正しい円の面積を入力していたと確かめました。暗記に頼っていいのは中学生までだよね。覚えきれないほどたくさんのことを扱うようになったら、暗記しようとしちゃだめなんだよね。)※※仕出し弁当を遠くまで運ぶための冷蔵便の空きを使うためですとか、実はだまって(KY軒の名前は出ずに)コンビニやスーパー向けのチルド弁当としての中華丼のほうなど製造なさっておられるのではないかとか...げふ...そういうことっぽいので容器も(KY軒の「商品ラインナップ」の中に並べると)特徴があるんですよ。計画配車によって無駄のない積載量に努め、時間のロスを無くし商品が安心してご指定の場所へ届けられます。企業のサービスを拠点に数十カ所に荷物を届ける場合など大変便利です。実際の店頭(売店)で18種類ぜんぶが並んでいるわけではありませんので、この18種類ぜんぶを並べたてまつる「回帰木」は何を表現しているのかといって、うーん。・お客さまの商品選択のシーンを模しているわけではありません・工場などで常に発生し続けている事象などをモデル化したものではありませんKY軒が商品構成を考えるときの、バリエーションともいう「バリアシオン」の拡げかたとでもいいましょうか、しかも(商品が考案・発売された)年代として幅のある「地層」みたいなの(の境目をなぞっていくような)を模していることになるんだと思います。昔の特急や新幹線は、利用客の属性が非常に偏っていたんですよ。いや〜統計といえば統計かもだけど均等法だよっ...みたいなのー。)先述の通り、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。自然をよく観察するということは、自然科学の研究を進める上で非常に重要なことである。観察をした結果を数値的に表現することが出来ると、そこに数学という一般的な道具を持ち込めることになる。現象を言葉として表現した上で、そこから何らかの関連性を見つけていくという方法が取られるが、一方で、いかに数値化して定量的に物事を表すか、という方向性も重要になる。「木を見て森を見ない」という言葉があるが、自然の全体が大きな「森」だとすれば、それぞれの実験データの一つ一つというのは、その森を構成する「木」である。実験データは、「ある値に対して、別の値がどうなるか」という個々の事情を教えてくれるが、単にその一つを見ていても、「結局それらの量の間の関係は何か」ということは教えてくれない。文字通りにのみ受け止めて「じゃあ(※)木を使ってる論文は見なかったことにすればいいんですね、わかります」みたいな...それもなんだかなぁ。やーい、らー・んー・だー・むー・ふぉー・おー・れー・すー・とーっ(字余り)。統計」の検索結果ですhttp://www.mhlw.go.jp/toukei/list/71-23.html(「家庭科室」の整備の進捗やエポックメイキングな食品の発売などによって)食習慣ががらっと変わった「断層」みたいなのを挟んでいると、必ずしも性別だけによるのでなく、お客さまの(大勢としての)弁当の好み(すなわち「売れ筋」)も大きく変わろうかと、こういうわけです。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)みたいなのそのものだよね。(棒読み)「有意義な時間」などという便利でおトクな決まり文句とも呼ばれる常套句があるから発話されるだけであって、その意味なんて、あまり考えていないんだよね(エコーはいりまーす)。モスバーガー1号店(だった場所)の前でひとしきりぼーぜんとしてみせてからのJVCと書かれたヘヴィなビデオカメラ([3393])を回しながら後ずさり(中略)「(じぶんでいう)きずついた!!」も流行語でしたなぁ。(棒読み)あまつさえカラオケが流行ったんじゃなくてエコーが流行ったんだよね。歌いたいんじゃなくてエコーしたいんだよね。この映画がはやるまで、「フュ」だの「フィ」だのという発音は珍しく、『フイルム』と発音しても間違いだとも恥ずかしいとも思われていなかったやの錯覚にございます。★「いわゆるマルチコ」とはにわ的な何か(談)『マルチコ』などと略して呼ぶことを間違いだとも恥ずかしいとも...いえ、主成分分析によって、元の多変量データ(行列)はどのように変換されたのでしょうか。その答えはこちらっ!(早っ。)・(たぶん本邦初)動く!「主成分分析びふぉーあたふたー」のイメージですhttps://neorail.jp/forum/uploads/raw2pca_n18p7_bento_cl_rpart.gifいわゆる『マルチコ!』(およびその解消)とはこういうことだよ。これでもう「多重共線性など」などとごにょっと書かなくて済むよね。(棒読み)※7×7というマス目の数が同じですけど、「びふぉー」と「あたふたー」との間で、マス目の使いかたは7×7の全体でまったくすっかり変わっていますので、あしからず。...まさに「びふぉーあたふたー」とはこのことだよ&わざわざ張った2階の床板を切断するよう指示(中略)水回りが2階だよっ!(棒読み)▼(1)生の多変量データと、▼(2)主成分分析で得られた主成分得点の行列(ぜんぶ)を、▼いずれも第1主成分を目的変数、第2〜第7主成分を説明変数とする(=後述)「rpart」で得られた分割の結果で色分けしてアニメーションしています。各点(各弁当)の色分けは同じ(※)ですから、行列(多変量データの点)の変化(※回転)のようすだけを観察することができましょう。暗号化とか無線LANとかみたいなアレですよね、わかります。※足元の乗車位置...じゃなくて、青色の△印は「丼A・丼B」(縦横比0、面積最小、シウマイ0)、赤色の○印は「弁当E」(こーん!)、水色の×印は「ピラフ類B・ピラフ類C」、それに緑色の米印は「弁当I」(1,280円)です。さあさあ旅の思い出の釜めしの釜は洗って何度でも使うのですよ...じゃなくて、この飾り見覚えありませんかからの客間の欄間だーみたいなのー。問いかけないと気づいてもらえないなんて...うっうっ。歴史的なダイヤ改正の期日とかみたいだよね。(違)なお、NREは日本レストランエンタプライズです。・アスキーさん通し(!)でアレですけど「暗号化とか無線LANとかみたいなアレ」のイメージですhttp://ascii.jp/elem/000/000/462/462448/zu_04_588x.jpg主成分分析で「無相関」というのもこういうことだよ。この一様な散らばりっぷりをごらんなさいな...からの、ここで「V1(PC1)」と「V2(PC2)」の散布図1枚だけを見て「わかったつもりだもん!(えっへん)」しちゃうのがMDS([3469],[3566],[3567])なんだと、こういうわけです。その散布図1枚でじゅうぶんなのかどうかは、まったくデータしだいであるので、分析する前から「MDSを使うー!」などと宣言しちゃうことがいかにダメなことか、すとーんとすとすとまいる、いただけましたでしょうかっ。23.69...うーん。『新発売!』のゲームソフトに向かってのうのうと「『お買得度』が高い!」などとですね(略)いくら「続編」とはいえがんばったクリエイター陣、がっくりですぞ。(※あくまで想像です。)つまり、「お買得度」は2.5〜3前後になるのがよいのであって(=適正価格だと思われたということであって)、「総合」としても、「お買得度」についてはそのような操作をしてから算入すべきではないかなぁ。(※しけん=試みの私見です。弊社の「大豆イソフラボン子大豆もやし」は、電子レンジ対応パックを採用しており、袋のままチンして食べられるような仕様になっています。電子レンジ調理で時短になるだけでなく、栄養を一番逃がさず、健康的に食べることができます。このような調理面の工夫も必要になってくるでしょう。・認定1号2号!(※ミカンとともに)「大豆イソフラボン子大豆もやし福尾」のイメージです(※「大豆イソフラボン子大豆もやし福尾」はファイル名です)http://www.saladcosmo.co.jp/blog/wp-content/uploads/2015/07/%E5%A4%A7%E8%B1%86%E3%82%A4%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%A9%E3%83%9C%E3%83%B3%E5%AD%90%E5%A4%A7%E8%B1%86%E3%82%82%E3%82%84%E3%81%97%E7%A6%8F%E5%B0%BE.jpghttp://www.saladcosmo.co.jp/blog/wp-content/uploads/2015/07/-%E5%AD%90%E5%A4%A7%E8%B1%86200g-9%E3%83%BC%EF%BD%93%EF%BD%831-e1441760756132.jpg工場で(=自動の機械で&環境を完全にコントロールして)生産されるので各成分の含有量の「ばらつき」(※分散)が少ないので云々、という新聞記事なども目に入ります。えー、どれどれ?(以下略)サンマーメンについては[3472]を参照。えーっ、これから食べるんですけど!(※演出です。ストリートビューです(※本文とは無関係です)https://goo.gl/maps/MC87adE6uM82https://goo.gl/maps/bqncu7i8GyN2https://goo.gl/maps/x3oFNhz3FBC2https://goo.gl/maps/akCys3uq2mwhttps://goo.gl/maps/nK8SuZjwcF42ここで本日のテーマをもう一度...おっと、どこへやったっけ。第1主成分と第2主成分だけの平面でプロットしてわかったつもりになろうというMDSでは、(データしだいで)大巾に情報を捨ててしまうことになるような多変量データもあるのだという注意点が見えてきたところでした。「主成分分析=イコール=次元削減の方法でしょ★ちゃんと知ってるよ」との早合点では不十分であり、主成分分析によって行列がどのように「回転」されるのかということを、ポヤンと直感的にイメージしつつ、そのようにして「無相関」になった行列(多重共線性が解消された行列)を使って、多変量データの全域を考察することが...できそうな気がしてきますよね。MDSより1次元(1変量)多い(※)という意味で、第1主成分、第2主成分、第3主成分の3変量(3次元)を使った「rpart」(による回帰木のプロット)も見てみましょう。(※第1主成分を目的変数、第2・第3主成分を説明変数とする回帰です。3DCGで表現するとしても、(多次元空間上の回帰木の線や構造は)「メンガーのスポンジ」([3460])みたいなことになると思うんでぇ...それを先にわかっていたら3DCGにしようなどと考えるはずもないよね。