必要な物がそろったり、望ましい状態になったりして好都合なこと。(1993〜1996年度)1981年までに、コンピューターというものをほとんど前提としない簡便法みたいなのを使うカリキュラムで大学を出てそのままみたいなひとが若いひとを叱りながら昔ながらの簡便法みたいなのを手取り足取り教えているのではないかと想像してしまうようなカイシャさんにはございます。...だって、1990年代や2000年代、それに2010年代に「○○を導入」みたいな沿革が書かれていないんですもの。便利な可視化ツールとしてしかGISを使っていないとかってございませんこと?(あくまで推定です。...とんでもない!!(※見解です。)「地域」ではなく、いろいろな事情で不便している市民がいらっしゃるという、そっちですよね。なくそうなどと(略)最初の発想がおかしかったんですよっ。補足説明(1)の分析例をAmosで分析した結果をパス図として表すと,以下のようになる(推定したのは第1主成分のみ)。補足説明(1)で考察したように,第1主成分は6つの特性すべてから大きな影響を受けているので「総合能力」を表していると考えられる。この分野で「主成分分析」と呼ばれるデータ行列の特異値分解(SVD)がほとんど使われないようすがとってもよく伝わってくるとは思いました。上ほどモダンで一般化された(抽象度の高い・不用意に仮定を置かない)方法で、下ほど古典的で手計算っぽい(ナイーブすぎる・仮定が多すぎる)方法になるよう、1次元的に並べられているとわかります。ここでデフォルトの「主成分分析」ではだめだというのは、あなたのデータや考察のしかたがモダンじゃないということなんですよ。)実務では「最尤法」より下の方法を使ってはいけないと思われましょう。下がらないと採用できなかったとあらば、『2がびーん!』なんですよ。同様に、「最尤法」は『4がびーん!』、「主因子法」は『1アチャー!』、「アルファ」は『2アチャー!』、「イメージ因子法」は『4アチャー!』だと思えばいいんですよ。1アチャーは8がびーんです。)4アチャーは32がびーんです。アチャーだのがびーんだのというのは演出です。32がびーんなら32倍がんばればいいんですよっ。...ええーっ!!(違)1/32の労力で32倍の試行錯誤(≒シミュレーション)をこなして(すべてを実証実験するまでもなく机上で淘汰されながら)望ましい熟度(の計画や案)を得ていく(※きちんと検討の中で見い出していく=最初にピンときたというソレを追認するだけみたいな計算をしないこと!)というのが現代的な態度ではないのかなぁ。method)を用いる。現在の計算環境では最尤法の方が優れていると考えられているが、コンピュータが未発達な時代の簡便法として主因子法がよく広まっており、現在も論文にはよく出てくる。(教える側の当座の説明として)手堅いと思いますけど、これでは(教わる側は)重回帰がわからなくて主成分分析もわからない(そして「主因子法」との使い分けもわからない)というところに留まりそうですよ。それはそれとしまして、改めて武蔵野市の資料の続きを参照します。この資料の中では、市民を対象とした調査としては、2つの調査結果(の数字)が示されています。対象者:18〜65歳未満の市民(1,000人)と65歳以上の市民(500人)を住民基本台帳から無作為に抽出。回収数:594票(39.6%)5人に2人が回答したとわかります。594のうち9割が65歳以上ですとかってありませんよね。