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ディズニー 沖縄進出を検討 [Disney / ディズニー]

宜野湾「インダストリアルコリドー地区」にディズニーリゾートが進出を検討しているとのことです。

ディズニーバケーションクラブ(DVC)のアウラニリゾートみたいになるんでしょうかね。

ただ、DVCホテルという位置づけではなく、オリエンタルランドが運営主体なので、DVCのポイントでは泊まれなさそう。。。

どんなリゾートになるのか、期待が高まります。

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東京都水の科学館 2回目 [よもやま日記]

久々に行ってきました。
前回は、1年半前に行ったみたいです。

東京都水の科学館 1回目
http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2015-11-10

ちょっと駅から遠いのと、駐車場が近くにないのが残念なのですが、それでも水を使った色々な実験や遊びを体験することができます。

お昼前に行ったのですが、なんだかんだと2時間以上遊んでいて、科学館を出たのが2時過ぎ。

お昼ご飯は、お台場に移動してがっつり頂きました!

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東京都水の科学館 らんま先生eco実験ショー [よもやま日記]

東京都水の科学館 らんま先生eco実験ショー

空気砲の実験をしたり、水の色が変わったりと、いろいろ不思議な実験をやっていました。
時間として50分くらいですが、かなり楽しい実験ショーでした。





今週の土曜日にフジテレビにでんじろう先生とテレビに出るって告知していたので、おそらくこの番組かと思われます。

土曜プレミアム・THEお題シアターでんじろうTV初実験・みやぞん爆笑肉体芸
2017年5月20日(土)21時00分~23時10分

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かけっこ教室 1日目 [ファミリー]

塾の野外活動として、かけっこ教室に参加してきました。
二日間コース。



運動会などで早く走るためコツとして
・姿勢をまっすぐにして走る
・ももをしっかりと上げて走る
・歩幅を大きくする
・スタートダッシュのポイント
あたりを2時間かけて練習していました。

来週、かけっこ教室二日目があるのですが、それまでに今日のおさらいを毎日練習するってことになりました。

二日間参加しただけでは、劇的には早くならないみたいですが、日々の積み重ねが大切とのことです。

今日、50mのタイムを計りましたが、次回は少しでも早く走れるようになっていると嬉しいものです。

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KDD2017の申し込みが開始! [確率・統計、データマイニング]

KDD2017の申し込みが開始!
http://www.kdd.org/kdd2017/registration

今年はカナダのHalifaxです。

6/28までに申込すると、早期割引になりますね。
学割もかなりの額なので、学割で行くべきか悩みます。
(一応、大学院です。。。)

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東京三大豆大福の一つ松島屋(泉岳寺、白金高輪) [グルメ / クッキング]

会社のキックオフが近くで合ったので、松島屋によって豆大福を買ってきました。



松島屋 (まつしまや) - 泉岳寺/和菓子
https://tabelog.com/tokyo/A1314/A131403/13007137/

東京三大豆大福は
・瑞穂(明治神宮前)
・松島屋(泉岳寺)
・群林堂(護国寺)
らしいです。

人によって意見は分かれるので、どれがさらに美味しいかという事は置いておきます。w

・松島屋(泉岳寺)の豆大福
豆がプチプチとした食感で、甘さ控えめ
群林堂に比べて、やや小ぶり

・群林堂(護国寺)
ぎっしりと入っている赤エンドウ豆の食感が楽しめる
餡は塩気がなく、やや甘め

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統計手法から統計モデリングへ その3 モデルの違いをパス図で理解 [確率・統計、データマイニング]

# パッケージの読み込み
library(lavaan)
 
# データの準備
lower <- '
1.000
0.774 1.000
0.383 0.496 1.000
'
full <- getCov(lower, names=c("Y", "X1", "X2"))




モデル 1
# モデル1
model_1 <- '
X1 ~ Y
X2 ~ X1
X2 ~ Y
X1 ~~ X1; X2 ~~ X2
'
 
fit_1 <- lavaan(model_1, sample.cov = full, sample.nobs = 20)
summary(fit_1, standardized=T)


ここで Y から X2のパス係数は有意でないので次の様なモデルを考える。



モデル 2
# モデル2
model_2 <- '
X1 ~ Y
X2 ~ X1
X1 ~~ X1; X2 ~~ X2
'
 
fit_2 <- lavaan(model_2, sample.cov = full, sample.nobs = 20)
summary(fit_2, standardized=T)






ここで面白いのが、モデル1とモデル2のYからX1へのパス係数の値は同じである。
そして、X1からX2のパス係数の値は、0.498から0.496に変化をしている。

これは、0.496 = 0.498 - 0.002ということだが、X2へのYの影響は、全てX1を経由しての「間接効果」を考えていることになる。

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