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我が家の3にゃんこズには好評でした! Reviewed in Japan on August 19, 2018 Verified Purchase 愛猫 水道から落ちる水>こちらのウォーターボウル>>>ジェックスピュアクリスタル 愛犬 こちらのウォーターボウル>>>ジェックスピュアクリスタル>>>>>>>>その他 本当によく飲みます。 値段相当の価値がありますねこれは。 驚きです。 愛犬に至ってはほぼこれでしか飲まないので、ジェックスのは仕舞おうかと思っています。 よく飲むとはいえフィルターなどないし循環もしてくれないので毛や埃は気になりますが…。 しかし愛犬はお散歩のときのウォーターボトルでも飲んでくれなくなりました…。 本当にがぶ飲みしてくれるので嬉しくはありますが、ウォーターボトルからも飲まないとなると真夏日のお散歩などでは心配になります。 この塗料を使ったボトルなど、他の製品も出してほしいです。 Disclaimer: While we work to ensure that product information is correct, on occasion manufacturers may alter their ingredient lists. Actual product packaging and materials may contain more and/or different information than that shown on our Web site. We recommend that you do not solely rely on the information presented and that you always read labels, warnings, and directions before using or consuming a product. トンキニーズってどんな猫？ミンクのような毛に輝く瞳を持つ猫! | 猫との暮らし大百科. For additional information about a product, please contact the manufacturer. Content on this site is for reference purposes and is not intended to substitute for advice given by a physician, pharmacist, or other licensed health-care professional.
もっちゃん さらに水が飛び散りにくくて音が静かな製品だとベストですね〜!
いや、ネコ自身が器を手にとったり、口つけて飲むわけじゃないから、材質は関係なさそう・・・ でも、ステンレスの容器は光を反射するため、水を飲むとき眩しそうにしていたから、そういった点では陶器はいいのかもしれないけど・・・。 そこで思い出したのが、ネコの色の見え方です。 猫の網膜には、色覚をつかさどる「錘体(すいたい)細胞」が2種類確認されていて、「青」と「緑」の色と、その混合色が見えると考えられています(人は3種類あり「赤」も見えます) 花王ペットサイト で、ヘルスウォーターボウルをみてみると、 グリーン! ネコが水を飲みやすいことには、器の色が関係しているのかもしれない!! (google image) それからもう一点。 ネコが好む水についての質問への回答の中に、気になる記述があったので引用してみます、 「猫は変なところ(人の基準で)の水を飲むのが好きです。水道の蛇口からポタポタ垂れる水滴を飲むのは、よく見かける姿ですが、そのほか、 流しのたまり水 、浴槽の残り湯、 風呂場の床のたまり水 、水槽の水、 プランターの受け皿の水 、 雨水や水たまりの水 、池の水など、私たちが「汚い水」と感じている水をよく口にしています。」 高円寺アニマルクリニック ここで注目すべきなのは、 「水の汚さ」ではなく「水の深さ」 、つまり、ネコは床(地面)に溜まった 「浅い水」 をペロペロして飲むのが好きなのではないのか?と考えたんです。 水飲み容器になみなみと注がれた水=舌が底に届かない よりも 浅く溜まった水=舌が底に届く きっと本来ネコは、がぶ飲みするタイプではなくて 少量の水を舐め取るタイプ なのでは?? 砂漠出身だし。 そんなわけで、モノは試しということで100均(ダイソー)でさがしてきました。 ポイントは、グリーン系であること、なるべく浅いお皿であること。 そして見つけたのが、きみどり色の、せっけん置きです。 ↑上から見たところ ↑横から見たところ(薄さもちょうどいい) さらにネコが飲みやすいように、とりあえずタッパー容器を台にして、高さを出しました。 ↑逆光のため画像乱れていますが、水を飲むツナヨシ いやあーー、これが、大好評!! 猫が水をひっくり返す！こぼさないための対策方法ってあるの？｜猫の総合情報サイト ペットスマイルニュースforネコちゃん. (ツナヨシに) ほんと 「この容器の前に座る→水を飲む」 がすんなり!! 設置場所も、人気のホーロー容器の近くにしたので、それもいいのかも。 ただし、見た目が最悪なので、せめて台にしているタッパー容器だけでもなんとかしたいと思っています。 ネコが水を飲まなくてお悩みでしたら、たった100円ですので一度お試しあれ!
)としてレビューしてみました。 Reviewed in Japan on September 26, 2018 Verified Purchase 慢性腎不全になってしまった愛猫は、今まで洗面台に飛び乗って蛇口から直接水を飲んでいましたが、病気が進行するに従ってジャンプも難しくなり、蛇口から水を飲むことが出来なくなりました。 そこで『蛇口からではなくとも美味しい水は飲めるんだよ!』と伝えたくて、ウォーターヘルスボウルを購入しました。 拘りの強い愛猫がウォーターヘルスボウルから水を飲むかは分かりませんでしたが、ボウルに水を入れて半日くらい経った頃から急に、ゴクゴクと水を飲み始めました! とても気に入ったようで他の給水機や器に入っている水には目もくれず、このボウルの水ばかり飲んでいます。 よく飲んでくれるので違う場所にも置くため、もう一つ追加購入しました。 陶器製で欠けたり割れたりしやすいのにちょっとお値段が高いので☆4つです。 今のところ我が家では必需品になっています。 2018年11月15日追記 前回のレビューにて「陶器製で割れたり欠けたりしやすい云々」と書きましたが誤りでしたので、訂正して☆5つにします。 洗う時にシンクへ落としたり蛇口にぶつける事が何度もありましたが、割れるどころか欠けもせずヒビすら入らず、今も綺麗なままです。驚く程に頑丈な器です。 我が家では腎不全の猫だけでなく、もう1匹の健康な猫もウォーターヘルスボールからゴクゴクと水を飲むようになってくれました。 購入して本当に良かったと思います。 5.
2歳となっています。その猫がどのくらい生きるのかは、もって生まれた資質や環境などによって変わってくるものです。大切に飼って長寿を目指しましょう。 【関連記事】 王族に愛された"月のダイヤモンド" シャム(サイアミーズ)ってどんな猫? トンキニーズを家族の一員として迎える方法 トンキニーズを家族としてお迎えたい!
卵白を飲むのがいいと書いているもののもありましたが、 「飲んじゃったー!ドウシヨー!」と焦っている時に、 黄身と白身を分けてられないんじゃないかと思うのですがいかがでしょう。 日本中毒情報センター のサイトでは、 牛乳か卵白を飲むことを勧められています。 キッチンハイターでおなじみ kao のサイトでは、 牛乳か水を飲むことを勧められていますので、 牛乳も卵白もなければ、水を飲みましょうね。 さて、牛乳か卵白か水を飲んだら、それでOK〜とはいきませんよね。 上記の サイト をご参考になさって、適切な処置を受けてくださいね。 誤飲したらどうなるの? 漂白剤の種類によって、毒性が違うようです。 塩素系漂白剤が特に毒性は強そうで、皮膚や粘膜がただれるそうな。 誤飲して症状が出れば、口から胃までの粘膜がただれて痛みも生じ、 ものを飲み込めなくなったり、吐き気や嘔吐を催すこともあるそうです。 ものを飲み込めないくらいなら、応急処置もままなりませんから、 すぐさま受診が必要ですね。 酸素系漂白剤も、口からのどの粘膜に痛みが出ることがあると、 下痢、嘔吐、腹痛などの症状が出ることもあるそうです。 こちらは、濃度と症状により受診するかどうか判断するそうですよ。 もう一つ、やってはいけないこと 次亜塩素酸ナトリウム(ハイター)などに触れて、指先がヌルヌルする時に、 酢をちょんとつけると、ヌルヌルがなくなるそうなのですが、 それを踏まえて「なるほど、アルカリを酸で中和か」と、 次亜塩素酸ナトリウムを誤飲した時に、くれぐれも 酢や酸味のあるジュースなどで中和しようとしないでくださいね。 胃の中でガスが発生して余計に危険だそうです。 炭酸飲料もダメなんですって。ご注意を!
library(MASS) # Boston データセットを使う library(tidyverse) # ggplot2とdiplyrを使う 線形回帰分析 Regression 重回帰・単回帰 以下の形で、回帰分析のオブジェクトを作る。 mylm <- lm(data=データフレーム, outcome ~ predictor_1 + predictor_2) outcomeは目的変数y、predictor_1は説明変数1、predictor_2は説明変数2とする。 今回は、MASSの中にあるBostonデータセットを使用する。Bostonの中には、変数medv(median value of owner-occupied homes in $1000s)と変数lstat(lower status of the population (percent). )がある。 medvをyとして、lstatをxとして式を定義する。このときに、Boston \(medv ~ Boston\) lstat とすると、うまくいかない。 mylm <- lm(data=Boston, medv ~ lstat) coef()を使うと、Interceptとcoefficientsを得ることができる。 coef(mylm) ## (Intercept) lstat ## 34. 5538409 -0. 9500494 summary() を使うと、Multiple R-squared、Adjusted R-squared、Intercept、coefficients等など、様々な情報を得ることができる。 summary(mylm) ## ## Call: ## lm(formula = medv ~ lstat, data = Boston) ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -15. 168 -3. 990 -1. 318 2. 034 24. 500 ## Coefficients: ## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) ## (Intercept) 34. 55384 0. 56263 61. 重回帰分析を具体例を使ってできるだけわかりやすく説明してみた - Qiita. 41 <2e-16 *** ## lstat -0. 95005 0. 03873 -24. 53 <2e-16 *** ## --- ## Signif.
66と高くはないですが、ある程度のモデルが作れているといえます。 評価指標について知りたい方は 「評価指標」のテキスト を参考にしてください。 重回帰 先程の単回帰より、良いモデルを作るにはどうしたら良いでしょうか? ピザの例で考えると、 ピザの値段を決めているのは大きさだけではありません。 トッピングの数、パンの生地、種類など様々な要因が値段を決めています。 なので、値段に関わる要因を説明変数と増やせば増やすほど、値段を正確に予測することができます。 このように、説明変数を2つ以上で行う回帰のことを重回帰といいます。 (先程は説明変数が1つだったので単回帰といいます。) 実際に計算としては、 重回帰式をY=b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+‥‥+b0 のように表すことができ、b1, b2, ‥を偏回帰係数といいます。 重回帰の実装例 では、重回帰を実装してみましょう。 先程のデータにトッピングの数を追加します。 トッピングの数 0 テストデータの方にも追加し、学習してみましょう。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 from sklearn. 単回帰分析と重回帰分析を丁寧に解説 | デジマール株式会社｜デジタルマーケティングエージェンシー. linear_model import LinearRegression x = [ [ 12, 2], [ 16, 1], [ 20, 0], [ 28, 2], [ 36, 0]] y = [ [ 700], [ 900], [ 1300], [ 1750], [ 1800]] model = LinearRegression () model. fit ( x, y) x_test = [ [ 16, 2], [ 18, 0], [ 22, 2], [ 32, 2], [ 24, 0]] y_test = [ [ 1100], [ 850], [ 1500], [ 1800], [ 1100]] # prices = edict([[16, 2], [18, 0], [22, 2], [32, 2], [24, 0]]) prices = model. predict ( x_test) # 上のコメントと同じ for i, price in enumerate ( prices): print ( 'Predicted:%s, Target:%s'% ( price, y_test [ i])) score = model.
fit ( x, y) x_test = [ [ 16, 2], [ 18, 0], [ 22, 2], [ 32, 2], [ 24, 0]] y_test = [ [ 1100], [ 850], [ 1500], [ 1800], [ 1100]] prices = model. predict ( x_test) for i, price in enumerate ( prices): print ( 'Predicted:%s, Target:%s'% ( price, y_test [ i])) score = model. score ( x_test, y_test) print ( "r-squared:", score) まとめ この章では回帰について学習しました。 説明変数が1つのときは単回帰、複数のときは重回帰と呼ばれます。 また、評価指標として寄与率を説明しました。
エクセルの単回帰分析の結果の見方を説明しています。決定係数、相関係数、補正R2の違いと解釈の仕方を理解することができます。重回帰分析の時に重要になりますので、P-値の説明もやっています。 単回帰分析の結果の見方【エクセルデータ分析ツール】【回帰分析シリーズ2】 (動画時間:5:16) エクセルの単回帰分析から単回帰式を作る こんにちは、リーンシグマブラックベルトのマイク根上です。業務改善コンサルをしています。 前回の記事で回帰分析の基本と散布図での単回帰式の出し方を学びました。今回はエクセルのデータ分析ツールを使った単回帰分析の仕方を学びます。 << 回帰分析シリーズ >> 第一話:回帰分析をエクセルの散布図でわかりやすく説明します! 第二話:← 今回の記事 第三話:重回帰分析をSEOの例題で理解する。 上図が前回の散布図の結果でY = 0. 【初心者向け】Rを使った単回帰分析【lm関数を修得】 | K's blog. 1895 X – 35. 632と言う単回帰式と、0. 8895の決定係数を得ました。 実務でちょっとした分析ならこの散布図だけで済んでしまいます。しかし単回帰分析をする事で更に詳しい情報が得られるのです。前回と同じデータでエクセルの単回帰分析をした結果を先に見てみましょう。 沢山数値がありますね。しかし実務では最低限、上図の中の黄色の部分だけ知っていれば良いです。「係数」のところの数値がさっきの回帰式のX値の係数と切片と全く同じになっているのが確認できます(下図参照)。ですから、回帰式を作るのにこれを使うのです。 P-値は説明変数Xと目的変数Yの関係度を表す 次がX値1のP-値です。ここでは0. 004%です。このP値は散布図では出せない数値です。簡単に言うと、これで自分の説明変数がどれだけ上手く目的変数に影響してるかを確認できるのです。 重回帰分析ではこのP-値がすごく重要で、複数ある説明変数の中でどれが一番目的変数に影響を与えているかがこれで分かるのです。 もう少し詳しく言いますと、P-値は帰無仮説の確率です。何じゃそりゃ?って感じですね。回帰分析での帰無仮説とは「このXの説明変数はYの目的変数と無関係と仮定すること」となります。 一般的にこのパーセンテージが5%以下ならこの帰無仮説を棄却出来ます。言い換えると「無関係である」ことを棄却する。つまり「XとYの関係がすごい有る」ということです。 今回の場合、その確率が0.
直径(cm) 値段(円) 1 12 700 2 16 900 3 20 1300 4 28 1750 5 36 1800 今回はピザの直径を使って、値段を予測します。 では、始めにデータを入力します。 x = [ [ 12], [ 16], [ 20], [ 28], [ 36]] y = [ [ 700], [ 900], [ 1300], [ 1750], [ 1800]] 次にこのデータがどのようになっているのか、回帰をする必要があるかなどmatplotlibをつかって可視化してみましょう。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import matplotlib. pyplot as plt # テキストエディタで実行する場合はこの行をコメントアウト(コメント化)してください。% matplotlib inline plt. figure () plt. title ( 'Relation between diameter and price') #タイトル plt. xlabel ( 'diameter') #軸ラベル plt. ylabel ( 'price') #軸ラベル plt. scatter ( x, y) #散布図の作成 plt. axis ( [ 0, 50, 0, 2500]) #表の最小値、最大値 plt. grid ( True) #grid線 plt. show () 上記のプログラムを実行すると図が出力されます。 この図をみると直径と値段には正の相関があるようにみえます。 このように、データをplotすることで回帰を行う必要があるか分かります。 では、次にscikit-learnを使って回帰を行なってみましょう。 まず、はじめにモデルを構築します。 from sklearn. linear_model import LinearRegression model = LinearRegression () model. fit ( x, y) 1行目で今回使う回帰のパッケージをimportします。 2行目では、使うモデル(回帰)を指定します。 3行目でxとyのデータを使って学習させます。 これで、回帰のモデルの完成です。 では、大きさが25cmのピザの値段はいくらになるでしょう。 このモデルをつかって予測してみましょう。 import numpy as np price = model.