1)R33スカイラインGT-Sを購入しようと思っています。
私はスポーツ趣向なので、2ドア(クーペ)を買おうと思ってるのですが、
いろんなバージョンがあって迷っています。
例えばクーペにしてもFRと4WDがありますよね?
そこで、クーペの全バージョン(SPEC(2)など)とその特徴を教えてください。

2)購入する際のお値段はいくらぐらいでしょうか?
もちろんピンキリだと思いますが、程度が良い奴はやっぱ100万越えてしまいますか?
どなたかご教授お願いします。

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A 回答 (2件)

スカイラインクーペのバリエーションですが、大きく分けると4バリエーションになります。



まず、FRモデル。
(1)2.5リッター DOHC インタクーラー付きターボのGTS25t(250PS)
(2)2.5リッター DOHC NAのGTS25(190PS[TypeSは200PS])
(3)2リッター SOHC NAのGTS(130PS)
次に4WDモデル。
(4)2.5リッター DOHC NAのGTS4(190PS)
となっています。

NAモデルは、前期と後期で基本的に変化は見られませんが、後期のターボ車は、ターボのインペラ材質がセラミックから樹脂となっており、レスポンスが良くなっています。ただ、ブーストがあまり掛けられない(0.9kぐらいが限度)ということにもなっています。チューニングしていきたいのならば、前期型が宜しいかと思います。
また、後期型で設定されていたSPEC(1)、SPEC(2)は、タワーバーが標準装備になるのと、どちらかは忘れてしまいましたが、片方はリアスポレスです。

見た目についてですが、外装は、前期が丸みを帯びたヘッドライト、後期はビックマイナーチェンジされており、角っぽいヘッドライトになっています。内装も、前期、後期でクラスタのデザインが違います。前期はソフトタッチ塗装が施されていますが、後期はシボ(樹脂型でザラザラを付けたもの)を付けただけで塗装は施されておらず、傷つき易い傾向にあります。
細かいことを言うと中期モデルもありますが、エアバック標準化、エアロバンパー標準装着、大型リアウィングに変更されたぐらいで基本は前期と同じです。

価格はR32程の人気が無いこともあって、全体的に低めな傾向だと思います。前期型ならば、100万を切っているかと思います。

以前、R33前期の2リッターに乗っていましたが、とにかくパワーがありませんでした。足回りは良かったのですが。
ですから、購入するのでしたら、2.5リッターNAかターボが宜しいかと思います。

この回答への補足

年式は平成8年~10年モデルです。
欲しいと思うタイプは
1)アクティブLSD(FR)
2)スペック(2)(FR)
3)GT-S4(4WD)
の3つです。(いずれも2ドア)
よろしくお願いします。

補足日時:2001/11/04 20:14
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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
私はターボ車が欲しいので購入したいと思います。
外観は絶対後期のほうがいいので、そちらにしたいと思ってます。
回答ありがとうございました。

お礼日時:2001/11/06 03:00

後期モデルだと、100万はまだ切らないですね。


また、希望しているモデルはどれもタマ数が少ないので、もっと難しいかと思います。
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QR言語で統計分析を始めたい

カテゴリ違いかもしれませんが、
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本日ちょっとした出来事がありまして統計分析とR言語に強烈な興味をもちました。
しかし、残念ながら中学の数学もろくにできないような人間ですので
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今目標としているのは財務省が発表している輸出入貿易統計を使って
今後どの国に何を輸出したらよいかという指標を自分で算出したいと思います。

データ参照元↓(財務省統計ページ)
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001100843


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そこから統計分析、R言語と進んで行けたらと思います。
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売れるのは貨物車みたいなデザインばかりで・・・。

車はやっぱりクーペでしょ!
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でも、今の貨物車みたいなデザイン、どこがかっこいいのか・・・

Aベストアンサー

>かっこよさで言えばやっぱクーペじゃないすか?

もちろんそうですよね。しかし今や車は「足代わり」なんですよね。ファッションじゃ無いんですよ。

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Q統計ソフトRの表をワードにはりつけたい

お世話になります。

タイトルの通りなんですが、統計ソフトRで、統計解析した後に出力した表をウインドウズのワードにはりつけたいんですが、どのようにしたらよいでしょうか。
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Aベストアンサー

統計ソフトR・・・使ったことがないので、画面イメージを図として貼り付けで構わないのであれば。
[Prt Scrn](ノートは[Fn]+[PrtSc])で画面コピー
ペイントを起動して、編集→貼り付け、ツールボックスの点線四角枠ボタンを選んで、必要範囲にトリミングしたものをコピー。
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でどうでしょうか。
 

Q2WD 4WD 

今の車は2WDと4WDどっちが主流なんですか?
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Aベストアンサー

ども。
2級ガソリン自動車整備士です。

主流というか燃費、運動性を両立する駆動方式として、2WDがほとんどです。

4WDとは最近では呼ばずAWD(All Wheel Drive)と呼ぶことが多いです。主に、オフロード、ハイパフォーマンススポーツ、実用車と用途はさまざまです。
最近は電子制御によって、ハイパフォーマンス車に多く採用されることが多くなりました。(ランサーエボリューション、インプレッサ、スカイラインGT-R、レジェンド、ポルシェなど)

2WD→ツーダブリュディーと私は呼んでいますが、意味が通じれば二ダブリュディーとか、ニクと呼んでも差し支えないと思います。

ただし、AWDの場合は、4WDにも種類がいくつかあるので、同じことを言わないので注意してください。
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Q統計ソフトRを用いた回帰直線の傾きの検定法

統計ソフトRの初心者です。
回帰直線を引くところまではできるのですが、傾きの検定はRでできますでしょうか?Rで簡単にできる方法があれば教えていただきたいと思います。
よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

preタグが使えないので見にくいですが、、、

g.dat <- as.factor(rep(c(1, 2), c(5, 6))) # グループを表す変数
x.dat <- c(1.3, 1.5, 1.5, 1.8, 2.0, 1.5, 1.5, 1.8, 1.8, 2.0, 2.2) # 説明変数
y.dat <- c(17.3, 15.6, 14.1, 13.8, 10.2, 17.8, 15.8, 16.0, 13.6, 11.2, 10.2) # 目的変数
mydata <- data.frame(Y = y.dat, X = x.dat, group = g.dat) # データフレームの作成

# 関数two.slopeを定義する
two.slope <- function(dat){
attach(dat) # 引数に指定されたデータフレームにパスを通す
# データフレームより各群のデータを抽出
Y1 <- Y[group==1]
X1 <- X[group==1]
Y2 <- Y[group==2]
X2 <- X[group==2]

# 2本の回帰直線を求める
model1 <- lm(Y1 ~ X1)
model2 <- lm(Y2 ~ X2)

# それぞれの残差を求め、残差平方和を求める
m1.resid <- sum(resid(model1) ^ 2)
m2.resid <- sum(resid(model2) ^ 2)
SSr <- m1.resid + m2.resid

# 各群の平均値
y1.M <- mean(Y1)
y2.M <- mean(Y2)
x1.M <- mean(X1)
x2.M <- mean(X2)

# 2つの回帰直線が平行であるとしたときの推定値と残差平方和
sum1 <- sum((X1 - x1.M) * (Y1 - y1.M))
sum2 <- sum((X2 - x2.M) * (Y2 - y2.M))
sum3 <- sum((X1 - x1.M) ^ 2)
sum4 <- sum((X2 - x2.M) ^ 2)
b <- (sum1 + sum2) / (sum3 + sum4)
a1 <- y1.M - b * x1.M
a2 <- y2.M - b * x2.M
sig1 <- sum((Y1 - (a1 + b * X1)) ^ 2)
sig2 <- sum((Y2 - (a2 + b * X2)) ^ 2)
SSrb <- sig1 + sig2

m <- length(Y1) # グループ1のデータ数
n <- length(Y2) # グループ2のデータ数
DF2 <- m + n - 4 # 自由度2
Fb <- (SSrb - SSr) / (SSr / (DF2)) # F統計量の計算
pb <- 1 - pf(Fb, df1 = 1, df2 = DF2) # p値の計算

cat("F = ", Fb, "\n")
cat("p = ", pb, "\n")

detach(dat) # データフレームのパスを解除
}

# 使用例
> two.slope(mydata)
F = 0.1161944
p = 0.7432014

一応、補足しておきますと、帰無仮説は「2本の回帰直線は平行である(傾きが同じである)」というもので、今回の場合はp = 0.74 < 0.05なので「2本の回帰直線は平行である」と結論づけられます。すなわち、傾きが異なるとはいえないということですね。

詳しくは参考文献

岩崎学「統計的データ解析入門 単回帰分析」東京図書 p88-89

を参照してください。

もっとちゃんと探せばこういう関数があると思いますけど(^_^;)

preタグが使えないので見にくいですが、、、

g.dat <- as.factor(rep(c(1, 2), c(5, 6))) # グループを表す変数
x.dat <- c(1.3, 1.5, 1.5, 1.8, 2.0, 1.5, 1.5, 1.8, 1.8, 2.0, 2.2) # 説明変数
y.dat <- c(17.3, 15.6, 14.1, 13.8, 10.2, 17.8, 15.8, 16.0, 13.6, 11.2, 10.2) # 目的変数
mydata <- data.frame(Y = y.dat, X = x.dat, group = g.dat) # データフレームの作成

# 関数two.slopeを定義する
two.slope <- function(dat){
attach(dat) # 引数に指定されたデータフレームにパスを通す
# ...続きを読む

Qパートタイム4WD車のモード燃費は4WD状態で計測してるんですか

私の商用ワンボックスはモード8.4なのですがどこを走っても10~12をキープしているので疑問に思っています。

Aベストアンサー

パートタイム車はふつう2WD状態で燃費出します、それでも最近の車は4WD2WDでそれほど燃費変わりません、メカニカルロスが少なくなっていると思われます。4WDという時点で2WDより50~100キロは重くなりますからメカニカルロスより重さが主原因です。
さて、あなたの燃費がいいことについては走行条件などもありますが、ドライバーの錬度にもよると思います、やたらと不必要にアクセル踏む人は悪くなりますし、理知的な運転するひとは良くなりますので上手いんじゃないでしょうか?

Qエクセルのデータを統計ソフトRで使う方法

エクセルに入力した数値データを統計ソフトRで使うにはどうしたら良いのでしょうか?これまではデータが少なかったので手入力をしていたのですが、現在たくさんあって困ってます。
Rの解説サイトを見たのですが、どうも分かりずらくてうまくいきません。
OSはウィンドウズです。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

統計ソフトRですが、No1の方も御回答されているように
エクセルの保存をcsv形式へと変換することもできます。
難しければ参考URLの
“EXCELのセルをコピー&ペーストする方法”にしたがって
実行されてはいかがでしょう?

参考URL:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r2.html

Q雪道に有利なのはFR?MR?

 もちろん4輪スタッドレスと言う条件で。 やっぱり4WDとか、滑ったら一緒と言うご意見は不要です。

 駆動輪に加重のかかるMRがよいのか、カーブ中に車体後方の遠心力が少なそうなFRがよいのか・・・ 操作性、走破性はどちらが優れていますか?

Aベストアンサー

みんな肝心な事を忘れていないか?

LSD!!

モータースポーツ用の機械式とかだと効きすぎちゃって逆効果になる事もあるけど(笑
雪道ならビスカス辺りのLSDを装着。これ最強
FRだと発進できないとか不安定だとか言う人はLSD付きのFR車に乗ってみ
LSDがあれば発進も容易だし走行安定性もあがっちゃう。さらに滑った時のコントロール性まで良くなるよ
ヤバい時に故意にスピンさせて逃げるとかそういう芸当がやりやすいのは後輪駆動

後輪駆動でLSDが装着されていれば基本的に素直でマイルドな性格の(言い換えればトロい・笑)FRが良いでしょう
FRの4ドアセダン等だと特に挙動がマイルドなので後輪駆動系では一番乗りやすいかと
MRやRRだと独特の悪癖が出る可能性がFRより高い分だけやや不利かな?

という事で2WD車なら…
車をある程度コントロールできる腕があればFR+LSD+セダンが一番乗りやすいと思うんじゃないかな?
FFもパッと乗ると一見乗りやすそうな感じを受けるけどコントロール性にやや難があると思うなあ。個人的に

Q統計ソフトRの回帰分析について

フリー統計ソフトRの回帰分析に関する質問です。

統計の研究でRというソフトを最近使い始めたのですが、なかなかうまくいきません。
特に、説明変数に期間を考慮した回帰分析のやり方です。

具体的には

二つの変数XとYがあって
t期におけるYの値を過去6期間(k=1,2,3,...,6)のXの値で回帰させたいのですが

(式)
     6
Yt=A+ΣBkXt-k
    k=1

どのような式をlm()に入れれば分析できるでしょうか? 

Aベストアンサー

★回答

式は 電気工学で言う MA (移動平均モデル)  ほぼ FIR フィルターですね。
フィルター係数が A と Bk (k=1~6までの係数) です。

A+B1×Z^-1+B2×Z^-1+B3×Z^-2+B3×Z^-3・・・・・・・・+Bk×Z^-k
k=1 2 3・・・・・・・6 の数列 
Z^-1=EXP(-jωt)  は  Z変換のZで シフトメモリ  遅延器  1個遅らせる意味



計量経済て言う分野でしょうか   当方経済しゃないけど
以下で見ますと このソフトは以下入れろと書いてありますね

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/71.html

y ~ x1 + x2

モデル式 y = a + b1x1 + b2x2 + ε( ε は誤差項)について,目的変数 y と説明変数 x1,x2 をベクトルで指定する
と書いてあります。

y ~ x1 * x2
含んだモデル式( x1:x2 でもよい) y = a + b1x1 + b2x2 + b3x1x2 + ε( ε は誤差項)について,目的変数 y と説明変数 x1,x2 をベクトルで指定する


貴君の式は 誤差なし O で入れなきゃOKてことでしょ この関数は

Xt はすきに入れればいいんじゃないでしょうか 貴君の場合 6 ですね

Yt がその分 出力されるだけじゃないのでしょうか。

★回答

式は 電気工学で言う MA (移動平均モデル)  ほぼ FIR フィルターですね。
フィルター係数が A と Bk (k=1~6までの係数) です。

A+B1×Z^-1+B2×Z^-1+B3×Z^-2+B3×Z^-3・・・・・・・・+Bk×Z^-k
k=1 2 3・・・・・・・6 の数列 
Z^-1=EXP(-jωt)  は  Z変換のZで シフトメモリ  遅延器  1個遅らせる意味



計量経済て言う分野でしょうか   当方経済しゃないけど
以下で見ますと このソフトは以下入れろと書いてありますね

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/...続きを読む

QSUV、クーペ、セダンなど各種の特徴を知りたいです

車にはジャンル?カテゴリー?タイプ?・・・どう言えばいいのかわかりませんが、SUVやセダン、クーペ、クロカン、ミニバンなど色々ありますよね。そのような種類ごとの普段乗るのに適しているか、それとも遊びの車か、あとは見晴らしなどはどうなのか、など、実際に乗ってみて初めて知ったということを教えて頂きたいです。

例えば、
セダンは○○と言われてるけど、実際には○○なところもあるよ。

というような感じでお願いします。
できれば普段の乗り方(通勤や買い物)も書いてもらえるとイメージしやすいです。

Aベストアンサー

セダン:
もっとも代表的な車の形かと思います。居住性、車内の快適性、ボディの剛性とそこから来る安定した走行性能はどれを取っても、バランスが良いかと思います。
苦手なのは、大きな荷物で、これはステーションワゴンやミニバンには敵わないでしょう。

ミニバン:
ファミリーに適していると思います。家族での旅行から日頃の買い物、雨が降った時の家族の送迎(自転車なども乗せられる)など、多目的に使えます。サイズもコンパクトなもの、背の低いもの、1BOXの様なスタイルなど様々。
反面、乗り心地の面や、スポーティな走りまで含めたトータルバランスでは、セダンに一歩届かずというところでしょうか。また、機械式駐車場などでは車高が高くて入らないなどの欠点もあります。
余談ですが、小学生に車の絵を描かせると、昔はだいたいセダンっぽい絵を描いたそうですが、最近はミニバンっぽい車を描く子が増えたそうです。それだけ日本でメジャーになっているということでしょう。

クーペ:
流麗なボディとスポーティな走りが売り。爽快にワインディングを走るのには向いていると思います。前輪、後輪のほぼ中央辺りにドライバーポジションが来るものが多く、ノーズが長くテールが短いスタイルが多いですね。この為、重量バランスが良いだけでなく、ドライバーと車との一体感が高まります。
スタイル優先の為、反面、居住性は×。特に後部座席があるものは、4ドアでも2ドアでも後部座席に座る人は可愛そうですね。1~2人でドライブを楽しむ人向きではないでしょうか。

ステーションワゴン:
セダンの様なスタイルで後部の荷室を大きく広げた形。(セダンとほぼ同じボディで後方部だけせり出したスタイルのものが多かったですが、これだと商業車(バン)みたいなので、最近はワゴン専用設計のものが増えている様ですね。
セダンより劣るのは室内の静寂性(後部座席の遮音性)で、後はほぼセダン並み。(最近は、遮音性もずい分良くなった様ですが)
これも家族で旅行する機会が多い人には向いているかと思います。

SUV、クロカン:
両者の区別が余りついていないですが、オフロード用の車ですね。4WDのものが多く(ほとんど?)で、雪道や悪路の走行性能では安心感があります。
本格的なオフロード走行を楽しむだけでなく、スキー、キャンプなどのアウトドア派の方が好んで乗られるようですね。


2BOX:
コンパクトカーや、1.5リットルクラスに多い、ハッチバックタイプの車。スタイルもお洒落なものが多いのでカジュアルに乗るには最適。取り回しも良いので初心者にも安心。
また、幾つかの車種ではホットバージョン(スポーティ仕様)のグレードを持っており、欧州ではホットハッチと呼ばれ人気が高いとのこと。(ゴルフGTI、ルノーサンクなど)マツダのアクセラも欧州で大ヒットしたということらしいです。
若者向けというところでしょうか。

ご参考に。

セダン:
もっとも代表的な車の形かと思います。居住性、車内の快適性、ボディの剛性とそこから来る安定した走行性能はどれを取っても、バランスが良いかと思います。
苦手なのは、大きな荷物で、これはステーションワゴンやミニバンには敵わないでしょう。

ミニバン:
ファミリーに適していると思います。家族での旅行から日頃の買い物、雨が降った時の家族の送迎(自転車なども乗せられる)など、多目的に使えます。サイズもコンパクトなもの、背の低いもの、1BOXの様なスタイルなど様々。
反面、乗...続きを読む


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