緯度、経度の10進法、60進法(度分秒)を相互に変換します。 入力された値のエラーチェックはしていません。 測地系の変換(Tokyo,WGS-84)もあります。下のリンクからどうぞ。 日本測地系(Tokyo)からWGS-84系への変換 WGS-84系から日本測地系(Tokyo)への変換

※このページの内容を転用する場合は、必ずハイパーリンクを貼って下さい。 生物の名前は国際的な混乱を避けるため、スウェーデンの学者リンネが提唱した２名法を使います。２名法とは左側に属名、右側に種名を書く表記方法です。 ※属、種って何？という方はコチラから。 例えば三葉虫のファコプス・スペキュレーターを例にしてみましょう。 １、イタリック体（斜体文字）で表記する ２、ラテン語で表記する ３、属名は名詞、種名は形容詞が望ましい ４、既にある名前は使用できない（一種一名） ５、種名が同定できないものは、属名の後にイタリック体にせずにsp.と表記 例）Phacops sp. ※sp.はspecies(=種)の略（単語を略すときはピリオドをうつ決まりがあります） ６、新種として命名するときは、属名の後にイタリック体にせずにn.sp.と表記 例）Phacops n.sp. ※n.sp.はnova spe

BENCH Bench gives you access to our internal benchmark data so that you can compare the products without searching for an older review. Make reliable comparisons between products by clicking on product categories below!

Slot Online adalah bentuk permainan judi yang bisa dimainkan melalui internet. Dalam permainan ini, pemain akan memutar gulungan atau reel yang berisi simbol-simbol tertentu. Tujuan utama pemain adalah untuk mencocokkan simbol-simbol tersebut agar membentuk kombinasi yang menghasilkan kemenangan. Keuntungan utama bermain slot online adalah kenyamanan dan fleksibilitasnya. Pemain dapat menikmati pe

● ロジスティック回帰とは みなさんこんにちは。 さて、今日はロジスティック回帰というものを取り上げます。 前回の項目で回帰、というものをやりました。 単回帰や重回帰によってデータの変化の傾向を見る、そういうものでしたよね。 しかし、実際の動物データを扱う場合、データによっては一つ問題点があります。 それは、「データに一定の上限値が存在する。」ということです。 少し想像してみましょう。 ブタを飼育し、その体重を計測していた場合、ブタの体重は無制限に増加する事は考えられませんよね。 もしくは自分の身長や体重を思い浮かべてみるともっと分かりやすいでしょうか。 このような一定の上限値が存在するデータの場合、予測されるグラフは以下のようになります。 このような、Ｓ字状の曲線を描いたグラフをロジスティック（成長）曲線と言います。 このように定めたロジスティック曲線にデータを当て

シグモイド関数、ゴンペルツ曲線、ロジスティック曲線、ロジスティック回帰分析。オッズ比、ロジット 参照：JavaScriptの計算プログラム 生物の個体数、新製品の販売数、プログラムのバグ発見数など、当初は少なく、中途で大きくなり、その後また少なくなるような現象は多くあります。それを時間の推移と累積量をグラフにすると、下図のようになります。これを成長曲線といいます。 基本的な形式にシグモイド関数があります。 代表的な成長曲線に、ロジスティック曲線とゴンペルツ曲線があります。両者とも、似たようなＳ字型の曲線で、時間ｘが経つにつれ、増加が止まり一定値Ｋに近づきます。 その違いは、増加を規定する考え方、すなわち dy/dx にあります。 ロジスティック曲線　dy/dx = Ay (K-y) ゴンペルツ曲線　　　dy/dx = Ay e-cx 両者とも現在の個体数に比例して増加しますが、減少要因がロ

図２のような、誤差を含むデータ（X,Y）を計測したとします。 近似関数をつくり、計測点以外のデータを取り出したい場合、最小２乗法がよく使われます。 図２　計測点列の例題 一般的には最小２乗法の近似関数はｎ次関数にします。ここでは、３次関数で近似しようと思います。 近似関数を f(X) = aX3 + bX2 + cX + d　　・・・・・　(1) とおきます。 次数が高いほど、点列に近い近似関数がつくれます。しかし、次数が高すぎると誤差を拾う可能性があり、 ほどほどの次数にする必要があります。 最小２乗法は点列の近辺を通るなめらかな近似関数をつくります。そのため、誤差を含むデータの近似方法 としては良い方法です。 計測点列を絶対に通る近似関数を作りたい場合は、ラグランジュの補間法、スプラインの補間法等をつかいます。 最小２乗法では、ｎ次関数以外の関数も適応できます。

Gmail の連絡先と iPhone の連絡先アプリを同期する手段に、新しい方法が追加されました。CardDAV を使う方法です。今回はこれを使った、同期の設定方法をご紹介します。 CardDAV とは連絡先データを同期するための規格で、Google がこの規格に対応しました。iPhone・iPad もこの規格に対応しています。 これを使えば連絡先同期のためだけに Exchange で Google アカウントを登録する必要はなくなります。また、連絡先だけを同期したい時にも重宝します。 左：設定アプリを開きます。 右：【メール/連絡先/カレンダー】をタップします。

日本は長らく平和を謳歌してきました。そんな中で防衛体制の整備には「戦争なんか起こるわけがないのに…」という懐疑論が常にともないました。どころか、「危機がもし起ったら」と考えること自体が危険思想である、戦争が好きな軍国主義者だ、という風に非難された時代もありました。 ところが歴史的に見て「戦争なんか起こるわけがない」という見通しが外れたことは多くあります。 「アルゼンチンが戦争なんかするわけない」 いまから30年前の1９８３年４月、「フォークランド紛争」という戦いが起こりました。アルゼンチンとイギリスとの紛争です。きっかけは、イギリス領フォークランドに対し、アルゼンチンが突然侵攻を開始したことでした。 ですが紛争勃発の直前まで、戦争なんか起こるわけがない、意見が強くありました。それはかなり論理的なものでした。例えば８３年４月５日に発売された雑誌ビジネスウィークは、戦争にいたる可能性は低い、と