ダーク ソウル リ マスター 防具 — 重 回帰 分析 パス 図
9 ■ 放浪のブーツ ■ 亡者戦士の腰巻き ■ 亡者盗賊のタイツ ■ 亡者兵士の腰巻き ■ 魔術師のブーツ ■ 魔術師の黒ブーツ ■ 魔女のスカート ■ 伝道者の腰巻き 30. 7 シリーズ装備一覧
名称 兜 鎧 手甲 足甲 強靭 総重量 強化 備考・入手 戦士シリーズ ※ver1. 04対応 アイアンヘルム ハードレザーアーマー ハードレザーガントレット ハードレザーブーツ 5 16. 4 通常 戦士初期 拾:最下層 チェインシリーズ ※ver1. 04対応 チェインヘルム チェインアーマー レザーガントレット チェインレギンス 26 17. 2 通常 商人:城下不死街 (計2300ソウル) 騎士シリーズ ※ver1. 04対応 騎士の兜 騎士の鎧 騎士の手甲 騎士の足甲 46 25. 0 通常 騎士初期 拾:狭間の森 上級騎士シリーズ ※ver1. 05対応 上級騎士の兜 上級騎士の鎧 上級騎士の手甲 上級騎士の足甲 46 26. 8 通常 拾:黒い森の庭 放浪者シリーズ ※ver1. 04対応 放浪のフード 放浪のコート 放浪のマンシェット 放浪のブーツ 0 9. 1 通常 放浪者初期 拾:病み村 盗賊シリーズ ※ver1. 04対応 盗人マスク 黒革の鎧 黒革の手袋 黒革のブーツ 0 9. 1 通常 盗人初期 拾:不死街下層 山賊シリーズ ※ver1. 04対応 山賊の頭巾 山賊の鎧 山賊の篭手 山賊のズボン 0 7. 9 通常 山賊初期 拾:飛竜の谷 狩人シリーズ ※ver1. 04対応 (無し) レザーアーマー レザーグローブ レザーブーツ 0 10. 3 通常 狩人初期 拾:狭間の森 魔術師シリーズ ※ver1. 04対応 魔術師の帽子 魔術師のコート 魔術師のガントレット 魔術師のブーツ 0 6. 0 通常 魔術師初期 拾:不死街下層 魔術師の黒シリーズ ※ver1. 04対応 魔術師の黒帽子 魔術師の黒コート 魔術師の黒ガントレット 魔術師の黒ブーツ 0 4. 5 通常 拾:センの古城 呪術師シリーズ ※ver1. 04対応 ボロ布のフード ボロ布のローブ ボロ布のマンシェット 厚手のブーツ 0 7. 0 通常 呪術師初期 拾:病み村 聖職者シリーズ 司祭の帽子 聖職の上衣 旅の手袋 聖職のズボン 0 7. 9 通常 聖職者初期 拾:地下墓地 聖職の戦士シリーズ 聖職の兜 聖職の鎧 聖職の手甲 聖職の足甲 52 32. 1 通常 商人:パッチ (計22000ソウル) 太陽の騎士シリーズ 鉄の兜 太陽印の鎧 鉄の腕輪 鉄の足甲 40 23. 1 通常 落:太陽の騎士ソラール 黒鉄シリーズ 黒鉄の兜 黒鉄の鎧 黒鉄の手甲 黒鉄の足甲 79 40.
3 魔防 40 血耐 46 ローガンシリーズ 物防 79 対打 85. 7 対斬 83 対剣 77. 6 炎防 52 雷防 72 毒耐 90 重量 10. 2 強化 あり 入手方法 「ビッグハット ローガン」のイベントを進めて倒す 封印者シリーズ 物防 80 対打 86. 8 対斬 81. 2 対剣 80 炎防 47 雷防 59 呪耐 52 重量 9. 7 ベルカシリーズ 物防 62 対打 67. 6 対斬 62 対剣 62 魔防 77 血耐 56 毒耐 56 呪耐 47 重量 11 強化 あり 入手方法 「エレーミアス絵画世界」の遺体 放浪者シリーズ 対打 64. 2 対斬 64. 2 対剣 60 炎防 66 雷防 58 血耐 55 毒耐 55 強化 あり 入手方法 放浪者の初期装備、「病み村」の遺体 呪術師シリーズ 物防 53 対打 58. 8 対斬 53 対剣 53 炎防 78 毒耐 152 呪耐 4 重量 7 強化 あり 入手方法 呪術師の初期装備、「病み村」の遺体 魔術師の黒シリーズ 物防 34 対打 34. 9 対斬 37. 1 対剣 34 魔防 73 雷防 53 血耐 79 毒耐 79 呪耐 10 重量 4. 5 強化 あり 入手方法 「センの古城」の遺体 魔術師シリーズ 物防 52 対打 56. 2 対斬 54. 1 対剣 52 血耐 40 毒耐 31 強化 あり 入手方法 魔術師の初期装備、「城下不死街」の遺体 魔女シリーズ 物防 73 対打 81 対斬 73 対剣 73 魔防 100 雷防 61 血耐 85 呪耐 37 重量 9. 3 強化 あり 入手方法 「飛竜の谷」の遺体(「四人の公王」を倒した後) 亡者戦士シリーズ 対打 45. 6 対斬 48. 4 対剣 44. 6 魔防 30 炎防 23 雷防 31 血耐 24 毒耐 24 強靭 16 耐久 750 重量 10. 6 強化 あり 入手方法 「城下不死街」などにいる亡者戦士 亡者盗賊シリーズ 物防 41 対打 44. 7 対斬 41 対剣 42. 6 炎防 26 血耐 30 重量 5. 6 強化 あり 入手方法 「城下不死街」にいる亡者盗賊 亡者兵士シリーズ 対打 49 対斬 54. 4 対剣 43. 1 炎防 31 雷防 20 血耐 35 強靭 24 重量 12. 3 強化 あり 入手方法 「城下不死街」などにいる亡者兵士 闇シリーズ 物防 117 対打 117 対斬 128.
7 対剣 110 雷防 67 血耐 78 重量 25. 2 強化 あり 入手方法 ダークレイスの誓約のランクを+2にする ウーラシールシリーズ 物防 42 対打 42 対斬 42 対剣 42 魔防 98 炎防 28 雷防 57 血耐 47 毒耐 47 呪耐 114 重量 5 強化 あり 入手方法 「狭間の森」の遺体(「ウーラシールの宵闇」の召喚サインに触れた後) 狩人シリーズ 物防 48 対打 50. 8 対斬 48 対剣 48 魔防 44 炎防 24 雷防 49 重量 10. 3 強化 あり 入手方法 狩人の初期装備、「狭間の森」の遺体
85, p<. 001 学年とテスト: r =. 94, p<. 001 身長とテスト: r =. 80, p<. 001 このデータを用いて実際にAmosで分析を行い,パス図で偏相関係数を表現すると,下の図のようになる。 ここで 偏相関係数(ry1. 2)は,身長(X1)とテスト(Y)に影響を及ぼす学年(X2)では説明できない,誤差(E1, E2)間の相関に相当 する。 誤差間の相関は,SPSSで偏相関係数を算出した場合と同じ,.
重回帰分析 パス図 Spss
573,AGFI=. 402,RMSEA=. 297,AIC=52. 139 [7]探索的因子分析(直交回転) 第8回(2) ,分析例1で行った, 因子分析 (バリマックス回転)のデータを用いて,Amosで分析した結果をパス図として表すと次のようになる。 因子分析では共通因子が測定された変数に影響を及ぼすことを仮定するので,上記の主成分分析のパス図とは矢印の向きが逆(因子から観測された変数に向かう)になる。 第1因子は知性,信頼性,素直さに大きな正の影響を与えており,第2因子は外向性,社交性,積極性に大きな正の影響を及ぼしている。従って第1因子を「知的能力」,第2因子を「対人関係能力」と解釈することができる。 なおAmosで因子分析を行う場合,潜在変数の分散を「1」に固定し,潜在変数から観測変数へのパスのうち1つの係数を「1」に固定して実行する。 適合度は…GFI=. 842,AGFI=. 共分散構造分析（２/７） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所. 335,RMSEA=. 206,AIC=41. 024 [8]探索的因子分析(斜交回転) 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,Amosで因子分析(斜交回転)を行った結果をパス図として表すと以下のようになる。 斜交回転 の場合,「 因子間に相関を仮定する 」ので,第1因子と第2因子の間に相互の矢印(<->)を入れる。 直交回転 の場合は「 因子間に相関を仮定しない 」ので,相互の矢印はない。 適合度は…GFI=. 936,AGFI=. 666,RMSEA=. 041,AIC=38. 127 [9]確認的因子分析(斜交回転) 第8回で学んだ因子分析の手法は,特別の仮説を設定して分析を行うわけではないので, 探索的因子分析 とよばれる。 その一方で,研究者が立てた因子の仮説を設定し,その仮説に基づくモデルにデータが合致するか否かを検討する手法を 確認的因子分析 (あるいは検証的因子分析)とよぶ。 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,Amosで確認的因子分析を行った結果をパス図に示すと以下のようになる。 先に示した探索的因子分析とは異なり,研究者が設定した仮説の部分のみにパスが引かれている点に注目してほしい。 なお確認的因子分析は,AmosやSASのCALISプロシジャによる共分散構造分析の他に,事前に仮説的因子パターンを設定し,SASのfactorプロシジャで斜交(直交)procrustes回転を用いることでも分析が可能である。 適合度は…GFI=.
重回帰分析 パス図の書き方
770,AGFI=. 518,RMSEA=. 128,AIC=35. 092 PLSモデル PLSモデルは,4段階(以上)の因果連鎖のうち2段階目と3段階目に潜在変数を仮定するモデルである。 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,「知的能力」と「対人関係能力」という潜在変数を仮定したPLSモデルを構成すると次のようになる。 適合度は…GFI=. 937,AGFI=. 781,RMSEA=. 000,AIC=33. 570 多重指標モデル 多重指標モデルは,PLSモデルにおける片方の観測変数と潜在変数のパスを逆転した形で表現される。この授業でも出てきたように,潜在変数間の因果関係を表現する際によく見られるモデルである。 また [9] で扱った確認的因子分析は,多重指標モデルの潜在変数間の因果関係を共変(相関)関係に置き換えたものといえる。 適合度は…GFI=.
重回帰分析 パス図 数値
929,AGFI=. 815,RMSEA=. 000,AIC=30. 847 [10]高次因子分析 [9]では「対人関係能力」と「知的能力」という2つの因子を設定したが,さらにこれらは「総合能力」という より高次の因子から影響を受けると仮定することも可能 である。 このように,複数の因子をまとめるさらに高次の因子を設定する, 高次因子分析 を行うこともある。 先のデータを用いて高次因子を仮定し,Amosで分析した結果をパス図で表すと以下のようになる。 この分析の場合,「 総合能力 」という「 二次因子 」を仮定しているともいう。 適合度は…GFI=.
919,標準誤差=. 655,p<. 001 SLOPE(傾き):推定値=5. 941,標準誤差=. 503,p<. 001 従って,ある個人の得点を推定する時には… 1年=9. 919+ 0×5. 941 +誤差1 2年=9. 重 回帰 分析 パスト教. 919+ 1×5. 941 +誤差2 3年=9. 919+ 2×5. 941 +誤差3 となる。 また,有意な値ではないので明確に述べることはできないが,切片と傾きの相互相関が r =-. 26と負の値になることから,1年生の時に低い値の人ほど2年以降の傾き(得点の伸び)が大きく,1年生の時に高い値の人ほど2年以降の傾きが小さくなると推測される。 被験者 1年 2年 3年 1 8 14 16 2 11 17 20 3 9 4 7 10 19 5 22 28 6 15 30 25 12 24 21 13 18 23 適合度は…カイ2乗値=1. 13,自由度=1,有意確率=. 288;RMSEA=. 083 心理データ解析トップ 小塩研究室