【ビックリ】今度、禁書3期のシリーズ構成をする吉野弘幸さんについて どんな評価…

【ビックリ】今度、禁書3期のシリーズ構成をする吉野弘幸さんについて どんな評価…

今度、禁書3期のシリーズ構成をする吉野弘幸さんについて どんな評価…

今度、禁書3期のシリーズ構成をする吉野弘幸さんについて
どんな評価なんでしょうか?
賛否両論って感じですが、嫌いな方又は好きな方ご意見をお聞かせ下さい。

アンサー

オリジナルアニメは評判がとても悪いです。
ソ・ラ・ノ・ヲ・ト、ギルクラ、ビビオペ、イゼッタ、どれもダメダメですね。ツッコミ所だらけで話の閉じ方がヘタクソです。舞-HiMEはまあまあかな。
ただ原作がある場合は特に何も言われることもないので気にすることは無いんじゃないですか。原作ありで不評な作品は原作からダメなんだと思います。
◆アニオリに関して余り評判がよくないみたいですね
ツッコミ所が多いと真面目に見れずギャグみたいな見方になりますよね
原作があると、ある程度暴走しづらいんですね
◆確か吉野さんって終末のイゼッタの脚本でしたっけ?
あと悪名高いアニメ艦これ3話
もうこれだけで察しがつくと思いますが、救われない悲劇大好き不幸大好きの人なので、
戦記もの、シリアスものとは相性がいいんだけど、それ以外のアニメでは邪魔者扱いされてますね。


質問タグ:吉野弘幸,イゼッタ,賛否両論,シリーズ構成,禁書3期,ギルティクラウン,吉野

【ネット】メガロポリスとコナーベーションの違いを教えてくださいq

メガロポリスとコナーベーションの違いを教えてくださいq

メガロポリスとコナーベーションの違いを教えてくださいq

アンサー

「メトロポリス(大都市)」
いわゆる大都市のことで、東京、横浜、名古屋、大阪などが該当します。
「メガロポリス(巨帯都市)」
複数のメトロポリスが、密接な関係を持ちながら帯状に連なっている状態を「メガロポリス(巨帯都市)」と呼びます。
たとえば日本の場合は「東海道メガロポリス」(東京?名古屋?大阪)などが有名ですね。別名では太平洋ベルトとも呼ばれます。しかしですね、実際にこの「東海道メガロポリス」を見ると、必ずしも大規模な市が完全に隣り合って続いているわけではなく、大都会と郊外の区分けははっきりしています。
「コナーベーション(連接都市、連担都市、集合都市)」
一方のコナーベーション(連接都市、連担都市、集合都市)は、エリア同士の境界がハッキリしていないというのが一つの特徴です。
たとえば、東京?川崎?横浜であれば、各都市の間に郊外部が挟まることはなく、都市同士がピッタリとくっついて、境目が分からなくなっていますよね。
整理してまとめれば、大都市同士の境目がはっきりしていればメガロポリス、大都市同士がくっついてしまって境界が分かりづらい場合はコナーベーション、です。


質問タグ:コナーベーション,メガロポリス,東海道メガロポリス,メトロポリス,連担都市,連接都市,q

【PS4】漫画・アニメで質問です。漫画・アニメの【「恋人同士」「夫婦」のベ…

漫画・アニメで質問です。漫画・アニメの【「恋人同士」「夫婦」のベ…

漫画・アニメで質問です。漫画・アニメの【「恋人同士」「夫婦」のベストカップル】だと思う男女二人のキャラクターは、
誰と誰だと思いますか?
多く答えても良いです。
【回答例】
の び太としずかちゃん(ドラえもん)
江戸川コナンと毛利蘭(名探偵コナン)

アンサー

五代裕作 と 音無響子(めぞん一刻)
諸星あたる と ラム(うる星やつら)
早乙女乱馬 と 天道あかね(らんま1/2)
犬夜叉 と 日暮かごめ(犬夜叉)
六道りんね と 間宮桜(境界のRINNE)
畑中耕作 と シスター・アンジェラ(1ポンドの福音)
湧太 と 真魚(人魚の森シリーズ)
茂野吾郎 と 清水薫(MAJOR)
茂野大吾 と 佐倉睦子(MAJOR 2nd)
進藤学 と 天野めぐみ(天野めぐみはスキだらけ)
只野仁人 と 古見硝子(古見さんはコミュ症です)
エヴァンス と オークレイ(保安官エヴァンスの嘘 DEAD or LOVE)
由崎星空(ナサ) と 由崎司(トニカクカワイイ)
等々
◆金木研と霧嶋董香
◆小五郎と英理
ひねりをいれ過ぎだが
◆工藤有希子&工藤優作


質問タグ:毛利蘭,名探偵コナン,江戸川コナン,天野めぐみ,アニメ,ドラえもん,古見

【写真付】今のプリキュア(ハグプリ)のプリハートには、ルールー(キュアアム…

今のプリキュア(ハグプリ)のプリハートには、ルールー(キュアアム…

今のプリキュア(ハグプリ)のプリハートには、ルールー(キュアアムール)の声が入っているそうですが、このプリハートが、ゆかりんの声が鳴る初めての女児向けアニメのおもちゃとなりますか?

アンサー

田村さんの最初の女児向けアニメ現具は
『おとぎ銃士 赤ずきん』のゲームかも?
s://wwwnintendocojp/ds/software/aotj/indexhtml
◆書き間違えました。
現具じゃなくて玩具です。


質問タグ:ゆかりん,ルール,プリハート,キュアアムール,プリキュア,おとぎ銃士,田村

【効果あり】友情・努力・勝利という言葉が一番似合うマンガは何だと思いますか?…

友情・努力・勝利という言葉が一番似合うマンガは何だと思いますか?…

友情・努力・勝利という言葉が一番似合うマンガは何だと思いますか?少年ジャンプ以外でもいいです

どうしても「とっても!ラッキーマン」が最初に浮かんでしまいます。アンサー

どうしても「とっても!ラッキーマン」が最初に浮かんでしまいます。
◆「この音とまれ!」はまさにそんな感じです。
でも、絵柄のせいかテーマのせいか、その単語が持つなんとなく暑苦しい雰囲気はなくて、キラキラした青春って感じですが。
◆DAYS
◆ルーキーズですかね。


質問タグ:少年ジャンプ以外,ラッキーマン,友情,漫画,勝利,努力,ルーキーズ

【コスパ最強】今になってスマイルプリキュアを1から見たい

今になってスマイルプリキュアを1から見たい

今になってスマイルプリキュアを1から見たい

アンサー

どうぞ。
確かウチの近所のTSUTAYAにはDVDがありましたので、たぶん見つけやすいはずです。
◆でも、全何話あるんだろう
◆そのうち再放送するから我慢するべきです
◆大人しくDVD借りて見なさい!
◆自分今年から見始めました。
◆東映アニメーションのデマンドサービスでどうぞ。1話は無料で2話以降が有料です。
s://taodjp/pg/100103
全48話です。


質問タグ:スマイルプリキュア,東映アニメーション,デマンドサービス,DVD,TSUTAYA,有料,ウチ

【ガッテン】Rでlmer()、random slopeなど . . igu***さん、お世話になります。 mo…

Rでlmer()、random slopeなど . . igu***さん、お世話になります。 mo…

Rでlmer()、random slopeなど
igu***さん、お世話になります。
modelは前回お世話になったのと同じで、その続きです。よろしくお願いします。 「>ある生薬を服用すると、身体の表面で温度の分布パターンが出来るようなので、あらかじめそういうパターンが示される位置を6箇所選んだ。
>次にこの生薬を服用する前(1)、服用後30分後(2)、1時間後(3)にこれら6箇所の皮下血流量をドップラー血流計で測定して比較データを得える試行を10回繰り返した。」
これをランダムな数値で置き換えて、Rで試して練習にしています。

> setseed(3)
> area =rep(letters[1:6] 10)
> before=floor(runif(60 400 1200)) #;from 400 – 1200
> after 5=floor(runif(60 100 600)) #;from 100 – 600
> after 10=floor(runif(60 50 200)) #;from 50 – 200
> table all=dataframe(area before after 5 after 10)
> table all
___area__before_____after_5___after_10
1______a____534_____508______157
2______b___1046_____128______173
3______c____707_____501______173
4______d____662_____152_______79
5______e____881_____483______140
6______f____883_____252______114
7______a____499_____484______145
8______b____635_____370______113
(以下60までつづく)
[area_]はfixed effectですが、
[before]値は[area]によって上下するから、これはrandom slopeになるなぁと考えました。
それから、従属変数を(before+after_5+after_10)にしたmodel(A)と、
(A)の従属変数から(+after_10)を外して、従属変数を(before+after_5)にしたmodel(B)とを作って、この二つをANOVAで比較したら(+after_10)の有意差が出るかな、と考えました。
質問1:この考えは正しいですか?
それでまずこれをlmerで演算してみたら、warningをもらいました。

#####
> temp_lmer=lmer((before+after_5+after_10)~area_+(1+before|area_) data = table_all)
Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt “derivs”) opt$par ctrl = control$checkConv :
unable to evaluate scaled gradient
2: In checkConv(attr(opt “derivs”) opt$par ctrl = control$checkConv :
Model failed to converge: degenerate Hessian with 1 negative eigenvalues
3: In as lmerModLT(model devfun) :
Model may not have converged with 1 eigenvalue close to zero: -11e-12
#####
質問2:
1項目の「unable to evaluate scaled gradient」というのはrandom slopeをつくれない、ということですか?
質問3:
2項目の「Model failed to converge: degenerate Hessian with 1 negative eigenvalues」の意味をご教示お願いします。
質問4:
3項目の「モデルが固有値に収束しない、、、」とは何を言っているのですか?
でもwarningのあとで結果が一応出ました。

#####
> temp lmer
Linear mixed model fit by REML [‘lmerModLmerTest’]
REML criterion at convergence: 7347086
Random_effects:
_Groups___Name________StdDev_Corr
_area_____(Intercept)_17852_______
__________before________104___100
_Residual_____________16293_______
Number_of_obs:_60__groups:__area___6
Fixed_Effects:
(Intercept)___area_b__area_c___area_d____area_e____area_f
___3821___-1123____1612____-1049____-2006____-2403
convergence code 0; 2 optimizer warnings; 0 lme4 warnings
#####
質問5:
Random_effects:のところで、before値のSdが104で、area_のが178というのは、意味として
「areaごとにbefore値が上下するけれど、それはareaによる影響ではないよ」
ということですか?
代わりにResidualが162なので、「ここに出ていない何かほかの因子が影響しているよ」
ということですか?
質問6:
Fixed Effectsのそれぞれの数値の意味をご教示お願いします。
よろしくお願いします。

>lmer((before+after_5+after_10)~area
??奇妙な入れ方ですね・・...アンサー

>lmer((before+after_5+after_10)~area
??奇妙な入れ方ですね・・
質問1の前ですが
>random slopeになるな
という点は,ランダム効果が,intercept の場合とslopeの場合で,モデルを比較し(AICを見る),どちらかを決めれば良いのです。
>従属変数を(before+after_5+after_10)
違います。
従属変数は時間(time)です。
time が3水準で,データは
time: 1, 2, 3
と入ります。この場合は,順序尺度にしてあるので
factor(time)
とします。
あるいは,before を0にして
time: 0, 5, 10
でもよい。
# 計算例
area<- rep(c("a", "b"), each=3) time<- rep(c(0, 5, 10), 2) y<- c( 534, 508, 157, 1046, 128, 173) dat<- dataframe(area, time, y) dat library(lmerTest) # ランダム傾きモデル mod1<- lmer(y ~ time + (time | area), data=dat) summary(mod1) AIC(mod1) # ランダム切片モデル mod2<- lmer(y ~ time + (1 | area), data=dat) summary(mod2) AIC(mod2) ## 終了 結果は, ランダム傾きモデル AIC 7370576 ランダム切片モデル AIC 6971192 ランダム切片モデルのほうが適合が良く time p値 00622 なので,時間変化に有意傾向ありです。 質問2~4は,変数がデータに比べて多すぎるために確定しないものと思われます。 以下の質問も,変数の入れ方がおかしいので,やり直してから考察してください。


質問タグ:random slope,In checkConv,derivs&quot,0 lme4 warnings,table all,ランダム切片モデル,data.frame

【実績No.1】CDの収納場所に関する相談 学生時代から集めてきたCDが,今では300枚…

CDの収納場所に関する相談 学生時代から集めてきたCDが,今では300枚…

CDの収納場所に関する相談
学生時代から集めてきたCDが,今では300枚以上あります。 これらは現在,CD収納用の棚に入っていたりカゴや紙袋に入っていたりと乱雑に置かれているので,
この夏思い切って整理をしようと思っています。
しかし,家が狭いのでこれ以上収納用の棚を増やすことは難しいのが現状です。
ところで,私の部屋には1畳分の床面積を持つ押入れがあります(上下2段)。
下の段は衣装ケースが入っていてほとんど隙間がないのですが,上の段は布団を片付ける程度で,
高さの面ではかなり余裕があります。
そこで,押入れの上段床部分にCDの収納ケースを(横長に)置けないかと考えています(図の水色部分)。
押入の奥行きも利用した,引き出し式のケースが理想的なのですが,これに合うようなCD収納ケースはあるのでしょうか。
情報をお持ちの方,是非よろしくお願いします。

押し入れ,床面積,奥行き,夏思い切って整理,上段床部分,衣装ケース,お手持ちアンサー

こういう薄型衣装ケースを利用すれば良いかと思いますが
s://storeshoppingyahoocojp/livingut/4904746296788html
◆ベッド下に入れるものや薄型の押入れケースあります。
1つに何枚入るかはわかりませんので、1つ買って追加購入しかないかな…
◆衣装ケースをCD収納に転用すれば済む話です。
衣装ケースなら都合の良い種類がたくさんありますからね。
あとは、お手持ちの中から
物理的に残したいものを厳選し、
あとは全部スマホに入れて
売っぱらうこともお考えください。
どのみちCDは寿命があり、
久々に聞いたら聞けなくなってた、なんてこともありますので
データを移しておくのは必須行為ですよ。


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