アイクとロイとマルスのアニメってありますか?
みんなゲームに出てくるのは知ってるんですけど・・・・・

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A 回答 (1件)

ファイアーエムブレムシリーズの主人公という解釈でよろしいですか?



紋章の謎がOVAで制作されているのでマルスのみアニメ化作品で登場します。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1% …

アイクとロイはありませんね。
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この回答へのお礼

アイクはないんですか・・・・・
私的にアイクが一番好きなんですけど・・・・・
でもマルスがあるって聞いてチョーーーーーハッピーっす!!!
本当にありがとうございました!!!!!!

お礼日時:2010/12/31 23:00

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QAIC(赤池情報量基準)について

統計学初心者です。ピント外れな質問だったら申し訳ありません。


ある医学データの解析で、AICを用いて変数選択を行いたいのですが、

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2、もし絶対的基準だとしたら、どのくらいの値より小さくなれば、モデルに意味があるとみなされるのでしょうか?


よろしくお願いいたします。

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 パラメータの数を増減してみてAICが一番小さくなるようなモデルを選ぶ、という形で使いますね。ですが、AICは天下りの「基準」なんかじゃありません。「二つの確率密度関数P, Qのずれを測る尺度であるK-L情報量I(P,Q)に未知の定数Cを加えたものを、未知の確率密度関数Pに従うデータとモデルが与える確率密度関数Qについて、推定する」のがAICですので、本質的にはK-L情報量という尺度で測った得点を見ている訳です。ただしAICには定数Cの分だけ不定性がありますから、絶対尺度としては使えない。
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メカニックデザインのひとつで、主に主役メカ以外のインテリアや小物まで、統一感を持たせる仕事です。

・キャラクターデザイン・・・キャラクター担当
・メカニックデザイン・・・メカ担当
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QAICについて教えてください

 線形自己回帰モデルの次数選択の指標となるAIC(赤池情報量基準)のもつ意味について教えて下さい。
 

Aベストアンサー

>「ランダムなノイズしかない、と仮定したときに、自由度を増やすことでどの位残差が小さくなるか」を予測する式を作る。
ということで良いと思います。これをゆっくり読んで戴ければ分かると思うのですが、ここで言う予測式は「データの変動を予測する式(=モデル)」のことではありません。 そうではなくて、「モデルの自由度を増やしたとき、どれだけ残差が減るか、を予測する式」のことです。
 たとえば、2次元(x,y)平面上に4個の点が与えられ、これにfitする1次式を作れと言われたら、残差が出ます。2次式y=ax^2+bx+cにしたら言われたら残差が小さくなります。もう一つパラメータを増やして3次式にしたら、この場合モデルは全部の点を通り、残差は絶対に0になるということが確実に「予測」できますよね。だからといって、3次式が一番良いモデルなのか?たとえば1次式のモデルの時に、すでに残差が(データに含まれるノイズレベルを考慮したときに)ランダム変動であると解釈出来るんであれば、それ以上次数を増やしたのは、単にノイズに惑わされているだけじゃないの?
 ということなんですよ。疑問点あれば、ご遠慮なく補足してください。

>「ランダムなノイズしかない、と仮定したときに、自由度を増やすことでどの位残差が小さくなるか」を予測する式を作る。
ということで良いと思います。これをゆっくり読んで戴ければ分かると思うのですが、ここで言う予測式は「データの変動を予測する式(=モデル)」のことではありません。 そうではなくて、「モデルの自由度を増やしたとき、どれだけ残差が減るか、を予測する式」のことです。
 たとえば、2次元(x,y)平面上に4個の点が与えられ、これにfitする1次式を作れと言われたら、残差が出ます。2次...続きを読む

Qネコやイヌが出てくる昔のアニメのタイトルを知りたい

私が幼稚園か小学生の頃だと思うのですが、当時見ていたアニメのタイトルをふと知りたくなりました。
覚えているのが、主にネコが出てきて、イヌも1匹か2匹くらいいたのかな……?と言う程度で、
あとはタイトルもどんな話かとかもほとんど覚えていないレベルです。
現在私が21歳なので、恐らく平成5年~10年くらいの間だと思います。
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かすかに覚えているのが、グッズ?として(多分お菓子のオマケのようなもの)、
その人形(柔らかいプラスチック?製の指にはめて遊ぶようなもの)があったと思います。

今のところ友人に聞いて「ノンタン」じゃない?と言われましたが、検索したら違いました。
もしそんな感じのアニメで思い当たるものがありましたら、何でもいいので教えてください。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

3丁目のタマ うちのタマ知りませんか? 

というアニメがありました。

Q赤池情報量基準AICとベイズ情報量基準BIC

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シミュレーション実験ではBICの方が良い結果を与えると聞きますが、何故そうなるのか教えてください。
繰り返し誤差が存在しないことが原因でしょうか?

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こんにちは。だいぶ前の質問のようですが,回答させていただきます。
まず,AIC,BICは数式的には,
AIC=-2{対数尤度}+2{モデルパラメータ数}
BIC=-2{対数尤度}+log({サンプルサイズ}){モデルパラメータ数}
とあらわされます。
第1項は,モデルの当てはまりを表すものですので,当てはまりが
良いほど小さくなります。また,同じデータでは関係ありませんが,
サンプルサイズが大きくなれば,小さくなります。

第2項は,「罰則項」とも呼ばれ,パラメータ数が多いほど(すなわちモデルが
複雑になるほど)大きくなります。
あてはまりが良くても滅茶苦茶複雑なモデルは好ましくないということで,
いずれの指標も,当てはまりが良く,なおかつシンプルなモデルが
志向される指標といえるでしょう。

AICとBICの数式的な違いは第2項ですが,AICは,罰則項がサンプルサイズによらず,
サンプルサイズが大きいときに,第1項の比重が大きくなり,複雑なモデルが選ばれがちに
なります。その点BICは罰則項もサンプルサイズの関数ですので,AICよりもシンプルな
モデルが選ばれがちです。

ただし,そもそもの考え方のベースが両指標で異なります(AICは尤度推測,
BICはBayes推測)ので,モデルパラメータの推測ストラテジに合わせる必要がある
と考える人もいます。たとえば,モデルパラメータをBayes流で推定するならば
BIC,最尤法で求めるならAICというように。必ずしもこのように用いなければならない
というコンセンサスはないとは思いますが。

以上,ご参考まで。

こんにちは。だいぶ前の質問のようですが,回答させていただきます。
まず,AIC,BICは数式的には,
AIC=-2{対数尤度}+2{モデルパラメータ数}
BIC=-2{対数尤度}+log({サンプルサイズ}){モデルパラメータ数}
とあらわされます。
第1項は,モデルの当てはまりを表すものですので,当てはまりが
良いほど小さくなります。また,同じデータでは関係ありませんが,
サンプルサイズが大きくなれば,小さくなります。

第2項は,「罰則項」とも呼ばれ,パラメータ数が多いほど(すなわちモデルが
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Q生殖可能なロボットの出てくる海外のSFアニメを知りませんか?

saetterと申します。
数年前に見たアニメを探しています。
おそらく(英語圏の)海外製の劇場アニメで、舞台は未来の火星か土星、ヒロインはロボットの刑事をしています。ストーリーが進むに従がってヒロインが製造された理由や実は生殖可能である事などが解っていくというストーリーです。続編も存在し、たしか続編では子供が生まれていました。

音声が英語なので海外製だと思いますが、もしかしたら日本製かもしれません。

数年前に一回見ただけなので情報は少ないですが、ご存じの方がいらっしゃればどうかタイトルを教えて下さい。

Aベストアンサー

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%9F%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%BB%E3%82%B6%E3%83%BB%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%89
ARMITAGE III
以前にも記してますが…初期、国内放映はBS.WOWOW です。
海外で評価された日本製アニメ(うろ覚え?)と言う表題の番組
3週に渡り、放映されたラストを飾ったのがこの作品です。
その後に発売された日本語版主人公のCV. は、笠原弘子さんです。

Q以下の英文ついてご教授お願いいたします。Vietnam traffic

A:What is the most unexpected exprience you have had in Vietnam?
B:Let's see,the most unexpected exprience I've had probaly is Vietnamese traffic conditions. Inthe first day of my trip to Vietnam,I was astonished to see a large number of motorcycles running on the roads in Ho Chi Minh much more than cars.
It's because not car drivers but people riding thire motorcycles were causing a traffic jam!
I’ve never seen such a unfamiliar sight in Japan and I wondered with question how motorists managed to avoid road accidents in that complicated traffic environment.

a large number of motorcycles running on the roads in Ho Chi Minh much more than cars.
の部分なのですが、そもそもa large numberと入れていることでバイクの数の多さを示していると思うのですが、さらに車との比較をして、つまり、「車よりも多く、かなりの数の走っているバイクを見て驚いた」とのような文の取り方でよいでしょうか?

A:What is the most unexpected exprience you have had in Vietnam?
B:Let's see,the most unexpected exprience I've had probaly is Vietnamese traffic conditions. Inthe first day of my trip to Vietnam,I was astonished to see a large number of motorcycles running on the roads in Ho Chi Minh much more than cars.
It's because not car drivers but people riding thire motorcycles were causing a traffic jam!
I’ve never seen such a unfamiliar sight in Japan and I wondered with qu...続きを読む

Aベストアンサー

in Japan とあるように日本人が書いた英語でしょ?
本人に聞けば?
コンマでも置いて同格とできなくもないでしょうがちょっと無理があります。
with question あたりもよくわからないです。

Q2000年前後にやってたアニメで、みんなでアニメ番組を作るという話があったと友人が言ってたんですが何

2000年前後にやってたアニメで、みんなでアニメ番組を作るという話があったと友人が言ってたんですが何のアニメでした?
作ったアニメは散々なものでかなりの低視聴率で終わってしまいました。
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『アニメーション制作進行くろみちゃん』
かも

QAIC(赤池情報量規準)の導出過程

現在AIC(赤池情報量規準)について勉強しています。
対数尤度/平均対数尤度/期待平均対数尤度
といった似た言葉が多く混乱しています。
以下の記述は私の理解を整理したものですが、おかしな点はあるでしょうか?

-----------------------------------------------
以下のように記号を定義する

θ:未知のパラメータ
θ*:真のパラメータ
θ★:パラメータの最尤推定量
K:モデルの自由パラメータ数

対数尤度:l(θ)
平均対数尤度のn倍:l*(θ)
期待平均対数尤度:l'*(K)

統計モデルの良さを評価したいとき

●(K-L情報量)が小さい(0に近い)モデルほど良いモデル

●(K-L情報量)は (定数)-(平均対数尤度) で表されるので
(平均対数尤度)が大きいほど良いモデル

●(平均対数尤度のn倍)が大きいほど良いモデル
(∵nは標本数であり一定だから)

●(平均対数尤度のn倍)の不偏推定量である(対数尤度)が最大になるような未知のパラメーターθ★を求める。これが最尤推定値。

●(平均対数尤度のn倍)に最尤推定値θ★を代入した、
l*(θ★)が大きいほど良いモデル

●l*(θ★)は、得られた標本 x_i (i=1,2,…,n) に依存する値
(∵最尤推定値θ★はx_iによって表される) なので、
l*(θ★)の x_i (i=1,2,…,n) についての期待値をとると
これが(期待平均対数尤度) l*'(K) となり、この値が大きいほど良いモデル

●とはいえ、真のモデルが未知であるため、(期待平均対数尤度)は
実際には求められない

●(期待平均対数尤度)の不偏推定量である l(θ★)-K が大きいほど
良いモデル

●歴史的経緯により、l(θ★)-K を-2倍した値が、AIC(赤池情報量規準)
であり、AICが小さいほど良いモデル

以上
-----------------------------------------------
ここまでで、どこかおかしなところはあるでしょうか?
よろしくお願いします。

現在AIC(赤池情報量規準)について勉強しています。
対数尤度/平均対数尤度/期待平均対数尤度
といった似た言葉が多く混乱しています。
以下の記述は私の理解を整理したものですが、おかしな点はあるでしょうか?

-----------------------------------------------
以下のように記号を定義する

θ:未知のパラメータ
θ*:真のパラメータ
θ★:パラメータの最尤推定量
K:モデルの自由パラメータ数

対数尤度:l(θ)
平均対数尤度のn倍:l*(θ)
期待平均対数尤度:l'*(K)

統計モデルの良さを評価し...続きを読む

Aベストアンサー

  用語に関しては、新しい記号とその名称をあれもこれもと導入しすぎると混乱する。そういうときには定義に戻って、最低限の用語と記号で書いた式で表現しなおせば(長くはなりますが)混乱は解消できます。
 ところで、K-L情報量

  I(P*,P) = - ∫ P*(y) ln(P*(y) / P(y))dy

は、2つの確率密度関数P*, Pのずれの指標ですね。I(P*,P)≧0で、=になるのはP*=Pのときだけ。これを

  P* : 未知の確率密度関数
  P : P*に従うサンプルにモデルを当て嵌めて推定した確率密度関数

と解釈して、Pの推定の良さの評価に応用しようと言う訳ですが、P*が未知なんで、これじゃ計算のしようがない。
 さて、赤池先生が証明したのは、適当な条件のもとで

 ( I(P*,P) + (定数)) を  (- ln(P*に従うサンプルとモデルから決まる最大尤度) + (モデルの自由度)) で推定できる

ということ。つまり、P*が未知でも、P*に従うサンプルとモデルを与えればI(P*,P)が(定数を除いて)推定できる、ってことです。
 「…ほど良いモデル」というのはあくまでも価値観の話なんで、この証明そのものとは直接関係ない。でも、AICの意味の本質を捉えていらっしゃるように思います。
 証明を点検することを通して、この推定法がどんな条件下でどれぐらい旨く成り立つか、つまり裏返せば、破綻するのは例えばどんな場合で、その場合どんな原因でどの程度ひどく破綻するか(全然駄目になるのか、それとも、おおまかな目安ぐらいになら使えるのか)という、AICの限界を見極めることが重要でしょうね。

  用語に関しては、新しい記号とその名称をあれもこれもと導入しすぎると混乱する。そういうときには定義に戻って、最低限の用語と記号で書いた式で表現しなおせば(長くはなりますが)混乱は解消できます。
 ところで、K-L情報量

  I(P*,P) = - ∫ P*(y) ln(P*(y) / P(y))dy

は、2つの確率密度関数P*, Pのずれの指標ですね。I(P*,P)≧0で、=になるのはP*=Pのときだけ。これを

  P* : 未知の確率密度関数
  P : P*に従うサンプルにモデルを当て嵌めて推定した確率密度関数

と解釈して、Pの...続きを読む

Qオタクじゃないのに夢にアニメのキャラばかり出てくるんです

私はいつもいつも夢にアニメのキャラクターばかり出てくるんです。
見ているときは楽しくてなりませんが、
アニメのことしか考えていないオタクのようで嫌です。
どうすればよいでしょうか?

Aベストアンサー

#1で回答した者ですが、夢は自分の能に蓄積された記憶のなかに残っている事柄から夢を見ていることが多いと思っています。夢の中にどこの誰だか分からない人物等がずっと現れることはまずなくないですか?ほんのチョットでも記憶の中に残っている人物等が現れているのが大半のはずでは?
リンクを貼っているサイトの中に「精神医学や心理学の世界では、一般的に夢を思考の延長ととらえている。実際、睡眠に入る直前の会話や考え事などが夢に影響を与える例が多いそう。」と書かれています。(http://www2.health.ne.jp/library/3000/w3000533.htmlより)

下記は夢に関することが書かれているサイトです。
http://www.h3.dion.ne.jp/~tm7466/untitled3_012.htm
http://www2.health.ne.jp/library/3000/w3000533.html
http://www2.famille.ne.jp/~nikiniki/

私は質問者さんがアニメのキャラが出てくる夢を見ているときは楽しいが、いつもアニメのキャラが出てくるのはちょっと嫌だと言っておられると解釈したわけで、なら記憶に残るアニメの量を減らせばいいのでは考えたわけです。質問者さんが毎日でも嫌じゃないならそれは毎日楽しい夢をみれてすばらしいことです。

本当に死ぬほど嫌なら一般人も回答するこのサイトに書きこむ前に精神科などのプロの所に駆け込んでいるでしょうから。

#1で回答した者ですが、夢は自分の能に蓄積された記憶のなかに残っている事柄から夢を見ていることが多いと思っています。夢の中にどこの誰だか分からない人物等がずっと現れることはまずなくないですか?ほんのチョットでも記憶の中に残っている人物等が現れているのが大半のはずでは?
リンクを貼っているサイトの中に「精神医学や心理学の世界では、一般的に夢を思考の延長ととらえている。実際、睡眠に入る直前の会話や考え事などが夢に影響を与える例が多いそう。」と書かれています。(http://www2.health....続きを読む


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