2. 統計モデルの基本: 確率分布、尤度 — 統計モデリング概論 Dshc 2021 | 「妖怪百姫たん！」の攻略コミュニティ | Lobi

Wednesday, 26 June 2024

こんにちは、やみともです。 最近は確率論を勉強しています。 この記事では、次の動画で学んだ二項分布の期待値の求め方を解説したいと思います。 (この記事の内容は動画では43:40あたりからの内容です) 間違いなどがあれば Twitter で教えていただけると幸いです。 二項分布 表が出る確率がp、裏が出る確率が(1-p)のコインをn回投げた時、表がi回出る確率をP{X=i}と表したとき、この確率は二項分布になります。 P{X=i}は具体的には以下のように計算できます。 $$ P\{X=i\} = \binom{ n}{ i} p^i(1-p)^{n-i} $$ 二項分布の期待値 二項分布の期待値は期待値の線形性を使えば簡単に求められるのですが、ここでは動画に沿って線形性を使わずに計算してみたいと思います。 \[ E(X) \\ = \displaystyle \sum_{i=0}^n iP\{X=i\} \\ = \displaystyle \sum_{i=1}^n i\binom{ n}{ i} p^i(1-p)^{n-i} \] ここでΣを1からに変更したのは、i=0のとき$ iP\{X=i\} $の部分は0になるからです。 = \displaystyle \sum_{i=1}^n i\frac{n! }{i! (n-i)! } p^i(1-p)^{n-i} \\ = \displaystyle np\sum_{i=1}^n \frac{(n-1)! }{(i-1)! (n-i)! もう苦労しない！部分積分が圧倒的に早く・正確になる【裏ワザ！】 | ますますmathが好きになる！魔法の数学ノート. } p^{i-1}(1-p)^{n-i} iを1つキャンセルし、nとpを1つずつシグマの前に出しました。 するとこうなります。 = np\{p+(1-p)\}^{n-1} \\ = np これで求まりましたが、 $$ \sum_{i=1}^n \frac{(n-1)! }{(i-1)! (n-i)! } p^{i-1}(1-p)^{n-i} = \{p+(1-p)\}^{n-1} $$ を証明します。 証明 まず二項定理より $$ (x + y)^n = \sum_{i=0}^n \binom{ n}{ i}x^{n-i}y^i $$ nをn-1に置き換えます。 $$ (x + y)^{n-1} = \sum_{i=0}^{n-1} \binom{ n-1}{ i}x^{n-1-i}y^i $$ iをi-1に置き換えます。 (x + y)^{n-1} \\ = \sum_{i-1=0}^{i-1=n-1} \binom{ n-1}{ i-1}x^{n-1-(i-1)}y^{i-1} \\ = \sum_{i=1}^{n} \binom{ n-1}{ i-1}x^{n-i}y^{i-1} \\ = \sum_{i=1}^{n} \frac{(n-1)!

共通テスト(センター試験)数学の勉強法と対策まとめ単元別攻略と解説

二項分布の期待値が\(np\),分散が\(npq\)になる理由を知りたい.どうやって導くの? こんな悩みを解決します。 ※ スマホでご覧になる場合は,途中から画面を横向きにしてください. 二項分布\(B\left( n, \; p\right)\)の期待値と分散は 期待値\(np\) 分散\(npq\) と非常にシンプルな式で表されます. なぜこのような式になるのでしょうか? 本記事では,二項分布の期待値が\(np\),分散が\(npq\)となる理由を次の3通りの方法で証明します. 方法1 公式\(k{}_nC_k=n{}_{n-1}C_{k-1}\)を利用 方法2 微分の利用 方法3 各試行ごとに新しく確率変数\(X_k\)を導入する(画期的方法) 方法1 しっかりと定義から証明していく方法で,コンビネーションの公式を利用します。正攻法ですが,式変形は大変です.でも,公式が導けたときの喜びはひとしお. 方法2 やや技巧的な方法ですが,方法1より簡単に,二項定理の期待値と分散を求めることができます.かっこいい方法です! 方法3 考え方を全く変えた画期的な方法です.各試行に新しい確率変数を導入します.高校の教科書などはこの方法で解説しているものがほとんどです. それではまず,二項分布もとになっているベルヌーイ試行から確認していきましょう. ベルヌーイ試行とは 二項分布を理解するにはまず,ベルヌーイ試行を理解しておく必要があります. 二項定理｜項の係数を求めよ。 | 燕市 数学に強い個別指導塾＠飛燕ゼミ｜三条高 巻高受験専門塾｜大学受験予備校. ベルヌーイ試行とは,結果が「成功か失敗」「表か裏」「勝ちか負け」のように二者択一になる独立な試行のことです. (例) ・コインを投げたときに「表が出るか」「裏が出るか」 ・サイコロを振って「1の目が出るか」「1以外の目が出るか」 ・視聴率調査で「ある番組を見ているか」「見ていないか」 このような,試行の結果が二者択一である試行は身の回りにたくさんありますよね。 「成功か失敗など,結果が二者択一である試行のこと」 二項分布はこのベルヌーイ試行がもとになっていますので,しっかりと覚えておきましょう. 反復試行の確率とは 二項分布を理解するためにはもう一つ,反復試行の確率についての知識も必要です. 反復試行とはある試行を複数回繰り返す試行 のことで,その確率は以下のようになります. 1回の試行で,事象\(A\)が起こる確率が\(p\)であるとする.この試行を\(n\)回くり返す反復試行において,\(A\)がちょうど\(k\)回起こる確率は \[ {}_n{\rm C}_kp^kq^{n-k}\] ただし\(q=1-p\) 簡単な例を挙げておきます 1個のさいころをくり返し3回投げたとき,1の目が2回出る確率は\[ {}_3C_2\left( \frac{1}{6}\right) ^2 \left( \frac{5}{6}\right) =\frac{5}{27}\] \( n=3, \; k=2, \; p=\displaystyle\frac{1}{6} \)を公式に代入すれば簡単に求まります.

二項定理｜項の係数を求めよ。 | 燕市 数学に強い個別指導塾＠飛燕ゼミ｜三条高 巻高受験専門塾｜大学受験予備校

、n 1/n )と発散速度比較 数列の極限⑥:無限等比数列r n を含む極限 数列の極限⑦ 場合分けを要する無限等比数列r n を含む極限 無限等比数列r n 、ar n の収束条件 漸化式と極限① 特殊解型とその図形的意味 漸化式と極限② 連立型と隣接3項間型 漸化式と極限③ 分数型 漸化式と極限④ 対数型と解けない漸化式 ニュートン法(f(x)=0の実数解と累乗根の近似値) ペル方程式x²-Dy²=±1で定められた数列の極限と平方根の近似値 無限級数の収束と発散(基本) 無限級数の収束と発散(応用) 無限級数が発散することの証明 無限等比級数の収束と発散 無限級数の性質 Σ(sa n +tb n)=sA+tB とその証明 循環小数から分数への変換(0. 999・・・・・・=1) 無限等比級数の図形への応用(フラクタル図形:コッホ雪片) (等差)×(等比)型の無限級数の収束と発散 部分和を場合分けする無限級数の収束と発散 無限級数Σ1/nとΣ1/n! の収束と発散 関数の極限①:多項式関数と分数関数の極限 関数の極限②:無理関数の極限 関数の極限③:片側極限(左側極限・右側極限)と極限の存在 関数の極限④:指数関数と対数関数の極限 関数の極限⑤ 三角関数の極限の公式 lim sinx/x=1、lim tanx/x=1、lim(1-cosx)/x²=1/2 関数の極限⑥:三角関数の極限(基本) 関数の極限⑦:三角関数の極限(置換) 関数の極限⑧:三角関数の極限(はさみうちの原理) 極限値から関数の係数決定 オイラーとヴィエトの余弦の無限積の公式 Πcos(x/2 n)=sinx/x 関数の点連続性と区間連続性、連続関数の性質 無限等比数列と無限等比級数で表された関数のグラフと連続性 連続関数になるように関数の係数決定 中間値の定理(方程式の実数解の存在証明) 微分係数の定義を利用する極限 自然対数の底eの定義を利用する極限 定積分で表された関数の極限 lim1/(x-a)∫f(t)dt 定積分の定義(区分求積法)を利用する和の極限 ∫f(x)dx=lim1/nΣf(k/n) 受験数学最大最強!極限の裏技:ロピタルの定理 記述試験で無断使用できる?

【３通りの証明】二項分布の期待値がNp，分散がNpqになる理由｜あ、いいね！

週一回の授業なのでこれくらいの期間が必要になりました。 集中すればもっと短期間で攻略できることは実証済みですが、 一般的な期間ということで3ヶ月のケースでお話します。 センター試験でも共通テストでもそうですが、 対策するときには「何をやるか」ではなく、 「どうやるか」 ですよ。 人それぞれの状況によって対策が変わることは承知しています。 しかし、変わらないこともあります。 それは、 「1つの単元を攻略できないのに、すべての単元を攻略することはできない。」 ということです。 『共通テスト対策を始めるぞ!』 と意気込んで問題集を解きまくる。 へこむ、落ち込む、やる気なくなる、 これで対策できるならみんな高得点です。 考えてみてくださいよ。 2次関数も攻略できていないのにいきなり満点取れるわけないでしょう? 三角比は? 微分積分は? くどくなるので端的にお伝えします。 単元1つずつ攻略していきましょう。 全単元を一気にあげるなんてことはできません。 一気にあがったようでズレはあるんです。 「同時に2個のさいころを振る」 っていうのは 「1個ずつ2回振る」 と同じでしょう? ほんのちょっとはズレていると考えれば同時なんてことはありません。 数学の成績はもっとはっきりしています。 一気に、同時にぽんと良くなることはありません。 だったら最初から大きくズラせば良いじゃないですか。 この簡単なことを無視するからセンター試験の数学の得点が伸びないんです。 対策する順序によって効率を良くする方法もありますが、 先ずは単元1つずつやってみるというのはいかがですか? 共通テストでは多少の 融合問題は出される可能性はあります が、 問題構成に融合の少ない共通テスト(センター試験)だからこそです 。 各単元の内容は下の方にリンクを貼っておきますので、 苦手分野の克服の参考にして下さい。 共通テスト、センター試験数学の特徴と落とし穴 共通テスト、センター試験の数学の特徴の一つは、マーク方式だということ。 共通テストでは一部記述になりますが、その分時間が増えますのでマークするか、部分的に記述するかの違いだけです。 これは皆さん当然知っていると思いますが、これが先ず第1の落とし穴なのです。 「マークだから計算力はいらない」 それは逆です。 普通の記述式問題よりも計算力は必要です。 時間の問題もありますが、適切に処理する力は記述式よりも必要な場合もありますよ。 といっても、算数の問題ではありませんので、数値での四則演算ではなく、 文字式の等式変形での計算力です。 ⇒ 中学生が数学で計算スピードが遅い原因とミスが多い人に必要な計算力 中学生も高校生もほとんどの場合、計算力は十分に持っています。 数学\(\, ⅡB\, \)、とくに分かりやすいのは数列でしょう。 「マークシート方式だから簡単だ」そう思ったときには既に共通テスト、センター試験の術中にはまっています。 あなたは、「マークだから答えとなるところに数字や記号を入れればいい」、と考えていませんか?

もう苦労しない！部分積分が圧倒的に早く・正確になる【裏ワザ！】 | ますますMathが好きになる！魔法の数学ノート

このとき,$Y$は 二項分布 (binomial distribution) に従うといい,$Y\sim B(n, p)$と表す. $k=k_1+k_2+\dots+k_n$ ($k_i\in\Omega$)なら,$\mathbb{P}(\{(k_1, k_2, \dots, k_n)\})$は$n$回コインを投げて$k$回表が出る確率がなので,反復試行の考え方から となりますね. この二項分布の定義をゲーム$Y$に当てはめると $0\in\Omega$が「表が$1$回も出ない」 $1\in\Omega$が「表がちょうど$1$回出る」 $2\in\Omega$が「表がちょうど$2$回出る」 …… $n\in\Omega$が「表がちょうど$n$回出る」 $2\in S$が$2$点 $n\in S$が$n$点 中心極限定理 それでは,中心極限定理のイメージの説明に移りますが,そのために二項分布をシミュレートしていきます. 二項分布のシミュレート ここでは$p=0. 3$の二項分布$B(n, p)$を考えます. つまり,「表が30%の確率で出る歪んだコインを$n$回投げたときに,合計で何回表が出るか」を考えます. $n=10$のとき $n=10$の場合,つまり$B(10, 0. 3)$を考えましょう. このとき,「表が$30\%$の確率で出る歪んだコインを$10$回投げたときに,合計で何回表が出るか」を考えることになるわけですが,表が$3$回出ることもあるでしょうし,$1$回しか出ないことも,$7$回出ることもあるでしょう. しかし,さすがに$10$回投げて$1$回も表が出なかったり,$10$回表が出るということはあまりなさそうに思えますね. ということで,「表が$30\%$の確率で出る歪んだコインを$10$回投げて,表が出る回数を記録する」という試行を$100$回やってみましょう. 結果は以下の図になりました. 1回目は表が$1$回も出なかったようで,17回目と63回目と79回目に表が$6$回出ていてこれが最高の回数ですね. この図を見ると,$3$回表が出ている試行が最も多いように見えますね. そこで,表が出た回数をヒストグラムに直してみましょう. 確かに,$3$回表が出た試行が最も多く$30$回となっていますね. $n=30$のとき $n=30$の場合,つまり$B(30, 0.

【確率】確率分布の種類まとめ【離散分布・連続分布】 | Self-Methods

5$ と仮定: L(0. 5 \mid D) &= \binom 5 1 \times \text{Prob}(表 \mid 0. 5) ^ 4 \times \text{Prob}(裏 \mid 0. 5) ^ 1 \\ &= 5 \times 0. 5 ^ 4 \times 0. 5 ^ 1 = 0. 15625 表が出る確率 $p = 0. 8$ と仮定: L(0. 8 \mid D) &= \binom 5 1 \times \text{Prob}(表 \mid 0. 8) ^ 4 \times \text{Prob}(裏 \mid 0. 8) ^ 1 \\ &= 5 \times 0. 8 ^ 4 \times 0. 2 ^ 1 = 0. 4096 $L(0. 8 \mid D) > L(0. 5 \mid D)$ $p = 0. 8$ のほうがより尤もらしい。 種子数ポアソン分布の例でも尤度を計算してみる ある植物が作った種子を数える。$n = 50$個体ぶん。 L(\lambda \mid D) = \prod _i ^n \text{Prob}(X_i \mid \lambda) = \prod _i ^n \frac {\lambda ^ {X_i} e ^ {-\lambda}} {X_i! } この中では $\lambda = 3$ がいいけど、より尤もらしい値を求めたい。 最尤推定 M aximum L ikelihood E stimation 扱いやすい 対数尤度 (log likelihood) にしてから計算する。 一階微分が0になる $\lambda$ を求めると… 標本平均 と一致。 \log L(\lambda \mid D) &= \sum _i ^n \left[ X_i \log (\lambda) - \lambda - \log (X_i! ) \right] \\ \frac {\mathrm d \log L(\lambda \mid D)} {\mathrm d \lambda} &= \frac 1 \lambda \sum _i ^n X_i - n = 0 \\ \hat \lambda &= \frac 1 n \sum _i ^n X_i 最尤推定を使っても"真のλ"は得られない 今回のデータは真の生成ルール"$X \sim \text{Poisson}(\lambda = 3.
}{(m − k)! k! } + \frac{m! }{(m − k + 1)! (k − 1)! }\) \(\displaystyle = \frac{m! }{(m − k)! (k − 1)! } \cdot \left( \frac{1}{k} + \frac{1}{m − k + 1} \right)\) \(\displaystyle = \frac{m! }{(m − k)! (k − 1)! } \cdot \frac{m + 1}{k(m − k + 1)}\) \(\displaystyle = \frac{(m + 1)! }{(m +1 − k)! k! }\) \(= {}_{m + 1}\mathrm{C}_k\) より、 \(\displaystyle (a + b)^{m + 1} = \sum_{k=0}^{m+1} {}_{m + 1}\mathrm{C}_k a^{m + 1 − k}b^k\) となり、\(n = m + 1\) のときも成り立つ。 (i)(ii)より、すべての自然数について二項定理①は成り立つ。 (証明終わり) 【発展】多項定理 また、項が \(2\) つ以上あっても成り立つ 多項定理 も紹介しておきます。 多項定理 \((a_1 + a_2 + \cdots + a_m)^n\) の展開後の項 \(a_1^{k_1} a_2^{k_2} \cdots a_m^{k_m}\) の係数は、 \begin{align}\color{red}{\frac{n! }{k_1! k_2! \cdots k_m! }}\end{align} ただし、 \(k_1 + k_2 + \cdots + k_m = n\) 任意の自然数 \(i\) \((i \leq m)\) について \(k_i \geq 0\) 高校では、 三項 \((m = 3)\) の場合 の式を扱うことがあります。 多項定理 (m = 3 のとき) \((a + b + c)^n\) の一般項は \begin{align}\color{red}{\displaystyle \frac{n! }{p! q! r! } a^p b^q c^r}\end{align} \(p + q + r = n\) \(p \geq 0\), \(q \geq 0\), \(r \geq 0\) 例として、\(n = 2\) なら \((a + b + c)^2\) \(\displaystyle = \frac{2!

共同編集メンバー募集中!!! 140万インストールを突破した「妖怪百姫たん!」は、プレイヤーが、猫又(CV. 日笠陽子)とともに日本全国を探索して、消滅寸前の美少女妖怪を、襲いくる謎の機械軍勢「利器土」から助けていく妖怪憑依RPG! 200キャラ以上の美少女妖怪がボイスつきで登場し、好きなようにパーティを編成することが可能。 パーティ内の妖怪たちをバトル中に「憑依」(合成進化)して強くして戦い、ストーリーを進めていきます。 一緒に戦った妖怪とは「キズナ値」が高まり、MAXになると各妖怪ごとに用意された物語「 キズナ譚 」が開放されます。 百姫たん!情報!! ゲーム概要 140万インストールを突破した「妖怪百姫たん!」は、プレイヤーが、猫又(CV. 日笠陽子)とともに日本全国を探索して、消滅寸前の美少女妖怪を、襲いくる謎の機械軍勢「利器土」から助けていく妖怪憑依RPG! <出演声優> Lynn 舩坂泰子 松田颯水 日笠陽子 佐東梨恵 小澤千里 小林ゆう 溝口華央 仙台エリ 藤田彩 近藤悠里 一杉佳澄 久保井美沙希 浅倉杏美 ゆずり亜衣 太田五葵 近藤悠里 青木志貴 田内夏子 大橋歩夕 福乃愛 仲谷明香 今村彩夏 上田茜 寺島愛 皆瀬まりか ブリドカット セーラ 恵美 土谷麻貴 石井ゆかり 千葉泉 鈴木みこ 野崎紘夢 北森玲衣 藤田曜子 伊藤麻菜美 石原佳奈 釘宮理恵 村上佳奈 東山奈央 (順不同) 公式Twitter @yokaihyakkitan からのツイート 基本情報 タイトル 妖怪百姫たん! 『妖怪百姫たん！』130万インストール記念！「のんのんびより りぴーと」・「ハッカドール」と復刻コラボイベントを開催！ | ゲーム攻略・無料ウィキレンタルのアットウィキ (@WIKI). ジャンル 妖怪憑依RPG 価格 基本プレイ無料(アイテム課金制) メーカー 株式会社KADOKAWA エンターブレイン ブランドカンパニー リリース日 2014年11月11日 (iOS) 2014年12月11日(Android) 対応機種 iOS, Android 公式サイト 公式Twitter 公式Facebook ダウンロード 移管について 当サイトについて 『妖怪百姫たん!』の非公式攻略情報サイトです。 ネタバレ情報などもございますので、ご観覧の際はご注意ください。 ※情報提供者様~ 当Wikiをご利用いただきまして、誠にありがとうございます。 どなたでも編集可能となっておりますのでぜひ編集にご協力ください。 テンプレート等も自由に変更していただいてかまいません。 メンバー登録すれば編集に応じてポイントももらえるのでぜひ登録して攻略に役立ててください。 誤った情報を発見された方は修正、又は報告をお願いいたします。 項目荒らしを繰り返した場合、WIKIの編集及び閲覧を禁止にする場合があります。 荒らしを発見した場合、速やかに管理人に通報してください。 当サイトはリンクフリーです、リンクの際の報告は必要ございません。 リンク用 UR L ⇒

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2015年01月13日 10:00 KADOKAWAは、妖怪憑依RPG『妖怪百姫たん!』が50万インストールを突破したことを1月8日、公式Twitterにて発表しました。これを記念して、1月10日より特別奇譚やログインボーナスがもらえる記念イベントが開催されています。 おすすめゲーム攻略 世界樹の迷宮X wiki 機動戦士ガンダム EXTREME VS. FULL BOOST wiki Dead by Daylight 攻略 wiki 機動戦士ガンダム 戦場の絆@wiki イナズマイレブンGO3 ギャラクシー ビッグバン/スーパーノヴァ 攻略Wiki おすすめゲーム攻略一覧 更新ウィキ 機動戦士ガンダム バトルオペレーション2攻略Wiki 3rd Season 3分前 サブコン 4分前 マインクラフト軍事部@wiki 5分前 Fate/Grand Order @wiki 【FGO】 7分前 異世界のんびり農家 @ ウィキ 10分前 更新ウィキ一覧

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三途をクリアできるようになるのは始めたからしばらく経った頃、、、 まさに霊玉が欲しくなるタイミングですね! まだ三途がクリアできなくても、クリアした記録は残るので積極的にスペシャル探索に挑戦しましょう! そうすれば三途がクリアできるようになったときにすぐに霊玉が手に入りますよ。 妖怪とのキズナを確かめる外伝的探索・・・ それがキズナ譚です。 キズナ譚は妖怪とのきずながMAXになればメイン探索の画面から行くことが出来ます。 ⇒ キズナについて詳しくはこちら このキズナ譚をクリアすると霊玉が1個もらえます! 探索を一つクリアしただけで霊玉が1個もらえるのだからびっくりですね。 レアリティに関係なくもらえるのでN妖怪もしっかりと使い込んで霊玉をゲットしましょう! 百姫たんでは毎週必ず霊玉を1つ入手することが出来ます。 その方法は・・・長期任務の達成! 具体的には『通常召喚を50回』すればOK。 月~日の間に通常召喚を50回するだけで霊玉がもらえます。 毎日の短期任務で1日5回は必ず通常召喚をしているはずなので、毎日2回ずつ多めに通常召喚をすれば・・・ (5回+2回)×7日=49回 最後の日曜日にさらに1回追加すれば50回達成です! 簡単ですね。 これで毎週霊玉を1つゲットできますよ! 今のところ霊玉を入手する方法はこの5つです。 タダでもらえるものは全部もらっておきましょうw 取り逃しはありませんか? ⇒ 目次はこちら 次の記事 » 百姫たんのおいてけ堀と曜日探索、どちらがお得? 前の記事 » 百姫たん奇譚・想いをこめた贈り物 攻略 トップページへ » 妖怪百姫たん 攻略研究所 Sponsored Link この記事へのコメント カテゴリ: 攻略

百姫たんキズナ値の上げ方と意味は？ | 妖怪百姫たん 攻略研究所

妖怪百姫たん!で妖怪との仲の良さを表す『キズナ値』 これの上げ方と意味をちょろっと書きたいと思います。 1.キズナ値を上げる意味 2.キズナ値の上げ方 キズナ値を上げる意味 まずキズナ値を上げると何が起こるのか? と言うところから。 意味なんてなくても仲が良くなる、と言うだけで気分いいですが(´ω`*) キズナ値を上げるとこんなことが起こります ・グラフィックの変化 ・命の最大値上昇 ・キズナ譚 この3つです。 グラフィックの変化は些細なものですが、顔が笑顔に変わります。 これだけなんですけど、やっぱり笑顔は大事ですね。 愛着が増します(・ω・*) 次に命の最大値の上昇。 これは大事ですね。 上昇幅は妖怪ごとに違います。 SSRなどだと、キズナ値1ゲージで命+20になったりします。 けっこうバカにできない数値ですね。 細かい数値などは分かり次第また書くつもりです~。 次にキズナ譚です。 命も大事ですが、キズナ譚が一番大事かもしれませんね。 クリアすると霊石がもらえますからね笑 初めて妖怪のキズナ値をMAXにすると『キズナ譚』と言う探索が出ます。 まあ速い話がその妖怪とのデートです。 デートが終わると嬉し恥ずかしなセリフと共に霊石を一個プレゼントしてくれます。 大好き! 1種類の妖怪について1回しかキズナ譚は見れないので、特別なせりふを聞けるのもその時だけ・・・。 まあそれは別にいいですが。 とにかくいろんな妖怪と仲良くなって霊石をもらいましょう(^q^) Sponsored Link キズナ値の上げ方 キズナ値を上げるといいことがあるのは分かりましたね。 じゃあどうやって上げるの? って話です。 これがとても単純で、 『パーティに入れて探索に行く』 これだけです。 一緒にお出かけして仲良くなっちゃおう! 的な。 分かりやすいですね! 探索の最後に入手できるものに経験値などがありますが、「キズナ値」と言うものも手に入ります。 経験値と同じように後半の探索、難しい探索の方が入手量は多くなるので、簡単な探索を何回もやるよりは難しい探索を1回やる方ががっぽり稼げます。 まとめ ・キズナ値がたまると妖怪が笑顔に! ・キズナ値がたまると命が増える! ・キズナ値がたまるとキズナ譚が出る! ・キズナ譚クリアで霊石ゲット! ・キズナ値は探索でもらえる! ・難しい探索の方がキズナ値がたくさんもらえる!

】 120万インストールを突破した「妖怪百姫たん!」は、プレイヤーが、猫又(CV. 日笠陽子)とともに日本全国を探索して、消滅寸前の美少女妖怪を、襲いくる謎の機械軍勢「利器土」から助けていく妖怪憑依RPG! 200キャラ以上の美少女妖怪がボイスつきで登場し、好きなようにパーティを編成することが可能。パーティ内の妖怪たちをバトル中に「憑依」(合成進化)して強くして戦い、ストーリーを進めていきます。一緒に戦った妖怪とは「キズナ値」が高まり、MAXになると各妖怪ごとに用意された物語「キズナ譚」が開放されます。 「妖怪百姫たん!」基本情報 ■タイトル:妖怪百姫たん! ■ジャンル:妖怪憑依RPG ■価格:基本プレイ無料(アイテム課金制) ■対応OS:iOS・Android ■配信日:iOS版2014年11月11日 Android版12月10日 ■開発:株式会社KADOKAWA エンターブレイン事業局 ■公式ホームページ・Twitter・Facebook 「妖怪百姫たん!」公式サイト 「妖怪百姫たん!」公式Twitter 「妖怪百姫たん!」公式Facebook ▼「妖怪百姫たん!」iOS版を App Storeからダウンロード▼ ▼「妖怪百姫たん!」Android版を Google Playからダウンロード▼