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軽自動車の燃費データ不正などで、一度は急落した三菱自動車工業の株価。別の車種でもデータを実測していないことも明らかになり、先行きに不透明感が漂うなか、突然、日産自動車との資本業務提携が浮上し、株価はストップ高となった。 さらなる下落を見越して空売りを掛けていた投資家らは、ネット上に「怨嗟の声」を寄せている。掲示板サイトは「最高額損失になりそう」「破産しちまう」といった悲痛な声で溢れた。 投資家の焦り「最高額損失になりそう」 「流石に頭が真っ白でしょ」――。空売りに走った人々へ、ツイッターでこんな言葉が投げかけられている。三菱自動車株は、不正が発表された2016年4月20日以降、急落した。発表前は約850円前後だったものが、約1週間後には一時412円前後まで下がった。 「このまま下がり続ける」と踏んだ一部の投資家は、空売りをやめなかった。5月11日には、すでに不正が報告された4車種以外の9車
日経平均株価指数は、東京証券取引所プライム市場上場銘柄のうち市場を代表する225銘柄で構成される株価平均指数です。 構成される個々の銘柄株価は業績好不調や企業への期待増加や失望などの要因により騰落し、日経平均株価は変動します。 日経平均の動向を予測するためには、各企業の株価の動向を知ることも大切ですが、株式市場全体に大きな影響を与える要因を把握することも重要です。 主な要因の例として急激な為替の変動(円高・円安)や原油価格の高騰、世界の株価指数の急落(ニューヨーク市場・NYダウの急落)などがあります。 このような日経平均株価に大きな影響を与える世界経済の市況は日頃からチェックをしておき、急な変動に対処できる準備が必要です。 このページを見れば本日の世界市況の流れが一目瞭然!というサイトを目指して世界の株価指数や主要指数の当日チャートを一覧にしました。 日々の株式投資、為替取引、先物取引 等
世界6位で第2シードの錦織圭(26=日清食品)は、同5位で第1シードのラファエル・ナダル(29=スペイン)に4-6、5-7でストレート負けし大会3連覇はならなかった。 両者の対戦成績は錦織の1勝9敗となった。 錦 織04-6 5-72ナダル 第2セット 123456789101112T計 錦 織◎ ○◎○ ○ 5 ナダル ◎○◎○ ○ ○◎ 7 ○はキープ、◎はブレーク、Tはタイブレーク 決勝のナダル戦でリターンする錦織(AP) 第12ゲーム 錦織のサーブ。15-30から錦織はスマッシュミスで15-40。最後は錦織のフォアのショットがネットに掛かりゲームセット。ナダルがブレークで勝利 第11ゲーム ナダルのサーブ。40-15から錦織のリターンにミスが出て、ナダルがキープ 第10ゲーム 錦織のサーブ。30-40から錦織のドロップショットでジュース。さらに、フォアで連続ポイントを
多次元データや地形情報を可視化する際、2次元プロットだと情報の把握が困難な場合があります。 このような時は3次元グラフィックスを用いると効果的に可視化できます。 今回はRで簡単に3次元グラフィックスを作成する方法を紹介します。 静的な3次元プロット Rで3次元プロットを作成するにはpersp()関数、scatterplot3dパッケージ、latticeパッケージなどを利用できます(図1)。 > # scatterplot3d による3次元プロット > library(scatterplot3d) > scatterplot3d(iris[, 1:3], pch = as.numeric(iris$Species)) > > # latticeを使った3次元プロット > library(lattice) > cloud(Petal.Length ~ Sepal.Length * Sepal.
こんにちは、意識低い系サラリーマンのKENです。 今回は零細IT企業でシステムエンジニアをしている僕が遭遇した酷いコメントについて。 猫でもわかるC#プログラミング 第3版 (猫でもわかるプログラミング) 作者: 粂井康孝 出版社/メーカー: SBクリエイティブ 発売日: 2016/02/27 メディア: 単行本 この商品を含むブログ (2件) を見る 通常プログラムを組むときは、プログラミング言語を使ってソースコードを書いていきます。でもプログラミング言語だけでひたすら書いていると、第三者が読んだときや後から自分で見返したときにわかりづらいので、「コメント」と呼ばれるメモ書きを付記することがあります。あります、というかほとんどの人はそうします。 例えば、「C#」というプログラミング言語だと、行の先頭に「//」と打つと、その行はプログラムの一部としては解釈されず、単なるメモ書きとコンピュー
3次元のベクトルで表されるデータをグラフ化する方法について,いくつかまとめてみました. 使用するデータvolcanoRに組み込まれているデータセットで,Maunga Whau山の標高データだそうです.10m * 10mのグリッドで,87rowと61columnからなります.rowは東から西へ,columnは南から北へのラインと対応しており,最小値は94,最大値は195です. まずはデータセットの準備. # あらわしたいデータのラベルを作成 EastWest <- 1:nrow(volcano) * 10 # rowの数は87 SouthNorth <- 1:ncol(volcano) * 10 # columnの数は61 # 頂上の位置を変数に入れておく mountaintop <- which(volcano == max(volcano), arr.ind = TRUE) * 10 グ
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