police.pref.akita.jp/kenkei/osirase/img/atuzoko1.gif
 http://www.police.pref.akita.jp/kenkei/osirase/15.html

 われわれハリウッドの崖の上の石(略)「厚」「底」「警」「察」の形をした4つの石が(違)東長崎の東京靴流通センターみたいなところで「厚底快足」と書かれて売られる(もっと違)ゲフンゲフン。靴と認められるか認められないかは問わず「厚底」という態様のみを取り上げる表現が「厚底靴等」であります。(棒読み)

 https://www.nintendo.co.jp/n02/shvc/bfwj/logo.gif
 https://youtu.be/ebeFPW0IB6s?t=3s




 しつれいしました。(棒読み)

・Business Express「通勤快足」快適フットワークLight&Dryのアサヒシューズです
 https://www.asahi-shoes.co.jp/uploads/brand/0000000059.jpg

 いいですか。「おはようライナー」みたいな列車に「おはよーございま〜す…(あくび)」みたいな顔でサンダル&ヤマザキ、席についたらむしゃむしゃがさがさぷしゅーっというのはビジネスエクスプレスじゃないんですよ。席についたらパソコンを広げてパワポの仕上げにかかるんですよ。左上とかにヘッダーで最初から会社名が入ってるやつね。(違)

・YouTube 「183系」のイメージです
 https://youtu.be/804-De3Ovjs?t=54s




 > 日立ポンプ

 ぬおー。(※恐縮です。)

・NHK「北海道大雪山系 黒岳で最も早い「初雪」」(8月17日 11時48分)
 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180817/k10011580431000.html

 > 運営会社が黒岳で初雪を確認したのは、去年より42日早く、44年前の昭和49年に記録を始めてから45年間で最も早いということです。

 > 旭川地方気象台によりますと、北海道の上空には16日夜以降、10月上旬並みの寒気が入っていたということです。

 ぬおー…。(※さらに恐縮です。…恐縮なんですかっ。)

[3658]
 > 8月10日くらいに変わる風を返してっ!!(棒読み)

 16日の朝に「変わる風」を感じましたよ、と申し添えます。秋だなぁと思いました。…そんなのんきなものじゃないくらいの寒気だったんですね&しつれいしました。


●「均衡速度」とはにわが知りたい(仮)


・ウィキペディア『速度種別』
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%9F%E5%BA%A6%E7%A8%AE%E5%88%A5

 > 直線で上り勾配10パーミルにおける均衡速度

〔km/h〕〔kW〕
E217系1152M2T760
165系1102M1T960
115系1072M1T960
205系1004M2T1920
205系992M2T960
103系964M2T1760
201系954M2T2400
185系942M3T960
201系882M2T1200
103系882M2T880
107系871M1T480


 うーん。「450倍(標準)」「通常(2:1)モード」のマップでそこまで細かい違いを気にしているヒマはないと思いました。一律「95km/h」に「カスタム」していいのではないでしょうか&しつれいしました。

 http://sylph.lib.net/trainsim/simulation02.html

 うーん。Excelの「LINEST関数」を使っておられるけれど、そのためには抵抗制御じゃないとね。

 > 抵抗制御車以外の場合
 > 書き途中です。

※書けるとは思えない、の意。

 http://bvews.jpn.org/tutorials/making-notchcurve-datatable/curve-fitting-by-spreadsheet.html

 使えさえすればいいといわんばかりに、各操作の意味の説明が飛んでいませんかねぇ。

 > 得られた係数から曲線の式を作成し、最終的に規則的なx座標値を代入して曲線上のy座標値を求めます。

 あなたは方眼紙にグラフを描けないと0点だー(↑)みたいなセカイで生きているんですね、わかります。せっかく数学という素敵なツールを活用していく入口に立っておられるのに、関数1つで(=実際に線を描かずとも式1つで)無限の宇宙に(略)ということじゃなくて、方眼紙とグラフのほうが先にあって、そこに正しい線を描くための道具としてしか近似曲線をとらえておらんじゃろ。…ギクッ。(※表現は演出です。)

[3662]
 > 発想や言動が即物的すぎるきらいがあるのをさらに助長するきらいがあるとはこのことだよ。(※見解です。)

 > いちばんのびのびと表現していたい年ごろにブロックやドット絵みたいなのばかりに親しんでいると、生涯にわたってカクカクな表現でしか発想できなくなっていくのではないかと心配します。本当でしょうか。

[3540]
 > うーん、道路っ。お絵かきみたいにへにょんへにょんの道路網を、それこそ「絵」として自然に(ゲーム内で)表現することと、そこに(ゲーム内の)自動車の移動の(オブジェクトのアニメーションの)パス(軌跡)を引くことは、本来、別々のことなんですよ。ゲームのプレーヤー(ユーザー)が簡単に配置できるように、といって、ブロックを組み合わせたみたいな(=決められた角度でしか引けず、決められた形の交差点しか置けない)それにしないといけないんですかねぇ。もう、お絵かきとしててきとーにぐにゃらんぐにゃらん描いて、しかしセンターラインは引くんでしょ、センターラインさえあれば「ライントレース」みたいにクルマを走らせてみせることはできるでしょ。んだんだ。

[3662]
 > スプラインの制御点みたいなのだけ書き連ねてテキタウにエンドレスにしてくれるときたもんだ。

 『全自動環状線つくり器!』とはこのことだよ。…おっと、卵はここにセットしてください。油性ペンで「N」「H」「K」と描こうとしてるのだーれ?(違)

 https://www.jaygroh.com/rcwpics/rw1.jpg

 > 1997年くらい
 > このときから3Dの空間内にきれいな曲線の線路を引くという体験があって、その後もBVEを楽しんできたので、本件ゲームのマス目にブロックをはめるような線路というのは違和感があってですね(大巾に中略)「A9V1」でようやく、1997年くらいから遊びたかったものが目の前に現れたよみたいな気分でうれしかったんですよ。…なぜに過去形だし!

 それはそれとしまして、平面上で点をなぞって関数1つで表現する、次数を増やしてふにゃふにゃの線で、まことに都合よくなぞりますよとおっしゃる。実測値に誤差があったとき、とんでもないことになりませんか。(棒読み)そして、線の形をふにゃふにゃにするため関数の次数だけは増やすけれど、結局、xを入れたらyが出てくるというだけの単回帰なんですね、わかります。

 https://support.office.com/ja-jp/article/linest-%E9%96%A2%E6%95%B0-84d7d0d9-6e50-4101-977a-fa7abf772b6d

 > Excel Online では、配列数式は作成できません。
 > LINEST 関数から返される F 検定の値は、FTEST 関数から返される F 検定の値と異なります。 LINEST 関数は F 補正項を返し、FTEST 関数は確率を返します。

 > LINEST 関数は、“最小二乗法”を使って指定したデータに最もよく適合する直線を算出し、この直線を記述する配列を返すことによって直線の補正項を計算します。
 > LINEST 関数を他の関数と共に使用して、多項式近似、対数近似、指数近似、べき級数をはじめとする、不明なパラメーター内で線形近似を示す他の種類のモデルの統計を計算することもできます。

 わあぃ最小二乗法。…うわあぃ最小二乗法っ。(棒読み)

 あえていえば、▼鉄道でいう『上流工程!』みたいなところ(研究所や車両メーカー)ではいくつもの指標を測定して、▼それらぜんぶを同時に使って多変量な計算をしているんでしょ、▼算数みたいな四則演算だけして平面のグラフだけ描いてみたいなことで太刀打ちできる内容じゃないでしょ、という大前提を確認しておきましょう。

※多変量な計算(※詳細は知らんです&すんません)の結果を「力行ノッチ曲線」に書き下してもらったのをハハーといってありがたくたまわってからの現場でございます。いわば、それよりも『下流!』みたいなところで電卓だけたたいてみたいなことは恥ずかしいのでやめようと思えてくるはずです。

 あくまで素人として、あまつさえゲーム内で違和感のない表現ができさえすればじゅうぶんというアレな目的においては、もっと簡略化した「なんとか曲線!」1本で表せませんかねぇ。モーターの出力を入れると最高速度が出てくるくらいのやつ! …わわっ、しつれいしちゃいましたっ。(棒読み)


●【最小二乗法】それはRでやろう。(談)【カーブフィッティングあり】


・「TB丸ゴシック」の使用例です
 https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51BPYKwVvKL.jpg

 …コレジャナイ。

・(参考)「最小二乗法によるフィッティングの原理」(PDF)
 https://www1.doshisha.ac.jp/~bukka/lecture/computer/resume/chap10.pdf

 > 回帰曲線が実測値をどの程度うまく再現しているかを評価するためには,いくつかの目安がある。

 > Excelでは,グラフを描くともっと簡単に回帰直線を得ることができる。

 「グラフを描いて『ここを右クリック!』」みたいなことでは自動化(バッチ処理)できないので「LINEST関数」があるんだと、つまり「LINEST関数」は、セルに入力して使うけれど限りなくマクロっぽく使う(≒ワークシートを配布してユーザーにはデータだけを入力させる)ためのものではなかったかと&これをじぶんで使って(セルで手作業で使って)というのは考えたこともないよみたいな&本当でしょうか。(※そもそも使ったことがなかったです。)

[3655]
 > > マイクロソフト社のエクセルをベースとして作成されていますので,パソコンを使用できる人なら特に専門知識が無くても操作できます。

 > …ぬふっ。

・できる!!
 https://dekiru.net/article/4570/

 > この方法はxとyの関係が直線的であると考えられる場合に有効です。直線が当てはめられないような場合には、この方法で係数や定数項を求めても意味がありません。

 おおー! ちゃんと書いてあるには書いてある。(棒読み)

 > [yの範囲]の個数と[xの範囲]の個数が同じ場合、単回帰とみなされます。
 > [xの範囲]の個数が[yの範囲]の個数の2倍以上の整数倍の場合、重回帰となります。

 呼びかたが独特すぎませんか。(棒読み)重回帰になる場合の例が見たいといいました。(※恐縮です。)

 > LINEST関数で重回帰分析により係数や定数項を求める
 > 既知のyとxの範囲をもとに回帰直線を求め

 あまりにも操作が煩雑で、がんばったとしても入力する変量が2つや3つくらいの重回帰分析…まあ重回帰分析ではあるけれど、まったくもって重回帰分析らしからぬとはこのことではなかったかと、たぶんこういうわけです。市川市経済部のかたがすなる「cos βiとsin βi」については[3283]を参照。

[3358]
 > わあぃプロと呼ばれる**の技術職員っ! 街じゅうの道路が右折レーンだらけだっ。…なんだかなぁ。(たいへんメッソウではございますが、そういうプロになってしまわないように手広く学び続けるというのが、これからの時代のプロですぞ@たぶん。)

 …コレジャナイ。

[3283]
 > 「cos βiとsin βi」で「説明変数が2つ!」といって「重回帰分析だっ!」というのが、どうも納得できません。「方向角βi」で「説明変数は1つ!」ではないんですか?

 だから実質的には単回帰ではありませんか、の意。

・(参考)スーパーえむジンせんせい「Rと重回帰分析」
 https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_15/15.html

 > 説明変数が複数である回帰分析を重回帰分析と呼ぶ。
 > 特別な説明がない限り、一般的には線形重回帰分析を略して重回帰分析と言う。

 > 非線形

 「非線形性」については[3494]を参照。

 > この例では2つの説明変数全てが回帰モデルの構築に非常に役に立っている。しかし、説明変数が多い場合は、説明変数が回帰モデルの構築に役に立たない場合もある。そのときには、どのように回帰モデルに役立つ説明変数を選択するかを考えなければならない。

 > 変数の選択は、変数を入れ換えながら回帰モデルを構築し、そのモデルを比較してより当てはまりがよいモデルを採択する。

 まことに都合よく、『宇宙は美しいはずだ!!』みたいな決めつけのもと、「美しいモデルが得られるのはこの変量とその変量を使ったときだ!!」みたいにしていくのが、どこまで行っても線形の回帰である重回帰分析の、限界のようなものだと早合点しておきましょう。(※あくまで早合点です。)そのような仮定をしてよい、古典力学からの物性の解析などでは威力を発揮するとわかります。(棒読み)

・「材料物性測定サービス」のイメージです
 http://www.cybernet.co.jp/ansys/images/solution/mpservice/table01.png
 http://www.cybernet.co.jp/ansys/solution/mpservice/

[3582]
 > 「多変量解析はなぜ必要か」という問いかけ

 > 「相関係数の大小がー(→)」からの「ガッ」みたいなの(仮)というのは、「『単』回帰ではだめで『重』回帰じゃないとだめ」ということでなく「『線形』回帰ではだめで『非線形』回帰じゃないとだめ」ということでもありそうですよね。…本当でしょうか。

 線形の回帰をしている限りは、重回帰であっても相関係数とどっこいどっこいな(かなり硬直的で粗雑で無理やり感の高い)ことしかしていないと理解しませう。…『しませう』!!(棒読み)

[3283]
 > > F検定によって仮説が棄却された領域を見ると,寄与率R2は0.230(小手指駅を中心とする方向角0.50から2.03ラジアンの領域)から0.991(検見川浜駅を中心とする方向角5.46から0.61ラジアンの領域)まである.

 > どこからどこへ行くにも、団地や商業施設の敷地を横切って進まない限り、かなり遠回りになるわけです。この「(歩行者と自転車に限り)敷地内を通り抜け」というのが、本稿では考慮されていないということですね。

 「現実をよく観察し」というところが不十分であるともいえますが、そもそも道路に関する分析なのでこれでいいんだともいえます。(※恐縮です。)

[3494]
 > > UICの研究コンペティションの問題条件では、特に非線形性や車輪踏面の摩耗の問題を強調していた。1962年からの日本の新幹線試験走行でも、顕著な台車蛇行動を記録し、ダイレクトマウント方式による側受摩擦抵抗と車輪フランジのレール衝突という2つの非線形特性に起因する蛇行動の可能性が認識された。その後1960年代から1970年代にかけて、コンピュータパワー向上の恩恵を受けて、多くの自由度を持ち非線形性も取り扱う車両運動シミュレーションが発達していった。

 ここですよね。この時代の研究を追体験するようなことがRを使ってできるといいんですけどね。(※恐縮です。)少なくとも、観測値(データ点)の列をほうりこめばどかんと出してきてくれるRは便利そうですぞ。Excelでやることではないと思えてきます。(…やったこともないのに恐縮です!)

・「R」統計数理研究所のミラーからダウンロードしませう。…『しませう』!
 https://cran.ism.ac.jp/

 > maintained by Keisuke HONDA and Junji NAKANO
 > Our server consists of 4U rackmount homebuilt computer with Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1270 v5 @ 3.60GHz, 64GB memory,3x 4 TB HDD storage, 3x 500GB SSD storage and 550w 80 PLUS Platinum ATX power.

 きょうび自己紹介欄に『マイ コンピュータ』のスペックを書くひとなんているわけが…いた。(※恐縮です。)

 > Parts of Akihabara selected carefully are used for cooling.

 …うわぁ選ばれし秋葉原の一部にご注意ください。冷やし秋葉原はじめました。(違)

 > Download R for Linux
 > Download R for (Mac) OS X

 …Windows? あるよ。(棒読み)

 > Download R for Windows

[3059]
 > Some stores, that usually sell digital gadgets or computer related products, in Akihabara had stocked blue ribbons specially and jestingly, and they were sold out immediately. In addition, it is said as if it were true that many craft stores around Tokyo had been short of blue ribbons at least temporarily.

 > In this way, the 'Japanese joke' known by the slight or limited locals is formed. This country is full of thus modest but elusive things, just such as the 'Omotenashi'.

 拙いけどじぶんで書いたよ。えっへん☆(違)店を主語にしないで「商魂たくましい秋葉原の商人」みたいな&ええーっ。そこまで皮肉めいたことを秋葉原に対して書こうという意図はないので&店の権利関係とか雇用関係とかよくわからないので(そこで店長をしていてもオーナーではなかろうみたいな)しつれいしました。(棒読み)

・ウィキペディア「165系」
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BD%E9%89%84165%E7%B3%BB%E9%9B%BB%E8%BB%8A

 > 1962年に日立製作所が設計・開発したMT54形(端子電圧375V時定格出力120kW/定格回転数1,630rpm(全界磁)・定格電流360A・最高回転数4,320rpm)を国鉄新性能電車として初めて搭載した。

 おおー。

・「115系物語」JTBパブリッシング(2014年7月)
 https://books.google.co.jp/books?id=SNY7BAAAQBAJ&lpg=PA18&ots=puqzVUh12Y&dq=165%E7%B3%BB%20%E5%87%BA%E5%8A%9B&hl=ja&pg=PA18#v=onepage&q=165%E7%B3%BB%20%E5%87%BA%E5%8A%9B&f=false

 ぬおー…。

 > 960

・ウィキペディア「107系」
 https://ja.wikipedia.org/wiki/JR%E6%9D%B1%E6%97%A5%E6%9C%AC107%E7%B3%BB%E9%9B%BB%E8%BB%8A

 > 製造年 1988年 - 1991年
 > 製造数 27編成54両

 (本系列をよく知らない者としては)意外と新しいということと、かなりの両数が製造されたということが注目されます。

 > 時間帯ごとの需要に柔軟に対応できる車両
 > 165系の廃車発生品となる主電動機・台車・補助電源装置(電動発電機)・ブレーキ制御装置・空気圧縮機・冷房装置などの主要機器を再用

 身もフタもないけれど実に合理的だなぁとはまさにこのことだよのほうなどいっときます? いいねー。(※個人の感想です。)

 > 「サンドイッチ列車」

 …なんだかなぁ。

・「…列車」とは呼ばんじゃろ
・「食パンみたい(ダサい)」の意味じゃろ
・あまりにも(ドア付近などが局所的に)混んでてじぶんが“サンドイッチ”(の具)になる=「のりたくない列車」の意味じゃろ
・学校とJRの連絡がまずいとか検査や運用の都合で下校時間帯に増結できなかったみたいなときに(ほかの学校の知らない人に交じって気まずいみたいなことも含んで)「サンドイッチにされる」「サンドイッチになった」みたいに愚痴をこぼすための呼びかたじゃありませんこと? あらあら、まあまあ!
・沿線は小麦な文化圏なので(略)▼うどんや▼ラーメン、それに▼ぎょうざの皮などの(大巾に中略)わざわざパンは食べない家庭が多いのではなかろうか(パンに例えること自体に皮肉っぽさがある?)
・その逆に学校給食や購買がパンばかりであるとか(略)いやでもそれしかないというのがパンである
・だから「サンドイッチ」などとカタカナ6つもかけて丁寧に呼ばれるとは想像できず、もし呼ばれるなら(あろうことか「サンドバッグ」のイメージまで混ざりながら)「サンド!」としか呼ばれない、それを勝手に“丁寧に説明”しちゃって「サンドイッチ列車」みたいに書いちゃったひとがいたんじゃないかな(棒読み)

 サンケイリビング新聞社みたいなひとが書いたんじゃないかな。サンケイリビング新聞社みたいなひとが書いたんじゃないかな。…さもありなん。「二俣川送りになる」については[3056]を参照。もういちどいいましょうか。サンケイリビング新聞社みたいなひとが書いたんじゃないかな!!(棒読み)

[3353]
 > 千葉駅周辺整備PT部長氏としては「いったん線路上空の人工地盤上に搬入した上でクレーン作業を行っています。」などと発話されたとしても、サンケイリビング新聞社が誇る『わかりやすくお伝えする技術!(仮)』によって「線路の上に盤を張った作業場に運んでいます。」と書かれるのだろうと邪推してみます。

[3601]
 > > 特殊公園です。
 > > 特殊公園です。

 > うわぁ特殊公園っ。(違)

 「特殊●●」というのは「分類:その他」「その他の●●」という意味でしかありませんので、あしからず。活字が1文字でも減らせるとありがたい時代に「その他の」なんて4文字も使っておられんじゃろ。しかもひらがなだし。ひらがなかっこわるいし。(棒読み)

※原稿用紙に手書きからの印刷所で活字という時代に、印刷所に出すだけとはいえじぶんの書いた文字がかっこわるいのはじぶんでゆるせん(略)漢字とカタカナはうまいへたが出にくいんですよ。ひらがなは「てにをは」だけ特訓する。これだね。

 > > 都市部長 ****さん(左)
 > > 市役所に務めて約30年。趣味はゴルフ。甘いものも好き

 > さいですか。

・その名も「てにをは辞典」ございます(※三省堂です)
 https://dictionary.sanseido-publ.co.jp/dict/ssd13646
 https://dictionary.sanseido-publ.co.jp/wordpress/wp-content/themes/dictionaryandbeyond/img/ssd13646.png

 > 250名の作家の作品から語と語の結びつき60万例を採録した“本格的日本語コロケーション辞典”。
 > 報告書を書く・社内報を作る・HPを作成する・ブログを書く・卒論を書く・作家をめざす等、“頼りになる相棒” です。

 おぬし「こんな辞典を買うのは素人だよね(笑)」みたいな&二重引用符で囲んであるところは(書いた人は)本気では主張していないんですよ。あんたがたそんな感じに考えて買うんじゃろみたいな。ええ。(※個人の感想です。…だからこそ買って勉強するんじゃないですか。勉強が一巡したら卒業しないとね。いつまでも“相棒”が頼りだなんて心許ないよね、の意。)

[3091]
 > 「本格中華!」は中華なんでしょうか。
 > 「本格中華!」は中華なんでしょうか。

 …はひ!?

 > しかし、「本格中華!」は中華なんでしょうか。
 > しかし、「本格中華!」は中華なんでしょうか。

 うーん。

 > 「本格イタリヤン!」と称しながら「当店イチオシ!」が「昔ながらのナポリタン!」であったりしては、限りなくイタリアンでないように感じます。

 えーっ…。

・…はいはーい!! 「サンドバッグ」は和製英語なのデース&ですでーす!(※キャプションは演出です)
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%B0

 はいは1回でオネガイシマス。(違)

 > (略)状態を「サンドバッグ」と呼称する場合がある。

 > 住宅環境・住宅事情が日本より比較的良いとされる欧米諸国では、一般家庭でもエクササイズ用やストレス発散用などとしてサンドバッグを所有している家庭を目にすることが多い。

 > 数十kgあるサンドバッグを一般的な成人が力一杯打つと使用者の体重の数倍の力が生じるため、家屋に与えるダメージは想像以上に大きい

 へー…

[3657]
 > 鉄道の橋りょうはぜんぶ『鉄橋!(“正式”には「鉄道橋」だけど「鉄橋」と略すんだよね)』

 > 『高架建設』などと意味不明な『独自用語!』をつくっちゃって@このこのぅ!!
 > ふつう、どう書けばいいのかわからないことがあれば調べながら書くものであって、そうしてふつうに調べながら書けば『高架建設』とは書かれないはずだと思うのですよ。

 ▼調べないで書くとか、調べたのに▼自分勝手な解釈で(&多くの場合、誤った解釈で)勝手に書き換えて記すというのがよからぬと、こういうわけです。

[3076]
 > > 表定速度とは,正式には運転時刻表制定制度といい,

[3077]
 > 履歴を見ますと、2003年11月16日の版(ほぼ初版)では「表定速度」だけで「評定速度」という記述はなく、当然ながらページ名も「表定速度」で作成されたところから始まります。しかし、同じ日のうちに「もしくは評定速度」という記述と「一般的に、データを分析する事を「評定」と云うのが正しいが、その結果を一覧表にしてデータとして使用していることから「表定」という表記が定着している。」とする、筆者自身が迷っているかのような記述が追加されています。

 > 2011年10月9日の版で突如「運転時刻表制定速度」が正式名称だとする記述が匿名のユーザーによって追記されていますが、ページ内では完全に「浮いている」格好で、ページ全体を見渡しての編集ではなかったことがうかがえます。その後の議論では、降ってわいた「運転時刻表制定速度」に関しては、なぜか話題になっていないようです。

 > 2011年12月15日の版で、日本民営鉄道協会のページが出典として(このページでは初めて明示された出典として)追加され、2012年1月5日の版で「もしくは評定速度」の箇所が削除され、(文面での表面的な)矛盾が解消されています。

 > 想像ですが、口頭で「ヒョーテイソクド」「ヒョーテイソクド」としか聞かされずに(座学で文字として目にする機会もなく、あるいは目にしていても記憶に残らず)育てられてきた人々が、(後に立場が上がって)いざ文字にすることを迫られたときに、思い思いの漢字で表記した結果が「評定速度」(さらには「法定速度」などとの混同:自分より「上」で決まっていることを、すべて同列に考える≒法令と社内規則を意識して分けては考えない:考える前に守れと言われて育てられた=それ自体は大事で必要なこと)なのでしょう。

 もはや想像するしかないというあきらめを表現しています。(棒読み)

 https://stat.ameba.jp/user_images/20110702/12/japanaliceparty/6c/bf/j/o0800060011325125028.jpg
 https://hataraku-saibou.com/assets/img/story/02/01.jpg

 …そっちは「おべんとう」(※「おべんとう」に傍点)ですよぅ。硬いパン…そこがいいんですよッ。(※見解です。)

 http://image.itmedia.co.jp/nl/articles/1603/23/l_kh_160323sakura08.jpg
 http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1603/23/news154.html

 > 「**さんが買ってきてくれた『****』のバゲットサンド(920円)」

 ぬおー…。ここまで「前置き」の長い、繊細な文脈の上に成り立つ「サンド」のありがたみたるや(略)そういうのがぜんぶ吹き飛んで「サンド!」としか呼ばれないことの××なことよ。(※恐縮です。)

[3429]
 > 高速蒲田電鉄新空港・高速蒲田線が正式名称だっ! 長ければ長いほどいいぞ★

 中黒も含めて正確に…いえ、そんな会社や路線はありませんのであしからず。実際には(口頭で)「サンド」と呼ばれていても(文字では)「サンドイッチ列車」と書いてしまうようなひとがいるんですよ。『短いのは略式!』だから“失礼”で、『長ければ正式!』で礼儀正しいみたいな(2項的な)感覚があるんでしょう。…うわぁ。(※見解です。)

[3107]
 > 地下鉄博物館のかたにJRのことを質問するのはヒヤヒヤされますが、子どもならユルサレます、たぶん。

 なんでもぶしつけにたずねるのはぶしつけとしかいいようがないとはこのことだよ。…それをぶしつけというんですよ。(※見解です。)

 > > (写真から)
 > > 「ATC(自動列車制御装置)(Automatic Train Control)電車の『安全運転を向上』させるための装置で,地上の信号機に合わせて『電車のブレーキ操作を自動的』に行います。特に地下鉄内では,カーブが多く見通しが効かないため《重要な保安装置》です。☆新幹線などでも使用されている装置です。」
 > > 「自動放送装置」(説明文なし)
 > > 「ブレーキ継電器装置」「TIS装置」(説明文なし)
 > > 「フィルタ・リアクトル」(説明文なし)
 > > 「静止型インバータ(SIV)(Static InVerter)
 > >  電車内で使用する装置に『安定した電力を供給する電源装置』
 > >  いろいろな電気を作っています。
 > >  SIVで作られた電気の使用用途
 > >  『交流440V』…冷房、暖房
 > >  『交流200V(単相)』…室内灯、送風機
 > >  『交流100V(単相)』…SIV制御
 > >  《直流100V》…戸閉、ATC、TIS
 > >  《直流24V》…誘導無線(IR)、放送など」

 どこは説明してよくてどこはだめかというのが(説明文の文字数を見ただけでも)かなりはっきりしているとは思われましょう。(棒読み)

 > 内部を見せてくれることと、だからといってその詳細を説明するかどうかは別の話で、ましてや型式や部内での呼称、あるいは「専門的な一般的名称」(「地上信号式ATC」など)には、工場が用意した掲示では言及されていないことがわかります。

[3076]
 > > 技術用語を正確に用いることを尊ぶfjの文化

 学校と職場でたたきこまれた技術用語のほかは何1つ正確じゃないといいました!(棒読み)

・「略式」はそういう意味じゃないよ
 https://kotobank.jp/word/%E7%95%A5%E5%BC%8F-658481

・「2項的な」とはにわ
 https://kotobank.jp/word/%E4%BA%8C%E9%A0%85%E5%AF%BE%E7%AB%8B-682164

 > 二分法。

・このサイト「このサイトについて」
 https://neorail.jp/forum/forum_about.html

 > 現場に身を置かれる方々が体感しているものと、私のような部外者が資料越しにイメージするものとの間には、相当の乖離があるはずです。

 いつぞやの山手線や中央線にも匹敵しようかという通勤通学時の日光線や両毛線の『日常』というものを「体験してみないとわからない(みたこともないくせにー)」と言い放っていてはいけません。すべてデータに表れているはずなんです。表れていなければデータの採りかたがいけない。…ええーっ。(棒読み)

※かなりベストを尽くしたつもりでもなお、データには見落としがつきものだという前提で「南武線のことは南武線利用者に聞きたい」([2645])という基本的な態度に至るわけです。いわゆる百名山にじぶんでぜんぶ登るまで気が済まないみたいなひとはお呼びじゃないんです。…『お呼びじゃない』!! がびーん。(※表現は演出です。)

 https://kotobank.jp/word/%E5%BE%A1%E5%91%BC%E3%81%B3%E3%81%A7%E3%81%AA%E3%81%84-455130

・Google ストリートビュー 「前橋市内某所」ほか付近(※本文とは無関係です)
 https://goo.gl/maps/xKzenp9wXH42
 https://goo.gl/maps/4EnXyUqmwXN2
 https://goo.gl/maps/VNwdyVXy6J22
 https://goo.gl/maps/ME1DFcG7G7Q2
 https://goo.gl/maps/kcYdfXyVz5w
 https://goo.gl/maps/Hv7EkKDVsVv

 われわれ颯爽と降り立ち(略)ここにはドムドムがあるはずだー(↑)みたいなところに東横インがあるんですよ。…稲毛じゃないんですからぁ。(棒読み)

 https://goo.gl/maps/dnVBw3pu3bz
 https://goo.gl/maps/WW7BXNS6WM42
 https://goo.gl/maps/RU4Y3ow7fCE2

 …赤血球! 赤血球!(棒読み)

 https://goo.gl/maps/wA4XhhBwQQM2
 https://goo.gl/maps/YB1TC21rvZ92

 …とうふ! とうふ!(棒読み)トーフ・オン! とうふオンとうふ! うーん、迷っちゃう♡(違)

 https://tabelog.com/toyama/A1602/A160201/16004767/dtlrvwlst/B292269748/

 > よくばった私が悪いんです。
 > よくばった私が悪いんです。

 ほんとうは最初からわかってたんです。(音声を変えていますみたいな顔でかなしそうに言ってみせるとGOOD!!)

 https://goo.gl/maps/eFqBzTTRFND2
 https://goo.gl/maps/rDy8QSyUCcs
 https://goo.gl/maps/8WUCNuRT1gL2
 https://goo.gl/maps/RArNRSLywEw

 ええーっ。(しつれいしました。)


●【京都市内某所】「ハード系パンのために開発された国産小麦粉」とはにわが知りたい(談)【1両当たり約18トンの重りあり】


・「ハード系パンのために開発された国産小麦粉」とはにわ
 https://www.pasconet.co.jp/release/289/

 > ハード系パンのために開発された国産小麦粉
 > ハード系パンのために開発された国産小麦粉

 その「ハード系パンのために開発された国産小麦粉」の小麦そのものが国産なのであれば、その品種改良ならびに土壌改良(?)のストーリーみたいなのを読みたいんですけど、既に「ハード系パンのために開発された国産小麦粉」になってから買うだけの製パン業の会社のホームページにそこまで期待するのは筋違いであったと気づきます。(棒読み)

・日本製粉です
 https://www.nippn.co.jp/pro/slowbread/index.html

 > 〔クラシック〕
 > こだわりつづけた想いをかたちに「日本」における「日本」のフランスパン用粉。
 > 原料の小麦から小麦粉、フランスパンに至るまでを研究し、こだわって開発した小麦粉です。

 穀物として小麦を輸入すればコメや石油と同様に備蓄でき(=ここまでは国の仕事です、の意)、いざ「挽きたての小麦粉!」といって、そこからが『国産小麦粉』であってだなぁ&しつれいしました。

 > 〔ジャパネスク〕
 > 北海道産小麦を100%使用した、豊かな風味と窯伸び良さが自慢の小麦粉です。
 > 内麦粉としてはこれまでにない、甘みと窯伸びの良さ、老化の遅さが特徴です。

 うどんみたいなパンといわれぬよう&しつれいしました。(※恐縮です。)

 https://www.yoshinoya.com/menu/set/mugitoro_gyusara_gozen/
 https://www.yoshinoya.com/wp-content/uploads/2018/06/mugitoro_gyusara_gozen.jpg

 > 食物繊維豊富なもち麦と滋養強壮効果の高いとろろを、牛皿と共にがっつりヘルシーに。

 https://www.ashikaga-kankou.jp/eat/ginmaru

 > 日本一の品質と生産量を誇るビール麦、二条大麦を使用した「足利二条大麦味噌」

 > 寺子屋膳(そばと麦ごはんの両方がお召し上がりいただけるお得なセット)
 > →イチオシです!

 そばと麦! そばと麦っ!! これ社会科だよね。(※見解です。)

 http://www.yamaki.co.jp/recipe/%E9%BA%A6%E3%81%A8%E3%82%8D%E3%82%81%E3%81%97
 https://kotobank.jp/word/%E9%BA%A6%E3%81%A8%E3%82%8D-1424638

 > いまでも盛んな静岡県の郷土料理である。

 …そっちは「麦とろ」ですよぅ。もとは静岡でも現在(略)小麦な文化圏で麦の消費を後押し&しつれいしました。「麦茶」って、あるじゃないですかぁ。…その発想はなかった!(棒読み)

・ウィキペディア「MT比」
 https://ja.wikipedia.org/wiki/MT%E6%AF%94

 > 現在では、編成の連結両数の変化に容易に対応可能とするなどの理由から、基本を全電動車としつつ各車両の動軸数を2として編成としてのMT比を1:1以下とするJR西日本321系電車のような例も現れており、1モーター1インバータ構成で制御器の設計の自由度が向上したことを背景として、MT比を編成の車両単位で考えるのではなく各車の動軸と遊軸の比率で考える設計への移行が次第に進みつつある。

 スバラシイ。(※恐縮です。)

・ぬまのほとりのぱ…じゃなくて、かわのほとりのかわべりー氏がかみくだいて説明していわく(バキバキッ)©「平均体重」のイメージです
 https://books.google.co.jp/books?id=zbBVBAAAQBAJ&lpg=PT137&ots=KuFsuS5yRN&dq=%E9%89%84%E9%81%93%20%E5%B9%B3%E5%9D%87%E4%BD%93%E9%87%8D&hl=ja&pg=PT137#v=onepage&q=%E9%89%84%E9%81%93%20%E5%B9%B3%E5%9D%87%E4%BD%93%E9%87%8D&f=false

 > 平均体重は、統計的に推算されたもので、公表はされていません。

 説明上「平均体重」と呼んでいても、これ、『平均』じゃないですよね。…その発想はなかった!(ありますってば!!)

 ▼どういう体重の人がどのくらい乗っていそう、▼合計の重量(=人数はわからない乗車率)がどのくらいのときはどういう割合になっていそう(全体が少ないときには軽い人のほうが多いとか)みたいなことを、▼定期券の種類や「小人」きっぷの使われた時間帯など使って「推算」するという、そこで求めているのは「体重」そのものではなくて、▼人の内訳(確率)ですよね。

 人の年齢と性別の内訳を推定してから、そこにやっと▼(年齢と性別に応じた)「平均体重」を持ってくるという、そういうステップを踏むんですよね。…たぶんですけどね。(棒読み)ですから、何か1つの値を示して「『平均体重』はこれやでー!!(どやぁ」みたいに言えるような数字を鉄道会社などが秘密にしているということでは、まったくないんですよね。「公表されていない」という非難めいた、あるいは秘密めいた表現はまったく不適当だと思いました。(※見解です。)

・(先述)
 > えーと、わたしなりにかみくだいて説明するねっ!(ヤダー、わたし、し・ん・せ・つ♡)…ゲフ…バキバキッ。
 > 何かが無残にかみくだかれたようすをストレートに表現しています! (しばらくそのままでお待ちください)なんと、原形をとどめていないぞっ。これはすごい『咀嚼力』だっ。…ゴクリ。

 …しつれいしました。(棒読み)

 > こう、ありきたりの「演じてみせる」くらいのことであっても、昔は確かに、それは雑誌やラジオでプロがやってくれる、確かな「プロのお仕事」であると理解されていたかと思います。近年、リスナーや読者も「発信力!」が伸びてですね(略)あたかも「そのくらいじぶんでも書けるわい!(プロのくせにー、プロのくせにー)」という錯覚がしてくるんです。(あくまで錯覚だという自覚がないとたいへんですぞ。マントに見立てた毛布のほうなどかぶりながら片目を隠して…ぎゃふん!)

 > そして、扱う内容がむずかしくなってくると、「演じてみせる」のはいらないから中身だけ見せてよ、といって、お客さま「短らく」なされて…いえ、気が短くなってまいります。いま、昔ながらの新聞記事やテレビが不満に思われるのは、▼それ、***のサイトに書いてあることでしょ@知ってるよ!、▼サイトを直接みたほうが早いからURLを載せてよ@ゼッタイそのほうが早いよ!、▼読んだ感想くらいじぶんで考えるから代弁してくれなくてケッコウケッコウ@いわれる前から気づいてたもん☆ホントだもん!、といったところに集約されるのではないかと思います。

 ゲームで遊びながらRの入門をして重回帰分析しちゃおうなどと(略)よくばりにもほどがあるとはこのことだよ。(※見解です。)

[3153]
 > > 乗車率200%の満員状態を再現するため、1両当たり約18トンの重りを搭載する。

 仮には144名みたいな定員の通勤形電車について「1両当たり約9トン」の重量を、便宜的に「乗車率100%」とみなして各種の設計や試験を行なっているとわかります。62.5kgですね、わかります。

〔kW〕乗車率100%時
重量〔トン〕
〔km/h〕
E217系2M2T760146.2625115
165系2M1T960124.275110
115系2M1T960128.475107
205系4M2T1920236.125100
205系2M2T960151.12599
103系4M2T1760274.12596
201系4M2T2400284.72595
185系2M3T960215.22594
201系2M2T1200183.52588
103系2M2T880176.22588
107系1M1T48091.52587
103系8M7T3520661.52587


 うーん。▼E217系は制御方式が違うので別格、▼205系の4M2Tは、線区の都合で100km/hで止めてあると見受けます。

110960124.275
107960128.475
99960151.125
961760274.125
952400284.725
94960215.225
881200183.525
88880176.225
8748091.525
873520661.525


 うーん。この10個のサンプルを重回帰分析して回帰式を得てから、205系の4M2T「1920, 236.125」を入力するとどんな速度が出てくるでしょうか。ハレでも(ざーざー)アメでも(ごろごろ)アラシでも(ぴよぴよぴよ)うぃーあーざあーるういずえくせらー…ズ(ぱらぼーら)「R with Excel」で、ございます。

・「ハレでも〜…ズ」のイメージです
 https://deagostini.jp/site/skd/pretop/index.html#cornerZone

 > 「晴れでも雨でも嵐でもいつも笑顔の公園アニマルズ」というナレーションから始まるコーナー。

・「(ぱらぼーら)」のイメージです
 http://www.bayfm.co.jp/sales/pdf/torisetsu.pdf

 > 営業車内での
 > 聴取率NO.1!

 > 対象エリア:千葉地区

 > 毎回同じ時間に流れる「提供クレジット」や「CM」は、繰り返し聴くことでリスナーも無意識に口ずさむ程、深く・確実にリーチしていきます。

 > タイトルジングル〜
 > BGM

 ぱぱぱ…ぱらぼーら!(違)

・みなさま!「で、ございます。」
 http://melody.pos.to/sound/hankyu/karasuma_u.mp3
 http://melody.pos.to/sound/hankyu/kawaramachi_1an.mp3

■「R with Excel」

Excelからコピーしたデータを
Rに取り込み
mydata101=read.table("clipboard",h=0)
相関行列をつくるround(cor(mydata101),3)
# 正しくできたことを確かめます
RからExcelに
相関行列の表をコピーする
write.table(round(cor(mydata101),3), file="clipboard", sep="\t")


 うーん。変量の名前はV1からV3となります。スーパーえむジンせんせいの説明でいう体重、身長、ウエストですね、わかります。そんなところで日本語を入れようみたいなクロウはしないで無名でV1でいいじゃないですか、という考えでまいります。あしからず。

V1V2V3
V11-0.256-0.385
V2-0.25610.946
V3-0.3850.9461


 おおー。(※コピーしたときに1列目は1つずれますので手で直します。)ここで、V1が『速度種別』でいう速度ですが、これとV2、V3を1つずつ見比べて相関がー(↑)すると「ガッ」、つまり、V2だけ、もしくはV3だけでは、V1を説明できないことがわかります。しかし、V2とV3があってV1が定まっていることは明らかだとわたしたちは先に知っているので、V2とV3を同時に使ってV1を説明させようという重回帰分析をするわけです。

■「R with Excel」(続き)

散布図を描くlibrary(mclust)
clPairs(mydata101)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします


 いえ、色分けするわけではないのでclPairsじゃなくてもいいんですけれど、ここでは何はなくともclPairsを使うということに揃えます。(※恐縮です。)

 https://neorail.jp/forum/uploads/plot_speed_power_weight.png

 V2とV3の散布図(横軸にV2、縦軸にV3をとった図)で見ると、Excelでいう「多項式近似」の「次数2」や「指数近似」であてはまりのよさそうな感じの分布(データ点の並び)が見てとれます。きっと、そのような曲線とV1との間にははっきりした関係が出てくるのでしょうと期待します。(棒読み)

※そっちはExcelで簡単に(略)「指数近似」で「R2=0.8766」、「多項式(次数2)」で「R2=0.941」というあてはまりでございます。

■「R with Excel」(線形回帰)

線形回帰する(mylm101 <- lm(V1~., data=mydata101))
# V1を被説明変数、それ以外の全ての変数を説明変数とする
# 説明変数が2個以上あるので重回帰をしてくれる
線形回帰の結果のサマリーを表示するsummary(mylm101)


※「mylm101」:べいえっへん78…じゃなくて、「まい・エル・エム・101」ですぞ。「まいるむ」とか「みりむ」とか読まないでよねっ。(棒読み)

 > Coefficients:
 > (Intercept) V2 V3
 > 97.662997 0.009304 -0.068373

 わあぃ回帰式が得られたぞう。(棒読み)

 > Coefficients:
 > Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
 > (Intercept) 97.662997 4.870603 20.052 1.92e-07 ***
 > V2 0.009304 0.009035 1.030 0.337
 > V3 -0.068373 0.050344 -1.358 0.217
 > ---
 > Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 >
 > Residual standard error: 8.047 on 7 degrees of freedom
 > Multiple R-squared: 0.2603, Adjusted R-squared: 0.04902
 > F-statistic: 1.232 on 2 and 7 DF, p-value: 0.348

 わあぃ▼自由度、▼R2値(決定係数)、▼調整済みR2値(自由度調整済み決定係数)、▼F検定、▼DF値、▼P値っ。(棒読み)スーパーえむジンせんせいに倣って「返された決定係数 (Multiple R-Squared) は0.2603、調整済みの決定係数 (Adjusted R-squared) は0.04902である。」みたいに淡々と報告してください。…ぜんぜんだめじゃん。……ぜんぜんだめじゃん!!(棒読み)

 > 当てはまりのよいモデルを作成するためには、相互作用効果を考慮した回帰分析を行うことも可能である。

 こちらでやり直してみましょう。

■「R with Excel」(相互作用あり)

線形回帰する(mylm101 <- lm(V1~.2, data=mydata101))
# 相互作用あり
線形回帰の結果のサマリーを表示するsummary(mylm101)


 > Residual standard error: 8.597 on 6 degrees of freedom
 > Multiple R-squared: 0.2765, Adjusted R-squared: -0.08527
 > F-statistic: 0.7643 on 3 and 6 DF, p-value: 0.5541

 うーん! だから「lm関数」は直線でしょ。Excelで簡単に試したように、V2とV3の関係は曲線でしょ。…その発想はなかった!(※表現は演出です。)

・(参考)スーパーえむジンせんせい「Rと非線形回帰分析」
 https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_17/17.html

 > 非線形回帰分析には、説明変数や被説明変数に何らかの変換を施し、線形関係に置き換え線形回帰分析を行う方法、非線形の関数を当てはめる方法、加法モデル、樹木モデル、ニューラルネットワーク法など多数の方法が提案されている。

 「直線じゃない」ということと「連続じゃない」ということが混ざっているようにも見えますが気のせいです。…たぶん!(棒読み)


 しかし、アレですよね。歯車比を使わないでナニをしておられる。…ギクッ。

形式編成編成出力
〔kW〕
歯車比空車重量
(自重)
〔トン〕
乗車率
100%相当
の荷重
〔トン〕
速度種別
〔km/h〕
165系2M1T9604.21109.414.875110
115系2M1T9604.82105.622.875107
185系2M3T9604.82195.619.62594
201系4M2T24005.6231.653.12595
201系2M2T12005.6148.435.12588
107系1M1T4805.674.417.12587
205系4M2T19206.0718353.125100
205系2M2T9606.0711635.12599
103系4M2T17606.0722153.12596
103系2M2T8806.07141.135.12588
103系8M7T35206.07528.4133.12587
E217系2M2T7606.06108.238.0625115


※数字に間違いがないか確かめていません。間違いに気づいたらじぶんで直して使ってください。Rの入門のほかには使わないでください。

1109604.21109.414.875
1079604.82105.622.875
999606.0711635.125
9617606.0722153.125
9524005.6231.653.125
949604.82195.619.625
8812005.6148.435.125
888806.07141.135.125
874805.674.417.125
8735206.07528.4133.125


 こういう本質的な次元数を持つ多変量データがあるとは思うんですよ。この5列10行のデータをコピーしてRに取り込みます。

■「R with Excel」(やり直し)

Excelからコピーしたデータを
Rに取り込み
mydata105=read.table("clipboard",h=0)
相関行列をつくるround(cor(mydata105),3)
# 正しくできたことを確かめます
RからExcelに
相関行列の表をコピーする
write.table(round(cor(mydata105),3), file="clipboard", sep="\t")
散布図を描くclPairs(mydata105)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします


 https://neorail.jp/forum/uploads/plot_speed_power_gear_w0_w1.png

V1V2V3V4V5
V11-0.256-0.694-0.375-0.411
V2-0.25610.3710.940.938
V3-0.6940.37110.3690.54
V4-0.3750.940.36910.96
V5-0.4110.9380.540.961


 うーん。「V4とV5」の(直線の)相関が高いのはあたりまえとして、「V2とV4」「V2とV5」が続き、「V1とV3」の相関がそこそこあるということです。変量間の関係がさっきより細かく見えてまいりました。さらに散布図で見ると「V3とV5」「V2とV3」に(直線ではなく曲線っぽい)関係があるようすがうかがえます。(※恐縮です。)

■「R with Excel」(続き)

線形回帰する(mylm105 <- lm(V1~., data=mydata105))
# V1を被説明変数、それ以外の全ての変数を説明変数とする
# 説明変数が2個以上あるので重回帰をしてくれる
線形回帰の結果のサマリーを表示するsummary(mylm105)


※「相互作用あり」では「Coefficients: (1 not defined because of singularities)」になりました。

 > Residual standard error: 6.495 on 5 degrees of freedom
 > Multiple R-squared: 0.6558, Adjusted R-squared: 0.3805
 > F-statistic: 2.382 on 4 and 5 DF, p-value: 0.1834

 うーん。「V1とV3」の相関係数とどっこいどっこいなR2値(決定係数)が出てまいります。たぶんそのへんがまずいんでそれ以上にはならないということではないんでしょうか。本当でしょうか。

 > Coefficients:
 > (Intercept) V2 V3 V4 V5
 > 160.160449 0.005817 -11.640440 -0.116174 0.296530

 うーん。Excelに持ち帰っての検討…いえ、Excelで「=160.160449+V2*0.005817+V3*-11.640440+V4*-0.116174+V5*0.296530」みたいな式を入れると推定値が出てくるんですよ。これだね。

〔km/h〕推定値
110108.4
107104.2
9492.7
9597.8
8895.1
8794.2
10095.2
9992.0
9689.8
8888.6
8788.1
11592.8


 えーっ。いかにも『京都市内某所!』とかにありそうな「からくり屋敷」の突っ張り棒([3658])…じゃなくて、最大と最小は間違わないけれど、中間がまったく的外れな推定値になっていませんか。…ギクッ。

※サンプルが少なすぎるので「歯車比の違い」というカテゴリカルなデータを過大評価していることになっていませんか。…ギクギクッ。

・「京都市内某所」JR東海の用例です
 http://souda-kyoto.jp/blog/00185.html
 http://souda-kyoto.jp/blog/img/00185/01.jpg

[3658]
 > 暗黙に「マップの四隅とも必ず海または山であること」を要求しているよ。…ええーっ。2本の対角線のうち1本の両端が「10m」「0m」「-3m」でなければいいんですよぅ。突っ張り棒がないと部屋が縮むんですよ。…なにそれなにそれ!? どこのからくり屋敷?(棒読み)

 > 突っ張り棒がないと部屋が縮むんですよ。
 > 突っ張り棒がないと部屋が縮むんですよ。

 しつれいしました。

[3528]
 > 登場人物の一覧をつくろう

 わあぃ新しいKADOKAWA。…そっちはアスキーさんですよぅ。(違)

 https://ja.wikipedia.org/wiki/RPG%E3%83%84%E3%82%AF%E3%83%BC%E3%83%AB

 > 『RPGツクール』(アールピージー ツクール)は、株式会社KADOKAWA(エンターブレイン)から発売されているRPG制作ソフト。

 なぜに「RPGツクール」だし。…なぜに「RPGツクール」だし!(※しかも2回いうし!!)

 > あえて「読みかた」を示せば、「まい・でーた」「まい・べりー」「まい・けーえむ・さん」「まい・ひえ」(「まい・はいあー」)「まい・かっと・なな」でしょうか。「まい」の部分を「あい」「えりん」「けん」「まこ」など、じぶんの名前(短い愛称)にしてもいいのです。▼ここには何をつけてもいいんだよ、ということと、▼じぶんがつけたデータフレーム名だよ、ということが(ほかの人にも)わかるようになっていればよいということです。

 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E5%BD%A9%E3%82%8A%E3%82%92%E6%B7%BB%E3%81%88%E3%82%8B

 > 色とりどりの華々しさを要素として加えるさま
 > より色鮮やかであるように手をいれるさま

 登場人物は多すぎず少なすぎず、ストーリーの展開に欠かせない者、ストーリーに彩りを添える者などバランスを考えて登場させましょう。(棒読み)


 いよいよ「PLS回帰」([3572])ですかねぇ。

 https://cran.r-project.org/web/packages/pls/vignettes/pls-manual.pdf

 『変な英語!』ではないので、高校生が辞書を引きながら読めると思います。ぜひチャレンジしてください。なお、「PLS回帰」に取り組むより先に▼「単回帰」と▼「主成分分析(行列の固有値分解)」の正確なイメージ(操作方法ではなく操作の意味と結果のイメージ)を持っていることが前提です。

・(再掲)「システム生物学と多変量解析」(2014年8月5日)
 http://kurodalab.bs.s.u-tokyo.ac.jp/member/Yugi/Textbook/chapter11.pdf

 > PLS回帰は以下の基礎知識に支えられている。

 > PLS回帰
 > 主成分回帰(PCR)
 > 重回帰(MLR) 主成分分析(PCA)

 > よって、この概念図の下から順に取り扱う。

■「R with Excel」(主成分分析)

主成分分析を実行するmycmp105 <- prcomp(mydata105, scale=TRUE)
主成分分析の結果のサマリーを表示するsummary(mycmp105)
# 各主成分の累積寄与率が表示されます
散布図を描くclPairs(mycmp105$x)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします


PC1PC2PC3PC4PC5
Standard deviation1.84911.09160.566870.229990.12317
Proportion of Variance0.68380.23830.064270.010580.00303
Cumulative Proportion0.68380.92210.986390.996971.00000


 https://neorail.jp/forum/uploads/plot_speed_power_gear_w0_w1_cmp.png

 うーん。そういう感じになるということを先に把握しておきます。このデータでは主成分分析のイメージがつかみにくいとは思いました。「駅弁の商品構成」で主成分分析する例([3574])を先に参照のこと。(※主成分分析を理解するための例題です。結果を引用しないでください。)

■「R with Excel」(PLS回帰)

パッケージ「pls」をインストールしますinstall.packages("pls")
# これは最初に1回だけ必要な操作です
plsr関数を実行する

「訓練データ」から得られた回帰モデルが格納されます
library(pls)
myplsr105 <- plsr(V1~., 4, data=mydata105, scale=TRUE, validation="CV")
回帰分析の結果のサマリーを表示するsummary(myplsr105)
(「訓練データ」における)
推定値をプロットする
# 「2 comps」による推定値をy軸にプロットします
plot(mydata105$V1, myplsr105$fitted.value[,,2])
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします
Excelからコピーしたデータを
Rに取り込み
myvery105=read.table("clipboard",h=0)
回帰モデルを使って
(「検証データ」における)
推定値を得る
predict(myplsr105, ncomp=2, newdata=myvery105)


 「myvery105」の内容は5列1行でオネガイシマス。

10019206.0718353.125


※「まい・べりー」:(「訓練データ」に対して)「検証データ」。

 これで「PLS回帰」(※説明変数と目的変数の全体でPCAしてから主成分を説明変数として目的変数を説明しようとする回帰=ちょっと『答え!』も見てからフィッティングする感じが「データ同化」に片脚を載せている感じでGOOD!!)になっているのか不安になりますが「Fit method: kernelpls」とは表示されるんですよ。主成分みたいなのは4つまでしかできてこないのに、どのへんでV1を考慮してくれているのか(あるいはいないのか=それは「主成分回帰(PCR)」だという理解ではあるんですけど)&しつれいしました。

 > Data: X dimension: 10 4
 > Y dimension: 10 1
 > Fit method: kernelpls
 > Number of components considered: 4
 >
 > VALIDATION: RMSEP
 > Cross-validated using 10 leave-one-out segments.
 > (Intercept) 1 comps 2 comps 3 comps 4 comps
 > CV 8.699 8.206 7.613 7.629 23.42
 > adjCV 8.699 8.120 7.505 7.486 22.31
 >
 > TRAINING: % variance explained
 > 1 comps 2 comps 3 comps 4 comps
 > X 74.12 97.83 99.40 100.00
 > V1 33.97 50.44 62.02 65.58

 うーん。同じ名前で「PLS回帰」(カーネル関数を使った非線形の最小二乗法)という理解もあるのです。同じ名前で違うものを指す状況になっているというのはよからぬことだなぁ。(※個人の感想です。…論文やレポートには「正式名称」を書けばいいんですよっ。)

 (どうにもこうにも主成分回帰だと思うんですけど)V2からV5を使ってV1を説明したいといって、主成分分析でいうPC1とPC2の2つを採ったとき(「2 comps」)重回帰分析でいうR2値(決定係数)にあたる「RMSEP値」が最も小さくなる(小さいほどあてはまりが良い)ということです。4つとも使ったときには大きく悪化することから、4変量の中にはV1の説明に不要なものが混じっていると疑わないといけないのでしょうか。本当でしょうか。

 そして、「pls」パッケージの「plsr」関数を使うような複雑な回帰(フィッティング)で得られる回帰モデルというのは、もはやコピペしてExcelで使おうみたいなことははなからあきらめるレヴェルの複雑さなのであって(大巾に中略)Rの上で格納された回帰モデル(ここでは「myplsr105」)を「predict」関数で呼び出して使うということでございます。このへんからRがRらしく見えてくると思いました。(※個人の感想です。)

 http://www.hnkanazawa.jp/blog/wp-content/uploads/2016/01/%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%8D%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%83%88.jpg

 …そっちはホテル日航金沢30階にあるスカイラウンジ「ル・グランシャリオ」からの「エッグベネディクト」のイメージですよぅ。(※イメージは公式です。)

 > > predict(myplsr105, ncomp=1, newdata=myvery105)
 > , , 1 comps
 >
 > V1
 > 1 92.25326

 > > predict(myplsr105, ncomp=2, newdata=myvery105)
 > , , 2 comps
 >
 > V1
 > 1 90.56252

 > > predict(myplsr105, ncomp=3, newdata=myvery105)
 > , , 3 comps
 >
 > V1
 > 1 95.45004

 > > predict(myplsr105, ncomp=4, newdata=myvery105)
 > , , 4 comps
 >
 > V1
 > 1 95.16507

 うーん。「205系の4M2T」が100km/hも出すわけがないみたいな推定値をお出しになられる。…おっと、「205系」は抵抗制御じゃなかったよ。がびーん。(棒読み)

・「訓練データ」に「211系」や「113系」のデータも入れておけば、「205系の4M2Tは実は105km/hくらいで運転できる(踏切がなければ)」みたいな推定値が出てくるようになりませんかねぇ

 ええーっ。(たいへんしつれいしました。)限流値って、あるじゃないですかぁ。(棒読み)

 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%BB%E6%B0%97%E8%BB%8A%E3%81%AE%E9%80%9F%E5%BA%A6%E5%88%B6%E5%BE%A1
 https://bunken.rtri.or.jp/PDF/cdroms1/0004/2005/20000405010501.pdf

 チョッパ制御のクルマは混ぜてもいいと思ったんですよぉ。…あざっす!(違)ここでは電車の挙動そのものはブラックボックスとしておき、抽象的な『設計思想!』や『サービス水準!』のようなものについて回帰やクラスタリングができればいいなぁと思ったのでした。

 何も言わなければ「115系」みたいな電車があって、そこからパラメータを“味付け!”していくと、急行形や特急形、あるいは通勤形ができてくる、そこでいじるパラメータを実際の生のパラメータではなくて「レイノルズ数!」みたいにまとめて表現できたらいいなぁと思ったんですよ。…うまくいきませんでしたけど。

[3640]
 > 夏目漱石せんせいが工学を語っておられる。
 > 夏目漱石せんせいが交通機関を語っておられる。
 > いまから卒研の計画書を書こうみたいな時に、あえて夏目漱石を読む。たぶんこれだね。

 > > ついには正宗の名刀で速射砲と立合をするような奇観を呈出するかも知れません。

 …じゃなくて。

 > なんと夏目漱石せんせいがシミュレーションの何たるやを説いておられる。

 > 夏目漱石せんせいが分類を語っておられる。

 > なんと夏目漱石せんせいが動かないんですけど!! せんせー! 夏目漱石せんせいが(以下略)…なんてこったい。

 ちょっと充電してきてくれるかなぁ。…いますぐ!(違)どれが出るかな(しばらくお待ちください)神経衰弱(諸事情により略)充電済みの夏目漱石せんせいheyかもーん。…オッ、きたきた。(※表現は演出です。)

 > > つまり角があるから牛で、鱗があるから魚だと云う代りに、発生学から出立して、どんな具合に牛ができ、どんな具合に魚ができるかを究めた方が、何だか事件が落着したような心持が致します。

 …これでーす。(棒読み)

・…だ、い、あ、も、ん、ど、だ、ねー(違)
 https://diamond.jp/articles/-/5838

 > 「むやみに片仮名を並べて」「鵜呑み」「機械的の知識」などと評されていることは、現代においてもそっくりそのまま当てはまりそうです。しかも、「鵜呑み」で「機械的の知識」をたくさん詰め込むことが積極的に奨励されるような風潮は当時よりもいっそう過酷なものになってきており(略)

 > 大正3年の講演で語られたものですが、今日においてもまったく古さを感じさせません。

 われわれ大正3年(1914年)ともあろう新しい時代の新しさをきちんと理解していないというのも社会科だがね。「小湊鉄道(1917年)で川島屋(1916年)を読み解く(チャービル)」については[3350]を参照。(※見解です。)

 > 単に駆逐すべき「症状」と捉え、すぐに抑え込もうとする傾向が主流になっている今日、私たちはあらためて、漱石の遺してくれた血の通った言葉に耳を傾けてみる必要があると思うのです。

 きちんと正確に記録した講演の速記者にも感謝したいと思いました。(談)1912年ごろといわれる「朔ちゃんのステレオ写真乾板」([3168])も参照。

・からコレ!「Since 1917」「牛角大王」のイメージです
 http://www.tokitaseed.co.jp/gif/107053.jpg

 > 辛さマイスターレベル
 > 2

 これだよ! …実にこれだよ! 「辛さマイスターレベル」みたいな抽象的な指標で電車の性格のようなものを表現したかったんだよ。(※個人の感想です。)

・「レイノルズ数」とはにわ
 https://kotobank.jp/word/%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%8E%E3%83%AB%E3%82%BA%E6%95%B0-151342

・「PLS回帰」MathWorksの説明です
 https://jp.mathworks.com/help/stats/plsregress.html

 > 部分最小二乗回帰

 > plsregress は SIMPLS アルゴリズムを使用して、まず X と Y を中心化します。これは、これらの値を列平均から減算して中央の変数 X0 および Y0 を求めることで行います。

 目的変数のほうも複数あって、それを先に主成分分析して(潜在変数にして)おこうみたいな理解でよろしかったでしょうか。それは日本語で言うと「共分散構造分析」ではないんでしょうか。…ギクッ。

 この「SIMPLS アルゴリズム」の説明を読むと「PLSは主成分分析を出力側と入力側に適用するものだという説明は初学者を混乱させるだけだろう.」([3572])といわれるような説明をしたくなるかもしれないんですけれど、それはわたしのしたい「PLS回帰」じゃないよとはこのことだよ。(※恐縮です。)

※「PLS回帰」について学ぶだけならガソリンのオクタン価のデータでいいんですけれど、このフォーラムですよ? 何がなんでも電車とか駅とかのデータで「PLS回帰」を使ってみたいと思ったんですよ。しつれいしました。

・(再掲)日経リサーチ「共分散構造分析」のイメージです
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1650
 https://www.nikkei-r.co.jp/files/user/images/glossary/1650_01.png

■「R with Excel」(続き)

列を組み合わせて
新しいデータ行列を作る
merge(mydata105$V1, mydata105)
# 内容を確認します
mydata107 <- merge(mydata105$V1, mydata105)
PLS回帰するmyplsr107 <- plsr(x~., 5, data=mydata107, scale=TRUE, validation="CV")
回帰モデルを使って
(「検証データ」における)
推定値を得る
predict(myplsr107, ncomp=5, newdata=myvery105)


 > > predict(myplsr107, ncomp=5, newdata=myvery105)
 > , , 5 comps
 >
 > x
 > 1 95.1

※結局「(ここで用意した「訓練データ」に照らしてみる限り)205系の4M2Tは95.1km/hくらいでしょ」といわれるんですね、わかります。

 こういうことをしたかったんですけど、していいのかわからないんですよ&しつれいしました。そして、やってみるとわかることですが、これ、▼「あてはまり」を調べよう(検定しよう)といえばずるい方法であり、▼推定(予測)に使おうとすると、推定したいV1も先にわかっていないといけなくなって、結局、意味のない方法になるわけです。…その発想はなかった!(棒読み)じゃあ「共分散構造分析」というのは意味がないのかといって…ええーっ!!(棒読み)社会調査の結果など、既に出揃っていて、後からデータの追加(新着)などないときにスタティックに分析してみせる方法だよね。相関があるのかないのかを調べたいという、これだけたいへんなことをしたのに結局、相関がー(↑)ということしか最終的にわからない方法なんだよね。…ギクッ。(※恐縮です。)

※V1も与えないといけないけれど、そのV1は誤差があってもいいとか、外れ値みたいなのが入ってきたら適当に鈍らせてくれるとか…なにそれなまらすごいんですけど!!(棒読み)

 …と、じぶんではそれなりに納得できてきているのですが、しかし正確な理解ができているとも思えませんので、この記事をうのみにしないでください。端的には、仕事や卒論に使わないでください。(※必ず上司や教員の指示に従ってください。指示に不満があるときの反論の材料にしたりしないでください! …しないよっ!!)

 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1620

 > 検証したい仮説に従ってモデルをパス図で表現してみる。
 > 推定した結果(モデル)とデータとの適合を検定・検討する。各種の適合度指標を比較検討することで仮説が成立するか検証する。
 > 検証結果によっては、モデルを微修正して適合度を向上させる。しかし、当初仮説を大きく変更することは避ける。それは「仮説はデータで実証されなかった」ということである。

 そんなことを(人手で)しているくらいなら「CART®」を使えないんですかねぇ。(※個人の感想です。)

[3639]
 > 手作業で「有望そうなパス」を探り当てようだなんて、してはいけないんですよ。CART®みたいなアルゴリズムでぜんぶ見る。これだね(=「検証したくない仮説」も含めて同時に全体を検証しないと「検証」したことになっていないよね)

 たいへんしつれいしました。あくまできょうあすのお仕事としては安心して「共分散構造分析」なさってください。しかし「AIと呼ばれる人工知能!」(…実はCART®と主成分分析の合わせ技みたいなのかもしれないけど)で『代替!』される日が近いとは思っておかねばなるまいて。(棒読み)

・「(自重+100%荷重)÷編成出力」という『簡単な割り算!』のほうなど(「電動機あたり荷重」ともいえる)Excelでぱしゅーっと(略)近似曲線「累乗近似」で「y=59.374x-0.257」みたいな式を得ながらR2=0.3966(さらに略)「205系の4M2Tは101.7km/hで走れるんだよね」との推定値にございます!!

 (いくつか並んだ)数字(の並び※)だけ見て感覚的に「もっと速いんじゃないの?」と思った、そのときに無意識のうちに計算していたのはこういう計算だったのだろうと思いながら、確かに100km/hでは『物足りない』と感じられつつも、ま、101.7km/hくらいなんだと(略)110km/hの点は近似曲線から上に10km/h分ずれているので、線より上にずれる時のずれ幅の半分みたいな5km/h分を上乗せしても106.7km/hですぜ★みたいな(大巾に中略)『感覚的な話!』って、こうですね。(たいへんしつれいしました。)

※『並んだ数字の並び』っ…:そこから「分布」を読み取っている、の意。

 あわせましての(違)この近似曲線に沿って右や左へ動くこと(基本的な表定速度がマネージされること)と、線から上下に離れる(『上乗せの努力!』または『コスト削減!』)ときの程度というのがあって、後者が「辛さマイスターレベル」みたいなものなのだと早合点しておくことにいたしましょう。(棒読み)翻って本件ゲーム、この「辛さマイスターレベル」みたいなものが「列車タイプ」として実装されているのですよ。「表定速度をマネージする」という軸とは直交する軸なんですよ。…その発想はなかった!(※恐縮です。)

[3640]
 > > 最後に待ち受けていた難題が、コーヒーと缶の間で起こる化学反応だった。従来の缶メッキ技術では、溶接部分に使うハンダや金属缶から鉄イオンが溶出し、コーヒーの成分のひとつであるタンニンと結合してしまう。その結果、コーヒーが真っ黒になってしまったのである。これを見て、さすがの上島も「ブラックコーヒーを作れとは言うてないで」と苦笑するしかなかったという。

 > いかにも雑誌みたいな文体で書いてあると読んで不思議にも思わないでしょうが、この文、何が「さすが」なのかわからない文になっているのだと、こういうわけです。

[3653]
 > > ジャック・イン・ザ・ボックスとはびっくり箱のことです。

 > ALTのジャック先生(※仮名)と間違われて驚かせられた国語の佐倉先生(※仮名)が泣きながら飛び出してきました。これにはさすがのジャック先生もびっくりです。(違)

[3657]
 > …ぼふっ。いまもうもうとたちのぼるすなけむり(略)が晴れたら、はたしてそこには線路が完成していたのであった。これにはさすがの技師長もびっくりです。…ぎしちょー!! かるたちゃん(※仮名)が食事の前に駄菓子たべてまーす! …ナンギであった。(棒読み)…あのねぇ。「ナンギであった」みたいに状況を見たまま言うだけじゃなくて「おつかれちゃーん!!」でもいいからそういう言葉って、言えないの? …ギクッ。(違)

 https://housefoods.jp/_sys/catimages/products/hfhomeproducts/items/087397/0.jpeg
 https://lohas.nicoseiga.jp/thumb/2534594i?

[3539]
 > ゲーム内で明示的には「表定速度」の概念は出てきませんが、車両の「タイプ」によって、間接的に「表定速度」らしきものをプレーヤーに考えさせるようになっています。これはなかなかさすがかもですぞ。

 地味なところがさすがでありながら、目立つところで粗が目立つ(…『目立つところで目立つ』!!)のは損なことですばい。…いやー、地味なところだから「さすが」と形容されるんですよ。(※個人の感想です。)

・…ほめてないし!「さすが」とはにわはさすがにはにわだった(※キャプションは演出です)
 https://dictionary.goo.ne.jp/jn/88035/meaning/m0u/

 > あることを一応は認めながら、一方でそれと相反する感情を抱くさま。あることをそのままは容認できないさま。そうとばかりも言えない。やはりそうもいかない。

 > 予想・期待したことを、事実として納得するさま。

 > (「さすがの…も」の形で)そのものの価値を認めはするが、特定の条件下では、それを否定するさま。さしもの。

 ほめてないでしょ。えっへん☆(違)

 https://patents.google.com/patent/JP4795376B2/ja

 > 鉄道車両の踏面ブレーキは、車輪の踏面に当ててブレーキ力を発生する制輪子と、制輪子を駆動する空気圧シリンダを備えている。踏面ブレーキの不緩解は、ブレーキを緩めた場合、空気圧シリンダの空気圧がゼロになったにもかかわらず、制輪子が車輪の踏面に圧着された状態である。列車の折り返しなど長時間ブレーキを作動させておいた場合などに起こり得る現象である。また、踏面ブレーキの不緩解は、乗務員が手ブレーキをしたまま走行してしまう場合にも発生する。この現象が発生すると発熱し、踏面剥離や車輪の変形などの問題が起こる。

 (ゲームの中でも)折り返していきなり最高速度まで加速するのは怖くて怖くて&しつれいしました。そういうところがぜんぜんアレ(※勉強して実装しようという態度がない=知っていることや模型やおもちゃのレヴェルでしか実装されない)だから、ほめられるわけがないよとはこのことだよ。


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