ゴブリンスレイヤー異聞：鬼滅の剣士(デーモンスレイヤー) - ハーメルン / 最小二乗法と回帰分析の違い、最小二乗法で会社の固定費の簡単な求め方 | 業務改善＋Ｉｔコンサルティング、Econoshift
ゴブリンスレイヤーのRTA小説を読んでいたら書きたくなりましたので書いてみました!
- 【デーモン・スレイヤーDemon Slayer】がなぜ『鬼滅の刃』！？ - 日本のことを英語と一緒に学ぶブログ
- 鬼滅の刃 ヒノカミ血風譚海外版はSEGAが販売でゲームパス入り濃厚に
- ﾈﾀﾊﾞﾚなし【都市伝説】こんな裏話が隠されていた！鬼滅の刃で知っておきたい3つの話 | 絶対に話したくなる！アニメやゲームの都市伝説
- 【よくわかる最小二乗法】絵で 直線フィッティング を考える | ばたぱら
- 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法
【デーモン・スレイヤーDemon Slayer】がなぜ『鬼滅の刃』！？ - 日本のことを英語と一緒に学ぶブログ
後から完全版出されて、またPSユーザーがフルプライス有料ベータにさせられるだけじゃないの? 集英社の意向が強いんでは。 まぁアニプレが海外で販売担当できんけど バンナムに海外だけお願いとか足蹴にされそう。 そんな条件飲んでくれるのがセガだけと。 龍7みたいに半年後にパス入りはあるかも。 33 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 08:03:06. 91 ID:AWLK/Z+a0 >>8 旭日旗にこだわってるのは韓国のほうだろ? ソニーを裏切者リストに追加だ! 分からんのだけど、どうしてこの画像でゲーパス入り濃厚みたいな話になるの?
鬼滅の刃 ヒノカミ血風譚海外版はSegaが販売でゲームパス入り濃厚に
95 ID:lu+aqDYp0 箱は海外版を買っても日本版をダウンロードできるじゃん。ゲームパスも然り steamやPSDLストアも英語版はセガってこと? セガ美味しいじゃん 59 名無しさん必死だな 2021/06/28(月) 06:42:03. 41 ID:KJvzariE0 まあゲーパスで配れば本数水増し出来るからな >>29 アニプレがアニメ絵規制なジムライアンよりもサクラ・DW・型月などの関係でセガとのほうが仲が良さそうに見える ちなみにニンダイにアニプレ・DW発売ソフトは一度も紹介されてないので任天堂とも疎遠だろうな >>32 まあバンナムのテリトリーであるジャンプ版権で競合してるのに手助けするわけないな >>56 SMEと関係が悪いというよりSMEグループに一部署であるアニプレ(ジャパニメーション事業)と仲が悪いんだろう アニプレをSIEJAに引っ付いてきた萌えオタ開発のお仲間だと見ているのかも 国内はどこ販売なんだっけ? >>62 アニプレ(SMEアニメ・ソシャゲ事業)だ ソニーグループの連携の悪さは相変わらず 64 名無しさん必死だな 2021/06/28(月) 19:27:15. 16 ID:QOvivxERa >>25 つーかデーモンって鬼と言うより悪魔だよなあ 何故オーガスレイヤーじゃないのか 65 名無しさん必死だな 2021/06/28(月) 19:29:00. 鬼滅の刃 ヒノカミ血風譚海外版はSEGAが販売でゲームパス入り濃厚に. 81 ID:EuDuCmf0a >>26 それはスクエニだからだろ 普通に発売アナウンスしたから無いな >>61 なるほど 大手も大変なんだな セガはたっぷり稼いでくれ まーたデマで妨害やってるよ
71 ID:WWMhehVfr >>13 アンチ乙。メルカリで買うから 16 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 05:25:20. 69 ID:Fl5SaCJL0 >>15 メルカリだって半額以上は出すでしょ ゲーパス最高だわ 17 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 06:27:10. 99 ID:AwoeiH9E0 海外でゲムパ入りして日本ではおま環なの? フィル、それはないんじゃない? 18 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 06:31:53. 【デーモン・スレイヤーDemon Slayer】がなぜ『鬼滅の刃』！？ - 日本のことを英語と一緒に学ぶブログ. 13 ID:KDWea5cZ0 ゲムパ入り判断するのはMSでもあるし、入るんでしょうか? 19 びー太 ◆VITALev1GY 2021/06/27(日) 06:32:42. 51 ID:xb8b+E5U0 PC用をゲームパスで遊ぶかもしれんわ 制服キャラとかみたらマジ萎えた 流石にパス入りは無いだろ 海外限定でパス入りでいいよ 寧ろゲーパスはおま国しまくった方がいい日本のゴミ乞食にやらせる価値ない THE SHOWの先例があるんだから、SIEで出せばよかったのに 海外で映画が売れる前に話をして断られたんだろうけど 24 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 07:15:09. 94 ID:AwoeiH9E0 >>22 いや金は払ってんですよ デーモンスレイヤーとかいうダサすぎるタイトル見るたびに日本人でよかったって思うわ 26 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 07:25:20. 00 ID:oC+SF6/pa 仮にゲーパス入りしたとしても、日本は除外だろ。 海外のゲーパスに入ってるFF13が日本だけ入ってないという前例もある。 27 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 07:40:42. 89 ID:DIs4Y+L10 >>8 ガイキチ糞チョンパヨクw 海外でこんなのフルプライスで売れんだろうしな ソニーの子会社のアニプレがパブリッシャーなのに意味不明なことしてるな 海外でもアニプレかSIEが発売すればいいのに何でわざわざこんなことしてるんだ おま国されても日本語吹き替え、英語字幕 だからプレイできるんだよな 31 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 08:01:03. 98 ID:73IYPZau0 これって分作みたいなもんでしょ?
ﾈﾀﾊﾞﾚなし【都市伝説】こんな裏話が隠されていた！鬼滅の刃で知っておきたい3つの話 | 絶対に話したくなる！アニメやゲームの都市伝説
▼……え? むしろいい? デーモンスレイヤー 鬼滅の刃. そ、そうですか……。▼……まぁでも、そういうことなら。▼私がいっぱしのヒーローになるまでの、波乱に満ちた軌跡を見… 総合評価:9538/評価: /話数:39話/更新日時:2021年08月07日(土) 17:00 小説情報 だから俺は○○じゃねえって! (作者:ガウチョ)(原作: 僕のヒーローアカデミア) 北斗の拳の世界で人を助けすぎて神格を得てしまった男は多元世界を放浪することになった。▼使う力は二つに役に立つかわからない大いなる人々の信仰の力。▼殺伐とした場所から移動して、はっちゃけ始めた男の大冒険が始まった。 総合評価:11697/評価: /話数:18話/更新日時:2021年08月08日(日) 06:47 小説情報 なんかタイラントになってしまったんだが。 (作者:罪袋伝吉)(原作: バイオハザード) カビと水虫の研究では第一人者の主人公が、アンブレラの会長であるスペンサーの怒りをかい、なんかT-ウィルスを投与されるも適合してしまい、なんかタイラントになってしまった、という話。▼ とりあえずスペンサーぶっ殺すまで生きてみるかぁ。 総合評価:11634/評価: /話数:22話/更新日時:2021年08月06日(金) 21:54 小説情報 ガンダムSEEDが始まらない。 (作者:捻れ骨子)(原作: ガンダムSEED) なんかガンダムSEEDにあり得ない立場で転生した男が悪戦苦闘してる話。▼連載、始めました。▼阿井 上夫様から主人公リョウガのイラストを戴きました! ありがとうございます。▼【挿絵表示】▼「そういう与太話は彼らが目からビームのひとつも出してから言いたまえ」▼ 総合評価:14294/評価: /話数:10話/更新日時:2021年07月25日(日) 22:08 小説情報
77 ID:TE4pBOaPa Xboxの場合は、おま国になったとしても設定で国を変えれば問題ないしな。 >>29 海外のSIEが日本産ゲームを毛嫌いしているから仕方ないだろ 日本版存在してるからDAY1来るとしたら海外ストアDLのみだろうな ソニーが国内日本語リジェクトの金積めばおまするかもな PSパケでも不振な上箱はDL専用だし数千~下手したら3桁に近い販売実数でそれやるかといえば 42 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 09:19:35. 67 ID:r0/WfNn80 >>25 サムライXに喧嘩売ってんのかてめー 43 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 09:20:11. 43 ID:2Jo/+W4fH まじかよw 44 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 09:23:08. 25 ID:cobrL2hT0 鬼滅好きはゲーパスで遊ぶの?w 45 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 09:41:17. 30 ID:psANA1VO0 海外はSEGA流通なんだ SIEが販売すりゃいいのにw 協力する気ないんだね >>22 ゴキブリイラッイラで草生える 確かわざわざ日本語抜くとロイヤリティの 優遇受けれなくなるんだっけ 48 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 12:21:22. 64 ID:nXwkXS17H 悲報すぎるwww 49 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 12:35:34. 72 ID:lI+aMa37r >>22 どうした、興奮してあの血が目覚めたのか? デーモン スレイヤー 鬼 滅 の 刃 ヒノカミ アニメ. いらねえな 時間と容量の無駄 独占じゃないし ソニーパブやる気無い? 52 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 21:28:28. 83 ID:fRZ2kw6Hd これは発狂案件 やはりSMEとSIE仲悪いんだなと これアメリカ本部にしてみればSwitchに出すよりもキレる話だぞ 54 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 22:03:06. 79 ID:Zx4ZQ5+ma >> 米SIEがイラネしただけだべ 55 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 22:27:05. 96 ID:egGyC2ed0 これは草 SIEと犬猿の仲やな~ SMEとSIEは仲悪いんけ? 57 名無しさん必死だな 2021/06/27(日) 23:10:01.
1 \end{align*} したがって、回帰直線の傾き $a$ は 1. 1 と求まりました ステップ 6:y 切片を求める 最後に、回帰直線の y 切片 $b$ を求めます。ステップ 1 で求めた平均値 $\overline{x}, \, \overline{y}$ と、ステップ 5 で求めた傾き $a$ を、回帰直線を求める公式に代入します。 \begin{align*} b &= \overline{y} - a\overline{x} \\[5pt] &= 72 - 1. 1 \times 70 \\[5pt] &= -5. 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法. 0 \end{align*} よって、回帰直線の y 切片 $b$ は -5. 0(単位:点)と求まりました。 最後に、傾きと切片をまとめて書くと、次のようになります。 \[ y = 1. 1 x - 5. 0 \] これで最小二乗法に基づく回帰直線を求めることができました。 散布図に、いま求めた回帰直線を書き加えると、次の図のようになります。 最小二乗法による回帰直線を書き加えた散布図
【よくわかる最小二乗法】絵で 直線フィッティング を考える | ばたぱら
距離の合計値が最小であれば、なんとなくそれっぽくなりそうですよね! 「距離を求めたい」…これはデータの分析で扱う"分散"の記事にも出てきましたね。 距離を求めるときは、 絶対値を用いる方法 2乗する方法 この2つがありました。 今回利用するのは、 「2乗する」 方法です。 (距離の合計の 最小 値を 二乗 することで求めるから、 「 最小二乗 法」 と言います。 手順2【距離を求める】 ここでは実際に距離を数式にしていきましょう。 具体的な例で考えていきたいので、ためしに $1$ 個目の点について見ていきましょう。 ※左の点の座標から順に $( \ x_i \, \ y_i \)$( $1≦i≦10$ )と定めます。 データの点の座標はもちろ $( \ x_1 \, \ y_1 \)$ です。 また、$x$ 座標が $x_1$ である直線上の点(図のオレンジの点)は、 $y=ax+b$ に $x=x_1$ を代入して、$y=ax_1+b$ となるので、$$(x_1, ax_1+b)$$と表すことができます。 座標がわかったので、距離を2乗することで出していきます。 $$距離=\{y_1-(ax_1+b)\}^2$$ さて、ここで今回求めたかったのは、 「すべての点と直線との距離」であることに着目すると、 この操作を $i=2, 3, 4, …, 10$ に対しても 繰り返し行えばいい ことになります。 そして、それらをすべて足せばよいですね! ですから、今回最小にしたい式は、 \begin{align}\{y_1-(ax_1+b)\}^2+\{y_2-(ax_2+b)\}^2+…+\{y_{10}-(ax_{10}+b)\}^2\end{align} ※この数式は横にスクロールできます。(スマホでご覧の方対象。) になります。 さあ、いよいよ次のステップで 「平方完成」 を利用していきますよ! 【よくわかる最小二乗法】絵で 直線フィッティング を考える | ばたぱら. 手順3【平方完成をする】 早速平方完成していきたいのですが、ここで皆さん、こういう疑問が出てきませんか? 変数が2つ (今回の場合 $a, b$)あるのにどうやって平方完成すればいいんだ…? 大丈夫。 変数がたくさんあるときの鉄則を今から紹介します。 1つの変数のみ変数 としてみて、それ以外の変数は 定数扱い とする! これは「やり方その $1$ (偏微分)」でも少し触れたのですが、 まず $a$ を変数としてみる… $a$ についての2次式になるから、その式を平方完成 つぎに $b$ を変数としてみる… $b$ についての2次式になるから、その式を平方完成 このようにすれば問題なく平方完成が行えます!
回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法
ということになりますね。 よって、先ほど平方完成した式の $()の中身=0$ という方程式を解けばいいことになります。 今回変数が2つなので、()が2つできます。 よってこれは 連立方程式 になります。 ちなみに、こんな感じの連立方程式です。 \begin{align}\left\{\begin{array}{ll}a+\frac{b(x_1+x_2+…+x_{10})-(y_1+y_2+…+y_{10})}{10}&=0 \\b-\frac{10(x_1y_1+x_2y_2+…+x_{10}y_{10})-(x_1+x_2+…+x_{10})(y_1+y_2+…+y_{10}}{10({x_1}^2+{x_2}^2+…+{x_{10}}^2)-(x_1+x_2+…+x_{10})^2}&=0\end{array}\right. \end{align} …見るだけで解きたくなくなってきますが、まあ理論上は $a, b$ の 2元1次方程式 なので解けますよね。 では最後に、実際に計算した結果のみを載せて終わりにしたいと思います。 手順5【連立方程式を解く】 ここまで皆さんお疲れさまでした。 最後に連立方程式を解けば結論が得られます。 ※ここでは結果だけ載せるので、 興味がある方はぜひチャレンジしてみてください。 $$a=\frac{ \ x \ と \ y \ の共分散}{ \ x \ の分散}$$ $$b=-a \ ( \ x \ の平均値) + \ ( \ y \ の平均値)$$ この結果からわかるように、 「平均値」「分散」「共分散」が与えられていれば $a$ と $b$ を求めることができて、それっぽい直線を書くことができるというわけです! 最小二乗法の問題を解いてみよう! では最後に、最小二乗法を使う問題を解いてみましょう。 問題1. $(1, 2), (2, 5), (9, 11)$ の回帰直線を最小二乗法を用いて求めよ。 さて、この問題では、「平均値」「分散」「共分散」が与えられていません。 しかし、データの具体的な値はわかっています。 こういう場合は、自分でこれらの値を求めましょう。 実際、データの大きさは $3$ ですし、そこまで大変ではありません。 では解答に移ります。 結論さえ知っていれば、このようにそれっぽい直線(つまり回帰直線)を求めることができるわけです。 逆に、どう求めるかを知らないと、この直線はなかなか引けませんね(^_^;) 「分散や共分散の求め方がイマイチわかっていない…」 という方は、データの分析の記事をこちらにまとめました。よろしければご活用ください。 最小二乗法に関するまとめ いかがだったでしょうか。 今日は、大学数学の内容をできるだけわかりやすく噛み砕いて説明してみました。 データの分析で何気なく引かれている直線でも、 「きちんとした数学的な方法を用いて引かれている」 ということを知っておくだけでも、 数学というものの面白さ を実感できると思います。 ぜひ、大学に入学しても、この考え方を大切にして、楽しく数学に取り組んでいってほしいと思います。
ここではデータ点を 一次関数 を用いて最小二乗法でフィッティングする。二次関数・三次関数でのフィッティング式は こちら 。 下の5つのデータを直線でフィッティングする。 1. 最小二乗法とは? フィッティングの意味 フィッティングする一次関数は、 の形である。データ点をフッティングする 直線を求めたい ということは、知りたいのは傾き と切片 である! 上の5点のデータに対して、下のようにいろいろ直線を引いてみよう。それぞれの直線に対して 傾きと切片 が違うことが確認できる。 こうやって、自分で 傾き と 切片 を変化させていき、 最も「うまく」フィッティングできる直線を探す のである。 「うまい」フィッティング 「うまく」フィッティングするというのは曖昧すぎる。だから、「うまい」フィッティングの基準を決める。 試しに引いた赤い直線と元のデータとの「差」を調べる。たとえば 番目のデータ に対して、直線上の点 とデータ点 との差を見る。 しかしこれは、データ点が直線より下側にあればマイナスになる。単にどれだけズレているかを調べるためには、 二乗 してやれば良い。 これでズレを表す量がプラスの値になった。他の点にも同じようなズレがあるため、それらを 全部足し合わせて やればよい。どれだけズレているかを総和したものを とおいておく。 ポイント この関数は を 2変数 とする。これは、傾きと切片を変えることは、直線を変えるということに対応し、直線が変わればデータ点からのズレも変わってくることを意味している。 最小二乗法 あとはデータ点からのズレの最も小さい「うまい」フィッティングを探す。これは、2乗のズレの総和 を 最小 にしてやればよい。これが 最小二乗法 だ! は2変数関数であった。したがって、下図のように が 最小 となる点を探して、 (傾き、切片)を求めれば良い 。 2変数関数の最小値を求めるのは偏微分の問題である。以下では具体的に数式で計算する。 2. 最小値を探す 最小値をとるときの条件 の2変数関数の 最小値 になる は以下の条件を満たす。 2変数に慣れていない場合は、 を思い出してほしい。下に凸の放物線の場合は、 のときの で最小値になるだろう(接線の傾きゼロ)。 計算 を で 偏微分 する。中身の微分とかに注意する。 で 偏微分 上の2つの式は に関する連立方程式である。行列で表示すると、 逆行列を作って、 ここで、 である。したがって、最小二乗法で得られる 傾き と 切片 がわかる。データ数を として一般化してまとめておく。 一次関数でフィッティング(最小二乗法) ただし、 は とする はデータ数。 式が煩雑に見えるが、用意されたデータをかけたり、足したり、2乗したりして足し合わせるだけなので難しくないでしょう。 式変形して平均値・分散で表現 はデータ数 を表す。 はそれぞれ、 の総和と の総和なので、平均値とデータ数で表すことができる。 は同じく の総和であり、2乗の平均とデータ数で表すことができる。 の分母の項は の分散の2乗によって表すことができる。 は共分散として表すことができる。 最後に の分子は、 赤色の項は分散と共分散で表すために挟み込んだ。 以上より一次関数 は、 よく見かける式と同じになる。 3.