Eggs 'n Things お台場店 [グルメ / クッキング]
Eggs 'n Things お台場店
https://www.eggsnthingsjapan.com/odaiba/
土日は混雑するので、並び始めてから食べ終わるまで2時間くらいかかりました。
並んでいる時間はほぼ1時間。(^^;
鉄板のエッグベネディクトとコナコーヒーを注文。
やっぱり美味しい。
フライドポテトは、味が濃くてしょっぱかったけど・・・
https://www.eggsnthingsjapan.com/odaiba/
土日は混雑するので、並び始めてから食べ終わるまで2時間くらいかかりました。
並んでいる時間はほぼ1時間。(^^;
鉄板のエッグベネディクトとコナコーヒーを注文。
やっぱり美味しい。
フライドポテトは、味が濃くてしょっぱかったけど・・・
クリスマスプレゼントにハイブリッドチェキ [ファミリー]
クリスマスプレゼントにスーパーマリオLEGO [ファミリー]
ちょっと高いですが、昭和の香りがするレゴセット。
値段は少しするのですが、かなりリアルでビックリ。
レゴでここまで出来るとは。
男の子向けかもしれませんが、大人も一緒に作ることを楽しめるレゴかなと。
レゴ(LEGO) スーパーマリオ LEGO(R) Nintendo Entertainment System(TM) 71374 おもちゃ ブロック プレゼント テレビゲーム 男の子 女の子 大人
- 出版社/メーカー: レゴ(LEGO)
- 発売日: 2021/01/01
- メディア: おもちゃ&ホビー
値段は少しするのですが、かなりリアルでビックリ。
レゴでここまで出来るとは。
男の子向けかもしれませんが、大人も一緒に作ることを楽しめるレゴかなと。
t検定と分散分析の違い [データサイエンス、統計モデル]
統計の講師をしていて、なるほど!と思う質問を受けることがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
t検定と分散分析の違いが分かりません。
【回答】
t検定は、一つの変数の効果について差があるかどうかを検定します。
F検定は、t検定と同じく一つの変数について検定もできるが、一般的には二つ以上の変数について検定する手法です。
一つの変数に適用した場合、t検定とF検定が一致します。
F検定一つ覚えておけば、t検定は不要なのですが、t検定の方が理解がしやすいってのがあるのかもしれません。
以下の通り、t検定とF検定の結果は一致します。
# t検定
A.sales <- c(1000, 980, 1200, 1260, 1500, 1005, 820, 1490, 1500, 960)
B.sales <- c(880, 1080, 1580, 2180, 1900, 1950, 1200, 910, 2100, 1890)
t.test(A.sales, B.sales, var.equal = T)
# t検定の結果
# t = -2.2088, df = 18, p-value = 0.04039
# F検定
sales <- c(A.sales, B.sales)
campaign.B <- c(rep(0,length(A.sales)), rep(1,length(B.sales)))
df <- as.data.frame(cbind(sales, campaign.B))
model.lm <- lm(sales ~ campaign.B, data=df)
# F検定の結果1
summary(model.lm)
# F-statistic: 4.879 on 1 and 18 DF, p-value: 0.04039
# F検定の結果2: 分散分析
anova(model.lm)
# campaign.B 1 782101 782101 4.879 0.04039
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
t検定と分散分析の違いが分かりません。
【回答】
t検定は、一つの変数の効果について差があるかどうかを検定します。
F検定は、t検定と同じく一つの変数について検定もできるが、一般的には二つ以上の変数について検定する手法です。
一つの変数に適用した場合、t検定とF検定が一致します。
F検定一つ覚えておけば、t検定は不要なのですが、t検定の方が理解がしやすいってのがあるのかもしれません。
以下の通り、t検定とF検定の結果は一致します。
# t検定
A.sales <- c(1000, 980, 1200, 1260, 1500, 1005, 820, 1490, 1500, 960)
B.sales <- c(880, 1080, 1580, 2180, 1900, 1950, 1200, 910, 2100, 1890)
t.test(A.sales, B.sales, var.equal = T)
# t検定の結果
# t = -2.2088, df = 18, p-value = 0.04039
# F検定
sales <- c(A.sales, B.sales)
campaign.B <- c(rep(0,length(A.sales)), rep(1,length(B.sales)))
df <- as.data.frame(cbind(sales, campaign.B))
model.lm <- lm(sales ~ campaign.B, data=df)
# F検定の結果1
summary(model.lm)
# F-statistic: 4.879 on 1 and 18 DF, p-value: 0.04039
# F検定の結果2: 分散分析
anova(model.lm)
# campaign.B 1 782101 782101 4.879 0.04039
ゲーム&ウオッチ スーパーマリオブラザーズ [ゲーム]
PlayStation 5、当たる! [ゲーム]
amazonで抽選応募していたPlayStation 5が当たったみたい!
そして、コジマ電気(コジマ×ビックカメラ)に行ったら、コジマのクレジットカードを持っている人で、過去に購入履歴がない人もPS5を買えるみたいでした。
ビックカメラのクレジットカードは持っていましたが、それとは別物みたい。
ということで、最近、至る所PS5が出てきているので、ようやく転売ヤーからでなく、普通の人でも手に入るようになってきたみたいですね♪
(amazonの抽選で買っておきました。)
そして、コジマ電気(コジマ×ビックカメラ)に行ったら、コジマのクレジットカードを持っている人で、過去に購入履歴がない人もPS5を買えるみたいでした。
ビックカメラのクレジットカードは持っていましたが、それとは別物みたい。
ということで、最近、至る所PS5が出てきているので、ようやく転売ヤーからでなく、普通の人でも手に入るようになってきたみたいですね♪
(amazonの抽選で買っておきました。)
神戸・六甲道 ぎゅんた [グルメ / クッキング]
KITTE丸の内の中に入っているレストランに行きました。
KITTEのレストランで一番混んでいるのは、「回転寿司 根室花まる」。
いつ行っても混んでいます。
この日は昼頃に行きましたが、6時間待ちでした。
実際に、夕方に準備ができたと電話がかかってきたけど、さすがに無理でしょう・・・。
ということで、「神戸・六甲道 ぎゅんた」に行きました。
店の奥から、東京駅に発着する電車が見れます。
電車好きには、良いスポットだと思いますが、奥の椅子は滑りやすいので、小さい子は注意。
するっと落っこちる人が続出するそうです。(^^;
KITTEのレストランで一番混んでいるのは、「回転寿司 根室花まる」。
いつ行っても混んでいます。
この日は昼頃に行きましたが、6時間待ちでした。
実際に、夕方に準備ができたと電話がかかってきたけど、さすがに無理でしょう・・・。
ということで、「神戸・六甲道 ぎゅんた」に行きました。
店の奥から、東京駅に発着する電車が見れます。
電車好きには、良いスポットだと思いますが、奥の椅子は滑りやすいので、小さい子は注意。
するっと落っこちる人が続出するそうです。(^^;
データマネジメント・ケーススタディ トップダウン編 [マーケティング / 仕事]
データマネジメント・ケーススタディ トップダウン編: 『顧客満足度向上のための業務横断データ活用』
- 作者: 一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム『データマネジメントの基礎と価値』研究会
- 出版社/メーカー: 一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム
- 発売日: 2016/05/20
- メディア: Kindle版
ケーススタディの講義用として
データマネジメント・ケーススタディ トップダウン編: 『顧客満足度向上のための業務横断データ活用』
を買いました。
良さそうだったので、読んでみたのですが、
まず、本が薄かった・・・。
そして、内容も薄かった・・・。
読んでいて、さーっと頭の中を何かがすり抜けていく。
たぶん、内容が薄すぎるんだと思います。
これをそのままケーススタディの事例としてやるにはあまりにも辛いので、自分だったらどう考えるかという反面教師的な教材としては使えるかなと思いました。
【羽田空港】関空と伊丹でターミナルが異なるので注意 [【旅行】近畿]
年末年始は、通常は北海道のどこかでスキーをしているのですが、
今年は、大阪→広島→長野と西へ東へ旅をすることにしました。
まずは、大阪へ。
ANAで関空に移動しましたが、使ったのが、スターフライヤー(SFJ)。
羽田空港の場合、ANAは第2ターミナルでJALが第1ターミナル。
ANAで予約をしたのですが、スターフライヤーの機材だと、JALと同じく第1ターミナルになるみたい。
おそらく、間違える人が続出してるんじゃないかと思いますが・・・第2ターミナルで統一してほしい。
というのも、大阪に行くときは、スターフライヤーの機材でしたが、戻るときはANAの機材。
なので、行きと帰りでターミナルが異なるため、駐車場がめちゃくちゃ面倒だったりします。
今年は、大阪→広島→長野と西へ東へ旅をすることにしました。
まずは、大阪へ。
ANAで関空に移動しましたが、使ったのが、スターフライヤー(SFJ)。
羽田空港の場合、ANAは第2ターミナルでJALが第1ターミナル。
ANAで予約をしたのですが、スターフライヤーの機材だと、JALと同じく第1ターミナルになるみたい。
おそらく、間違える人が続出してるんじゃないかと思いますが・・・第2ターミナルで統一してほしい。
というのも、大阪に行くときは、スターフライヤーの機材でしたが、戻るときはANAの機材。
なので、行きと帰りでターミナルが異なるため、駐車場がめちゃくちゃ面倒だったりします。
うさぎと縁が深い住吉大社 [【旅行】近畿]
来年はウサギの年ですが、住吉大社はウサギと縁が深い神社です。
いたるところに兎が隠れているので探してみると良いと思います。
最近は、サギが増えているみたいで、威風堂々神社をと飛び回っていました。
いたるところに兎が隠れているので探してみると良いと思います。
最近は、サギが増えているみたいで、威風堂々神社をと飛び回っていました。
逢阪にこにこ庵 [グルメ / クッキング]
逢阪にこにこ庵
https://www.kaiyukan.com/thv/marketplace/shop/067/
関東ではあまり食べれない、かすうどん。
海遊館近くのレストランモールにある「逢阪にこにこ庵」で食べました。
おすすめは、厚切りかすうどん。
しっかりと重厚な味でした。
https://www.kaiyukan.com/thv/marketplace/shop/067/
関東ではあまり食べれない、かすうどん。
海遊館近くのレストランモールにある「逢阪にこにこ庵」で食べました。
おすすめは、厚切りかすうどん。
しっかりと重厚な味でした。
日本一低い山、天保山 [【旅行】近畿]
日本一低い山だったらしいが、最近は、日本で二番目に低い山となったらしい。
その近くにある丘の方が高いのが・・・山の定義って難しい。
その近くにある丘の方が高いのが・・・山の定義って難しい。
久々の海遊館 [【旅行】近畿]
久々に海遊館に行ってきました。
コロナの影響で入場制限があるので、事前に予約をしておくのが良いかと思います。
当日予約もOKですが、30分〜1時間くらい待つ必要がありそうです。
じっくりみて回ると2時間くらいかかるのですが、さまざまな魚の姿が見れて楽しかったです。
コロナの影響で入場制限があるので、事前に予約をしておくのが良いかと思います。
当日予約もOKですが、30分〜1時間くらい待つ必要がありそうです。
じっくりみて回ると2時間くらいかかるのですが、さまざまな魚の姿が見れて楽しかったです。
大阪から東京、そして、広島へ [【旅行】小旅行、旅行その他]
大阪から東京に戻ってきました。
31日だけ、東京で過ごし、1月1日から広島へ!
初詣は、厳島神社の予定です。
西へ東へ、そして、また、西へとバタバタしている年末です・・・(^^;
31日だけ、東京で過ごし、1月1日から広島へ!
初詣は、厳島神社の予定です。
西へ東へ、そして、また、西へとバタバタしている年末です・・・(^^;
2023年、年末 [自己紹介 / 挨拶]
40代も今年で終わり。
来年は、50歳になるみたいです。
20歳くらいの時は、50歳になる自分が想像できなかったけど、
今は、もう50歳という自覚があまりない。
まぁ、最近、老眼が進んでいるので、不自由さはあるものの、今の所健康で楽しく過ごせています。
2022年もいろいろなことにチャレンジできた年だったと思います。
2023年もよろしくお願いします。
来年は、50歳になるみたいです。
20歳くらいの時は、50歳になる自分が想像できなかったけど、
今は、もう50歳という自覚があまりない。
まぁ、最近、老眼が進んでいるので、不自由さはあるものの、今の所健康で楽しく過ごせています。
2022年もいろいろなことにチャレンジできた年だったと思います。
2023年もよろしくお願いします。