印鑑とかわいいデザインのはんこ・オリジナルなイラストのハンコや篆刻・銀行印・蔵書印の作成と通販:印ターネットキャッシュレス決済ご希望のお客様は 楽天市場店 Yahoo!ショッピング店 をご利用ください。 デザインをお持ちの方は添付ファイルにてお送りください。 イラストは一例に過ぎません。 ご希望のイメージをお知らせください。 デザイン変更は何度でも無料。 最終確認後にご成約となります。 おしゃれなハンコ作成方法も。 デザインの店内検索（当店のWEBページが表示されます。） お探しの漢字やイラストを入力して下さい。
漫画全巻が1円で買えることを発見したのでバカみたいに買ってみた話
「うしおととら」を読みながら失礼いたします。 ネットでライターをしております原宿と申します。 いやぁ～、「うしおととら」って何回読んでもめちゃくちゃ面白いなあ。最終決戦の盛り上がりが熱すぎてヤバイ！ 漫画熱が刺激されて、もっともっと大量の漫画が読みたくなってきました。 そんな最中、大量の漫画を超格安で手に入れる方法があるらしいとの情報をキャッチしました。 そのお値段、なんと1円！ 1円ってあの1円のことだよね……？ チロルチョコの20分の1の価値しかないけど、そんな値段で本当にちゃんとした漫画を売ってくれる人がいるの？ どっかの小学生が休み時間にわら半紙に描いた「うんこ秀丸くん」みたいな漫画が送られてくるんじゃないの？ ことの真相を確かめるために、実際に1円で売られている漫画があるのかどうか、ヤフオク!を見に行ってみます。 ヤフオクのカテゴリから「全巻セット」を選択し…… 検索結果を更に「
本の間違いを見つけました。 - 出版社にとって誤字脱字は日常茶飯事だからわざわざ連絡する必要はない、という旨のことを言われたことがあり... - Yahoo!知恵袋
指摘していただけるのは出版社にとって大変ありがたいことにて候。できればメールで書籍名および間違いのあるページ数をご連絡いただけると大変嬉しくございま（出版社はたくさんの書籍を出版しており、電話口ですぐさま当該書籍を取り出して確認することができないから）。 その問題がとても大きなもので、なおかつ最近出版されたばかりの本の場合、出版社はホームページで「図を間違えましたスミマセン」の発表をします。そんでご連絡くださった質問者さんに「ご指摘誠にありがとうございました」のお礼を丁寧に伝えます（何らかの形でお礼をくれる会社もあるけどそれは期待しないほうが吉）。 ただし、その書籍がそこそこ古いと、すでに他の読者の方々からたくさん指摘のメールを受けている場合があります。そうなると出版社の対応は結構ぞんざい。質問者さんに「ご指摘ありがとうございました。重版分から修正いたします」のメール返答をする程度にとどま
『校正ミスを「誤植」という出版界』
おはようございます。 本多泰輔です。 また何度目かの夏が来ます。こう言うと何かかつて夏にすごい出来事があったみたいですが、単にまた夏が来るというだけのことで他意はありません。 さて、出版が必ずしも明るい未来を約束するわけではないことを前回栗本さんが寄稿してくれました。 今後こうした寄稿もできるだけ紹介していきたいと思いますので、読者諸賢の出版に対するご意見、疑問、 「出版社から大変よい原稿だがこのテーマでは採算がとれるかわからない。共同出版（または協力出版）という形で出版しませんか？」 と言われたが、やったほうがいいだろうか等のご相談でも何でも結構です。匿名の場合はその旨特筆してください。 さて本題です。 誤植については前にも「校正」のときに書いたことがあると思います（いつだったかは忘れましたが）。多分そのときも同じようなことを書いたでしょう。なるべく重複しないようにしたいと思います。 誤
散布図の作成と相関係数の計算(相関分析) with Excel
イントロダクション 相関分析のツール，散布図・相関係数を描画・計算します。変数どうし，互いの関係をビジュアルに表現するのが散布図で，定量的に表現するのが相関係数です。 相関係数($r$)は$-1$から$1$の範囲の値をとります。このとき，$-1\leqq r＜0$の範囲を負の相関，$r=0$のものを無相関，$0＜r\leqq 1$の範囲を正の相関と呼びます。 相関は，$r$が負であれば$-1$，正であれば $1$ に近づくほど強く，反対に $0$ に近づくほど弱いと判断します。このような相関の強弱について，相関分析に触れた書籍などでは，概して数段の階層的判断基準が併載されているのを見かけます。そういった絶対的な基準は目安としてユーザーの判断をたすけてくれますが，そもそも相関係数が順序尺度である以上，ユーザーの経験に照らして比較するなど時として相対的な見方をもって判断を補うことが望まれる場面
第１２回 相関分析
５．みかけの（偽の）相関関係 相関係数が高いからといって，両者の間に因果関係などが必ずあるとは限りません．例えば，年齢を問わずに調査したら，血圧と垂直飛びに負の相関関係があるかもしれません．しかし，加齢とともに血圧は上がり，運動能力は落ちるから，この関係は見かけのものでしかありません．あるいはテレビの普及率と米の消費量を1960年代について調べたら，負の相関があるでしょう．一般に時間の絡むデータでは見かけの相関関係の出てくることがよくあります． １） 時系列データ 1955年から1970年におけるテレビの販売数と自動車事故の数 1930年から1970年におけるタバコの消費本数と平均寿命 以上のことを調べるとどういう結果が得られるでしょうか？ その結果から，どういう誤った結論が引き出せるでしょうか？ ２） 年齢などに関わるデータ 血圧と原宿あるいは巣鴨で遊ぶ時間を調べたらどうなるでしょうか？
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