自動車の「MILランプ」の意味

解決済

質問者：zigen8513
質問日時：2010/09/11 12:37
回答数：3件

自動車の「MILランプ」の意味

自動車に搭載されているMILランプの「MIL」とは何の略なのでしょうか？
また、どのような意味があるのでしょうか？

通報する

この質問への回答は締め切られました。

質問の本文を隠す

このQ&Aに関連する最新のQ&A

「チェックエンジンランプ」に関するQ&A：オデッセイRA8に乗っていますが、エンジンチェックランプが点灯しディラーで見てもらったらO2センサ

さらに表示

「エンジン故障」に関するQ&A：車の故障！エンジン警告灯？

回答 (3件)

ベストアンサー優先
最新から表示
回答順に表示

No.2ベストアンサー

回答者： puu1-2-3
回答日時：2010/09/12 06:35

１さん、おっしーなー・・・

malfunction
故障

表示ランプが正解です。

エンジン系統の故障の際に点灯します。
日本ではエンジンチェックランプといったほうが覚えがいいですね。

- 9
- 件

通報する

No.3

回答者： 1972xxx
回答日時：2010/09/12 07:37

2さん、ありがとうございます。

その通りです、自分の回答は誤りです(汗。
ついでに"L"はLampでなくLightのようです。
http://www.millisi.jp/obd2/obd_index.html

参考URL：http://www.millisi.jp/obd2/obd_index.html

- 5
- 件

通報する

No.1

回答者： 1972xxx
回答日時：2010/09/11 15:14

マルチファンクションインジケーターランプ

Multi function Indicator Lamp
俗に言うエンジンチェックランプの事ですね

- 9
- 件

通報する

このQ&Aに関連する人気のQ&A

「チェックエンジンランプ」に関するQ&A： VSCランプとエンジンチェックランプ同時点灯

さらに表示

「エンジン故障」に関するQ&A：ダイハツ工業のムーブに走行中の大変危険なエンジン故障について教えて下さい。欠陥車（リコール）ではないのでしょうか

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう！

質問する（無料）

このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ています

専門家回答数ランキング

専門家

※過去一週間分の回答数ランキングです。

質問する（無料）

他の専門家の回答をチェック

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Qダイアグとは・・・？

ダイアグとは・・・？

こちらのサイトに、ダイアグテスターというものがあります。
http://www.denso.co.jp/ja/products/servicetool/dst/index.html

これは、車のダイアグ？をテストするものですが、
そもそもダイアグって何ですか？

詳しい方すみませんがよろしくお願いします。。

Aベストアンサー

簡単に言えば車が自分で何処が悪いのか教えてくれる機能です。
ただ、センサか配線かなど具体的にピンポイントでは教えてくれません。
まぁ最近のはどうなのかわかりあませんが。
系統だけ教えてくれるので故障などの修理を早く出来ますし、
走行時の状態を一緒に記憶しているので、故障の再現を容易にしてくれます。

他の回答も見る

QVA提案とＶＥ提案の違いを教えて下さい。

こんにちわ。
VA提案とＶＥ提案の意味の違いを教えて下さい。
宜しく、お願い致します。

Aベストアンサー

用語的には。
VA：Value Analysisの頭文字（価値分析）
VE：Value Engineeringの頭文字（価値工学）

VAは、おおざっぱに言って、既存の製品に対して改善を行う手法。
製品やその部品に対して、必要とされる機能や品質を考えて現状を分析し、コスト低下につながる代替案を提案する。
この部品は何のために使うのか →他に代替えになる物はないか →あるいは現状の品質がほんとに必要かなど。

VEは、開発設計段階から行う手法。
設計を行う場合に、機能や品質を満足するするに必要なレベルを考慮する。
...続きを読む

他の回答も見る

QIG、ACC、+B、ILL

それぞれの電源の意味を教えてください。

IG、ACC、+B、ILL

それぞれどのような役割があるのでしょう？

宜しくお願いします。

Aベストアンサー

IG（イグニッション電源）
　　　・・キースイッチがON又はSTARTの位置で12Vの電圧がでる
ACC（アクセサリー電源）
　　　・・キースイッチACC又はONの位置で12Vの電圧がでる
+B（バッテリー電源）
　　　・・常に12Vの電圧がでる
ILL（イルミネーション電源）
　　　・・スモールランプが点灯している時は12Vの電圧がでる

たとえば通常のキースイッチ（OFF-ACC-ON-START)でナビを例にとると
キースイッチがOFFの時、当たり前ですがナビの電源は入りません。
キースイッチをACCまで回すと"ACC"電源が...続きを読む

他の回答も見る

Q±4σに入る確率について教えてください

ウィキペディアの検索より、
確率変数XがN( μ, σ2)に従う時、平均 μ からのずれがσ以下の範囲にXが含まれる確率は68.26%、2σ以下だと95.44%、さらに3σだと99.74%となる。
と分かりました。

そこで
4σ、
5σ
6σ
の場合確率はどうなるか教えてください。
よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

Excel で NORMDIST を使い、平均 50、標準偏差 10 （いわゆる偏差値）で計算してみましたら、次のようになりました。

　σ　0.682689492137086
２σ　0.954499736103641
３σ　0.997300203936740
４σ　0.999936657516326
５σ　0.999999426696856
６σ　0.999999998026825
７σ　0.999999999997440
８σ　0.999999999999999
９σ　1.000000000000000

Excelの関数の精度がどの程度のものか分かりませんが、９σで100％になりました。

他の回答も見る

Q「ロバスト設計」ってどんな設計

ロバストという言葉をよく耳にします．
ロバスト設計とは具体的にどのような設計なのでしょうか
目的、方法、参考資料などありましたら教えてください

Aベストアンサー

ykkw_2001さんが書かれているように「外乱に強い」ということですが、ここでいう外乱とは「誤差」ということだと思います。例えば、あなたが自動車の設計者だとします。高速運転できる自動車を設計しようとしたときに路面状態はあなたが決定することは出来ません。雨の日もあれば晴れの日もある。路面が濡れているか、乾いているかは設計者ではどうしようもできないことなので、路面の状態は誤差と考えられます。
このような誤差が大きくても（路面が濡れていても、乾いていても）どちらでも高速運転が出来るように自動車を設計することがロバスト設計です。
今回は、自動車の設計を例に取りましたが、別に自動車以外でもかまいません。設計者が決定できない要因が誤差因子で、この誤差因子に影響を受けにくい設計をすることがロバスト設計なのですが、具体的には、タグチメソッド、品質工学という項目で検索してみて下さい。
最近よく言われるロバスト設計（ロバストデザイン）、品質工学、タグチメソッド、これらは全て同じ手法を指しています。

他の回答も見る

Q「いずれか」と「いづれか」どっちが正しい！？

教えて下さいっ！
”どちらか”と言う意味の「いずれか」のかな表記として
「いずれか」と「いづれか」のどちらが正しいのでしょう？？？

私は「いずれか」だと思うんですが、辞書に「いずれか・いづ--。」と書いてあり、？？？になってしまいました。
どちらでもいいってことでしょうか？

Aベストアンサー

「いずれか」が正しいです．
「いづれ」は「いずれ」の歴史的かな遣いですので，昔は「いづれ」が使われていましたが，現代では「いずれ」で統一することになっていますので，「いずれ」が正しいです．

他の回答も見る

Q加重平均と平均の違い

加重平均と平均の違いってなんですか？
値が同じになることが多いような気がするんですけど・・・
わかりやす～い例で教えてください。

Aベストアンサー

例えば，テストをやって，A組の平均点80点，B組70点，C組60点だったとします．
全体の平均は70点！・・・これが単純な平均ですね．
クラスごとの人数が全く同じなら問題ないし，
わずかに違う程度なら誤差も少ないです．

ところが，A組100人，B組50人，C組10人だったら？
これで「平均70点」と言われたら，A組の生徒は文句を言いますよね．
そこで，クラスごとに重みをつけ，
(80×100＋70×50＋60×10）÷（100＋50＋10）＝75.6
とやって求めるのが「加重平均」です．

他の回答も見る

Q統計学的に信頼できるサンプル数って？

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか？
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか？
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか？

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
　調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
　何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
　最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低６つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
　また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、Ａ国とＢ国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「ｔ検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

　具体的に例示してみましょう。
　ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
　ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率５％、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

　一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
　例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
　一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
　そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

　あと、お礼の欄にあった専門家：統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
　ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20～30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低６～８のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

他の回答も見る

QＷｏｒｄで、１ページを丸ごと削除するには？

１ページしか必要ないのに、真っ白な２ページ目がその下に表示されてしまった場合、この余分な２ページ目を一括削除（消去）する為に、何かいい方法があるでしょうか？

Aベストアンサー

＜表示されてしまった場合＞
これはそれなりに理由があるわけで、改ページや改行によって、次のページにまで入力が及んでいる時にそうなります。
特に罫線で表を作成し、ページの下一杯まで罫線を引いたときなどには、よくなる現象です。

さて、メニューの「表示」で段落記号にチェックが入っていないと、改行や改ページなどの入力情報が見えず、白紙のページを全て選択→削除してもそのままということが良くあります。
１　改行マークが白紙のページの先頭に入っていれば、それをBackSpaceで消してやる。
２　罫線を使っている場合は、それでも効果がない場合がありますが、その時は行数を増やしてやる。
などの方法があります。

他の回答も見る

Qエクセルで計算すると2.43E-19などと表示される。Ｅとは何ですか？

よろしくお願いします。
エクセルの回帰分析をすると有意水準で2.43E-19などと表示されますが
Ｅとは何でしょうか？

また、回帰分析の数字の意味が良く分からないのですが、
皆さんは独学されましたか？それとも講座などをうけたのでしょうか？

回帰分析でＲ２（決定係数）しかみていないのですが
どうすれば回帰分析が分かるようになるのでしょうか？
本を読んだのですがいまいち難しくて分かりません。
教えてください。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

★回答
・最初に『回帰分析』をここで説明するのは少し大変なので『Ｅ』のみ説明します。
・回答者 No.1 ～ No.3 さんと同じく『指数表記』の『Ｅxponent』ですよ。
・『指数』って分かりますか？
・10→1.0E+1(1.0×10の1乗)→×10倍
・100→1.0E+2(1.0×10の2乗)→×100倍
・1000→1.0E+3(1.0×10の3乗)→×1000倍
・0.1→1.0E-1(1.0×1/10の1乗)→×1/10倍→÷10
・0.01→1.0E-2(1.0×1/10の2乗)→×1/100倍→÷100
・0.001→1.0E-3(1.0×1/10の3乗)→×1/1000倍→÷1000
・になります。ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるた...続きを読む

他の回答も見る

ページトップ