［DIY］低温調理器Anovaが高すぎるので、3,000円で自作してみた！ | このり手帖
延長コード ハサミ 絶縁テープ（100円ショップにあります） 低温調理器の作り方 延長コードをカットします。絵のように、中央部分に20~30cmコードを切りとります。そのコードの中にある銅線を切らない等に、外側を覆っているビニールをハサミを使ってとります。縦にハサミの刃を入れると簡単にできました。 そうすると、コードが2本できます。1本は半分に切って合計で3本のコードを作ります。コードの両端2cmぐらいの外側のビニールを剥がして、中の銅線をねじって束ねておきます。 （※この接続方法は、ねじり接続と言われて火災原因になる場合があるそうです。圧着端子接続をした方が好ましいです。） 切った延長コードと、サーモスタットを絵のように接続します。先にプラグ受けと差し込みプラグと切ったコードを接続しましょう。黒丸になっている所は、コードを3つねじりながら束ねます。束ねたところには、絶縁テープを巻きます。
低温調理器を自作する – 御食事件
みなさんは低温調理ってご存知でしょうか？ 一般的に食材に含まれるタンパク質は、５８℃で凝固しはじめ６０℃で凝固し、６８℃を超えると水分が抜け始めます。（分水作用）水分が抜けるということは硬くなったりパサついてしまうことはもとより、水分と一緒に旨味が流れでてしまうなどデメリットが多いのです。 低温調理は分水作用が起きない低温度で食材を加熱することで、通常の加熱方法とは違う結果を得られる調理方法です。 「確かに火は入ってるけど生みたいなフレッシュさ」とか「水分がほとんど逃げずにジューシー」など、グルメマンガの定番コメントみたいな料理がつくれる（可能性がある）調理法で、一昔前のガストロノミー（美食学）の主役でした。（今では更に技術が進んで最先端とは言いがたいです） 相当端折って説明してますが、詳しくはGoogle先生に聞いてください 最近ではこれを家庭で簡単に実現するための装置なんかが発売さ
PSPP - Wikipedia
PSPPは統計解析のためのフリーソフトウェアである。GUIとコマンドライン操作の両方で利用することができる。C言語で書かれており、内部では数値計算にGNU Scientific Libraryを、プロットの描画にGNU plotutilsを使っている。 PSPP は、商用の統計解析ソフトウェアのSPSSと同等の機能を実装することを目的として開発が進められている。 特徴[編集] PSPPは Excel、Gnumeric、Postgresデータベース、OpenDocument Spreadsheet、CSV、プレーンテキストの各形式のファイルを読み込むことができ、出力はSPSSの 'portable' および 'system' 形式とプレーンテキストで行うことができる。統計解析の機能としては、T検定、ANOVA、線形回帰などが行える。またデータ変換や並べ替えなどの操作も行える。 PSPPの開発
実験計画学
後期の授業である実験計画学はレポートと質疑応答主体の授業とします．期末試験さえできればよいというものではなく，実験計画学を理解するには，授業で主体的に考えることが大切です．授業に出席（出席とは質問にきちんと答えることを含む，じっと座っていても出席とはいわない）し，レポートをきちんと提出することが単位取得の必要条件です．
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一元配置の分散分析
一元配置の分散分析（３つ以上の平均値の差の検定） １つの要因の効果を確認しようとする実験計画において、その効果の違いを２群の差でみる場合と、３つ以上の条件群（水準）で見る場合があります。後者の場合、その差はｔ検定ではなく一元配置の分散分析を使う必要があります。 《なぜｔ検定は使えないのか？》 ｔ検定は、２つのサンプル群から帰無仮説が成立する母集団確率分布を推定し、そこから観測されたズレの生じる確率を計算して差のあるなしを検定するものです。ｔ検定を使って対ごとに差を検定すると、それぞれの場合に母集団が異なることになります。ある１つの要因が、複数の条件群に影響を及ばしているかどうかを確かめる検定としては適当ﾅはありません。 《分散分析の原理》 分散分析は、名前の通り「分散（バラツキ）」にもとづく検定です。間隔尺度データは、母平均（真の平均）を中心に左右対称の規則的な誤差分散をします（正規分布
一元配置分散分析
$F_0 = 4.6146$ となる。 検定統計量 $F_0$ は，第 $1$ 自由度が $df_{b}( = k - 1 )$，第 $2$ 自由度が $df_{w}( = n - k)$の $F$ 分布に従う。 例題の場合，自由度は $df_{b}= 2$，$df_{w} = 9$ である。 第 $1$ 自由度が $df_{b}$，第 $2$ 自由度が $df_{w}$ の $F$ 分布において，有意確率を $P = \Pr\{F \geqq F_0\}$ とする。 $F$ 分布表（$\alpha = 0.05$，$\alpha = 0.025$，$\alpha = 0.01$，$\alpha = 0.005$），または $F$ 分布の上側確率の計算を参照すること。 例題では，自由度が $(2, 9)$ の $F$ 分布において，$\Pr\{F \geqq 4.26\}= 0.05$ で
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私のための統計処理 ー基礎解説ーANOVA