「夫を成功」へ導く妻の秘訣 座談会

乱数表は0から9までの数字をランダムに並べた表。どの部分をとっても0~9の数字が同じ確率(1/10)で現れるように作られる。任意抽出その他標本調査や実験計画法に応用される。
と、ありますが、この確立1/10を、どう理解したら良いのでしょうか。

例えば、啓林館の乱数表で、
28
30
95
01
10

05
04
05
84
28

と、並んでいますが、一番左の数字は0が4/10出てますし,
二桁数字を考えても、05が2回出ているので、1/10にならないと思うのです。
どの部分をとっても1/10では無いと思うのですが、教科書が間違っているはずも無いですから、私の考え方がおかしいのだと思います。
どうぞ、お知恵をおかしください。

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A 回答 (2件)

まず大前提として、乱数表とは、本当に乱数の表なのではなく、


概ね乱数っぽいもの、または、乱数であることを目指している何か
であることを理解しましょう。その上で…

表上で近所にある数の並びを見て、狭い範囲で0~9が均等に
現れてはいけない ことは、ちょっと考えれば解ります。

乱数表の1字目~10字目と、2字目~11字目を比べて、
どちらにも0~9が一個づつ現れていたとしたら、11字目の
数字は1字目と同じということになってしまいます。これを
繰り返すと、その表は10文字周期の規則正しいものになり、
全く乱数ではありません。

表全体として、いろいろな数の並びが均等に現れるためには、
狭い範囲での偏りも各種均等に現れなければならないのです。

質問にある「2桁の数10個中、十の位が0のものが4個」という
事象は、確率 (10C4)((1/10)^4)((9/10)^6) 程度で現れるはずです。
「2桁の数10個」を 90 組ほど表から抜き出せば、一組くらいは
在るのが正しいのです。
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    • 1
この回答へのお礼

そうですね。確かに、0-9までが1つずつ現れてしまうと、それ自体が規則をなしてしまいますよね。
ありがとうございます。

お礼日時:2013/01/26 15:21

10個というせまい範囲を見ただけでは、0~9が必ずしも等しい確率で


現われるものではない、ということです。
100個、1000個、10000個、...という風に範囲を広げていくに従い、
0~9の現われる確率は均等になっていくでありましょう。
    • good
    • 0
この回答へのお礼

どの範囲をとっても1/10と言う事自体も、大きな範囲で見た時の確率なんですね。
どう、表現していいのか難しいのですが、分かりました。
ありがとうございました。

お礼日時:2013/01/26 15:19

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Qエクセルで「1~15」の乱数表を作りたい。

エクセルで、「1」から「15」までの15種類の数字を使ってランダムの数列表を作りたいのですが、どのようにすればできますか?

その際、各数字はそれぞれ1個ずつ、一つのセルに入れるものとします。重複しても構いません。
例えば「7」「2」「9」「13」「2」「4」「1」「9」・・・でもOKです。
また、同じ数字が連続するケースの発生もOKです。
例えば、「3」「8」「14」「6」「6」「5」「7」・・・でもOKです。2連続だけでなく、3連続もOKです。

要は「1~15の数字のランダムな出現による乱数表」が作成できればいいのです。

表の範囲は「A7~IV200」までです。

PCの初心者ですので、詳しく丁寧に教えて頂ければ有り難いです。
例えば次のように・・・。

1.・・・・・・・・・
2.・・・・・・・・・・・・
3.・・・・・・・・
4.・・・・・・・・・・・・・・
5.・・・・・・・・・

と、いう風に、順を追ってウィザード風に書いて頂ければ・・・と思います。
PCやエクセルや関数に詳しい方、宜しくお願いいたします。

エクセルで、「1」から「15」までの15種類の数字を使ってランダムの数列表を作りたいのですが、どのようにすればできますか?

その際、各数字はそれぞれ1個ずつ、一つのセルに入れるものとします。重複しても構いません。
例えば「7」「2」「9」「13」「2」「4」「1」「9」・・・でもOKです。
また、同じ数字が連続するケースの発生もOKです。
例えば、「3」「8」「14」「6」「6」「5」「7」・・・でもOKです。2連続だけでなく、3連続もOKです。

要は「1~15の数字...続きを読む

Aベストアンサー

(1) A7からIV200までを範囲指定
(2) 数式バーに「=RANDBETWEEN(1,15)」(「」は不要)を入力し、「Ctrl」キーを押しながら「Enter」

その前に、「ツール」メニューから「アドイン」の「分析ツール」にチェックを入れておいてください。

参考URL:http://www.relief.jp/itnote/archives/001184.php

Qプロ野球で禁止になった乱数表ってどう使っていたの?

 今は禁止になっていますが、少し前まではプロ野球のバッテリー間で乱数表を使ってサインのやりとりをしていましたよね。
 相手チームにサインを読まれないように乱数表を使うという事まではわかるのですが、実際、具体的にどのように使用していたか、誰か知っていますか?
 よろしくお願いします。

Aベストアンサー

自分が覚えているのは、縦、横に1~5の番号をつけその中の桝目にランダムに数字を入れて、1=ストレート、2=カーブなどの様に数字と球種を決めておき、縦、横の数字が交差したところの数字を確認してその球を投げるというシステムだったと思います。例えば、先に出すサインを縦、次が横と決めたとして、指3本、1本と出したとすると、投手はグラブなどに貼り付けた乱数表の縦3、横1の交差する所の数字を確認してそれが1ならストレートを投げるという事です。乱数表はイニングごとに変えたりしていたと思います。サイン交換に時間がかかり、試合時間が長引くという理由から禁止されました。
 わかりにくい説明で申し訳ありません。

Q乱数の数学的な定義はありますか?

数学の背景がないので、質問が変かも知れませんが、よろしくお願いします。

「乱数」には、数学的な定義がありますか?
例えば、「いかなる視点からも規則性のない数の並び」とか、「偶然にまかせた数の並び」とか言えるのでしょうか?

また、ある数列を与えられたときに、それが、「乱数」かどうかを調べる方法はあるのでしょうか?

というのは、たまたま、1が100個ならんだ数列でも、必ずしも「乱数」ではないと言えないような気がするのです。もし、偶然に任せるという意味で乱数を考えるとすると、たまたま、1が100個並ぶことも有り得るし、それを意識的に排除すると、むしろ、自然な「乱数」ではなくなってしまうような気がして、よくわからなくなってしまいました。

Aベストアンサー

まず,数字の出現頻度もある1つの確率分布にしたがっていることが第一の条件です。
つまり,1から100の間の整数の100万個の一様乱数と言った場合には,1の出現頻度がほぼ1万個,2も同じく1万個・・・100も同じく一万個であることです。
次に,どの数字も他の数字と関係がないことが必要です。これははっきり言うのが難しいのですが,たとえば直前の数字とその数字の間の相関が無い(つまり1あとはいつも2だったりしないこと)。先の例だと
1の後の数字を調べても1から100までの数字が同じ頻度で並んでいるような数字のことです。
ご指摘のように,1が100個ならんだ数が乱数であるか無いかは母数いくつの集団について考えているかによります。100個の集団について考えてみると明らかに上記の2条件を満たしませんから,乱数とはいえません。
しかし,10の百乗くらいの数の母集団であれば,ある一箇所に1が100個続いても乱数といえるかもしれません。
乱数検定というのがあって,上記の2つの条件を調べるのもひとつです。
ほかにもいろいろな検定方法があり,乱数は暗号技術と密接な関係があるために,現在でもいろいろ研究されています。興味があれば,「乱数検定」で検索するとたくさん出てきます。

まず,数字の出現頻度もある1つの確率分布にしたがっていることが第一の条件です。
つまり,1から100の間の整数の100万個の一様乱数と言った場合には,1の出現頻度がほぼ1万個,2も同じく1万個・・・100も同じく一万個であることです。
次に,どの数字も他の数字と関係がないことが必要です。これははっきり言うのが難しいのですが,たとえば直前の数字とその数字の間の相関が無い(つまり1あとはいつも2だったりしないこと)。先の例だと
1の後の数字を調べても1から100までの数字が同じ頻度で並...続きを読む

Qカイ2乗検定って何??;;

タイトルのとおりですが…大学で統計の基礎な授業を一般教養で受けています。だけど知らない&説明のない言葉がいっぱぃで、全くついていけません(>_<))
「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、有意水準1%としてカイ2乗検定をして判断する、という問題があるのですが、カイ2乗検定自体、授業でちらっと言葉は使ったものの、計算の仕方、使い方の説明等はなく、まったく手がつかずにいます;;ネットでも調べてみましたが、どう使っていいのかまでは分かりませんでした。
知識の無い私でもわかるようなものがあれば教えて下さいっっ!お願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布とは,二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが,この辺もさらりと流して下さい.

例を使って説明します.今,道行く人にA,B,C,Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう(ただし,選んでもらうだけで,あげるわけではありません.単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです).一人一枚だけの条件で,160人にカードを選んでもらいました.
さて,ここで考えてみて下さい.4枚のカードには大きな違いはなく,どれを選んでもかまわない.でたらめに選ぶとなれば,どのカードも1/4で,同じ確率で,選ばれるはずですよね? ならば,160人データならば,Aは何枚ほど選ばれる「はず」でしょうか? 同様に,B,C,Dは何枚選ばれる「はず」でしょうか?
……当然,A=B=C=D=40枚の「はず」ですよね? この40枚という数値はでたらめに(無作為に)選ばれたとしたらどんな数値になるかの【理論値】を意味します.

さて,上記はあくまでも理論値であり,実際のデータは異なる可能性があります.というよりはむしろ違っているのがふつうでしょう.そのような実際に観測された数値を【観測値】と呼びます.
仮に理論値と観測値が以下のようになったとします.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40

当然のように観測値と理論値にズレが生じています.しかし現実と理論が異なるのはある意味当然なのですからぴったり一致することなどありえません.そこで,「ある程度一致しているか(ズレは許容範囲か)」を問題にすることになります.しかし,「ある程度」といわれても一体どのぐらいであれば「ある程度」と言えるのでしょうか? なかなか判断が難しいではないですか?
確かに判断が難しいです.そこで,この判断のために統計学の力を借りて判断するわけで,更に言えばこのような目的(理論値と観測値のズレが許容範囲かどうか)を検討するときに使われるデータ解析法がχ2検定なのです.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40
(3)ズレ    +32   -17   -14   + 9
(4)ズレ二乗 1024   289   196   81
(5)(4)÷(2) 25.6  7.225  4.9  2.025

 χ2=25.6+7.225+4.9+2.025=49.25

計算過程をさらりと書いていますが,早い話が観測値と理論値のズレの大きさはいくらになるのか,を求めることになります.最終的には「49.25」というズレ値が算出されました.

さて,この「49.25」というズレ値が許容範囲かどうかの判定をするのですが,ここで,χ2分布という確率分布を使うことになります.詳細は統計学教科書を参考してもらうとして,χ2分布を使うと,○○というズレ値が(ある条件では)どのぐらい珍しいことなのか,という「珍しさの確率」を教えてくれます.
かりに「有意水準1%=1%よりも小さい確率で発生することはすごく珍しいと考える(許容範囲と考えられない)」とすれば,「珍しさ確率」が1%以内であれば「許容範囲ではない」と判断します.

以上,長々と書きました.今までの説明を読めばわかるように,χ2検定とはある理論値を想定した時,実際の観測値がその理論値とほぼ一致しているかどうかを調べるための統計解析法のことです.

χ2検定では,理論値をどのように設定するかは分析者の自由です.その設定の仕方で,χ2検定は「適合度の検定」や「独立性の検定」など異なる名称が付与されますが,本質は同じなのです.

質問者さんの場合は

> 「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、

これを理論値としてうまく設定することが鍵となるでしょう.

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布...続きを読む

Qエクセルで100マスの乱数表を作るには

エクセルで縦10×横10の計100マスで、1から100までの数字(数字の重複なし)で乱数表を作るにはどうすれば良いか。

Aベストアンサー

VBAでやるのが簡単です。以下は重複の無い乱数発生のVBAサンプルです。

【手順】
1. [Alt]+[F11]で Visual Basic Editor(以下VBE)起動
2. [挿入]-[標準モジュール]クリック
3. 下記VBAコードをコピー&ペースト
4. VBEを閉じる
5. [ツール]-[マクロ]-[マクロ]で実行

【VBAコード】(次行から終わりまで)

'10×10の重複しない乱数表
Sub Sample()

  Dim NumberBuf%(1 To 10, 1 To 10)
  Dim intNum%, i%, j%, ItemNum%
  Dim tmpBuf
  Dim Dic As Object

  'Dictionaryオブジェクト生成
  Set Dic = CreateObject("Scripting.Dictionary")
  'Dictionaryの登録数が100になるまでループ
  Do Until Dic.Count = 100
    '1~100までの整数で乱数発生
    intNum = Int((100 * Rnd) + 1)
    'Dictionaryに登録されているか?
    If Not Dic.Exists(intNum) Then
      '登録されていなければ追加
      Dic.Add Key:=intNum, Item:=Empty
    End If
  Loop
  tmpBuf = Dic.Keys
  '乱数を10×10の配列に代入
  ItemNum = 0
  For i = 1 To 10
    For j = 1 To 10
       NumberBuf(i, j) = tmpBuf(ItemNum)
       ItemNum = ItemNum + 1
    Next j
  Next i
  '転記先を変えるにはRange("A1")のA1の部分を変更
  '10×10のセル範囲左上角のセルになります
  Range("A1").Resize(10, 10).Value = NumberBuf

End Sub

VBAでやるのが簡単です。以下は重複の無い乱数発生のVBAサンプルです。

【手順】
1. [Alt]+[F11]で Visual Basic Editor(以下VBE)起動
2. [挿入]-[標準モジュール]クリック
3. 下記VBAコードをコピー&ペースト
4. VBEを閉じる
5. [ツール]-[マクロ]-[マクロ]で実行

【VBAコード】(次行から終わりまで)

'10×10の重複しない乱数表
Sub Sample()

  Dim NumberBuf%(1 To 10, 1 To 10)
  Dim intNum%, i%, j%, ItemNum%
  Dim tmpBuf
  Dim Dic As Object

  'Dictionaryオ...続きを読む

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。

> 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...続きを読む

Q電卓での二乗のやり方

一般的な安い電卓で二乗の計算は出来るのでしょうか

例えば  5の12乗 の計算は!!

出来るのであれば、教えてください。

Aベストアンサー

No.3ですが、No.4と動きが違うものがあります。ご参考まで。

SHARP
「5」「×」「×」「=」 →25(2乗)
「5」「×」「=」    →25(2乗)
「5」「+」「+」「=」 →5
「5」「+」「=」「=」 →5

Canon
「5」「×」「×」「=」 →25(2乗)
「5」「×」「=」    →25(2乗)
「5」「+」「+」「=」 →10
「5」「+」「=」「=」 →10

QWord 文字を打つと直後の文字が消えていく

いつもお世話になっています。
Word2000を使っているものです。
ある文書を修正しているのですが,文章中に字を打ち込むと後ろの字が消えてしまいます。
分かりにくいですが,
「これを修正します。」
という文章の「これを」と「修正します。」の間に「これから」という単語を入れたときに,その場所にカーソルを合わせて「これから」と打つと,
「これをこれからす。」
となってしまいます。
他の文書では平気です。
何か解決する方法があれば教えて下さい。

Aベストアンサー

入力モードが「挿入」(普通の入力)から、「上書き」になってしまっているのだと思われます。
キーボードに[Insert]というキーがあると思いますので、1度押してみてください。

QNをkgに換算するには?

ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか?一応断面積は40mm^2です。
1N=9.8kgfなので、「40kg=N×0.98」でいいのでしょうか?
ただ、式の意味がイマイチ理解できないので解説付きでご回答頂けると幸いです。
どなたか、わかる方よろしくお願いします。

Aベストアンサー

こんにちは。

kgfはSI単位ではないですが、質量の数値をそのまま重さとして考えることができるのがメリットですね。


>>>
ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか?

なんか、日本語が変ですね。
「ある試験片に40kgの重りをつけた時の引っ張りの力は何Nの力で引っ張るのと同じですか?」
ということですか?

・・・であるとして、回答します。

40kgのおもりなので、「おもりにかかる重力」は40kgfです。

重力は万有引力の一種ですから、おもりにも試験片にも、地球からの重力はかかります。
しかし、試験片の片方が固定されているため、見かけ、無重力で、試験片だけに40kgfの力だけがかかっているのと同じ状況になります。

試験片にかかる引っ張り力は、

40kgf = 40kg×重力加速度
 = 40kg×9.8m/s^2
 = だいたい400N

あるいは、
102グラム(0.102kg)の物体にかかる重力が1Nなので、
40kg ÷ 0.102kg/N = だいたい400N


>>>1N=9.8kgfなので、「40kg=N×0.98」でいいのでしょうか?

いえ。
1kgf = 9.8N
ですね。


>>>一応断面積は40mm^2です。

力だけでなく、引っ張り応力を求めたいのでしょうか。
そうであれば、400Nを断面積で割るだけです。
400N/40mm^2 = 10N/mm^2 = 10^7 N/m^2
1N/m^2 の応力、圧力を1Pa(パスカル)と言いますから、
10^7 Pa (1千万パスカル) ですね。

こんにちは。

kgfはSI単位ではないですが、質量の数値をそのまま重さとして考えることができるのがメリットですね。


>>>
ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか?

なんか、日本語が変ですね。
「ある試験片に40kgの重りをつけた時の引っ張りの力は何Nの力で引っ張るのと同じですか?」
ということですか?

・・・であるとして、回答します。

40kgのおもりなので、「おもりにかかる重力」は40kg...続きを読む

Qロト6の組み合わせをExcelを使って表にランダムの数字で抽出する方法

ロト6の組み合わせをExcelを使って表にランダムの数字で抽出する方法

ロト6の組み合わせ・・・・
1~43までの数字から6つの数字を選ぶ。

それを100通り作りたいんですが、関数や数式など、方法を教えてください。
100通りの組み合わせはすべて異なる組み合わせにしたいです。

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

関数「rand」と「int」などが使えます。
数字が43種類なので、rand()の値を1/43で割った整数部分を取って、ランダムな数字として生成できます。これだと6つの数字が互いに重複することがあるので「countif」などを使って重複した組み合わせを除外してください。結果を並び替えしてみると分かりますが、6つの数字の組み合わせが重複することは稀です(一等?の当選確率とほぼ同じ確率です)。私が生成したランダムな組み合わせも貼っておきます。

4242918218
1343321243
2015223630
27232812019
42242721931
194278165
373339231617
432924233730
38532273335
242132382729
4027213293
93815281043
391835283026
1081193331
8285411819
33422431424
2241252418
10181620739
33247423032
283826122942
272834182243
9431711223
35872717
3522310530
303923311713
3627374039
113726962
26331254311
1538202626
2520141514
5181341431
262443223932
19104253230
37152312218
16520341227
381519252035
16191322140
11438122839
43642162737
172736413742
17133991215
4112205103
40825124223
2267372240
24433313421
101539301419
20169322215
20334235194
1211221345
84334211239
6439291942
153332372919
431626649
232724134143
10197412534
6413619101
30111122034
39432921128
25289301020
10332343022
611041211
34373221138
331927354339
6207392326
42311832639
20292511141
16419244133
32211336253
1841712268
4225125147
1523117930
273242283021
2473113404
27113373336
1169422537
409818165
43183940346
382651340
365383014
2117377426
26152420417
263229371011
41219432616
13102024251
38291930153
8166433021
62625103028
41536173443
530358231
3419920116
5625263730
25930223634
2836472635
34422132627
2331062714
73121202941
316132620
5153111934
73422422918

関数「rand」と「int」などが使えます。
数字が43種類なので、rand()の値を1/43で割った整数部分を取って、ランダムな数字として生成できます。これだと6つの数字が互いに重複することがあるので「countif」などを使って重複した組み合わせを除外してください。結果を並び替えしてみると分かりますが、6つの数字の組み合わせが重複することは稀です(一等?の当選確率とほぼ同じ確率です)。私が生成したランダムな組み合わせも貼っておきます。

4242918218
1343321243
2015223630
27232812019
42242721931
19427...続きを読む


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