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白猫テニス(白テニ)の効率的なルーンの集め方ついて解説します。ソウルボードでキャラのレベル上げをするのに欠かせないアイテムなので、ぜひ攻略の参考にして下さい。
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白猫テニス(白テニ)で効率の良いルーン集め(稼ぎ)におすすめのツアーを載せています。赤・青・黄・緑・紫・水色のルーンの入手場所や、イベントツアー情報などもまとめているので、白猫テニスでルーンを集める時の参考にどうぞ。 ギアルーンの効率の良い集め方と使い道
白猫テニスでルーンを効率良く集める方法 ルーン集めにオススメのツアー一覧 0 ※S---スタンダード P---プロクラス ★---スタークラス ツアーモード ガット遺跡:★4-1, 4-2 ラリーランド:★3-1, 3-2 エースキャッスル:★2-1 ガット遺跡:★2-1, 2-2 ラリーランド:★1-1, 1-2 エースキャッスル:★2-1 ボレー砂漠:★3-1, 3-2 ガット遺跡:★3-2 ラリーランド:★2-2 ボレー砂漠:★4-2 ラリーランド:P1-1 ガット遺跡:★5-1 庭球村:S1-2 ガット遺跡:★1-1 ラリーランド:★4-1, 4-2 ボスステージ以外を周回しよう ボス戦は基本2ゲームで難易度も高い。周回効率が落ちてしまうため、特定のルーンが落ちるボス以外のステージを周回しよう。 おにぎりルーンだけならプロクラスもあり ドロップするルーン数はプロクラスでも多く手に入る。スタークラスで時間がかかる場合はプロクラスで周回した方が速いこともある。 各ルーンの詳細はアイコンをタップ! 白猫テニスでハイルーンを効率良く集める方法 ハイルーン集めにオススメのツアー一覧 0 ※S---スタンダード P---プロクラス ★---スタークラス ツアーモード 庭球村:★2-2 ガット遺跡:★4-1, 4-2 ラリーランド:★3-1 エースキャッスル:★2-1 ガット遺跡:★2-2 ラリーランド:★1-1, 1-2 エースキャッスル:★2-1 ボレー砂漠:★1-1 ガット遺跡:S3-3 ラリーランド:★2-1, 2-2 ボレー砂漠:★4-1 ラリーランド:P1-1 ガット遺跡:★5-1, 5-2 庭球村:★1-2 ガット遺跡:★1-1 ルーン(おにぎり)と一緒に ツアーのボスステージでルーンを集める際、その同じ色のハイルーンが1個落ちる。ルーンを倍書で集めながらハイルーン集めがおすすめ。 スタークラスはドロップ数が多い スタークラスは難易度が比較的高めだが、ドロップ数が多い。ハイルーンだけを狙って集めるならスタークラスの周回がおすすめだ。 各ルーンの詳細はアイコンをタップ!
大学1,2年程度のレベルの内容なので,もし高校数学が怪しいようであれば,統計検定3級からの挑戦を検討しても良いでしょう. なお,本書については,以下の記事で書評としてまとめています.
回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法
ここではデータ点を 一次関数 を用いて最小二乗法でフィッティングする。二次関数・三次関数でのフィッティング式は こちら 。
下の5つのデータを直線でフィッティングする。
1. 最小二乗法とは? フィッティングの意味
フィッティングする一次関数は、
の形である。データ点をフッティングする 直線を求めたい ということは、知りたいのは傾き と切片 である! 上の5点のデータに対して、下のようにいろいろ直線を引いてみよう。それぞれの直線に対して 傾きと切片 が違うことが確認できる。
こうやって、自分で 傾き と 切片 を変化させていき、 最も「うまく」フィッティングできる直線を探す のである。
「うまい」フィッティング
「うまく」フィッティングするというのは曖昧すぎる。だから、「うまい」フィッティングの基準を決める。
試しに引いた赤い直線と元のデータとの「差」を調べる。たとえば 番目のデータ に対して、直線上の点 とデータ点 との差を見る。
しかしこれは、データ点が直線より下側にあればマイナスになる。単にどれだけズレているかを調べるためには、 二乗 してやれば良い。
これでズレを表す量がプラスの値になった。他の点にも同じようなズレがあるため、それらを 全部足し合わせて やればよい。どれだけズレているかを総和したものを とおいておく。
ポイント
この関数は を 2変数 とする。これは、傾きと切片を変えることは、直線を変えるということに対応し、直線が変わればデータ点からのズレも変わってくることを意味している。
最小二乗法
あとはデータ点からのズレの最も小さい「うまい」フィッティングを探す。これは、2乗のズレの総和 を 最小 にしてやればよい。これが 最小二乗法 だ! 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法. は2変数関数であった。したがって、下図のように が 最小 となる点を探して、 (傾き、切片)を求めれば良い 。
2変数関数の最小値を求めるのは偏微分の問題である。以下では具体的に数式で計算する。
2. 最小値を探す
最小値をとるときの条件
の2変数関数の 最小値 になる は以下の条件を満たす。
2変数に慣れていない場合は、 を思い出してほしい。下に凸の放物線の場合は、 のときの で最小値になるだろう(接線の傾きゼロ)。
計算
を で 偏微分 する。中身の微分とかに注意する。
で 偏微分
上の2つの式は に関する連立方程式である。行列で表示すると、
逆行列を作って、
ここで、
である。したがって、最小二乗法で得られる 傾き と 切片 がわかる。データ数を として一般化してまとめておく。
一次関数でフィッティング(最小二乗法)
ただし、 は とする はデータ数。
式が煩雑に見えるが、用意されたデータをかけたり、足したり、2乗したりして足し合わせるだけなので難しくないでしょう。
式変形して平均値・分散で表現
はデータ数 を表す。
はそれぞれ、 の総和と の総和なので、平均値とデータ数で表すことができる。
は同じく の総和であり、2乗の平均とデータ数で表すことができる。
の分母の項は の分散の2乗によって表すことができる。
は共分散として表すことができる。
最後に の分子は、
赤色の項は分散と共分散で表すために挟み込んだ。
以上より一次関数 は、
よく見かける式と同じになる。
3.
第二話:単回帰分析の結果の見方(エクセルのデータ分析ツール)
第三話:重回帰分析をSEOの例題で理解する。
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