重 回帰 分析 パス 図: 国土 地理 院 航空 写真
770,AGFI=. 518,RMSEA=. 128,AIC=35. 092 PLSモデル PLSモデルは,4段階(以上)の因果連鎖のうち2段階目と3段階目に潜在変数を仮定するモデルである。 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,「知的能力」と「対人関係能力」という潜在変数を仮定したPLSモデルを構成すると次のようになる。 適合度は…GFI=. 937,AGFI=. 781,RMSEA=. 000,AIC=33. 570 多重指標モデル 多重指標モデルは,PLSモデルにおける片方の観測変数と潜在変数のパスを逆転した形で表現される。この授業でも出てきたように,潜在変数間の因果関係を表現する際によく見られるモデルである。 また [9] で扱った確認的因子分析は,多重指標モデルの潜在変数間の因果関係を共変(相関)関係に置き換えたものといえる。 適合度は…GFI=.
重 回帰 分析 パスター
929,AGFI=. 815,RMSEA=. 000,AIC=30. 847 [10]高次因子分析 [9]では「対人関係能力」と「知的能力」という2つの因子を設定したが,さらにこれらは「総合能力」という より高次の因子から影響を受けると仮定することも可能 である。 このように,複数の因子をまとめるさらに高次の因子を設定する, 高次因子分析 を行うこともある。 先のデータを用いて高次因子を仮定し,Amosで分析した結果をパス図で表すと以下のようになる。 この分析の場合,「 総合能力 」という「 二次因子 」を仮定しているともいう。 適合度は…GFI=.
重回帰分析 パス図 作り方
2のような複雑なものになる時は階層的重回帰分析を行う必要があります。 (3) パス解析 階層的重回帰分析とパス図を利用して、複雑な因果関係を解明しようとする手法を パス解析(path analysis) といいます。 パス解析ではパス図を利用して次のような効果を計算します。 ○直接効果 … 原因変数が結果変数に直接影響している効果 因果関係についてのパス係数の値がそのまま直接効果を表す。 例:図7. 2の場合 年齢→TCの直接効果:0. 321 年齢→TGの直接効果:0. 280 年齢→重症度の直接効果:なし TC→重症度の直接効果:1. 239 TG→重症度の直接効果:-0. 549 ○間接効果 … A→B→Cという因果関係がある時、AがBを通してCに影響を及ぼしている間接的な効果 原因変数と結果変数の経路にある全ての変数のパス係数を掛け合わせた値が間接効果を表す。 経路が複数ある時はそれらの値を合計する。 年齢→(TC+TG)→重症度の間接効果:0. 321×1. 239 + 0. 280×(-0. 549)=0. 244 TC:重症度に直接影響しているため間接効果はなし TG:重症度に直接影響しているため間接効果はなし ○相関効果 … 相関関係がある他の原因変数を通して、結果変数に影響を及ぼしている間接的な効果 相関関係がある他の原因変数について直接効果と間接効果の合計を求め、それに相関関係のパス係数を掛け合わせた値が相関効果を表す。 相関関係がある変数が複数ある時はそれらの値を合計する。 年齢:相関関係がある変数がないため相関効果はなし TC→TG→重症度の相関効果:0. 753×(-0. 549)=-0. 413 TG→TC→重症度の相関効果:0. 753×1. 239=0. 933 ○全効果 … 直接効果と間接効果と相関効果を合計した効果 原因変数と結果変数の間に直接的な因果関係がある時は単相関係数と一致する。 年齢→重症度の全効果:0. 244(間接効果のみ) TC→重症度の全効果:1. 239 - 0. 413=0. 重回帰分析 パス図 作り方. 826 (本来はTGと重症度の単相関係数0. 827と一致するが、計算誤差のため正確には一致していない) TG→重症度の全効果:-0. 549 + 0. 933=0. 384 (本来はTGと重症度の単相関係数0. 386と一致するが、計算誤差のため正確には一致していない) 以上のパス解析から次のようなことがわかります。 年齢がTCを通して重症度に及ぼす間接効果は正、TGを通した間接効果は負であり、TCを通した間接効果の方が大きい。 TCが重症度に及ぼす直接効果は正、TGを通した相関効果は負であり、直接効果の方が大きい。 その結果、TCが重症度に及ぼす全効果つまり単相関係数は正になる。 TGが重症度に及ぼす直接効果は負、TCを通した相関効果は正であり、相関効果の方が大きい。 その結果、TGが重症度に及ぼす全効果つまり単相関係数は正になる。 ここで注意しなければならないことは、 図7.
重回帰分析 パス図 解釈
1が構造方程式の例。 (2) 階層的重回帰分析 表6. 1. 1 のデータに年齢を付け加えたものが表7. 1のようになったとします。 この場合、年齢がTCとTGに影響し、さらにTCとTGを通して間接的に重症度に影響することは大いに考えられます。 つまり年齢がTCとTGの原因であり、さらにTCとTGが重症度の原因であるという2段階の因果関係があることになります。 このような場合は図7. 2のようなパス図を描くことができます。 表7. 1 高脂血症患者の 年齢とTCとTG 患者No. 年齢 TC TG 重症度 1 50 220 110 0 2 45 230 150 1 3 48 240 150 2 4 41 240 250 1 5 50 250 200 3 6 42 260 150 3 7 54 260 250 2 8 51 260 290 1 9 60 270 250 4 10 47 280 290 4 図7. 2のパス係数は次のようにして求めます。 まず最初に年齢を説明変数にしTCを目的変数にした単回帰分析と、年齢を説明変数にしTGを目的変数にした単回帰分析を行います。 そしてその標準偏回帰係数を年齢とTC、年齢とTGのパス係数にします。 ちなみに単回帰分析の標準偏回帰係数は単相関係数と一致するため、この場合のパス係数は標準偏回帰係数であると同時に相関係数でもあります。 次にTCとTGを説明変数にし、重症度を目的変数にした重回帰分析を行います。 これは 第2節 で計算した重回帰分析であり、パス係数は図7. 1と同じになります。 表7. 1のデータについてこれらの計算を行うと次のような結果になります。 ○説明変数x:年齢 目的変数y:TCとした単回帰分析 単回帰式: 標準偏回帰係数=単相関係数=0. 重 回帰 分析 パスター. 321 ○説明変数x:年齢 目的変数y:TGとした単回帰分析 標準偏回帰係数=単相関係数=0. 280 ○説明変数x 1 :TC、x 2 :TG 目的変数y:重症度とした重回帰分析 重回帰式: TCの標準偏回帰係数=1. 239 TGの標準偏回帰係数=-0. 549 重寄与率:R 2 =0. 814(81. 4%) 重相関係数:R=0. 902 残差寄与率の平方根: このように、因果関係の組み合わせに応じて重回帰分析(または単回帰分析)をいくつかの段階に分けて適用する手法を 階層的重回帰分析(hierarchical multiple regression analysis) といいます。 因果関係が図7.
重 回帰 分析 パスト教
0 ,二卵性双生児の場合には 0.
統計学入門−第7章 7. 4 パス解析 (1) パス図 重回帰分析の結果を解釈する時、図7. 4. 1のような パス図(path diagram) を描くと便利です。 パス図では四角形で囲まれたものは変数を表し、変数と変数を結ぶ単方向の矢印「→」は原因と結果という因果関係があることを表し、双方向の矢印「←→」はお互いに影響を及ぼし合っている相関関係を表します。 そして矢印の近くに書かれた数字を パス係数 といい、因果関係の場合は標準偏回帰係数を、相関関係の場合は相関係数を記載します。 回帰誤差は四角形で囲まず、目的変数と単方向の矢印で結びます。 そして回帰誤差のパス係数として残差寄与率の平方根つまり を記載します。 図7. 1は 第2節 で計算した重回帰分析結果をパス図で表現したものです。 このパス図から重症度の大部分はTCとTGに基づいて評価していて、その際、TGよりもTCの方をより重要と考えていること、そしてTCとTGの間には強い相関関係があることがわかります。 パス図は次のようなルールに従って描きます。 ○直接観測された変数を 観測変数 といい、四角形で囲む。 例:臨床検査値、アンケート項目等 ○直接観測されない仮定上の変数を 潜在変数 といい、丸または楕円で囲む。 例:因子分析の因子等 ○分析対象以外の要因を表す変数を 誤差変数 といい、何も囲まないか丸または楕円で囲む。 例:重回帰分析の回帰誤差等 未知の原因 誤差 ○因果関係を表す時は原因変数から結果変数方向に単方向の矢印を描く。 ○相関関係(共変関係)を表す時は変数と変数の間に双方向の矢印を描く。 ○これらの矢印を パス といい、パスの傍らにパス係数を記載する。 パス係数は因果関係の場合は重回帰分析の標準偏回帰係数または偏回帰係数を用い、相関関係の場合は相関係数または偏相関係数を用いる。 パス係数に有意水準を表す有意記号「*」を付ける時もある。 ○ 外生変数 :モデルの中で一度も他の変数の結果にならない変数、つまり単方向の矢印を一度も受け取らない変数。 図7. 統計学入門−第7章. 1ではTCとTGが外生変数。 誤差変数は必ず外生変数になる。 ○ 内生変数 :モデルの中で少なくとも一度は他の変数の結果になる変数、つまり単方向の矢印を少なくとも一度は受け取る変数。 図7. 1では重症度が内生変数。 ○ 構造変数 :観測変数と潜在変数の総称 構造変数以外の変数は誤差変数である。 ○ 測定方程式 :共通の原因としての潜在変数が、複数個の観測変数に影響を及ぼしている様子を記述するための方程式。 因子分析における因子が各項目に影響を及ぼしている様子を記述する時などに使用する。 ○ 構造方程式 :因果関係を表現するための方程式。 観測変数が別の観測変数の原因になる、といった関係を記述する時などに使用する。 図7.
573,AGFI=. 402,RMSEA=. 297,AIC=52. 139 [7]探索的因子分析(直交回転) 第8回(2) ,分析例1で行った, 因子分析 (バリマックス回転)のデータを用いて,Amosで分析した結果をパス図として表すと次のようになる。 因子分析では共通因子が測定された変数に影響を及ぼすことを仮定するので,上記の主成分分析のパス図とは矢印の向きが逆(因子から観測された変数に向かう)になる。 第1因子は知性,信頼性,素直さに大きな正の影響を与えており,第2因子は外向性,社交性,積極性に大きな正の影響を及ぼしている。従って第1因子を「知的能力」,第2因子を「対人関係能力」と解釈することができる。 なおAmosで因子分析を行う場合,潜在変数の分散を「1」に固定し,潜在変数から観測変数へのパスのうち1つの係数を「1」に固定して実行する。 適合度は…GFI=. 842,AGFI=. 335,RMSEA=. 206,AIC=41. 024 [8]探索的因子分析(斜交回転) 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,Amosで因子分析(斜交回転)を行った結果をパス図として表すと以下のようになる。 斜交回転 の場合,「 因子間に相関を仮定する 」ので,第1因子と第2因子の間に相互の矢印(<->)を入れる。 直交回転 の場合は「 因子間に相関を仮定しない 」ので,相互の矢印はない。 適合度は…GFI=. 共分散構造分析（２/７） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所. 936,AGFI=. 666,RMSEA=. 041,AIC=38. 127 [9]確認的因子分析(斜交回転) 第8回で学んだ因子分析の手法は,特別の仮説を設定して分析を行うわけではないので, 探索的因子分析 とよばれる。 その一方で,研究者が立てた因子の仮説を設定し,その仮説に基づくモデルにデータが合致するか否かを検討する手法を 確認的因子分析 (あるいは検証的因子分析)とよぶ。 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,Amosで確認的因子分析を行った結果をパス図に示すと以下のようになる。 先に示した探索的因子分析とは異なり,研究者が設定した仮説の部分のみにパスが引かれている点に注目してほしい。 なお確認的因子分析は,AmosやSASのCALISプロシジャによる共分散構造分析の他に,事前に仮説的因子パターンを設定し,SASのfactorプロシジャで斜交(直交)procrustes回転を用いることでも分析が可能である。 適合度は…GFI=.
0, よる) 平成21年4月の「軍艦防波堤」(赤丸部分が「柳」の船体) (引用:「国土地理院 地図・航空写真閲覧サービス」CKU20091-C10-26) ところで、よく間違われる「松(二代)」型(丁型)駆逐艦の「柳(二代)」も合わせて取り上げましょう。 一等駆逐艦「柳(二代)」は、昭和19年度計画において「松」型の14番艦として大阪・藤永田造船所で昭和19年8月に起工され、昭和20年1月に竣工しています。 【要目(竣工時の「松(二代)」】 基準排水量:1, 262トン、全長:100. 0m、水線幅:9. 4m、吃水:3. 3m 主機:艦本式オール・ギアードタービン機関×2、 主缶:ロ号艦本式水管缶(重油専焼)×2、推進軸:2軸 出力:19, 000馬力、速力:27. 8ノット、乗員数:211名 兵装:12. 背景画像(国土交通省写真) | フォーラム | iRIC - 河川の流れ・河床変動解析ソフトウェア. 7cm40口径連装高角砲×1、12. 7cm40口径単装高角砲×1、25㎜3連装機銃×4、 25mm単装機銃×8、61cm4連装魚雷発射管×1 ※出典:世界の艦船「日本駆逐艦史」増刊第34集、No. 129 一等駆逐艦「柳(二代)」(引用:Wikipedia・一部加工) (U. S. Navy - National Archives, パブリック・ドメイン, よる) 「柳(二代)」は、昭和20年3月に第五十三駆逐隊に編入され、戦艦「大和」の沖縄水上特攻作戦に参加すべく訓練を行っています。 しかし、特攻作戦に加わる事はなく、第三十一戦隊に編入され回天目標艦として山口・徳山沖の大津島方面で行動しています。 昭和20年5月には青森の大湊警備府部隊に編入され、大湊へ回航され、函館湾を根拠地として津軽海峡で対潜警戒に従事します。 昭和20年7月14日には北海道・渡島福島沖で、米海軍航空母艦「エセックス」艦載機の攻撃を受けロケット弾攻撃が命中、艦尾切断、舵機室・推進機能喪失の被害を受け、戦死者21名、負傷者59名を出しています。 損傷した「柳」は曳航され大湊に到着しますが、昭和20年8月9日に大湊湾で米海軍機動部隊の艦載機による空襲を受け大破、浸水が激しく葦崎東方海岸に擱座します。 「柳」は擱座状態で終戦を迎え、昭和21年10月から翌年5月までに解体されて姿を消します。 大湊・葦崎東方海岸に擱座した「柳(二代)」(左)と敷設艦「常磐」(右) (引用:「写真 日本の軍艦 駆逐艦2」第11巻、1990年6月、光人社、P.
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大東亜戦争後、防波堤として利用された艦艇が15隻あります。 当ブログでも、以前兵庫・竹野港の防波堤となった一等駆逐艦「春風」( 戦後に地味な武勲を讃えられた駆逐艦「春風」 )と、福島・小名浜港の防波堤となった一等駆逐艦「澤風」( 航空隊の訓練、対潜掃討、戦後は防波堤として活躍した駆逐艦「澤風」 )を取り上げました。 竹野港の防波堤となった「春風」の船体 (引用:「京都府」HP、漁村・漁港の紹介 京丹後市編) なかでも有名なのは、北九州市の若松港には「軍艦防波堤」だと思います。ここでは駆逐艦3隻の船体が防波堤として利用されました。 ここでは、戦艦「大和」の沖縄への特攻作戦に同行した一等駆逐艦「涼月」と「冬月」の2隻は比較的有名だと思います( 昭和20年4月7日・戦艦「大和」最期の日 )。 終戦後に佐世保・相ノ浦港に係留された一等駆逐艦「涼月」(引用:Wikipedia) (米国陸軍航空隊, United States Army Air Forces - 学研 歴史群像 太平洋戦史シリーズ Vol. 23 『秋月型駆逐艦』 P14, Gakken Rekishi Gunzo Vol. 23 "Akizuki class destroyers", パブリック・ドメイン, よる) 今回取り上げるのは、もう一隻の駆逐艦「柳」について取り上げてみたいと思います。 一部の資料では駆逐艦「柳」として昭和20年1月に竣工した「松(二代)」型(丁型)一等駆逐艦の「柳(二代)」を取り上げていることがありますが、この防波堤に利用されたのは、初代の「柳」です。 初代の二等駆逐艦「柳(初代)」は、大正初期の八四艦隊整備案の中型駆逐艦として、4隻建造された「桃(初代)」型の4番艦で、大正5年10月に佐世保海軍工廠で起工され、翌6年5月に竣工しています。 【要目(竣工時の「桃」】 基準排水量:755トン、全長:88. 国土地理院 航空写真 古地図. 4m、水線幅:7. 7m、吃水:2. 4m 主機:ブラウン・カーチス式直結タービン機関×2(「柳」・「桃」は艦本式)、 主缶:ロ号艦本式水管缶×4(重油専焼×2、重油・石炭混焼×2)、推進軸:2軸 出力:16, 700馬力、速力:31. 5ノット、乗員数:109名 兵装:12cm40口径単装砲×3、8cm40口径単装砲×2、6. 5mm単装機銃×2、 45cm連装魚雷発射管×2 ※出典:世界の艦船「日本駆逐艦史」増刊第34集、No.
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国土交通省 国土地理院 Cessna 208 (JA315G) 航空フォト 投稿日:2021/07/31 13:13:13 アクセス数: 3アクセス 撮影日 2021/07/21 機材・機種 Cessna 208 Cessna 208B Grand Caravan 元画像 横:4096px / 縦:2731px ログイン(メンバー登録)すると原寸画像を見られます! 撮影日時 2021:07:21 11:14:18 カメラメーカー Canon カメラモデル Canon EOS Kiss X8i シャッタースピード 1/80 絞り 20. 0 ISO 100 焦点距離 400mm コメントする Recommend おすすめコンテンツ
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奈良絵図紀行 江戸期~明治期の奈良市内の主要な名所の古地図を収録しているので、今とはまた違った奈良の姿を見ることができる 奈良県内の名所に絞った古地図アプリなので、特に観光の際に見比べて使うのがおすすめ 位置情報と連携しながらピンポイントで詳しい古地図の上を歩けるので、よりリアルに昔の時代に思いを馳せることができる 古地図アプリといえばやはり歴史ある奈良の町で使いたい。 そうした方には「奈良絵図紀行」がおすすめです。このアプリは奈良県内の主要な観光スポットを、明治や幕末、江戸期などの古地図で現在と見比べて散策できます。地図がピンポイントであることが特徴で、例えば東大寺・薬師寺・法隆寺といった特定のお寺や、大和郡山の城下町全体、吉野山など奈良の代表的な名所に絞った古地図散策が可能です。 奈良の名所を古地図と共に観光したい 方におすすめです。 料金:無料 対応エリア:奈良(法隆寺・大和郡山・吉野山など) 対応年代:江戸時代 / 明治時代 など 対応OS:iOS / Android 古地図アプリのおすすめ7. 東京古い地図 東京の1880年代の地図に絞って閲覧できるので、かなり細かい範囲まで拡大縮小しながら見比べることができる 現在の位置情報をもとに古地図に何があるのか探すことができるので、古地図ではわかりにくい場所でも大体の地名が分かる 明治期の東京は路面電車も走り始め、急激に街中が近代化した一番面白い時期なので、古地図を眺めているだけでも楽しい 東京の古地図と言えば江戸が多いけれどやはり文明開化の明治時代が一番見たいという需要もまた多いはず。 「東京古い地図」は、東京の1880年代の古地図に的を絞ったアプリで、非常に細かい範囲でも拡大縮小しながら閲覧でき、現代の地図とも照らし合わせて眺めることが可能となっています。もちろん現在の位置情報をもとに古地図を眺めることもできますので、路面電車が走り始めた頃の急激に変化していった東京のかつての姿を現在地からも楽しめます。 明治期のハイカラな東京を見てみたい 方におすすめです。 料金:無料 対応エリア:東京 対応年代:明治時代 対応OS:Android 古地図アプリのおすすめ8.
国土地理院と静岡県の提供画像より作成 3Dで見る 熱海土石流の爪痕 全国に潜むリスク 日本経済新聞は、7月3日に静岡県熱海市で発生した土石流の被災現場の立体モデルを、国土地理院が公表した航空写真などのデータを基に作成した。山肌をえぐり、市街を貫いて海にまで至った「山津波」の爪痕がくっきりと浮かび上がった。 土石流の起点、造成地が崩落 標高約400メートル、土石流の最上部にあった階段状の造成地はごっそり崩れ落ち、ほぼ消失した。露出した地盤の表面は、元の土壌とみられる茶色い部分と、他から運び込まれた盛り土とみられる黒い部分に分かれている。崩れ残った箇所があり、今後も土石流が発生する恐れがある。 5.