インスペクター系総合３【inspector+,Alert】

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:28:34.39

以前書き込んだ蜜柑の測定値を使って、度数分布に関連した処理を。

> x <- c( 42, 33, 42, 45, 34, 45, 45, 31, 34, 36, 37, 43, 36, 45, 43, 41, 36, 25, 41, 38)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 1 5 5
30 4 20 25
35 5 25 50
40 6 30 80
45 4 20 100
> x <- c( 41, 49, 40, 39, 44, 44, 51, 34, 33, 34, 44, 41, 50, 47, 38, 30, 49, 51, 44, 45)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
30 4 20 20
35 2 10 30
40 7 35 65
45 4 20 85
50 3 15 100
> x <- c( 38, 36, 45, 34, 37, 48, 39, 38, 48, 44, 36, 43, 44, 39, 35, 34, 44, 42, 53, 40)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
30 2 10 10
35 8 40 50
40 6 30 80
45 3 15 95
50 1 5 100
> x <- c( 37, 42, 34, 51, 40, 35, 31, 38, 52, 40, 47, 42, 46, 32, 34, 43, 44, 41, 34, 33)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
30 6 30 30
35 3 15 45
40 7 35 80
45 2 10 90
50 2 10 100
>

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Dosuu/rem1.html
1+3.3*(log(20)/log(10))　= 5.29339898569114 より、スタージェスの方法では５分割になる。
２０個のデータだとどこにピークがあるのか読み取れない。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:32:03.22

x <- c( 42, 33, 42, 45, 34, 45, 45, 31, 34, 36, 37, 43, 36, 45, 43, 41, 36, 25, 41, 38,
41, 49, 40, 39, 44, 44, 51, 34, 33, 34, 44, 41, 50, 47, 38, 30, 49, 51, 44, 45,
38, 36, 45, 34, 37, 48, 39, 38, 48, 44, 36, 43, 44, 39, 35, 34, 44, 42, 53, 40,
44, 41, 53, 30, 43, 39, 37, 52, 45, 41, 36, 43, 45, 37, 42, 51, 35, 49, 40, 39,
37, 42, 34, 51, 40, 35, 31, 38, 52, 40, 47, 42, 46, 32, 34, 43, 44, 41, 34, 33)

1+3.3*(log(100)/log(10)) = 7.6
より８分割として
> dosuu.bunpu(x, 4)
freq pcnt cum.pcnt
24 1 1 1
28 4 4 5
32 16 16 21
36 21 21 42
40 24 24 66
44 20 20 86
48 10 10 96
52 4 4 100
>
「32」の所に肩(コル)があるのがわかるでしょう。「32」に含まれる実際の測定値 30,31,32,33,34の5つを数えてみると
'34 33 32 31 30 合計
1 2 1 0 1 0 4
2 2 1 0 0 1 4
3 2 0 0 0 0 2
4 0 0 0 0 1 1
5 3 1 1 1 0 6
これを見ると、5群(３回目のBG測定)に多いから、BGの測定の乱れの可能性がある(データ数が少ないので検定はしない)。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:32:51.12

実際の測定面での度数分布の使い方としては、
> dosuu.bunpu(x, 2)
freq pcnt cum.pcnt
24 1 1 1
26 0 0 1
28 0 0 1
30 4 4 5
32 4 4 9
34 12 12 21
36 11 11 32
38 10 10 42
40 12 12 54
42 12 12 66
44 17 17 83
46 3 3 86
48 5 5 91
50 5 5 96
52 4 4 100
> dosuu.bunpu(x, 1)
freq pcnt cum.pcnt
25 1 1 1
26 0 0 1
27 0 0 1
28 0 0 1
29 0 0 1
30 2 2 3
31 2 2 5
32 1 1 6
33 3 3 9
34 9 9 18
35 3 3 21
36 6 6 27
37 5 5 32
38 5 5 37
39 5 5 42
40 5 5 47
41 7 7 54
42 6 6 60
43 6 6 66
44 9 9 75
45 8 8 83
46 1 1 84
47 2 2 86
48 2 2 88
49 3 3 91
50 1 1 92
51 4 4 96
52 2 2 98
53 2 2 100
>
これを見ると、34から44までほぼ一定。
あるいは、３４が跳ねているけど、三角形の状態。おそらく、3つか４つぐらいの分布の重ね合わせが見当つく。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:35:36.08

BGの測定値だけ比較してみると
x <- c( 42, 33, 42, 45, 34, 45, 45, 31, 34, 36, 37, 43, 36, 45, 43, 41, 36, 25, 41, 38, 38, 36, 45, 34, 37, 48, 39, 38, 48, 44, 36, 43, 44, 39, 35, 34, 44, 42, 53, 40, 37, 42, 34, 51, 40, 35, 31, 38, 52, 40, 47, 42, 46, 32, 34, 43, 44, 41, 34, 33)

> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 1 1.666667 1.666667
30 12 20.000000 21.666667
35 16 26.666667 48.333333
40 19 31.666667 80.000000
45 9 15.000000 95.000000
50 3 5.000000 100.000000
34の肩があることを考慮すれば、正規分布と見られないことはない。

34の肩がある３回目のBGの測定値を棄却して
x <- c( 42, 33, 42, 45, 34, 45, 45, 31, 34, 36, 37, 43, 36, 45, 43, 41, 36, 25, 41, 38, 38, 36, 45, 34, 37, 48, 39, 38, 48, 44, 36, 43, 44, 39, 35, 34, 44, 42, 53, 40)

> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 1 2.5 2.5
30 6 15.0 17.5
35 13 32.5 50.0
40 12 30.0 80.0
45 7 17.5 97.5
50 1 2.5 100.0
>
> freq(x, 21, 56, 5)
度数相対度数累積相対度数
[21,26) 1 2.5 2.5
[26,31) 0 0.0 2.5
[31,36) 7 17.5 20.0
[36,41) 13 32.5 52.5
[41,46) 16 40.0 92.5
[46,51) 2 5.0 97.5
[51,56) 1 2.5 100.0
> freq(x, 22, 57, 5)
度数相対度数累積相対度数
[22,27) 1 2.5 2.5
[27,32) 1 2.5 5.0
[32,37) 11 27.5 32.5
[37,42) 10 25.0 57.5
[42,47) 14 35.0 92.5
[47,52) 2 5.0 97.5
[52,57) 1 2.5 100.0

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:36:18.54

> freq(x, 23, 58, 5)
度数相対度数累積相対度数
[23,28) 1 2.5 2.5
[28,33) 1 2.5 5.0
[33,38) 13 32.5 37.5
[38,43) 11 27.5 65.0
[43,48) 11 27.5 92.5
[48,53) 2 5.0 97.5
[53,58) 1 2.5 100.0
> freq(x, 24, 59, 5)
度数相対度数累積相対度数
[24,29) 1 2.5 2.5
[29,34) 2 5.0 7.5
[34,39) 15 37.5 45.0
[39,44) 11 27.5 72.5
[44,49) 10 25.0 97.5
[49,54) 1 2.5 100.0
[54,59) 0 0.0 100.0
> freq(x, 25, 60, 5)
度数相対度数累積相対度数
[25,30) 1 2.5 2.5
[30,35) 6 15.0 17.5
[35,40) 13 32.5 50.0
[40,45) 12 30.0 80.0
[45,50) 7 17.5 97.5
[50,55) 1 2.5 100.0
[55,60) 0 0.0 100.0
>
とBGの測定で、高原がありそう。平均値付近に接近している2つの正規分布のやまがあると、このような状態になる。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:37:06.43

試料の測定。
x <- c( 41, 49, 40, 39, 44, 44, 51, 34, 33, 34, 44, 41, 50, 47, 38, 30, 49, 51, 44, 45, 44, 41, 53, 30, 43, 39, 37, 52, 45, 41, 36, 43, 45, 37, 42, 51, 35, 49, 40, 39)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
30 5 12.5 12.5
35 8 20.0 32.5
40 14 35.0 67.5
45 7 17.5 85.0
50 6 15.0 100.0
> dosuu.bunpu(x, 4)
freq pcnt cum.pcnt
28 2 5.0 5.0
32 4 10.0 15.0
36 7 17.5 32.5
40 9 22.5 55.0
44 9 22.5 77.5
48 7 17.5 95.0
52 2 5.0 100.0
> dosuu.bunpu(x, 3)
freq pcnt cum.pcnt
30 2 5.0 5.0
33 4 10.0 15.0
36 4 10.0 25.0
39 9 22.5 47.5
42 8 20.0 67.5
45 4 10.0 77.5
48 4 10.0 87.5
51 5 12.5 100.0
> dosuu.bunpu(x, 2)
freq pcnt cum.pcnt
30 2 5.0 5.0
32 1 2.5 7.5
34 3 7.5 15.0
36 3 7.5 22.5
38 4 10.0 32.5
40 6 15.0 47.5
42 3 7.5 55.0
44 8 20.0 75.0
46 1 2.5 77.5
48 3 7.5 85.0
50 4 10.0 95.0
52 2 5.0 100.0

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:38:04.51

> dosuu.bunpu(x, 1)
freq pcnt cum.pcnt
30 2 5.0 5.0
31 0 0.0 5.0
32 0 0.0 5.0
33 1 2.5 7.5
34 2 5.0 12.5
35 1 2.5 15.0
36 1 2.5 17.5
37 2 5.0 22.5
38 1 2.5 25.0
39 3 7.5 32.5
40 2 5.0 37.5
41 4 10.0 47.5
42 1 2.5 50.0
43 2 5.0 55.0
44 5 12.5 67.5
45 3 7.5 75.0
46 0 0.0 75.0
47 1 2.5 77.5
48 0 0.0 77.5
49 3 7.5 85.0
50 1 2.5 87.5
51 3 7.5 95.0
52 1 2.5 97.5
53 1 2.5 100.0
>
最後の１個での度数部分をみると、40,45,50位の位置にピークがありそう。
BGで5位ずれている2つのピークがあることがわかることから、45のピークに対して、5ぐらい上下にずれていることが見当つく。
室内に漂っているほこりが原因で5ぐらい左右にずれているのが現状。

階級が10個くらいないと、高原状態の解析ができない。つまり、500個から1000個の測定が必要になってくる。
度数分布を取らない理由がこんなところ。データが少なくて、判断が困難。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/21(水) 20:42:24.67

説明を要するのは
[55,60)　、これは、左側が大括弧、右側が小括弧だから、55以上、60未満の意味。
このr用関数の入手方法と使い方は
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/dosuu-bunpu.html

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/21(水) 23:26:35.18

ここは機種スレですよ。

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/21(水) 23:44:02.88

まーた性懲りもなく投稿してる

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/22(木) 00:17:03.33

>>99
結局、何を量ってるつもりなんですか？ｗｗｗ

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/22(木) 00:21:16.20

>>107
それは、左閉右開区間（左閉半開区間）というちゃんとした固有名称があります。
開区間、閉区間という用語くらい覚えておけと、小一時間…

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/22(木) 11:36:59.06

結局このスレはキチガイ長屋一味に乗っ取られてしまったね。
嫌だ嫌だ。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/22(木) 16:56:19.43

だから長屋のことは相手にするなって。スルーしとけ。
インスペクターを持っていないのに、インスペクタースレに居座ってインスペクターをバッシング。
キチガイでRadiの転売屋なんだから。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/22(木) 18:11:03.67

>>111
わかっちゃいるけど、やめられない。
業界用語を使わない説明ばかりしているので、

>>110
BG。BGが安定しないと、試料を測定しても、測定自体が無意味。

**名無しに影響はない**(埼玉県) · 2012/03/22(木) 18:39:13.50

微妙な差を測らなきゃいけないのに
汚染された地域のBGなんて意味あるの？

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/22(木) 20:29:51.53

汚染されているならいるで特に問題はない。
問題は、BGの値が変動すること。
差1を求めようとするときに、BGが+-2変動していたら、有意差が取れない。
瞬間的に高い値が出ることが問題。

**名無しに影響はない**(東日本) · 2012/03/22(木) 20:41:12.47

遮蔽すりゃいいだけ。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/22(木) 21:16:02.88

下手に遮蔽もできない。
というのは、
１分間に１回数値を読むという作業を21分間続けて、２１個の積算値から
20個の毎分あたりのカウント数を求めている。２０個というデータ数が
あるから、0.5σ程度の差であっても有意差が取れるのであって、
21分間の測定値１回だけだと、有意差を取るのは困難になってしまう。

専用のパソコン接続コードを購入して、鉛板で遮蔽して、遮蔽が置ける程度に床を補強して、
なんてやったらば、２０万円超えてもう１台インスが買えてしまう。
床の補強の経費が無視できないくらいに高額になる。
一般の住宅の床荷重が200kg/m2だから、注意してほしい。

**名無しに影響はない**(東日本) · 2012/03/22(木) 21:30:07.04

なんだか、色々残念そうだな。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/22(木) 21:34:12.57

書き忘れたけど、コストパフォーマンスを優先した住宅の場合、
床荷重が120kgなんてところがある。
貸家住いの場合には十分注意してほしい。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/22(木) 22:59:55.79

>>116
えーと、１サンプルがたかだか50カウントくらいだと、そもそも無理だよ
ポアソン分布のエントロピーを算出してみてちょ、ゆらぎがでか過ぎるでしょ。

レシプロカルにアーラン分布で近似するという手もあるけど
BG相手じゃ多分何やっても無駄だと思うｗｗｗ

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/22(木) 23:02:46.10

約700個(外に出ている間中の測定、マイクロホンによる計数)のデータより
> dosuu.bunpu(x, 3)
freq pcnt cum.pcnt
15 1 0.1367989 0.1367989
18 4 0.5471956 0.6839945
21 15 2.0519836 2.7359781
24 41 5.6087551 8.3447332
27 92 12.5854993 20.9302326
30 134 18.3310534 39.2612859
33 127 17.3734610 56.6347469
36 132 18.0574555 74.6922025
39 90 12.3119015 87.0041040
42 50 6.8399453 93.8440492
45 25 3.4199726 97.2640219
48 14 1.9151847 99.1792066
51 3 0.4103967 99.5896033
54 0 0.0000000 99.5896033
57 0 0.0000000 99.5896033
60 2 0.2735978 99.8632011
63 0 0.0000000 99.8632011
66 0 0.0000000 99.8632011
69 0 0.0000000 99.8632011
72 1 0.1367989 100.0000000
>
３０、３３，３６って、高原状態になっているから
近い2つの分布が重なり合っていることがわかる。
あと、60のピーク2つは、戸からの人の出入りの騒音。
72は、多分、猫が窓から出入りしたときの騒音だと思う。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/22(木) 23:07:01.41

>>121
＞BG相手じゃ多分何やっても無駄だ
そんな高尚なレベルを逸脱している。
単に空気中の線量の高い空気(室内残存)と低い空気(屋外からの流入)が混在しているだけだから。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/22(木) 23:14:17.72

>>122
>あと、60のピーク2つは、戸からの人の出入りの騒音。
>72は、多分、猫が窓から出入りしたときの騒音だと思う。
そういうデータをわざわざ貼って誰得ｗ

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/22(木) 23:23:26.57

>>118
とりあえず
http://www.mikage.to/radiation/calc_diff_count.html
あたりで検証してみ～。
27cpmと39cpm位じゃ有意にならないよ。

インスペクターをあと10台くらい買って同時に計測とかｗｗｗ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/22(木) 23:55:55.94

汚染がれき受け入れ、徳島県の説明が核心を突く
質問60歳男性「徳島県の市民は、自分だけ良ければいいって言う人間ばっかりなのか。声を大にして正義を叫ぶ人間はいないのか？　
情け無い君たち東京を見習え」
【環境整備課からの回答】
http://news.livedoor.com/article/detail/6379732/

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/23(金) 19:28:48.02

>>124
こんなことが昔あったでしょう。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A7%E7%9F%B3%E5%99%A8%E6%8D%8F%E9%80%A0%E4%BA%8B%E4%BB%B6
データ捏造に五月蝿くなったのがその後。
明らかに間違いであっても、掲載しなければならないということ。

>>125
面倒ポイ。
片側確率,0.25,0.2,0.15,0.1,0.05,0.025,0.01,0.005,0.0005
t分布表(片側 φ=19),0.688,0.861,1.066,1.328,1.729,2.093,2.539,2.861,3.883
有意差を取るには、標準偏差のおおむね２倍の差が必要
BGの乱れが標準偏差で2あれは、差が有意になるには4の差が必要。

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/23(金) 19:49:37.02

米尼からExtremeブーツ付のInspector Plusが届いたけど、
自分には必要ない機種だってことがわかってorz

ワイプテストプレートもObserverソフトウェアも
単に散財しただけで終わった

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/23(金) 22:03:05.73

>>128
何を言っているの。
漏れが中学校の頃、販売されているガイガーと言えば、
今のインスペクター程度の機器。高卒月給５万円の頃、１０万以上したヤツしか販売されていない。

ちょっと高価な子供のおもちゃ、程度の気分で使ってみて。

**名無しに影響はない**(静岡県) · 2012/03/23(金) 23:57:26.18

>>128
サバの内臓とヌコの輪切りを測るのに使えるお

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/24(土) 00:22:37.45

空間線量を測るのにエネルギー補償シンチレータが複数ある
それらを補完するためにエネルギー補償GM管や硬βを測れるGM管式線量計が複数ある
核種分析をするのにスペクトロメーターもある
自宅モニタリングポスト用にGM-45(LNDパンケーキ、マイカ窓)もある

自宅周囲のホットスポットは、これらの機種を駆使してあらかた調べ終わった

こういった布陣にInspector+を投入しても、活躍できる場所がなかったんだ…
無骨でかっこいいけど

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 00:25:08.59

>>129
恵比寿製作所の電池駆動式放射線測定器(ガイガーカウンター)　が　3980円
で売られてるしな。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 00:27:12.93

>>128
どういう目的に使いたかったんだい？
　

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/24(土) 00:51:04.94

>>133
・CPM値で計測して、怪しそうなホットスポットをサッとすばやく見つける
　→もう見つけた後だったし、他の機種でも時定数可変の反応のいいモデルで代用できてた
・エアコンフィルタなどの汚染を調べる
　→他の機種で測って特に異常はなかったので、やはり何も検出されなかった
・外気からのフォールアウトによる机やテーブルの汚染を調べる
　→締め切って目張りして空気清浄機ブン回してるから、何も検出されなかった

もとより空間線量を計測するには不向きなモデルということはわかってた

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 01:11:31.18

>>134
そういうサーベイヤー的な使い方なら、製品の目的どおりだけどね。
エアコンフィルタから出ないって、結構西だよね。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 11:25:32.77

BGが乱れて、測定にならない例。測定に４時間、データの変換に２時間、データ処理に２時間の大作。
音の数を数えているので、
３連音が１音としか数えられない場合(2-3分に１回0.1秒以内の間隔で３音が鳴る)
猫の移動や人間の移動で、余計に計数される場合
があります。最初に生データ。標準偏差は電卓で分散の平方根を求め小数点以下第３位以下を切り捨て。
試料は師匠造り　そうめん　TRIAL N2/0718

x <- c(44, 52, 50, 44, 36, 50, 44, 51, 34, 33, 52, 24, 42, 42, 42, 43, 37, 39, 56, 54, 56, 31, 51, 33, 40, 30, 55, 40, 38, 37)
試料平均 42.66667 分散 73.4023 標準偏差 8.56

x <- c(41, 51, 49, 48, 44, 50, 40, 38, 49, 48, 43, 46, 44, 52, 48, 38, 45, 33, 49, 44, 40, 40, 43, 56, 44, 38, 45, 43, 41, 35, 48)
BG 平均 44.29032 分散 27.14624 標準偏差 5.21

師匠造り　そうめん　TRIAL N2/0718 の検査
x <- c(47, 38, 54, 40, 42, 39, 32, 41, 39, 53, 52, 39, 39, 42, 45, 54, 35, 36, 47, 39, 45, 44, 37, 41, 39, 32, 52, 34, 33, 37)
試料平均 41.56667 分散 42.46092 標準偏差 6.51

x <- c(41, 45, 53, 56, 43, 36, 40, 37, 37, 47, 42, 37, 42, 45, 42, 48, 46, 26, 48, 38, 48, 39, 36, 39, 34, 33, 37, 46, 46, 42, 49)
BG 平均 41.87097 分散 39.24946 標準偏差 6.51

x <- c(33, 47, 40, 43, 54, 57, 45, 37, 42, 22, 53, 46, 49, 32, 43, 37, 39, 36, 42, 51, 47, 44, 45, 27, 33, 36, 39, 32, 39, 43, 42)
試料平均 41.12903 分散 60.91613 標準偏差 7.80

x <- c(46, 42, 53, 44, 41, 38, 38, 42, 27, 46, 43, 49, 40, 47, 41, 35, 47, 51, 41, 27, 49, 33, 37, 29, 45, 45, 47, 47, 35, 46, 36, 42, 59, 38, 39, 41, 42, 48, 47, 39, 38, 45, 41, 40, 50, 35, 43, 51, 30, 49, 45)
BG 平均 42.13725 分散 43.60078 標準偏差 6.60

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 11:30:32.67

全体の分散分析

x <- c(44, 52, 50, 44, 36, 50, 44, 51, 34, 33, 52, 24, 42, 42, 42, 43, 37, 39, 56, 54, 56, 31, 51, 33, 40, 30, 55, 40, 38, 37 ,
41, 51, 49, 48, 44, 50, 40, 38, 49, 48, 43, 46, 44, 52, 48, 38, 45, 33, 49, 44, 40, 40, 43, 56, 44, 38, 45, 43, 41, 35, 48 ,
47, 38, 54, 40, 42, 39, 32, 41, 39, 53, 52, 39, 39, 42, 45, 54, 35, 36, 47, 39, 45, 44, 37, 41, 39, 32, 52, 34, 33, 37 ,
41, 45, 53, 56, 43, 36, 40, 37, 37, 47, 42, 37, 42, 45, 42, 48, 46, 26, 48, 38, 48, 39, 36, 39, 34, 33, 37, 46, 46, 42, 49 ,
33, 47, 40, 43, 54, 57, 45, 37, 42, 22, 53, 46, 49, 32, 43, 37, 39, 36, 42, 51, 47, 44, 45, 27, 33, 36, 39, 32, 39, 43, 42 ,
46, 42, 53, 44, 41, 38, 38, 42, 27, 46, 43, 49, 40, 47, 41, 35, 47, 51, 41, 27, 49, 33, 37, 29, 45, 45, 47, 47, 35, 46, 36, 42, 59, 38, 39, 41, 42, 48, 47, 39, 38, 45, 41, 40, 50, 35, 43, 51, 30, 49, 45)

g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 0.8135, 第1自由度 = 5, 第2自由度 = 198, P値 = 0.5413

有意差有り

x <- c(44, 52, 50, 44, 36, 50, 44, 51, 34, 33, 52, 24, 42, 42, 42, 43, 37, 39, 56, 54, 56, 31, 51, 33, 40, 30, 55, 40, 38, 37,
41, 51, 49, 48, 44, 50, 40, 38, 49, 48, 43, 46, 44, 52, 48, 38, 45, 33, 49, 44, 40, 40, 43, 56, 44, 38, 45, 43, 41, 35, 48,
47, 38, 54, 40, 42, 39, 32, 41, 39, 53, 52, 39, 39, 42, 45, 54, 35, 36, 47, 39, 45, 44, 37, 41, 39, 32, 52, 34, 33, 37,
41, 45, 53, 56, 43, 36, 40, 37, 37, 47, 42, 37, 42, 45, 42, 48, 46, 26, 48, 38, 48, 39, 36, 39, 34, 33, 37, 46, 46, 42, 49,
33, 47, 40, 43, 54, 57, 45, 37, 42, 22, 53, 46, 49, 32, 43, 37, 39, 36, 42, 51, 47, 44, 45, 27, 33, 36, 39, 32, 39, 43, 42,
46, 42, 53, 44, 41, 38, 38, 42, 27, 46, 43, 49, 40, 47, 41, 35, 47, 51, 41, 27, 49, 33, 37, 29, 45, 45, 47, 47, 35, 46, 36, 42, 59, 38, 39, 41, 42, 48, 47, 39, 38, 45, 41, 40, 50, 35, 43, 51, 30, 49, 45)

g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 0.8188, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 202, P値 = 0.3666

有意差有り

と一見差があるように見えても実際は

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 11:33:09.21

個別の群の分析

師匠造り　そうめん　TRIAL N2/0718 の検査
x <- c(44, 52, 50, 44, 36, 50, 44, 51, 34, 33, 52, 24, 42, 42, 42, 43, 37, 39, 56, 54, 56, 31, 51, 33, 40, 30, 55, 40, 38, 37 ,
47, 38, 54, 40, 42, 39, 32, 41, 39, 53, 52, 39, 39, 42, 45, 54, 35, 36, 47, 39, 45, 44, 37, 41, 39, 32, 52, 34, 33, 37 ,
33, 47, 40, 43, 54, 57, 45, 37, 42, 22, 53, 46, 49, 32, 43, 37, 39, 36, 42, 51, 47, 44, 45, 27, 33, 36, 39, 32, 39, 43, 42)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 0.3231, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 88, P値 = 0.7248

繰り返しによる有意差無し

平均 41.78
分散 58.06
標準偏差 7.61

BG
x <- c(41, 51, 49, 48, 44, 50, 40, 38, 49, 48, 43, 46, 44, 52, 48, 38, 45, 33, 49, 44, 40, 40, 43, 56, 44, 38, 45, 43, 41, 35, 48 ,
41, 45, 53, 56, 43, 36, 40, 37, 37, 47, 42, 37, 42, 45, 42, 48, 46, 26, 48, 38, 48, 39, 36, 39, 34, 33, 37, 46, 46, 42, 49 ,
46, 42, 53, 44, 41, 38, 38, 42, 27, 46, 43, 49, 40, 47, 41, 35, 47, 51, 41, 27, 49, 33, 37, 29, 45, 45, 47, 47, 35, 46, 36, 42, 59, 38, 39, 41, 42, 48, 47, 39, 38, 45, 41, 40, 50, 35, 43, 51, 30, 49, 45)

g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.5244, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 110, P値 = 0.2223

繰り返しによる有意差有り

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 1.8417, 第1自由度 = 2.00, 第2自由度 = 67.37, P値 = 0.1664
繰り返しによる有意差有り

平均 42.65
分散 38.28
標準偏差 6.18

2つの比較だから、普通にT検定を使っても有意差はとれない。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 11:33:54.63

BGとうどんとの差

gr1 <- c(44, 52, 50, 44, 36, 50, 44, 51, 34, 33, 52, 24, 42, 42, 42, 43, 37, 39, 56, 54, 56, 31, 51, 33, 40, 30, 55, 40, 38, 37 ,
47, 38, 54, 40, 42, 39, 32, 41, 39, 53, 52, 39, 39, 42, 45, 54, 35, 36, 47, 39, 45, 44, 37, 41, 39, 32, 52, 34, 33, 37 ,
33, 47, 40, 43, 54, 57, 45, 37, 42, 22, 53, 46, 49, 32, 43, 37, 39, 36, 42, 51, 47, 44, 45, 27, 33, 36, 39, 32, 39, 43, 42)
gr2 <- c(41, 51, 49, 48, 44, 50, 40, 38, 49, 48, 43, 46, 44, 52, 48, 38, 45, 33, 49, 44, 40, 40, 43, 56, 44, 38, 45, 43, 41, 35, 48 ,
41, 45, 53, 56, 43, 36, 40, 37, 37, 47, 42, 37, 42, 45, 42, 48, 46, 26, 48, 38, 48, 39, 36, 39, 34, 33, 37, 46, 46, 42, 49 ,
46, 42, 53, 44, 41, 38, 38, 42, 27, 46, 43, 49, 40, 47, 41, 35, 47, 51, 41, 27, 49, 33, 37, 29, 45, 45, 47, 47, 35, 46, 36, 42, 59, 38, 39, 41, 42, 48, 47, 39, 38, 45, 41, 40, 50, 35, 43, 51, 30, 49, 45)

二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = -0.9049, 自由度 = 202, P値 = 0.3666
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -2.780544 1.031249
標本推定値:
平均値x 平均値y
41.78022 42.65487

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 11:47:48.19

統計の解釈で注意することは
平均値の差の検定で「有意ではない」ということを「差がない」と解釈することはしてはならない
ということ。
「有意ではない」ということは、その方法ではわからないから、別の方法を使って調べろ、ということ。
正確な内容は、統計の本のはじめのほうに「第一種の誤り、第二種の誤り」という内容があるはずなので、ここを参照。

試料を置く台の空間に空気が紛れ込んで、これでBGが跳ねてしまう。
それと、うどん自体にそれなりの重さがあり、γ線・β線を吸収している。
資料を省略したが、
インスの上を空間にする場合と、上に試料を置いた場合の度数分布で、上に試料をおくと比較的きれいに度数分布が取れる。
つまり、空中のγ線を吸収しているということ。うどんの厚さが約4cmあり、水と近似すると7-9割の光子が吸収される。
うどんを自宅に持ち込んだスーパーに置いてあったダンボールが高濃度で、これで、このうどんは怪しいと調べ始めたけど、こんな状態。
猫は正直で、このうどんを食べたらば下痢。ある程度高濃度のはずなんだけど、測定には出ない。

わからない。としか言いようがない結果。

**名無しに影響はない**(大分県) · 2012/03/24(土) 11:50:01.95

うぜえー。スレ違い。統計自慢は下スレに。

【データ投下】ガイガーカウンター計測値 33
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/radiation/1331632171

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/24(土) 11:54:33.48

長屋と栃木っていつも一緒に現れるね。

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/24(土) 12:27:52.47

栃木はNGしているので隙はなかった
みんなもNG推奨

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 12:39:51.13

>>141
アホカ。計測スレは、統計処理後の結果だけ書くスレ。
本来は食品スレがあったが、流れてしもうた。

こっちは、インスペクターのスレ。
インスペクターという、Bq検査に向かない機械をどのようにダマシダマシ使って
bq検査の代用にするか、を書いているに過ぎない。統計処理はその一手段。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 13:12:54.21

書き忘れた関数は、以下の通り。
>>137
平均値を求める関数
>mean(x)
分散を求める関数
>var(x)

>>139
平均値の差の検定の関数
等分散を仮定できるとき
> t.test(gr1, gr2, v=T)
等分散ではないとき
> t.test(gr1, gr2)

では、昼飯も食ったし、仕上げに行きましょう。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 13:13:51.11

>>139 の続き。度数分布を取ってみます。

> dosuu.bunpu(gr1, 2)
freq pcnt cum.pcnt
22 1 1.098901 1.098901
24 1 1.098901 2.197802
26 1 1.098901 3.296703
28 0 0.000000 3.296703
30 2 2.197802 5.494505
32 9 9.890110 15.384615
34 3 3.296703 18.681319
36 10 10.989011 29.670330
38 12 13.186813 42.857143
40 6 6.593407 49.450549
42 12 13.186813 62.637363
44 9 9.890110 72.527473
46 5 5.494505 78.021978
48 1 1.098901 79.120879
50 5 5.494505 84.615385
52 6 6.593407 91.208791
54 5 5.494505 96.703297
56 3 3.296703 100.000000

> dosuu.bunpu(gr2, 2)
freq pcnt cum.pcnt
26 3 2.6548673 2.654867
28 1 0.8849558 3.539823
30 1 0.8849558 4.424779
32 3 2.6548673 7.079646
34 5 4.4247788 11.504425
36 8 7.0796460 18.584071
38 12 10.6194690 29.203540
40 14 12.3893805 41.592920
42 14 12.3893805 53.982301
44 13 11.5044248 65.486726
46 13 11.5044248 76.991150
48 15 13.2743363 90.265487
50 5 4.4247788 94.690265
52 3 2.6548673 97.345133
54 0 0.0000000 97.345133
56 2 1.7699115 99.115044
58 1 0.8849558 100.000000
こうなりますが、「試料による吸収がない」と考えるならば、
BGの度数分布にちょっと右肩が盛り上がっている度数分布が取れれば、試料から放出されている放射線が多いということが見当つきます。
逆に、「試料によりBGが吸収されている」と考えれば、
BGの度数部分が左にずれた度数分布が得られます。

まずBGの度数分布を眺めてみると、40から48にかけてほぼ一定の値を示す高原状態になっています。
この結果は、>>138 「繰り返しによる有意差有り」ことを裏付けています。
高めに見ても、46をピークとする正規分布が予想されます。
次に、試料の度数分布を眺めてみます。
36から44にかけて、多少起伏がありますが、高原状態です。
ところが、52をピークとする小さな山があります。
前者36-44の高原が、バックグラウンドの放射線を試料が吸収して全体が弱まった状態にある内容。
52を中心とするピークが試料から放出されたピークと解釈することが可能になります。
これが正しいかどうか、を調べようとすると、
高原状態のところに2つか3つの正規分布を山を仮定し、52をピークとする正規分布の山を1つ仮定し、
以上の関数で、度数分布の当てはめ(最小二乗法近似)を行うことになります。
データ数が少ないので、どうしょうもないです。当てはめの計算はできません。

**↑ ↑ ↑**(日本) · 2012/03/24(土) 13:20:29.42

マジキチ警報発令中　要注意

**名無しに影響はない**(WiMAX) · 2012/03/24(土) 13:22:35.40

転売屋も値下げ初めてそろそろ店じまいかね

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 14:03:38.98

青木さんの関数を使っているので、青木さんのライブラリを導入しないと動かない。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/index.html
「新たに定義した関数」を参照。
平均値の差の検定
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/t-test-r.html
度数分布表
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/dosuu-bunpu.html

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 14:07:34.73

そうだね。転売屋自体は別に気にならなかったんだけど
ウソ内容のステマを撒き散らした(やわらかチンコー)とかは潰れて欲しいね。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 14:20:39.01

>>144
いやそれ、インスペクターは「bq検査の代用にならない」って結論出てるからｗｗｗ

まあ、2000Bq/kgくらいまでは食べても平気です。というなら検討する価値はあるが。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/24(土) 14:36:42.21

ガイガー

http://beem.bakufu.org/

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/24(土) 14:41:04.97

大熊町だかのツバメの巣が140万Bq/Kgで2μSv/hぐらいあるらしいから
そういうのだったらインスペでも検出できんじゃね？

でも2μという時点で検出できない線量計はないし
この機種である必然性がない
食品汚染を計れるわけでもない、空間線量を計れるわけでもない、
では何に使えるのか？

警戒区域から持ち出せる車はパンケーキGMで10000CPM未満ということだから、
CPMで放射線管理区分が法的に規制されている用途で使える機種ってとこかな
つまり一般人には関係がない

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 14:42:18.30

(やわらかチンコー)の示したURLを　踏むわけないじゃんｗ

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 14:46:41.83

>>153
だからインスペクターは、サーベイヤーとして使うのが正解でいいんじゃね？

それを、放射能が心配なら一家に一台みたいな売り方した　変な転売屋が居たから…

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 14:46:58.31

>>153
だからインスペクターは、サーベイヤーとして使うのが正解でいいんじゃね？

それを、放射能が心配なら一家に一台みたいな売り方した　変な転売屋が居たから…

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 14:47:32.27

連続投稿すまぬ。

**名無しに影響はない**(東京都) · 2012/03/24(土) 15:09:44.09

レントゲンからシーベルト表示への設定の仕方を教えてください

**名無しに影響はない**(東京都) · 2012/03/24(土) 15:16:40.07

くそ栃木いいかげんにしろ。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 15:31:10.90

>>151
民法か民事訴訟法か忘れたけど、最高裁の判断で
「違法な状態を前提とする主張は認められない」
という内容がある。

まもなく４月になるわけで、
４月になったらば100Bq/kg以下、３月中は500Bq/kg以下の食品が販売されている
ことになっている。
商法の規定で、「商法に定めがない場合には民法の規定を準用する」とある。
その他に、商品として良品を販売する義務を商法は定めている。

ということで、「師匠造り　そうめん　TRIAL N2/0718 」が100bq/kg以下か500bq/kg以下であることは、法的に間違いない。
100Bqか500Bqかどちらかの濃度であると考えれば、
度数分布を使った測定法で、100Bq又は500Bqが検出可能。

民法の定めによりて「2000Bq/kgくらいまでは食べても平気です」なんては言えません。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 15:31:27.83

>>159
だったら自分でも盛り上げればいいじゃん。ウソ以外でｗｗｗ

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 15:34:38.55

>>160
だったら、インスペクターで測っても何の意味もないよ

ああ　「カリウム含有量を測ってるのね」　で終了。

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/24(土) 15:54:38.15

キチガイ警報発令中

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 15:56:39.39

>>162
＞カリウム含有量
今のところ、カリウムの測定には成功していない。
度数分布がバックグラウントと同じなので。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 16:02:48.58

>>142
おれとしては、(神奈川県) と　(やわらか銀行)　の出没時間が、一緒なのが気になるなｗ
　

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/24(土) 16:43:13.88

>>158
http://takehariy.seesaa.net/category/12212553-1.html

Inspector+/Alart/Digilert100/Radalert100
849 : 地震雷火事名無し(dion軍) : 2011/11/07(月) 11:31:26.15 ID:hxd/qrDf0 [1/2回発言]
日本語マニュアル定期age
http://www.scribd.com/doc/62748418/Japanese-Instructions-on-How-to-Use-Inspector-Geiger-Counter

どこか、つながると思う。
バックで結構重い処理をしているので、ネットはハングしている。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/24(土) 16:58:18.22

>>158
Inspector EXP+のガイガーカウンターを購入したのですが
でググるといいよ

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/24(土) 17:20:44.07

>>158
Read The Manual First!

てっぺんの＋ボタンを押しながら電源を入れる
SEIの文字のあと、右下にMENUと表示され
＋を離すと０と表示される
＋を２回押して２にして、SETボタンを押す
CPM/mRになってるので、
＋か－を押してCPS/μSvに変更
SETボタンを押すと０に戻る
もう一度SETボタンを押すと通常の起動シーケンス(CAL100とか）
になってSI単位系(CPS、μSv/h）モードになっている

通常の起動シーケンスに移行させずに電源を切ると
設定内容は反映されない

**名無しに影響はない**(内モンゴル自治区) · 2012/03/24(土) 18:12:42.85

インスペクターが0表示から動かなくなった。米アマは返品できない。どうすればよいですか？

**名無しに影響はない**(内モンゴル自治区) · 2012/03/24(土) 18:15:16.35

0表示のまま数値が変わらないという意味です。すみません。助けてください。

**sassyboots**(香川県) · 2012/03/24(土) 20:32:37.75

>170
検出音は鳴りますか？

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 21:12:08.84

>>169
米アマは返品できないってのは、転売業者のウソだからｗｗｗ

商品到着から30日以内であれば
http://www.j-love.info/amazonnew/amazon_com_uk_qa.htm
を見てみて

**名無しに影響はない**(内モンゴル自治区) · 2012/03/24(土) 21:22:30.51

検出音は鳴りません。赤いランプも点滅しません。数値がゼロのままです。購入して30日以上過ぎので返品できません。

**名無しに影響はない**(埼玉県) · 2012/03/24(土) 21:26:09.37

そうまでして米尼から買わせたくないのかw

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 21:28:23.97

>>174
まあ自分で壊したのは対象外だし、修理は日本の代理店通せないけど
大した手間じゃない。ただ安い商品では送料が痛いけどにゃ。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/24(土) 22:36:36.61

>>173
とりあえず、製品No,記載して、メーカーの窓口にメールする。

**sassyboots**(香川県) · 2012/03/24(土) 23:28:25.75

>166
>Inspector+/Alart/Digilert100/Radalert100
>日本語マニュアル定期age
>ttp://www.scribd.com/doc/62748418/Japanese-Instructions-on-How-to-Use-Inspector-Geiger-Counter

削除されてますね。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 00:27:58.43

いつまであるか判らんけど、googleキャッシュURLです。

　ttp://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:wmfRIL__ILUJ:www.scribd.com/doc/62883171/Japanese-Instructions-on-How-to-Use-Inspector-Geiger-Counter-II

**名無しに影響はない**(愛知県) · 2012/03/25(日) 01:36:56.53

シリアルナンバー304＊＊を購入したが、ワイプテストプレートはつけやすくなったのだが、
レールにはめようとすると、黒いゴムのところでひっかかってはまらない・・・
無理やりはめようとしたら、ゴムの端が少し剥がれたが、どうにかはまった（やれやれ）。

どれもそんなもの？

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/25(日) 01:41:45.65

>>179
ゴムは剥がして使うもの

**名無しに影響はない**(愛知県) · 2012/03/25(日) 01:47:00.29

>>180

了解しました。感謝！

**名無しに影響はない**(東京都) · 2012/03/25(日) 03:17:19.91

>>166 >>167 >>168
皆さん有難うございます！
これからやってみます。

**名無しに影響はない**(東京都) · 2012/03/25(日) 03:26:44.73

>>166 >>167 >>168
設定出来ました。ありがとうです。
初めてつかってみたんだけど、
空間線量普通に見てると、5分間の間に0.14?辺りから0.065
ぐらいを随分フラフラしてるんだけど、こんなに広い範囲を数値がふらつくものですか？
それとも時間がたつと数値は落ち着いてくるのかな。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:39:31.55

やってきました。キチガイが。ことわざに、天才とキチガイは紙一重とあります。自ら天才とは名乗れませんので、キチガイで逝きましょう。
今回は、測定８時間の超大作であります。まずは生データ。
音をパソコンで拾っていますので、R形式に整形してあります。
砂糖(ばら印の白砂糖大日本明治製糖 500g)を検出器の下面(検出窓側)、上面(文字盤側)、両方におき、測定した。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:40:02.20

1. BG
x <- c(39, 38, 44, 49, 41, 37, 39, 36, 44, 31, 40, 44, 36, 38, 41, 32, 27, 36, 43, 57, 28, 41, 42, 40, 33, 46, 51, 44, 48, 53, 38, 34, 32)
> mean(x) [1] 40.06061
> var(x) [1] 47.43371
2. 下側に砂糖１袋
x <- c(38, 37, 41, 41, 55, 38, 47, 39, 33, 38, 47, 39, 49, 32, 36, 38, 37, 44, 34, 39, 50, 36, 38, 44, 40, 37, 34, 57, 39, 41, 34)
> mean(x) [1] 40.3871
> var(x) [1] 37.57849
3. 上下に砂糖袋
x <- c(54, 42, 34, 33, 48, 48, 34, 40, 45, 39, 41, 43, 30, 36, 35, 30, 37, 33, 42, 34, 34, 36, 37, 41, 45, 41, 35, 42, 49, 45, 31, 50)
> mean(x) [1] 39.5
> var(x) [1] 39.35484
4. 上側に砂糖１袋
x <- c(55, 46, 43, 37, 23, 41, 46, 45, 37, 45, 41, 38, 42, 35, 38, 36, 38, 44, 44, 38, 49, 32, 36, 46, 46, 37, 44, 42, 26, 43, 40, 50)
> mean(x) [1] 40.71875
> var(x) [1] 42.20867
5. BG
x <- c(49, 44, 30, 38, 41, 41, 38, 29, 41, 36, 43, 41, 39, 35, 42, 35, 36, 41, 49, 31, 50, 43, 37, 44, 45, 41, 35, 36, 40, 38)
> mean(x) [1] 39.6
> var(x) [1] 27.21379
6. 下に砂糖１袋
x <- c(45, 28, 44, 50, 38, 44, 35, 40, 38, 35, 43, 47, 35, 28, 44, 34, 33, 34, 25, 40, 31, 41, 36, 37, 35, 40, 30, 30, 28, 35, 32, 41)
> mean(x) [1] 36.75
> var(x) [1] 37.93548
7. 砂糖上下各1
x <- c(39, 37, 33, 36, 27, 37, 31, 46, 39, 40, 36, 37, 45, 27, 38, 48, 34, 37, 45, 28, 36, 39, 36, 31, 37, 36, 24, 36, 40, 42)
> mean(x) [1] 36.56667
> var(x) [1] 32.18506
8. BG
x <- c(49, 41, 34, 46, 44, 39, 42, 40, 41, 37, 46, 40, 31, 33, 45, 40, 31, 56, 45, 27, 50, 47, 40, 39, 49, 45, 41, 46, 50, 50)
> mean(x) [1] 42.13333
> var(x) [1] 43.56782
9. 上側砂糖１袋
x <- c(49, 42, 47, 39, 37, 31, 44, 53, 50, 40, 33, 42, 35, 35, 48, 47, 43, 36, 39, 42, 51, 43, 48, 40, 48, 50, 46, 51, 62, 38)
> mean(x) [1] 43.63333
> var(x) [1] 46.99885
10. 下に砂糖１袋
x <- c(36, 33, 43, 39, 44, 31, 47, 37, 41, 37, 41, 36, 44, 35, 36, 41, 30, 43, 32, 42, 34, 47, 42, 25, 25, 32, 33, 28, 38, 38)
> mean(x) [1] 37
> var(x) [1] 35.37931
11. 上下各砂糖１袋
x <- c(49, 43, 41, 40, 41, 45, 39, 35, 42, 31, 43, 40, 47, 32, 43, 36, 44, 31, 34, 38, 34, 46, 43, 43, 39, 60, 42, 36, 41, 39)
> mean(x) [1] 40.56667
> var(x) [1] 35.01264
12. 上砂糖１袋
x <- c(41, 46, 35, 40, 43, 41, 49, 50, 45, 53, 43, 40, 40, 46, 37, 34, 47, 35, 35, 50, 24, 37, 45, 45, 53, 46, 38, 54, 41, 44)
> mean(x) [1] 42.56667
> var(x) [1] 43.97816
13. BG
x <- c(43, 48, 43, 28, 43, 42, 54, 39, 43, 35, 44, 43, 47, 43, 27, 43, 44, 34, 48, 30, 45, 55, 44, 42, 38, 38, 46, 34, 38, 39, 44, 46, 41, 36, 33, 33, 42, 36, 31, 41, 34, 49, 30, 44, 41, 48, 55, 48, 40, 47, 38, 35, 34, 44, 45, 48, 33, 47, 41, 49)
> mean(x) [1] 41.21667
> var(x) [1] 41.83362

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/25(日) 10:44:04.41

>>183
この機種はそういうもの
もともと低線量地域の空間線量を見るには全く適していない機種
東京の空間線量を精度良く測るにはCsIシンチレータを推奨

フラつくのは理由があり、30秒移動平均モードが最長の時定数だから
同じGM管を用いたGM45の計測ソフトは60秒移動平均で、それですらも
乱高下はかなりあるのだから、30秒ならさらに激しく動く
以下はGM-45の例で、君のインスペはこれよりさらに変動してるだろう
http://up3.viploader.net/pc/src/vlpc010897.png
このGM管の特徴として、計測開始後２時間は感度が低い

β線の遮断とエネルギー補償のために2mm厚の真鍮でシールドし
20分ぐらいの平均値をとれば安定した空間線量値(やや高め)が得られるが、
それを手動でやるのは困難

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:44:38.19

全部一まとめにして
x <- c(39, 38, 44, 49, 41, 37, 39, 36, 44, 31, 40, 44, 36, 38, 41, 32, 27, 36, 43, 57, 28, 41, 42, 40, 33, 46, 51, 44, 48, 53, 38, 34, 32 ,
38, 37, 41, 41, 55, 38, 47, 39, 33, 38, 47, 39, 49, 32, 36, 38, 37, 44, 34, 39, 50, 36, 38, 44, 40, 37, 34, 57, 39, 41, 34 ,
54, 42, 34, 33, 48, 48, 34, 40, 45, 39, 41, 43, 30, 36, 35, 30, 37, 33, 42, 34, 34, 36, 37, 41, 45, 41, 35, 42, 49, 45, 31, 50 ,
55, 46, 43, 37, 23, 41, 46, 45, 37, 45, 41, 38, 42, 35, 38, 36, 38, 44, 44, 38, 49, 32, 36, 46, 46, 37, 44, 42, 26, 43, 40, 50 ,
49, 44, 30, 38, 41, 41, 38, 29, 41, 36, 43, 41, 39, 35, 42, 35, 36, 41, 49, 31, 50, 43, 37, 44, 45, 41, 35, 36, 40, 38 ,
45, 28, 44, 50, 38, 44, 35, 40, 38, 35, 43, 47, 35, 28, 44, 34, 33, 34, 25, 40, 31, 41, 36, 37, 35, 40, 30, 30, 28, 35, 32, 41 ,
39, 37, 33, 36, 27, 37, 31, 46, 39, 40, 36, 37, 45, 27, 38, 48, 34, 37, 45, 28, 36, 39, 36, 31, 37, 36, 24, 36, 40, 42 ,
49, 41, 34, 46, 44, 39, 42, 40, 41, 37, 46, 40, 31, 33, 45, 40, 31, 56, 45, 27, 50, 47, 40, 39, 49, 45, 41, 46, 50, 50 ,
49, 42, 47, 39, 37, 31, 44, 53, 50, 40, 33, 42, 35, 35, 48, 47, 43, 36, 39, 42, 51, 43, 48, 40, 48, 50, 46, 51, 62, 38 ,
36, 33, 43, 39, 44, 31, 47, 37, 41, 37, 41, 36, 44, 35, 36, 41, 30, 43, 32, 42, 34, 47, 42, 25, 25, 32, 33, 28, 38, 38 ,
49, 43, 41, 40, 41, 45, 39, 35, 42, 31, 43, 40, 47, 32, 43, 36, 44, 31, 34, 38, 34, 46, 43, 43, 39, 60, 42, 36, 41, 39 ,
41, 46, 35, 40, 43, 41, 49, 50, 45, 53, 43, 40, 40, 46, 37, 34, 47, 35, 35, 50, 24, 37, 45, 45, 53, 46, 38, 54, 41, 44 ,
43, 48, 43, 28, 43, 42, 54, 39, 43, 35, 44, 43, 47, 43, 27, 43, 44, 34, 48, 30, 45, 55, 44, 42, 38, 38, 46, 34, 38, 39, 44, 46, 41, 36, 33, 33, 42, 36, 31, 41, 34, 49, 30, 44, 41, 48, 55, 48, 40, 47, 38, 35, 34, 44, 45, 48, 33, 47, 41, 49)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5, 6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,
7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7, 8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,
9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9, 10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11, 12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,
13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 3.8328, 第1自由度 = 12, 第2自由度 = 417, P値 = 1.442e-05
有意差有り。

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 4.259, 自由度 = 12, P値 = 0.9783
有意差有り。等分散を前提としている前述分散分析が無効。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/Bartlett-r.html

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 3.728, 第1自由度 = 12.000, 第2自由度 = 155.883, P値 = 5.814e-05
有意差有り。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:45:50.21

x <- c(39, 38, 44, 49, 41, 37, 39, 36, 44, 31, 40, 44, 36, 38, 41, 32, 27, 36, 43, 57, 28, 41, 42, 40, 33, 46, 51, 44, 48, 53, 38, 34, 32 ,
38, 37, 41, 41, 55, 38, 47, 39, 33, 38, 47, 39, 49, 32, 36, 38, 37, 44, 34, 39, 50, 36, 38, 44, 40, 37, 34, 57, 39, 41, 34 ,
54, 42, 34, 33, 48, 48, 34, 40, 45, 39, 41, 43, 30, 36, 35, 30, 37, 33, 42, 34, 34, 36, 37, 41, 45, 41, 35, 42, 49, 45, 31, 50 ,
55, 46, 43, 37, 23, 41, 46, 45, 37, 45, 41, 38, 42, 35, 38, 36, 38, 44, 44, 38, 49, 32, 36, 46, 46, 37, 44, 42, 26, 43, 40, 50 ,
49, 44, 30, 38, 41, 41, 38, 29, 41, 36, 43, 41, 39, 35, 42, 35, 36, 41, 49, 31, 50, 43, 37, 44, 45, 41, 35, 36, 40, 38 ,
45, 28, 44, 50, 38, 44, 35, 40, 38, 35, 43, 47, 35, 28, 44, 34, 33, 34, 25, 40, 31, 41, 36, 37, 35, 40, 30, 30, 28, 35, 32, 41 ,
39, 37, 33, 36, 27, 37, 31, 46, 39, 40, 36, 37, 45, 27, 38, 48, 34, 37, 45, 28, 36, 39, 36, 31, 37, 36, 24, 36, 40, 42 ,
49, 41, 34, 46, 44, 39, 42, 40, 41, 37, 46, 40, 31, 33, 45, 40, 31, 56, 45, 27, 50, 47, 40, 39, 49, 45, 41, 46, 50, 50 ,
49, 42, 47, 39, 37, 31, 44, 53, 50, 40, 33, 42, 35, 35, 48, 47, 43, 36, 39, 42, 51, 43, 48, 40, 48, 50, 46, 51, 62, 38 ,
36, 33, 43, 39, 44, 31, 47, 37, 41, 37, 41, 36, 44, 35, 36, 41, 30, 43, 32, 42, 34, 47, 42, 25, 25, 32, 33, 28, 38, 38 ,
49, 43, 41, 40, 41, 45, 39, 35, 42, 31, 43, 40, 47, 32, 43, 36, 44, 31, 34, 38, 34, 46, 43, 43, 39, 60, 42, 36, 41, 39 ,
41, 46, 35, 40, 43, 41, 49, 50, 45, 53, 43, 40, 40, 46, 37, 34, 47, 35, 35, 50, 24, 37, 45, 45, 53, 46, 38, 54, 41, 44 ,
43, 48, 43, 28, 43, 42, 54, 39, 43, 35, 44, 43, 47, 43, 27, 43, 44, 34, 48, 30, 45, 55, 44, 42, 38, 38, 46, 34, 38, 39, 44, 46, 41, 36, 33, 33, 42, 36, 31, 41, 34, 49, 30, 44, 41, 48, 55, 48, 40, 47, 38, 35, 34, 44, 45, 48, 33, 47, 41, 49)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,
4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4, 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 8.5831, 第1自由度 = 3, 第2自由度 = 426, P値 = 1.522e-05
有意差有り

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 0.7908, 自由度 = 3, P値 = 0.8517
有意差無し。前述分散分析が有効。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:50:25.46

繰り返し間における差異

1. BG
x <- c(39, 38, 44, 49, 41, 37, 39, 36, 44, 31, 40, 44, 36, 38, 41, 32, 27, 36, 43, 57, 28, 41, 42, 40, 33, 46, 51, 44, 48, 53, 38, 34, 32 ,
49, 44, 30, 38, 41, 41, 38, 29, 41, 36, 43, 41, 39, 35, 42, 35, 36, 41, 49, 31, 50, 43, 37, 44, 45, 41, 35, 36, 40, 38 ,
49, 41, 34, 46, 44, 39, 42, 40, 41, 37, 46, 40, 31, 33, 45, 40, 31, 56, 45, 27, 50, 47, 40, 39, 49, 45, 41, 46, 50, 50 ,
43, 48, 43, 28, 43, 42, 54, 39, 43, 35, 44, 43, 47, 43, 27, 43, 44, 34, 48, 30, 45, 55, 44, 42, 38, 38, 46, 34, 38, 39, 44, 46, 41, 36, 33, 33, 42, 36, 31, 41, 34, 49, 30, 44, 41, 48, 55, 48, 40, 47, 38, 35, 34, 44, 45, 48, 33, 47, 41, 49)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 ,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.0269, 第1自由度 = 3, 第2自由度 = 149, P値 = 0.3826

有意差有り。繰り返しで差異があり。

> mean(x) [1] 40.83007
> var(x) [1] 40.54988

freq pcnt cum.pcnt
27 6 3.9215686 3.921569
30 10 6.5359477 10.457516
33 16 10.4575163 20.915033
36 21 13.7254902 34.640523
39 31 20.2614379 54.901961
42 29 18.9542484 73.856209
45 16 10.4575163 84.313725
48 17 11.1111111 95.424837
51 2 1.3071895 96.732026
54 4 2.6143791 99.346405
57 1 0.6535948 100.000000

もう、BGが乱れに乱れて、測定にならないというか。この低減が今回の測定の目的です。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:51:30.70

2. 下側に砂糖１袋
x <- c(38, 37, 41, 41, 55, 38, 47, 39, 33, 38, 47, 39, 49, 32, 36, 38, 37, 44, 34, 39, 50, 36, 38, 44, 40, 37, 34, 57, 39, 41, 34 ,
45, 28, 44, 50, 38, 44, 35, 40, 38, 35, 43, 47, 35, 28, 44, 34, 33, 34, 25, 40, 31, 41, 36, 37, 35, 40, 30, 30, 28, 35, 32, 41 ,
36, 33, 43, 39, 44, 31, 47, 37, 41, 37, 41, 36, 44, 35, 36, 41, 30, 43, 32, 42, 34, 47, 42, 25, 25, 32, 33, 28, 38, 38)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 3.4665, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 90, P値 = 0.03546

有意差有り。繰り返しで差異があり。

> mean(x) [1] 38.04301
> var(x) [1] 38.97639
> dosuu.bunpu(x, 3)
freq pcnt cum.pcnt
24 3 3.225806 3.225806
27 4 4.301075 7.526882
30 9 9.677419 17.204301
33 16 17.204301 34.408602
36 21 22.580645 56.989247
39 17 18.279570 75.268817
42 12 12.903226 88.172043
45 6 6.451613 94.623656
48 3 3.225806 97.849462
51 0 0.000000 97.849462
54 1 1.075269 98.924731
57 1 1.075269 100.000000

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:52:05.74

3. 上下に砂糖袋
x <- c(54, 42, 34, 33, 48, 48, 34, 40, 45, 39, 41, 43, 30, 36, 35, 30, 37, 33, 42, 34, 34, 36, 37, 41, 45, 41, 35, 42, 49, 45, 31, 50 ,
39, 37, 33, 36, 27, 37, 31, 46, 39, 40, 36, 37, 45, 27, 38, 48, 34, 37, 45, 28, 36, 39, 36, 31, 37, 36, 24, 36, 40, 42 ,
49, 43, 41, 40, 41, 45, 39, 35, 42, 31, 43, 40, 47, 32, 43, 36, 44, 31, 34, 38, 34, 46, 43, 43, 39, 60, 42, 36, 41, 39)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 3.6257, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 89, P値 = 0.03064

有意差有り。繰り返しで差異があり。

> mean(x) [1] 38.89130
> var(x) [1] 37.65839
> dosuu.bunpu(x, 3)
freq pcnt cum.pcnt
24 1 1.086957 1.086957
27 3 3.260870 4.347826
30 8 8.695652 13.043478
33 13 14.130435 27.173913
36 19 20.652174 47.826087
39 18 19.565217 67.391304
42 13 14.130435 81.521739
45 9 9.782609 91.304348
48 6 6.521739 97.826087
51 0 0.000000 97.826087
54 1 1.086957 98.913043
57 0 0.000000 98.913043
60 1 1.086957 100.000000

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 10:52:41.99

4. 上側に砂糖１袋
x <- c(55, 46, 43, 37, 23, 41, 46, 45, 37, 45, 41, 38, 42, 35, 38, 36, 38, 44, 44, 38, 49, 32, 36, 46, 46, 37, 44, 42, 26, 43, 40, 50 ,
49, 42, 47, 39, 37, 31, 44, 53, 50, 40, 33, 42, 35, 35, 48, 47, 43, 36, 39, 42, 51, 43, 48, 40, 48, 50, 46, 51, 62, 38 ,
41, 46, 35, 40, 43, 41, 49, 50, 45, 53, 43, 40, 40, 46, 37, 34, 47, 35, 35, 50, 24, 37, 45, 45, 53, 46, 38, 54, 41, 44)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.5267, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 89, P値 = 0.2229

有意差有り。繰り返しで差異があり。

> mean(x) [1] 42.27174
> var(x) [1] 44.85941
> dosuu.bunpu(x, 3)
freq pcnt cum.pcnt
21 1 1.086957 1.086957
24 2 2.173913 3.260870
27 0 0.000000 3.260870
30 2 2.173913 5.434783
33 8 8.695652 14.130435
36 15 16.304348 30.434783
39 13 14.130435 44.565217
42 16 17.391304 61.956522
45 16 17.391304 79.347826
48 11 11.956522 91.304348
51 5 5.434783 96.739130
54 2 2.173913 98.913043
57 0 0.000000 98.913043
60 1 1.086957 100.000000
>

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 11:01:58.76

と繰り返しをとっても、有意差がある程度に、BGが乱れて乱れて。
なぜか、測定器の下に3cmの空洞をつくったまま、測定したら線量が上がってしまった。
砂糖が汚染されているということはない。上下に置いた後、下の砂糖を抜いて測定している(生データ参照)から。
すると、この作業をすることによって、汚染された空気が中に入って、線量が上昇している可能性がある。
BGと各測定値の平均値の差の検定を逝ってみましょう。
まずは、平均値の差の検定に使用したデータを一覧で
1. BG
gr1 <- c(39, 38, 44, 49, 41, 37, 39, 36, 44, 31, 40, 44, 36, 38, 41, 32, 27, 36, 43, 57, 28, 41, 42, 40, 33, 46, 51, 44, 48, 53, 38, 34, 32 ,
49, 44, 30, 38, 41, 41, 38, 29, 41, 36, 43, 41, 39, 35, 42, 35, 36, 41, 49, 31, 50, 43, 37, 44, 45, 41, 35, 36, 40, 38 ,
49, 41, 34, 46, 44, 39, 42, 40, 41, 37, 46, 40, 31, 33, 45, 40, 31, 56, 45, 27, 50, 47, 40, 39, 49, 45, 41, 46, 50, 50 ,
43, 48, 43, 28, 43, 42, 54, 39, 43, 35, 44, 43, 47, 43, 27, 43, 44, 34, 48, 30, 45, 55, 44, 42, 38, 38, 46, 34, 38, 39, 44, 46, 41, 36, 33, 33, 42, 36, 31, 41, 34, 49, 30, 44, 41, 48, 55, 48, 40, 47, 38, 35, 34, 44, 45, 48, 33, 47, 41, 49)
> mean(x) [1] 40.83007
> var(x) [1] 40.54988

2. 下側に砂糖１袋
gr2 <- c(38, 37, 41, 41, 55, 38, 47, 39, 33, 38, 47, 39, 49, 32, 36, 38, 37, 44, 34, 39, 50, 36, 38, 44, 40, 37, 34, 57, 39, 41, 34 ,
45, 28, 44, 50, 38, 44, 35, 40, 38, 35, 43, 47, 35, 28, 44, 34, 33, 34, 25, 40, 31, 41, 36, 37, 35, 40, 30, 30, 28, 35, 32, 41 ,
36, 33, 43, 39, 44, 31, 47, 37, 41, 37, 41, 36, 44, 35, 36, 41, 30, 43, 32, 42, 34, 47, 42, 25, 25, 32, 33, 28, 38, 38)
> mean(x) [1] 38.04301
> var(x) [1] 38.97639

3. 上下に砂糖袋
gr3 <- c(54, 42, 34, 33, 48, 48, 34, 40, 45, 39, 41, 43, 30, 36, 35, 30, 37, 33, 42, 34, 34, 36, 37, 41, 45, 41, 35, 42, 49, 45, 31, 50 ,
39, 37, 33, 36, 27, 37, 31, 46, 39, 40, 36, 37, 45, 27, 38, 48, 34, 37, 45, 28, 36, 39, 36, 31, 37, 36, 24, 36, 40, 42 ,
49, 43, 41, 40, 41, 45, 39, 35, 42, 31, 43, 40, 47, 32, 43, 36, 44, 31, 34, 38, 34, 46, 43, 43, 39, 60, 42, 36, 41, 39)
> mean(x) [1] 38.89130
> var(x) [1] 37.65839

4. 上側に砂糖１袋
gr4 <- c(55, 46, 43, 37, 23, 41, 46, 45, 37, 45, 41, 38, 42, 35, 38, 36, 38, 44, 44, 38, 49, 32, 36, 46, 46, 37, 44, 42, 26, 43, 40, 50 ,
49, 42, 47, 39, 37, 31, 44, 53, 50, 40, 33, 42, 35, 35, 48, 47, 43, 36, 39, 42, 51, 43, 48, 40, 48, 50, 46, 51, 62, 38 ,
41, 46, 35, 40, 43, 41, 49, 50, 45, 53, 43, 40, 40, 46, 37, 34, 47, 35, 35, 50, 24, 37, 45, 45, 53, 46, 38, 54, 41, 44)
> mean(x) [1] 42.27174
> var(x) [1] 44.85941

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 11:07:57.94

検定結果は、以下のとおり。
1-2. BGと下側に砂糖袋
> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = 3.3533, 自由度 = 244, P値 = 0.0009256
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: 1.149928 4.424181
標本推定値:
平均値x 平均値y
40.83007 38.04301

有意差有り。

1-3. BGと上側と下側に砂糖袋
> t.test(gr1, gr3, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr3
t値 = 2.3392, 自由度 = 243, P値 = 0.02014
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: 0.3061705 3.5713515
標本推定値:
平均値x 平均値y
40.83007 38.89130

有意差有り

1-4. BGと上側に砂糖袋

> t.test(gr1, gr4, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr4
t値 = -1.6829, 自由度 = 243, P値 = 0.09368
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -3.1291181 0.2457705
標本推定値:
平均値x 平均値y
40.83007 42.27174

有意差有り

砂糖が２袋しかなかったので、これしかやらないけど、
測定器と試料との隙間があるとほこりが入ってきて線量が上がることは見当がつく。
測定器は、汚染すると面倒なので、食品にも使えないことはないポリ袋、ユニパックI-4に入れています。
食品用の場合には、可塑剤としてステアリン酸鉛が使われていません。食品以外用ですと鉛が使われています。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 11:58:58.99

>>183
どのくらいふらつくかというと、以下のデータがあります。
> dosuu.bunpu(x, 3)
freq pcnt cum.pcnt
0 5 0.19992003 0.1999200
3 12 0.47980808 0.6797281
6 105 4.19832067 4.8780488
9 303 12.11515394 16.9932027
12 525 20.99160336 37.9848061
15 502 20.07197121 58.0567773
18 426 17.03318673 75.0899640
21 291 11.63534586 86.7253099
24 184 7.35705718 94.0823671
27 85 3.39864054 97.4810076
30 36 1.43942423 98.9204318
33 18 0.71971212 99.6401439
36 4 0.15993603 99.8000800
39 3 0.11995202 99.9200320
42 1 0.03998401 99.9600160
45 0 0.00000000 99.9600160
48 0 0.00000000 99.9600160
51 1 0.03998401 100.0000000
３月２２日の測定で、
マイクロホンで測定器のカリカリ音を拾ってuSv/hに換算するソフトの性能試験として行ったもの。
３連音(10mS以下の間隔で３音がなる)が２－３分に１回あり、数え落とし去れています。
このように拾った音が１０個になるまでの時間を計り、uSv/h に換算しています。
15秒/10個で、0.11、8秒/10個で0.22程度が目安です。
51uSv/hは、ドアの開け閉めの音でしょう。
室内の線量ですら、この程度ばらついています。

**名無しに影響はない**(東日本) · 2012/03/25(日) 12:58:27.96

素人なので良くワカンネから3行くらいで何が言いたいのか説明してくれ。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 13:23:26.23

砂糖の袋を「試料と測定器」の上下に挟んで測定すればバックグラウンドが下がる。
測定器と試料の隙間をつくるな
上下各１袋だと少ない。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 13:31:56.44

平均値を0.15とすると、６割個の値が±0.03位変動する。
0.14-0.06と、0.10±0.04の範囲に収まっているから、結構いい測定値。
面倒ならば、１分間数値を捨てて、その後の１分間の最大値と最小値を読み取って２で割れ。

>>196 2つの内容書いたから、2つ書いたけど、これでエーカ。

**名無しに影響はない**(東京都) · 2012/03/25(日) 13:51:52.63

>>186
>>195
そーなんですね。分かりました。
でも表面汚染の方が気になってたので壊れてるのではなさそうなのでいいや
細かい説明や、データーなど助かります。
ありがとう。

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/25(日) 15:49:22.28

日本語マニュアルまとめてPDF化してるから
誰かうぷろだ指定してくれたらアップするよ。
800Kぐらいな。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 16:34:34.53

大量の砂糖で挟んだら、
砂糖に含まれるC14のβ線ををカウントしてしまうんじゃない？

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/25(日) 17:21:31.29

長屋はインスペクター持ってないのに、なんでこのスレにいるの？

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 17:26:04.67

>>202
転売ヤ－、儲からないの？

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 20:20:39.97

　
本日のインスペクター（ＩNSPECTOR+）価格情報

米アマで、　ＩNSPECTOR+　　　　　　　　　　　　　$536.75- 　約４４５００円　（在庫あり）
http://www.amazon.com/dp/B004CCRIHU

米アマで、　ＩNSPECTOR+　ブーツ付きで　　　$555.75- 　約４６０００円　（在庫あり）
http://www.amazon.com/dp/B004CCRIIE

米アマで買えば、５万円でお釣りがくるよ。

米アマよく売れてるんだろうな、レビュー件数も着々と増えてるようだ。
ちなみにレビューには、GM管が割れたとかの例は１件も報告無しｗｗｗ

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 21:06:21.02

>>201
C14は少ないみたい。線量が上がらん。
実際のところは、分量を変えて線形性を調べないことにはわからぬ。

**名無しに影響はない**(鳥羽) · 2012/03/25(日) 21:23:56.93

>>204
＞レビュー件数も着々と増えてるようだ。
お前さんが散々けなしている割には、★★★★★の高評価ばかりだね
Really good
Excellent
Very nice
だとさ

**名無しに影響はない**(東日本) · 2012/03/25(日) 21:28:45.20

>>198
どうもありがとう。
砂糖の袋はさんでカウントすればおおよそ正確なBGがだせますってことですかね？

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 21:30:49.46

>>206
製品自体は、けなしてないはずだがｗ

食品検査ができるとか、そのままで空間線量が換算できるとか、
感度が良いことを精度があるように表現したりしてた、転売屋をけなしてただけだなｗｗｗ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/25(日) 21:48:57.68

長屋はインスペクタースレでRadiの宣伝して、表面汚染にはRadiが一番と平気で嘘をつき、
インスペクターを持っていないのに上から目線で解説してバッシングする。
長屋は息をはくように嘘をつく朝鮮人のような奴。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 21:54:21.05

>>209
転売ヤ－、儲からないの？

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/25(日) 21:58:46.43

>>210
Radiの転売屋おつ
そもそも転売屋でもなければインスペクタースレに居座ってバッシングしたりしないし。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/25(日) 22:04:47.25

Radiの転売ってどうやれば成り立つんだろう？　ｗｗｗ

**名無しに影響はない**(秋田県) · 2012/03/25(日) 22:25:25.13

>>204
ありがとうございます。
米アマより購入させていただきました。
ブーツ付きの方です。

情報感謝です。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:03:33.76

>>207
正確な値は絶対に無理です。
というのは、標準がありません。
濃度が既知の標準試料を用意して、校正する必要がありますから。
分散分析でやる方法と回帰線(検量線)を使う方法があります。
http://www.kms.ac.jp/~clinilab/units/biochem/cgi-bin/linear/
http://www.okochi.env.waseda.ac.jp/pdf/H20Least_square.pdf
分散分析でやる方法は面倒なので略。

試料からでる放射線は、立体として、z,y,z方向のいずれの方向に対しても均一に飛び散ります。
そのうち、何個かが検出窓に引っかかって、計数されます。置き方によって数えることが可能な放射線の数が変わりますから。

さて、４時間の大作。
試料は、「本場四国香川名産讃岐ひやむぎ」。
カリウムにしても炭素にしても、BGガ高くて検出されません。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:08:34.63

まずは、全測定値。マイクロホンで集めているので、データ処理ソフトR形式に変換してあります
1. BG
x <- c(35, 32, 40, 36, 40, 48, 45, 36, 40, 35, 38, 53, 50, 32, 31, 38, 39, 32, 45, 37, 45, 39, 60, 39, 49, 54, 41, 50, 32, 42)
> mean(x) [1] 41.1
> var(x) [1] 54.92069

2. 試料
x <- c(40, 38, 45, 47, 39, 28, 49, 41, 38, 38, 50, 45, 37, 40, 36, 35, 39, 48, 55, 43, 38, 37, 46, 37, 42, 45, 32, 40, 35, 38)
> mean(x) [1] 40.7
> var(x) [1] 32.83793

3. BG
x <- c(34, 46, 48, 39, 49, 40, 30, 48, 33, 43, 43, 50, 39, 44, 50, 35, 43, 43, 44, 53, 48, 32, 36, 40, 35, 38, 39, 33, 48, 47)
> mean(x) [1] 41.66667
> var(x) [1] 39.54023

4. 試料
x <- c(30, 43, 38, 45, 29, 37, 39, 54, 42, 40, 44, 44, 42, 40, 38, 46, 40, 29, 32, 30, 48, 45, 45, 34, 36, 30, 33, 38, 39, 31)
> mean(x) [1] 38.7
> var(x) [1] 40.7

5. BG
x <- c(35, 47, 45, 45, 40, 47, 46, 43, 42, 38, 42, 40, 46, 42, 43, 29, 25, 37, 53, 39, 48, 44, 50, 35, 33, 32, 30, 45, 33, 50)
> mean(x) [1] 40.8
> var(x) [1] 47.47586

6. 試料
x <- c(51, 51, 49, 37, 42, 36, 48, 41, 31, 33, 39, 42, 42, 37, 39, 58, 35, 44, 41, 55, 41, 41, 38, 42, 52, 37, 36, 53, 34, 36, 36)
> mean(x) [1] 40.8
> var(x) [1] 47.47586

7. BG
x <- c(32, 29, 45, 46, 48, 46, 51, 46, 41, 39, 27, 50, 58, 42, 43, 42, 38, 50, 31, 45, 41, 45, 38, 41, 43, 43, 39, 34, 40, 37, 36, 36,
45, 39, 32, 41, 32, 48, 32, 61, 43, 52, 45, 40, 43, 39, 38, 47, 42, 38, 41, 54, 50, 39, 39, 31, 41, 35, 38, 50, 53, 48, 43, 29, 36, 52,
40, 44, 45, 38, 40, 41)
> mean(x) [1] 41.75
> var(x) [1] 46.24648

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:10:40.51

全体の分析

x <- c(35, 32, 40, 36, 40, 48, 45, 36, 40, 35, 38, 53, 50, 32, 31, 38, 39, 32, 45, 37, 45, 39, 60, 39, 49, 54, 41, 50, 32, 42,
40, 38, 45, 47, 39, 28, 49, 41, 38, 38, 50, 45, 37, 40, 36, 35, 39, 48, 55, 43, 38, 37, 46, 37, 42, 45, 32, 40, 35, 38 ,
34, 46, 48, 39, 49, 40, 30, 48, 33, 43, 43, 50, 39, 44, 50, 35, 43, 43, 44, 53, 48, 32, 36, 40, 35, 38, 39, 33, 48, 47 ,
30, 43, 38, 45, 29, 37, 39, 54, 42, 40, 44, 44, 42, 40, 38, 46, 40, 29, 32, 30, 48, 45, 45, 34, 36, 30, 33, 38, 39, 31 ,
35, 47, 45, 45, 40, 47, 46, 43, 42, 38, 42, 40, 46, 42, 43, 29, 25, 37, 53, 39, 48, 44, 50, 35, 33, 32, 30, 45, 33, 50 ,
51, 51, 49, 37, 42, 36, 48, 41, 31, 33, 39, 42, 42, 37, 39, 58, 35, 44, 41, 55, 41, 41, 38, 42, 52, 37, 36, 53, 34, 36, 36 ,
32, 29, 45, 46, 48, 46, 51, 46, 41, 39, 27, 50, 58, 42, 43, 42, 38, 50, 31, 45, 41, 45, 38, 41, 43, 43, 39, 34, 40, 37, 36, 36,
45, 39, 32, 41, 32, 48, 32, 61, 43, 52, 45, 40, 43, 39, 38, 47, 42, 38, 41, 54, 50, 39, 39, 31, 41, 35, 38, 50, 53, 48, 43, 29, 36, 52, 40, 44, 45, 38, 40, 41)

g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,
7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 0.8837, 第1自由度 = 6, 第2自由度 = 246, P値 = 0.5074

有意。群別に違いがある

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 2.4329, 自由度 = 6, P値 = 0.8759

有意。分散に違いが有り、先の分散分析は無効。

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 0.9127, 第1自由度 = 6.000, 第2自由度 = 96.227, P値 = 0.4893

有意。群別に違いがある

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:12:52.92

x <- c(35, 32, 40, 36, 40, 48, 45, 36, 40, 35, 38, 53, 50, 32, 31, 38, 39, 32, 45, 37, 45, 39, 60, 39, 49, 54, 41, 50, 32, 42,
40, 38, 45, 47, 39, 28, 49, 41, 38, 38, 50, 45, 37, 40, 36, 35, 39, 48, 55, 43, 38, 37, 46, 37, 42, 45, 32, 40, 35, 38 ,
34, 46, 48, 39, 49, 40, 30, 48, 33, 43, 43, 50, 39, 44, 50, 35, 43, 43, 44, 53, 48, 32, 36, 40, 35, 38, 39, 33, 48, 47 ,
30, 43, 38, 45, 29, 37, 39, 54, 42, 40, 44, 44, 42, 40, 38, 46, 40, 29, 32, 30, 48, 45, 45, 34, 36, 30, 33, 38, 39, 31 ,
35, 47, 45, 45, 40, 47, 46, 43, 42, 38, 42, 40, 46, 42, 43, 29, 25, 37, 53, 39, 48, 44, 50, 35, 33, 32, 30, 45, 33, 50 ,
51, 51, 49, 37, 42, 36, 48, 41, 31, 33, 39, 42, 42, 37, 39, 58, 35, 44, 41, 55, 41, 41, 38, 42, 52, 37, 36, 53, 34, 36, 36 ,
32, 29, 45, 46, 48, 46, 51, 46, 41, 39, 27, 50, 58, 42, 43, 42, 38, 50, 31, 45, 41, 45, 38, 41, 43, 43, 39, 34, 40, 37, 36,
36, 45, 39, 32, 41, 32, 48, 32, 61, 43, 52, 45, 40, 43, 39, 38, 47, 42, 38, 41, 54, 50, 39, 39, 31, 41, 35, 38, 50, 53, 48, 43, 29, 36, 52, 40, 44, 45, 38, 40, 41)

g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.3339, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 251, P値 = 0.2492

有意。群別に違いがある

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 0.2858, 自由度 = 1, P値 = 0.593

有意ではない。先の分散分析は有効。

全体では、BGと測定値と有意な差があるようです。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:14:19.37

繰り返しによる影響

1. BG
x <- c(35, 32, 40, 36, 40, 48, 45, 36, 40, 35, 38, 53, 50, 32, 31, 38, 39, 32, 45, 37, 45, 39, 60, 39, 49, 54, 41, 50, 32, 42 ,
34, 46, 48, 39, 49, 40, 30, 48, 33, 43, 43, 50, 39, 44, 50, 35, 43, 43, 44, 53, 48, 32, 36, 40, 35, 38, 39, 33, 48, 47 ,
35, 47, 45, 45, 40, 47, 46, 43, 42, 38, 42, 40, 46, 42, 43, 29, 25, 37, 53, 39, 48, 44, 50, 35, 33, 32, 30, 45, 33, 50 ,
32, 29, 45, 46, 48, 46, 51, 46, 41, 39, 27, 50, 58, 42, 43, 42, 38, 50, 31, 45, 41, 45, 38, 41, 43, 43, 39, 34, 40, 37, 36, 36,
45, 39, 32, 41, 32, 48, 32, 61, 43, 52, 45, 40, 43, 39, 38, 47, 42, 38, 41, 54, 50, 39, 39, 31, 41, 35, 38, 50, 53, 48, 43, 29, 36, 52, 40, 44, 45, 38, 40, 41)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 ,
4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4)
> mean(x) [1] 41.43827
> var(x) [1] 46.11107

> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 5 3.086420 3.08642
30 21 12.962963 16.04938
35 39 24.074074 40.12346
40 42 25.925926 66.04938
45 33 20.370370 86.41975
50 19 11.728395 98.14815
55 1 0.617284 98.76543
60 2 1.234568 100.00000
>

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 0.1724, 第1自由度 = 3, 第2自由度 = 158, P値 = 0.915
有意ではない。繰り返しによる平均値の差が不明

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 0.78, 自由度 = 3, P値 = 0.8543
有意ではない。先の分散分析は有効。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:15:13.55

2. 試料
x <- c(40, 38, 45, 47, 39, 28, 49, 41, 38, 38, 50, 45, 37, 40, 36, 35, 39, 48, 55, 43, 38, 37, 46, 37, 42, 45, 32, 40, 35, 38 ,
30, 43, 38, 45, 29, 37, 39, 54, 42, 40, 44, 44, 42, 40, 38, 46, 40, 29, 32, 30, 48, 45, 45, 34, 36, 30, 33, 38, 39, 31 ,
51, 51, 49, 37, 42, 36, 48, 41, 31, 33, 39, 42, 42, 37, 39, 58, 35, 44, 41, 55, 41, 41, 38, 42, 52, 37, 36, 53, 34, 36, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)

> mean(x) [1] 40.42857
> var(x) [1] 41.71429
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 3 3.296703 3.296703
30 11 12.087912 15.384615
35 31 34.065934 49.450549
40 23 25.274725 74.725275
45 14 15.384615 90.109890
50 6 6.593407 96.703297
55 3 3.296703 100.000000
>
度数分布では三角形になっていますので、３つくらいの分布が重なっています。バックグラウンドの乱れか、置き方による線量のばらつきでしょう。

> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.8756, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 88, P値 = 0.1593
有意差有り。繰り返しによる平均値の差がある。

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 1.1467, 自由度 = 2, P値 = 0.5636
有意である。先の分散分析は無効。

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 1.7409, 第1自由度 = 2.000, 第2自由度 = 58.426, P値 = 0.1843
有意である。繰り返しによる差異がある。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/25(日) 23:24:03.84

平均値の差を比較します。
BG:
gr1 <- c(35, 32, 40, 36, 40, 48, 45, 36, 40, 35, 38, 53, 50, 32, 31, 38, 39, 32, 45, 37, 45, 39, 60, 39, 49, 54, 41, 50, 32, 42 ,
34, 46, 48, 39, 49, 40, 30, 48, 33, 43, 43, 50, 39, 44, 50, 35, 43, 43, 44, 53, 48, 32, 36, 40, 35, 38, 39, 33, 48, 47 ,
35, 47, 45, 45, 40, 47, 46, 43, 42, 38, 42, 40, 46, 42, 43, 29, 25, 37, 53, 39, 48, 44, 50, 35, 33, 32, 30, 45, 33, 50 ,
32, 29, 45, 46, 48, 46, 51, 46, 41, 39, 27, 50, 58, 42, 43, 42, 38, 50, 31, 45, 41, 45, 38, 41, 43, 43, 39, 34, 40, 37, 36, 36,
45, 39, 32, 41, 32, 48, 32, 61, 43, 52, 45, 40, 43, 39, 38, 47, 42, 38, 41, 54, 50, 39, 39, 31, 41, 35, 38, 50, 53, 48, 43, 29, 36, 52, 40, 44, 45, 38, 40, 41)
> mean(x) [1] 41.43827
> var(x) [1] 46.11107

2. 試料
gr2 <- c(40, 38, 45, 47, 39, 28, 49, 41, 38, 38, 50, 45, 37, 40, 36, 35, 39, 48, 55, 43, 38, 37, 46, 37, 42, 45, 32, 40, 35, 38 ,
30, 43, 38, 45, 29, 37, 39, 54, 42, 40, 44, 44, 42, 40, 38, 46, 40, 29, 32, 30, 48, 45, 45, 34, 36, 30, 33, 38, 39, 31 ,
51, 51, 49, 37, 42, 36, 48, 41, 31, 33, 39, 42, 42, 37, 39, 58, 35, 44, 41, 55, 41, 41, 38, 42, 52, 37, 36, 53, 34, 36, 36)
> mean(x) [1] 40.42857
> var(x) [1] 41.71429

> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = 1.1549, 自由度 = 251, P値 = 0.2492
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -0.7120801 2.7314805
標本推定値:
平均値x 平均値y
41.43827 40.42857

平均値の差は有意。ひやむきの線量がバックグラウンドの線量よりも低いという結果になりました。
ひやむぎによる吸収が大きくて、ひやむぎの線量測定ができない状態です。
しかも、ひやむぎの測定にばらつきが出ていますから、放射線の検出は無理でしょう。
ドライアルのそうめんのように、度数分布で２山出てくれれば、一方がバックグラウンドの山、一方が含まれている放射線の山と解釈できるのですが、バックグラウンドの位置に重なっているので、区別できません。

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/26(月) 00:07:05.51

キチガイ降臨警報発動中

**名無しに影響はない**(大分県) · 2012/03/26(月) 00:39:12.09

自己満足の世界だからスルーしておこうよ。もう荒らし以上の変態さんだしｗ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/26(月) 01:12:46.58

栃木県は頑張っているのだからいいのではないか。
長屋のようにインスペクタースレでバッシングしたり、Radiの宣伝したりするほうがキチガイ。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/26(月) 01:21:05.38

>>223
転売ヤ－さん、儲からないの？　逆恨みで粘着ですかｗ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/26(月) 01:39:51.20

息をはくように嘘をつくRadiの転売屋の長屋
そもそも転売屋でもなければインスペクタースレに居座ってバッシングしたりしないし。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/26(月) 01:40:56.71

Radiの転売ってどうやれば成り立つんだろう？　ｗｗｗ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/26(月) 02:39:02.54

他の栃木県の方には悪いけど、(栃木県)をNGネームに入れてる

**名無しに影響はない**(WiMAX) · 2012/03/26(月) 10:51:43.65

長屋ってレオパレスって聞いたけどそうなん？
スレ違いスマソ

**名無しに影響はない**(秋田県) · 2012/03/26(月) 20:11:27.47

米アマって、正規品？？

だとしたら安いね－。

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/26(月) 20:34:29.08

もともとそんな価格だよ
パンケーキGM管そのものはリテールで１万円ぐらい
大量納品なら7000円ぐらいでしょ
あとは電子パーツだし

**名無しに影響はない**(鳥羽) · 2012/03/26(月) 22:17:27.74

>>229
>米アマって、正規品？？

>だとしたら安いね－。

インスペプラス536.75ドル+送料14.58ドル+インポートフィーデポジット（通関料前納）27.57ドル
合計578.90ドル
日本円で約49,500円
実は米尼は決して安くはない。
途中、破損の危険もある。その時は交換してもらえるが、手間も日数も掛かるし通関料は二重払いになる可能性もある。
日本の尼は6万円からあるし、ヤフオクなら5万からある。おそらく２～３日で届く。
こう書くと、「転売屋」呼ばわりされるが、これが現実。
どれがいいか、何を基準にするかはその人次第。

**名無しに影響はない**(埼玉県) · 2012/03/26(月) 22:27:44.87

転売屋の方が保証がしっかりしてるならな

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/26(月) 22:55:04.12

>>231
ヤフオクの転売ヤ～って、返品不可でしょ？
売りっぱなしにしたいのミエミエなのでは？

何でそんな低質な転売業者から買う必要があるのかわからん
ちゃんとサービスするつもりなら返品可能期間とか付けるよねｗｗｗ
　

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/26(月) 23:06:07.38

>>230
欲しい人は欲しい値段で買えばいいんだよ。

金持ちは転売やーから買うのも自由さｗ

**名無しに影響はない**(日本) · 2012/03/27(火) 05:23:58.56

誰かヤフオクのキットでオブザーバー試した人いない？

**名無しに影響はない**(東日本) · 2012/03/27(火) 08:24:28.97

数か月前へ平気で20万円とかしてたからな。
そのときはずっと同じ値段でやってる尼はやはり安かった。

**名無しに影響はない**(東日本) · 2012/03/27(火) 08:24:51.19

数か月前は

**名無しに影響はない**(関東・甲信越) · 2012/03/27(火) 08:39:23.82

>>236
米尼もずっと同じに価格だったわけではないよ

日本みたいな無茶苦茶なぼったくはないけど若干の上下はあった

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/27(火) 18:44:14.62

>>231
転売屋乙

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/27(火) 18:44:47.15

>>230
違う

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:48:09.68

キチガイ降臨

http://www.rs.kagu.tus.ac.jp/~phlabex/LabExercise/reports/statistics.pdf
カウントで計る人は一応読んでおいて。

まずは個別データ
1.BG
x <- c(36, 38, 31, 33, 40, 46, 42, 43, 47, 33, 39, 42, 44, 51, 42, 47, 48, 41, 35, 43, 36, 39, 31, 42, 35)
> mean(x) [1] 40.16
> var(x) [1] 29.89

2. こだわりの熟成製法　そうめん 2014.01 B3941204 kkJヌードルコーポレーションBK
棄却前のデータ
x <- c(45, 50, 37, 46, 48, 29, 28, 25, 31, 58, 38, 31, 33, 30, 42, 47, 41, 47, 42, 42, 43, 42, 50, 40, 39, 39, 53, 45, 47, 82, 42)
棄却後のデータ
x <- c(45, 50, 37, 46, 48, 29, 28, 25, 31, 58, 38, 31, 33, 30, 42, 47, 41, 47, 42, 42, 43, 42, 50, 40, 39, 39, 53, 45, 47, 42)
> mean(x) [1] 41
> var(x) [1] 62.27586

3. BG
x <- c(46, 35, 35, 50, 44, 49, 40, 48, 42, 46, 39, 29, 27, 39, 37, 32, 50, 26, 34, 47, 36, 36, 36, 28, 37, 33, 43, 52, 46, 50, 42, 35, 32, 30, 49)
> mean(x) [1] 39.42857
> var(x) [1] 56.89916

4. こだわりの熟成製法　そうめん 2014.01 B3941204 kkJヌードルコーポレーションBK
x <- c(37, 39, 32, 42, 47, 53, 46, 44, 43, 45, 40, 30, 52, 42, 40, 46, 29, 46, 34, 44, 48, 39, 40, 38, 47, 35, 52, 48, 40, 38, 40)
> mean(x) [1] 41.80645
> var(x) [1] 37.62796

5. BG
x <- c(41, 44, 33, 46, 45, 47, 49, 29, 36, 52, 35, 46, 37, 55, 38, 42, 43, 42, 43, 52, 38, 37, 45, 35, 44, 51, 39, 47, 45, 42)
> mean(x) [1] 42.6
> var(x) [1] 37.35172

6. こだわりの熟成製法　そうめん 2014.01 B3941204 kkJヌードルコーポレーションBK
x <- c(44, 40, 41, 41, 35, 38, 38, 42, 36, 33, 32, 38, 44, 37, 40, 45, 36, 34, 42, 38, 38, 53, 32, 52, 41, 36, 44, 43, 45, 36, 35, 44, 49, 42, 45, 34, 53)
> mean(x) [1] 40.43243
> var(x) [1] 30.86336

7. BG
x <- c(29, 51, 39, 37, 39, 41, 40, 35, 26, 36, 30, 41, 37, 38, 49, 35, 37, 44, 32, 41, 41, 30, 45, 38, 38, 37, 38, 52, 38, 37, 37, 35, 43, 35, 34, 35, 41, 38, 33, 42)
> mean(x) [1] 38.1
> var(x) [1] 29.42564

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:50:29.58

全体の比較

x <- c(36, 38, 31, 33, 40, 46, 42, 43, 47, 33, 39, 42, 44, 51, 42, 47, 48, 41, 35, 43, 36, 39, 31, 42, 35 ,
45, 50, 37, 46, 48, 29, 28, 25, 31, 58, 38, 31, 33, 30, 42, 47, 41, 47, 42, 42, 43, 42, 50, 40, 39, 39, 53, 45, 47, 42 ,
46, 35, 35, 50, 44, 49, 40, 48, 42, 46, 39, 29, 27, 39, 37, 32, 50, 26, 34, 47, 36, 36, 36, 28, 37, 33, 43, 52, 46, 50, 42, 35, 32, 30, 49 ,
37, 39, 32, 42, 47, 53, 46, 44, 43, 45, 40, 30, 52, 42, 40, 46, 29, 46, 34, 44, 48, 39, 40, 38, 47, 35, 52, 48, 40, 38, 40 ,
41, 44, 33, 46, 45, 47, 49, 29, 36, 52, 35, 46, 37, 55, 38, 42, 43, 42, 43, 52, 38, 37, 45, 35, 44, 51, 39, 47, 45, 42 ,
44, 40, 41, 41, 35, 38, 38, 42, 36, 33, 32, 38, 44, 37, 40, 45, 36, 34, 42, 38, 38, 53, 32, 52, 41, 36, 44, 43, 45, 36, 35, 44, 49, 42, 45, 34, 53 ,
29, 51, 39, 37, 39, 41, 40, 35, 26, 36, 30, 41, 37, 38, 49, 35, 37, 44, 32, 41, 41, 30, 45, 38, 38, 37, 38, 52, 38, 37, 37, 35, 43, 35, 34, 35, 41, 38, 33, 42)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 , 4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4 ,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5 , 6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6 ,
7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7)

> mean(x) [1] 40.38596
> var(x) [1] 41.3746
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.9116, 第1自由度 = 6, 第2自由度 = 221, P値 = 0.08003
有意差あり。群間に差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 9.3912, 自由度 = 6, P値 = 0.1527
有意差あり。分散の違いがあり、先の分散分析は無効。

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 2.1636, 第1自由度 = 6.000, 第2自由度 = 94.915, P値 = 0.05324
有意差あり。群間に差異がある。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:51:00.02

x <- c(36, 38, 31, 33, 40, 46, 42, 43, 47, 33, 39, 42, 44, 51, 42, 47, 48, 41, 35, 43, 36, 39, 31, 42, 35 ,
45, 50, 37, 46, 48, 29, 28, 25, 31, 58, 38, 31, 33, 30, 42, 47, 41, 47, 42, 42, 43, 42, 50, 40, 39, 39, 53, 45, 47, 42 ,
46, 35, 35, 50, 44, 49, 40, 48, 42, 46, 39, 29, 27, 39, 37, 32, 50, 26, 34, 47, 36, 36, 36, 28, 37, 33, 43, 52, 46, 50, 42, 35, 32, 30, 49 ,
37, 39, 32, 42, 47, 53, 46, 44, 43, 45, 40, 30, 52, 42, 40, 46, 29, 46, 34, 44, 48, 39, 40, 38, 47, 35, 52, 48, 40, 38, 40 ,
41, 44, 33, 46, 45, 47, 49, 29, 36, 52, 35, 46, 37, 55, 38, 42, 43, 42, 43, 52, 38, 37, 45, 35, 44, 51, 39, 47, 45, 42 ,
44, 40, 41, 41, 35, 38, 38, 42, 36, 33, 32, 38, 44, 37, 40, 45, 36, 34, 42, 38, 38, 53, 32, 52, 41, 36, 44, 43, 45, 36, 35, 44, 49, 42, 45, 34, 53 ,
29, 51, 39, 37, 39, 41, 40, 35, 26, 36, 30, 41, 37, 38, 49, 35, 37, 44, 32, 41, 41, 30, 45, 38, 38, 37, 38, 52, 38, 37, 37, 35, 43, 35, 34, 35, 41, 38, 33, 42)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)

> mean(x) [1] 40.38596
> var(x) [1] 41.3746
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 1.7876, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 226, P値 = 0.1826
有意差あり。群間に差異がある。

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 0.0324, 自由度 = 1, P値 = 0.8572
有意差無し。分散の違いについては不明。先の分散分析が有効。

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 1.779, 第1自由度 = 1.000, 第2自由度 = 207.142, P値 = 0.1837
有意差あり。群間に差異がある。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:52:04.35

繰り返しによる差異

1.BG
x <- c(36, 38, 31, 33, 40, 46, 42, 43, 47, 33, 39, 42, 44, 51, 42, 47, 48, 41, 35, 43, 36, 39, 31, 42, 35 ,
46, 35, 35, 50, 44, 49, 40, 48, 42, 46, 39, 29, 27, 39, 37, 32, 50, 26, 34, 47, 36, 36, 36, 28, 37, 33, 43, 52, 46, 50, 42, 35, 32, 30, 49 ,
41, 44, 33, 46, 45, 47, 49, 29, 36, 52, 35, 46, 37, 55, 38, 42, 43, 42, 43, 52, 38, 37, 45, 35, 44, 51, 39, 47, 45, 42 ,
29, 51, 39, 37, 39, 41, 40, 35, 26, 36, 30, 41, 37, 38, 49, 35, 37, 44, 32, 41, 41, 30, 45, 38, 38, 37, 38, 52, 38, 37, 37, 35, 43, 35, 34, 35, 41, 38, 33, 42)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 , 4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4)
> mean(x) [1] 39.89231
> var(x) [1] 40.62397
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 3.0774, 第1自由度 = 3, 第2自由度 = 126, P値 = 0.03004
有意差あり。繰り返しによる違いかある。

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 4.9093, 自由度 = 3, P値 = 0.1786
有意差あり。分散の違いがあり、先の分散分析は無効。

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 3.4042, 第1自由度 = 3.000, 第2自由度 = 66.047, P値 = 0.02263
有意差あり。繰り返しによる違いかある。

> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 7 5.3846154 5.384615
30 15 11.5384615 16.923077
35 45 34.6153846 51.538462
40 31 23.8461538 75.384615
45 21 16.1538462 91.538462
50 10 7.6923077 99.230769
55 1 0.7692308 100.000000
>

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:52:49.12

2. 試料
x <- c( 45, 50, 37, 46, 48, 29, 28, 25, 31, 58, 38, 31, 33, 30, 42, 47, 41, 47, 42, 42, 43, 42, 50, 40, 39, 39, 53, 45, 47, 42 ,
37, 39, 32, 42, 47, 53, 46, 44, 43, 45, 40, 30, 52, 42, 40, 46, 29, 46, 34, 44, 48, 39, 40, 38, 47, 35, 52, 48, 40, 38, 40 ,
44, 40, 41, 41, 35, 38, 38, 42, 36, 33, 32, 38, 44, 37, 40, 45, 36, 34, 42, 38, 38, 53, 32, 52, 41, 36, 44, 43, 45, 36, 35, 44, 49, 42, 45, 34, 53)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)

> mean(x) [1] 41.04082
> var(x) [1] 42.03955
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析

データ: x と g
F = 0.3747, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 95, P値 = 0.6885
有意差なし。繰り返しによる違いは不明。

> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）

データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 4.2283, 自由度 = 2, P値 = 0.1207
有意差あり。分散の違いがあり、先の分散分析は無効。

> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）

データ: x と g
F = 0.4558, 第1自由度 = 2.000, 第2自由度 = 59.191, P値 = 0.6361
有意差なし。繰り返しによる違いは不明。

> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 4 4.081633 4.081633
30 12 12.244898 16.326531
35 22 22.448980 38.775510
40 31 31.632653 70.408163
45 19 19.387755 89.795918
50 9 9.183673 98.979592
55 1 1.020408 100.000000
>

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:54:06.70

試料とバックグラウンドの比較
BG:
gr1 <- c(36, 38, 31, 33, 40, 46, 42, 43, 47, 33, 39, 42, 44, 51, 42, 47, 48, 41, 35, 43, 36, 39, 31, 42, 35 ,
46, 35, 35, 50, 44, 49, 40, 48, 42, 46, 39, 29, 27, 39, 37, 32, 50, 26, 34, 47, 36, 36, 36, 28, 37, 33, 43, 52, 46, 50, 42, 35, 32, 30, 49 ,
41, 44, 33, 46, 45, 47, 49, 29, 36, 52, 35, 46, 37, 55, 38, 42, 43, 42, 43, 52, 38, 37, 45, 35, 44, 51, 39, 47, 45, 42 ,
29, 51, 39, 37, 39, 41, 40, 35, 26, 36, 30, 41, 37, 38, 49, 35, 37, 44, 32, 41, 41, 30, 45, 38, 38, 37, 38, 52, 38, 37, 37, 35, 43, 35, 34, 35, 41, 38, 33, 42)
> mean(x) [1] 39.89231
> var(x) [1] 40.62397
試料
gr2 <- c( 45, 50, 37, 46, 48, 29, 28, 25, 31, 58, 38, 31, 33, 30, 42, 47, 41, 47, 42, 42, 43, 42, 50, 40, 39, 39, 53, 45, 47, 42 ,
37, 39, 32, 42, 47, 53, 46, 44, 43, 45, 40, 30, 52, 42, 40, 46, 29, 46, 34, 44, 48, 39, 40, 38, 47, 35, 52, 48, 40, 38, 40 ,
44, 40, 41, 41, 35, 38, 38, 42, 36, 33, 32, 38, 44, 37, 40, 45, 36, 34, 42, 38, 38, 53, 32, 52, 41, 36, 44, 43, 45, 36, 35, 44, 49, 42, 45, 34, 53)
> mean(x) [1] 41.04082
> var(x) [1] 42.03955

> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = -1.337, 自由度 = 226, P値 = 0.1826
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -2.8411990 0.5441818
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.89231 41.04082

> t.test(gr1, gr2)
二標本t検定（Welchの方法）

データ: gr1 と gr2
t値 = -1.3338, 自由度 = 207.142, P値 = 0.1837
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -2.8461223 0.5491051
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.89231 41.04082

> dosuu.bunpu(gr1, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 7 5.3846154 5.384615
30 15 11.5384615 16.923077
35 45 34.6153846 51.538462
40 31 23.8461538 75.384615
45 21 16.1538462 91.538462
50 10 7.6923077 99.230769
55 1 0.7692308 100.000000
> dosuu.bunpu(gr2, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 4 4.081633 4.081633
30 12 12.244898 16.326531
35 22 22.448980 38.775510
40 31 31.632653 70.408163
45 19 19.387755 89.795918
50 9 9.183673 98.979592
55 1 1.020408 100.000000
>
両者を比較すればわかるとおり、約2CPMずれて、試料のほうが高い値を示しています。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:56:25.70

中尾食品　本場四国香川名産讃岐そうめん 2013.12.2 B4 の測定値
まずは、生データ。マイクロホンで音を拾っているので、R形式に変換しています。

1. BG
x <- c(40, 37, 45, 45, 49, 38, 44, 49, 30, 50, 49, 50, 33, 35, 37, 48, 46, 51, 58, 47, 37, 52, 40, 35, 46, 37, 26, 54, 34, 30, 31, 43, 49, 30, 34, 36, 45, 47, 40, 38, 35, 42, 56, 45, 37, 41, 45, 45, 31, 29, 38, 33, 48, 35, 35, 35, 34, 55, 34, 52, 44)

2. 本場四国香川名産　讃岐そうめん 2013.12.2 B4
x <- c(36, 45, 43, 25, 46, 35, 47, 44, 42, 42, 44, 44, 42, 39, 41, 42, 37, 46, 50, 43, 40, 40, 49, 46, 33, 42, 43, 39, 47, 30)

3. BG
x <- c(44, 43, 46, 34, 34, 39, 44, 37, 44, 41, 39, 40, 38, 51, 53, 43, 45, 26, 37, 41, 49, 48, 38, 43, 46, 44, 45, 34, 53, 50, 45, 32, 38, 33, 50, 29, 41, 41, 47, 36, 45, 36, 30, 43, 47)

4. 本場四国香川名産　讃岐そうめん 2013.12.2 B4
x <- c(44, 41, 39, 36, 36, 32, 43, 42, 36, 40, 48, 48, 48, 38, 36, 35, 47, 45, 33, 38, 40, 38, 42, 38, 39, 40, 42, 33, 62, 33)

5. BG
x <- c(33, 39, 52, 36, 33, 35, 43, 37, 42, 35, 35, 45, 44, 44, 47, 45, 44, 45, 29, 44, 48, 37, 32, 38, 47, 46, 36, 36, 34, 35)

6. 本場四国香川名産　讃岐そうめん 2013.12.2 B4
x <- c(39, 36, 32, 47, 43, 53, 42, 29, 35, 37, 39, 43, 44, 33, 46, 51, 45, 34, 41, 28, 50, 50, 38, 42, 30, 39, 39, 42, 48, 54, 39, 45, 48, 54, 44)

7. BG
x <- c(40, 33, 52, 40, 52, 34, 29, 58, 45, 42, 44, 31, 48, 42, 33, 37, 43, 49, 40, 33, 32, 51, 37, 50, 53, 43, 36, 36, 48, 32)

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 18:59:35.45

1. BG
gr1 <- c(40, 37, 45, 45, 49, 38, 44, 49, 30, 50, 49, 50, 33, 35, 37, 48, 46, 51, 58, 47, 37, 52, 40, 35, 46, 37, 26, 54, 34,
30, 31, 43, 49, 30, 34, 36, 45, 47, 40, 38, 35, 42, 56, 45, 37, 41, 45, 45, 31, 29, 38, 33, 48, 35, 35, 35, 34, 55, 34, 52, 44 ,
44, 43, 46, 34, 34, 39, 44, 37, 44, 41, 39, 40, 38, 51, 53, 43, 45, 26, 37, 41, 49, 48, 38, 43, 46, 44, 45, 34, 53, 50, 45, 32, 38, 33, 50, 29, 41, 41, 47, 36, 45, 36, 30, 43, 47 ,
33, 39, 52, 36, 33, 35, 43, 37, 42, 35, 35, 45, 44, 44, 47, 45, 44, 45, 29, 44, 48, 37, 32, 38, 47, 46, 36, 36, 34, 35 ,
40, 33, 52, 40, 52, 34, 29, 58, 45, 42, 44, 31, 48, 42, 33, 37, 43, 49, 40, 33, 32, 51, 37, 50, 53, 43, 36, 36, 48, 32)
> mean(x) [1] 41.05422
> var(x) [1] 49.65159

2. 試料
gr2 <- c(36, 45, 43, 25, 46, 35, 47, 44, 42, 42, 44, 44, 42, 39, 41, 42, 37, 46, 50, 43, 40, 40, 49, 46, 33, 42, 43, 39, 47, 30 ,
44, 41, 39, 36, 36, 32, 43, 42, 36, 40, 48, 48, 48, 38, 36, 35, 47, 45, 33, 38, 40, 38, 42, 38, 39, 40, 42, 33, 62, 33 ,
39, 36, 32, 47, 43, 53, 42, 29, 35, 37, 39, 43, 44, 33, 46, 51, 45, 34, 41, 28, 50, 50, 38, 42, 30, 39, 39, 42, 48, 54, 39, 45, 48, 54, 44)
> mean(x) [1] 41.18947
> var(x) [1] 39.21904

> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = -0.1552, 自由度 = 259, P値 = 0.8768
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -1.850906 1.580393
標本推定値:
平均値x 平均値y
41.05422 41.18947

> t.test(gr1, gr2)
二標本t検定（Welchの方法）

データ: gr1 と gr2
t値 = -0.1603, 自由度 = 215.198, P値 = 0.8728
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -1.798357 1.527844
標本推定値:
平均値x 平均値y
41.05422 41.18947

有意差有り。　試料が高線量

約0.15 CPM の差で有意差が出たので、カキコします。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 19:09:34.42

最後に、以前カキコした乾燥しいたけ(自家製)。秋に出たしいたけを収穫せず放置。
黒色化して乾燥していたものを採取。ちょっと湿気っぽいので、約40度で乾燥。
机を改造した乾燥機で、鉄板一枚ごしに測ったらば 0.20 uSv/h なんて値が出た。乾燥機にした頃は 0.13uSv/h だったのですが。
詳しくは取説を読んでほしいのですが、100 CPM 以下は過去30秒間の移動平均を3秒ごとに表示
33400 CPM が 100.0 uSv/h なので、CPM とuSv/h の換算はできるでしょう。

まずは生データ。
1. n=31 BG
x <- c(43, 35, 47, 35, 46, 42, 38, 32, 48, 47, 41, 32, 33, 38, 45, 43, 46, 35, 33, 30, 37, 32, 34, 69, 46, 36, 28, 35, 44, 35, 27)

2. n=35 試料
x <- c(51, 46, 61, 50, 56, 50, 52, 56, 62, 55, 64, 55, 56, 45, 51, 48, 55, 68, 76, 60, 55, 51, 58, 53, 51, 61, 77, 46, 39, 44, 53, 51, 54, 45, 44)

3. n=65 BG
x <- c(40, 33, 39, 34, 37, 52, 41, 38, 40, 42, 36, 40, 36, 49, 41, 40, 39, 42, 48, 44, 36, 47, 52, 40, 39, 44, 43, 42, 35, 36, 37, 47, 34,
44, 35, 31, 41, 41, 42, 41, 31, 42, 35, 42, 33, 38, 43, 50, 32, 36, 47, 32, 30, 39, 53, 36, 34, 45, 50, 53, 39, 46, 43, 45, 38)

4. n=37 試料
x <- c(53, 48, 61, 43, 61, 55, 52, 53, 47, 49, 57, 49, 53, 56, 41, 48, 42, 49, 49, 45, 53, 57, 43, 55, 46, 54, 48, 59, 39, 49, 47, 52, 46, 50, 53, 50, 79)

5. n=36 BG
x <- c(44, 38, 29, 34, 45, 41, 40, 43, 33, 30, 28, 36, 40, 41, 55, 33, 38, 36, 43, 39, 34, 49, 43, 35, 33, 54, 42, 45, 32, 39, 43, 27, 35, 45, 41, 29)

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 19:11:34.59

平均値の差の検定
1. BG
gr1 <- c(43, 35, 47, 35, 46, 42, 38, 32, 48, 47, 41, 32, 33, 38, 45, 43, 46, 35, 33, 30, 37, 32, 34, 69, 46, 36, 28, 35, 44, 35, 27 ,
40, 33, 39, 34, 37, 52, 41, 38, 40, 42, 36, 40, 36, 49, 41, 40, 39, 42, 48, 44, 36, 47, 52, 40, 39, 44, 43, 42, 35, 36, 37, 47, 34,
44, 35, 31, 41, 41, 42, 41, 31, 42, 35, 42, 33, 38, 43, 50, 32, 36, 47, 32, 30, 39, 53, 36, 34, 45, 50, 53, 39, 46, 43, 45, 38 ,
44, 38, 29, 34, 45, 41, 40, 43, 33, 30, 28, 36, 40, 41, 55, 33, 38, 36, 43, 39, 34, 49, 43, 35, 33, 54, 42, 45, 32, 39, 43, 27, 35, 45, 41, 29)
> mean(x) [1] 39.65152
> var(x) [1] 44.51885

2. 試料
gr2 <- c(51, 46, 61, 50, 56, 50, 52, 56, 62, 55, 64, 55, 56, 45, 51, 48, 55, 68, 76, 60, 55, 51, 58, 53, 51, 61, 77, 46, 39, 44, 53, 51, 54, 45, 44 ,
53, 48, 61, 43, 61, 55, 52, 53, 47, 49, 57, 49, 53, 56, 41, 48, 42, 49, 49, 45, 53, 57, 43, 55, 46, 54, 48, 59, 39, 49, 47, 52, 46, 50, 53, 50, 79)
> mean(x) [1] 52.63889
> var(x) [1] 61.64241

> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = -12.4696, 自由度 = 202, P値 < 2.2e-16
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -15.04103 -10.93372
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.65152 52.63889

> t.test(gr1, gr2)
二標本t検定（Welchの方法）

データ: gr1 と gr2
t値 = -11.8885, 自由度 = 127.254, P値 < 2.2e-16
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -15.14906 -10.82569
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.65152 52.63889

**↑ ↑ ↑**(日本) · 2012/03/27(火) 19:44:40.05

----ここまでキチガイ（栃木県）のターン----

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/27(火) 20:27:03.28

栃木県用にwiki作ったから、書き込みよろしくお願いします。

インスペクタープラスで食品測定しよう！＠栃木
http://www10.atwiki.jp/inspectors/

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/27(火) 20:48:28.89

>>252
あれ？。前書かなかったっけ？。
Win2K なんです。はい。当然のことですが、古いブラウザしか動きません。
Wiki は、ブラクラなので、利用できません。
http://j-lyric.net/artist/a04aac2/l01aa8b.html

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/28(水) 17:32:53.38

インスペクター＋をわかりやすく解説しています。
http://www.mikage.to/radiation/seintl_inspector_plus.html

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/28(水) 21:08:10.91

----ここからはキチガイ（栃木県）のターン----

まずは、測定場所をちょっと移動したので、BGを測定。
分量が多いので、結果だけ。
最初の資料が毎分あたりのカウント数 CPM。
次の資料が、10カウントを数えるのに要した時間から推定した線量 uSv/h。

> npp2(x)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
20 1 0.0921659 0.0921659
25 45 4.1474654 4.2396313
30 150 13.8248848 18.0645161
35 264 24.3317972 42.3963134
40 326 30.0460829 72.4423963
45 180 16.5898618 89.0322581
50 92 8.4792627 97.5115207
55 23 2.1198157 99.6313364
60 3 0.2764977 99.9078341
65 1 0.0921659 100.0000000
> y <- c(1, 45, 150, 264, 326, 180, 92, 23, 3, 1)
> normaldist(y, 20, 5, 1)
正規分布への適合度の検定

データ: y
カイ二乗値 = 14.5973, 自由度 = 7, P値 = 0.04152
標本推定値:
n Mean Variance S.D.
1085.000000 40.834101 47.327316 6.879485

有意。正規分布とみなせる。
>

> npp2(x)
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
0 22 0.49538392 0.4953839
5 673 15.15424454 15.6496285
10 1792 40.35127224 56.0009007
15 1337 30.10583202 86.1067327
20 475 10.69578924 96.8025220
25 116 2.61202432 99.4145463
30 24 0.54041882 99.9549651
35 1 0.02251745 99.9774825
40 1 0.02251745 100.0000000
> y <- c(22, 673, 1792, 1337, 475, 116, 24, 1, 1)
> normaldist(y, 0, 5, 1)
正規分布への適合度の検定

データ: y
カイ二乗値 = 229.6247, 自由度 = 5, P値 < 2.2e-16
標本推定値:
n Mean Variance S.D.
4441.00000 14.27989 25.69041 5.06857
有意。正規分布とみなせる。
>
参考URL。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/GoodnessOfFitness/normaldist-r.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Bunpu/normdist/atehame.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/npp2.html

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/28(水) 21:18:41.53

試料は、こだわりの熟成製法そうめん　２０１３.１２ B505 JヌードルコーポレーションBK
まずは生データ。昨日変なサイトを利用したために、ウイルスが混入した模様。おかげで測定中にハングするようになってしまった。
作成者も大多数の利用者も、ウイルスとは判断していないソフトウェアだけれども、旧型機械を使っているとブラウザクラッシャーとなる。
条件によってはシステムに影響が出る。

1. n=33 BG
x <- c(33, 47, 42, 38, 32, 42, 35, 30, 35, 48, 40, 47, 45, 35, 51, 37, 39, 35, 31, 30, 54, 53, 34, 38, 43, 23, 36, 42, 45, 34, 40, 41, 38)
> mean(x) [1] 39.18182
> var(x) [1] 49.71591

2. n=20 試料, 測定中にパソがハングアップ。約１時間後に復旧。
x <- c(38, 38, 39, 42, 43, 37, 44, 44, 41, 41, 36, 35, 39, 36, 32, 35, 41, 46, 39, 41)
> mean(x) [1] 39.35
> var(x) [1] 12.76579

3. n=30 試料
x <- c(40, 45, 32, 37, 46, 39, 52, 43, 41, 49, 32, 44, 51, 32, 42, 35, 34, 30, 53, 77, 45, 48, 49, 37, 42, 36, 37, 35, 44, 37)
> mean(x) [1] 42.13333
> var(x) [1] 84.8092

77を棄却後
x <- c(40, 45, 32, 37, 46, 39, 52, 43, 41, 49, 32, 44, 51, 32, 42, 35, 34, 30, 53, 45, 48, 49, 37, 42, 36, 37, 35, 44, 37)
> mean(x) [1] 40.93103
> var(x) [1] 42.92365

4. n=31 BG
x <- c(46, 43, 42, 39, 28, 37, 41, 38, 29, 29, 28, 43, 41, 53, 34, 35, 33, 34, 45, 51, 43, 35, 50, 44, 33, 30, 29, 49, 31, 43, 28)
> mean(x) [1] 38.19355
> var(x) [1] 56.62796

5. n=27 試料
x <- c(44, 41, 56, 58, 36, 56, 31, 29, 43, 43, 53, 45, 36, 55, 37, 35, 44, 19, 43, 45, 25, 43, 32, 35, 18, 48, 29)
> mean(x) [1] 39.96296
> var(x) [1] 116.9601

6. n=62 BG
x <- c(40, 43, 45, 37, 28, 40, 40, 54, 38, 43, 38, 41, 29, 32, 44, 34, 27, 45, 45, 42, 41, 41, 37, 53, 36, 41, 43, 48, 31, 46, 46, 42, 56,
40, 43, 31, 37, 38, 38, 46, 37, 42, 33, 36, 33, 42, 32, 42, 39, 46, 51, 46, 31, 47, 46, 47, 40, 29, 34, 42, 35, 39)
> mean(x) [1] 40.12903
> var(x) [1] 40.6716

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/28(水) 21:21:12.22

全体の分析(棄却後)
x <- c(33, 47, 42, 38, 32, 42, 35, 30, 35, 48, 40, 47, 45, 35, 51, 37, 39, 35, 31, 30, 54, 53, 34, 38, 43, 23, 36, 42, 45, 34, 40, 41, 38 ,
38, 38, 39, 42, 43, 37, 44, 44, 41, 41, 36, 35, 39, 36, 32, 35, 41, 46, 39, 41 ,
40, 45, 32, 37, 46, 39, 52, 43, 41, 49, 32, 44, 51, 32, 42, 35, 34, 30, 53, 45, 48, 49, 37, 42, 36, 37, 35, 44, 37 ,
46, 43, 42, 39, 28, 37, 41, 38, 29, 29, 28, 43, 41, 53, 34, 35, 33, 34, 45, 51, 43, 35, 50, 44, 33, 30, 29, 49, 31, 43, 28 ,
44, 41, 56, 58, 36, 56, 31, 29, 43, 43, 53, 45, 36, 55, 37, 35, 44, 19, 43, 45, 25, 43, 32, 35, 18, 48, 29 ,
40, 43, 45, 37, 28, 40, 40, 54, 38, 43, 38, 41, 29, 32, 44, 34, 27, 45, 45, 42, 41, 41, 37, 53, 36, 41, 43, 48, 31, 46, 46,
42, 56, 40, 43, 31, 37, 38, 38, 46, 37, 42, 33, 36, 33, 42, 32, 42, 39, 46, 51, 46, 31, 47, 46, 47, 40, 29, 34, 42, 35, 39)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 , 4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4 ,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5 , 6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6)
> mean(x) [1] 39.69307
> var(x) [1] 51.71627
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 0.5308, 第1自由度 = 5, 第2自由度 = 196, P値 = 0.7528
有意差あり。群別に差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 25.7298, 自由度 = 5, P値 = 0.0001007
有意。先の分散分析が無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 0.5665, 第1自由度 = 5.000, 第2自由度 = 79.582, P値 = 0.7254
有意差無し。群別に差異があるかどうか不明。
g <- c(,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 , 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,
2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 , 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 0.5308, 第1自由度 = 5, 第2自由度 = 196, P値 = 0.7528
有意差無し。試料とBGとの間に差異があるかどうかわからない。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 25.7298, 自由度 = 5, P値 = 0.0001007
有意。先の分散分析が無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 0.5665, 第1自由度 = 5.000, 第2自由度 = 79.582, P値 = 0.7254
有意差無し。試料とBGとの間に差異があるかどうかわからない。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
15 2 0.9900990 0.990099
20 1 0.4950495 1.485149
25 13 6.4356436 7.920792
30 30 14.8514851 22.772277
35 51 25.2475248 48.019802
40 57 28.2178218 76.237624
45 30 14.8514851 91.089109
50 13 6.4356436 97.524752
55 5 2.4752475 100.000000

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/28(水) 21:22:18.95

繰り返しによる差異。棄却後

1. BG
x <- c(33, 47, 42, 38, 32, 42, 35, 30, 35, 48, 40, 47, 45, 35, 51, 37, 39, 35, 31, 30, 54, 53, 34, 38, 43, 23, 36, 42, 45, 34, 40, 41, 38 ,
46, 43, 42, 39, 28, 37, 41, 38, 29, 29, 28, 43, 41, 53, 34, 35, 33, 34, 45, 51, 43, 35, 50, 44, 33, 30, 29, 49, 31, 43, 28 ,
40, 43, 45, 37, 28, 40, 40, 54, 38, 43, 38, 41, 29, 32, 44, 34, 27, 45, 45, 42, 41, 41, 37, 53, 36, 41, 43, 48, 31, 46, 46, 42, 56, 40, 43,
31, 37, 38, 38, 46, 37, 42, 33, 36, 33, 42, 32, 42, 39, 46, 51, 46, 31, 47, 46, 47, 40, 29, 34, 42, 35, 39)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
> mean(x) [1] 39.40476
> var(x) [1] 46.80286
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 0.8488, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 123, P値 = 0.4304
有意差あり。繰り返しによる差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 1.1998, 自由度 = 2, P値 = 0.5489
有意。先の分散分析が無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 0.7938, 第1自由度 = 2.000, 第2自由度 = 62.796, P値 = 0.4566
有意差あり。繰り返しによる差異がある。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
20 1 0.7936508 0.7936508
25 10 7.9365079 8.7301587
30 22 17.4603175 26.1904762
35 28 22.2222222 48.4126984
40 35 27.7777778 76.1904762
45 20 15.8730159 92.0634921
50 9 7.1428571 99.2063492
55 1 0.7936508 100.0000000
>
右肩にピークがある。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/28(水) 21:23:25.54

2. 試料
x <- c(38, 38, 39, 42, 43, 37, 44, 44, 41, 41, 36, 35, 39, 36, 32, 35, 41, 46, 39, 41 , 40, 45, 32, 37, 46, 39, 52, 43, 41, 49, 32, 44, 51, 32, 42, 35, 34, 30, 53, 45, 48, 49, 37, 42, 36, 37, 35, 44, 37 ,
44, 41, 56, 58, 36, 56, 31, 29, 43, 43, 53, 45, 36, 55, 37, 35, 44, 19, 43, 45, 25, 43, 32, 35, 18, 48, 29)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 , 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 , 3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
> mean(x) [1] 40.17105
> var(x) [1] 60.22368
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 0.2555, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 73, P値 = 0.7752
有意ではない。繰り返しによる差異は不明。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 22.7339, 自由度 = 2, P値 = 1.157e-05
有意。先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 0.5835, 第1自由度 = 2.000, 第2自由度 = 46.334, P値 = 0.562
有意。繰り返しによる差異がある。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
15 2 2.631579 2.631579
20 0 0.000000 2.631579
25 3 3.947368 6.578947
30 8 10.526316 17.105263
35 23 30.263158 47.368421
40 22 28.947368 76.315789
45 10 13.157895 89.473684
50 4 5.263158 94.736842
55 4 5.263158 100.000000
>
高原状態。2つのピークが近い分布が重なっている。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/28(水) 21:24:50.13

BGと試料の比較

1. BG
gr1 <- c(33, 47, 42, 38, 32, 42, 35, 30, 35, 48, 40, 47, 45, 35, 51, 37, 39, 35, 31, 30, 54, 53, 34, 38, 43, 23, 36, 42, 45, 34, 40, 41, 38 ,
46, 43, 42, 39, 28, 37, 41, 38, 29, 29, 28, 43, 41, 53, 34, 35, 33, 34, 45, 51, 43, 35, 50, 44, 33, 30, 29, 49, 31, 43, 28 ,
40, 43, 45, 37, 28, 40, 40, 54, 38, 43, 38, 41, 29, 32, 44, 34, 27, 45, 45, 42, 41, 41, 37, 53, 36, 41, 43, 48, 31, 46, 46, 42, 56,
40, 43, 31, 37, 38, 38, 46, 37, 42, 33, 36, 33, 42, 32, 42, 39, 46, 51, 46, 31, 47, 46, 47, 40, 29, 34, 42, 35, 39)
> mean(x) [1] 39.40476
> var(x) [1] 46.80286

2. 試料
gr2 <- c(38, 38, 39, 42, 43, 37, 44, 44, 41, 41, 36, 35, 39, 36, 32, 35, 41, 46, 39, 41 ,
40, 45, 32, 37, 46, 39, 52, 43, 41, 49, 32, 44, 51, 32, 42, 35, 34, 30, 53, 45, 48, 49, 37, 42, 36, 37, 35, 44, 37 ,
44, 41, 56, 58, 36, 56, 31, 29, 43, 43, 53, 45, 36, 55, 37, 35, 44, 19, 43, 45, 25, 43, 32, 35, 18, 48, 29)
> mean(x) [1] 40.17105
> var(x) [1] 60.22368

> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）

データ: gr1 と gr2
t値 = -0.7328, 自由度 = 200, P値 = 0.4645
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -2.828259 1.295678
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.40476 40.17105

> t.test(gr1, gr2)
二標本t検定（Welchの方法）

データ: gr1 と gr2
t値 = -0.7103, 自由度 = 142.947, P値 = 0.4787
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -2.898807 1.366225
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.40476 40.17105

有意差あり。平均値の差がある。

> var.test(gr1, gr2)
二群の等分散性の検定

データ: gr1 と gr2
F = 0.7772, 第1自由度 = 125, 第2自由度 = 75, P値 = 0.2128
対立仮説: 分散比は，1ではない
95 パーセント信頼区間: 0.5116839 1.1558297
標本推定値:
分散比
0.7771503

有意。分散が異なる。
>
----ここまでキチガイ（栃木県）のターン----

**名無しに影響はない**(チベット自治区) · 2012/03/29(木) 05:00:52.53

キチガイ乙

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/29(木) 07:25:15.51

タイマーモードでバックグラウンドを５分測って、食品を５分測って数値に差があれば捨てればいいんじゃないかな。
カリウムｶﾞｰて言われるけど、カリウムの多い野菜はセシウムを吸収しやすいからな。
疑わしい食品はすべて捨てればいいと思う。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/29(木) 07:35:16.14

「カリウムの少ない食品」で検索
http://wholefoodcatalog.com/nutrient/%E3%82%AB%E3%83%AA%E3%82%A6%E3%83%A0/low/%E9%A3%9F%E5%93%81/

たけのこ、寒天、わらび、きゅうり、豚肉、くらげ、かずのこ、ふかひれ、あさりなどはカリウムがほぼゼロ。

**名無しに影響はない**(茨城県) · 2012/03/29(木) 08:59:53.24

カリウムが少ないなら当然セシウムも少ない

**名無しに影響はない**(空) · 2012/03/29(木) 19:19:58.41

汚染メカニズムによるからそうとは言い切れない

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/29(木) 20:12:46.43

>>264
http://jssspn.jp/info/nuclear/cs-1.html
原発事故関連情報(5)：セシウム（Cs）の植物移行とそのメカニズム

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/29(木) 20:43:17.91

福島県のヤマメ、１万８７００ベクレル検出
魚のヤマメのカリウム量は100gあたり420mg。
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120328-00000114-mai-soci

出荷禁止ではなくて出荷自粛（罰則もないからやりたい放題）

**名無しに影響はない**(千葉県) · 2012/03/29(木) 21:17:01.38

Meridian Pripyat・Inspector+
千葉県鴨川市
3/29　14:50～
K田病院・職員駐車場
アスファルト　1ｍ
Pripyat　0.06(0.05～0.07)μSv/h　200s・γ線・6分計測
Inspector+　約0.1μSv/h　γ線(エクスリームブーツで簡易遮蔽)

アスファルト・砕石敷共に　3㎝
Inspector+　約0.35μSv/h　β+γ線(ラップでα線遮蔽)

この位の汚染だと、プリはあんまり反応しませんので、
インスペを投入してみました。
それでも0.3程度なので、汚染は軽めかと。

**268です**(千葉県) · 2012/03/29(木) 21:18:23.81

投下スレの誤爆です。すみません。

**名無しに影響はない**(catv?) · 2012/03/29(木) 23:13:30.44

βも含めて表面汚染を測るならCPMにしてくれ(μSvの定義からはずれてしまう）

おそらく100CPMぐらいだろうが、最低200CPMないと
原発からのフォールアウトで汚染されていると断言はできないな
300CPMあれば確実に汚染されてる

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/29(木) 23:17:29.35

>>263
豚肉、あさり　は違うだろ。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/30(金) 02:19:18.80

>>267
出荷停止なんだが

福島のヤマメ出荷停止　最大１万８７００ベクレル
http://sankei.jp.msn.com/affairs/news/120329/dst12032921010012-n1.htm
福島のヤマメなど出荷停止　規制値超すセシウムで
http://www.nikkei.com/news/category/article/g=96958A9C93819695E0EBE2E6818DE0EBE2E1E0E2E3E09180EAE2E2E2;at=DGXZZO0195583008122009000000

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/30(金) 02:47:57.07

>>272
この調子だと、終着点はベクレ熊ですかね。？

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/30(金) 04:05:26.52

調べれば100万ベクレルの熊、猪、昆布がありそう。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/30(金) 04:12:22.18

ツバメの巣から１４０万ベクレル/kg　離れれば「影響なし」
http://sankei.jp.msn.com/affairs/news/120323/dst12032323180011-n1.htm
離れれば影響ないのかｗｗじゃあ除染しなくていいじゃん。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/30(金) 04:31:00.94

>>274
そこは終着点はマタギです。くらいのウィットが欲しかったｗ

あと昆布は他の生物食べないから生物濃縮はありえないね
カリウムの集積に紛れてセシウム溜まるだけだから限界は低い。

>>275
ツバメの巣が1kgになるってことはないから、絶対量は大したことないけど
今年やってくるツバメが被曝するじゃないか。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/30(金) 04:40:30.33

>>270
そうだな。そのためのCPM表示モードなのにな。

ワイプテストプレートも付けずに　シーベルトって言われると
何のためにInspector買ってるの？　アホなのって感じだよなｗ

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/30(金) 06:08:50.52

>>277
日本語取説しか読めないけど、英語マニュアルには、

「ワイプテストプレートはβ線を遮蔽する」という文言はない。
日本語取説にのみ記載がアル

と誰か書いていた。
ここの住民は原則として米アマの利用者だから、日本に特化した内容はよんでいないはず。
しかも、日本語取説がついている販売品とついていない販売品があるので、
後者のユーザーは米国社のサイトを利用するから、
「ワイプテストプレートは雲母の保護」目的以外では使わないはず。

**名無しに影響はない**(秋田県) · 2012/03/30(金) 10:26:40.57

米アマからきました。

シリアル31200番台でした。

**名無しに影響はない**(京都府) · 2012/03/30(金) 11:30:16.90

米尼のインスペクターが黒テラ青歯とほとんど価格が変わらないんだけど
どちらがお勧めでしょうか？

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/30(金) 12:52:11.06

>>279
無事届いてよかったですね。
新型ですか？

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/30(金) 16:37:48.68

>>280
黒テラ青歯てさ、GM管と性能はRD1503と基本的には同じだよ？
テラはもっともコスパが悪い測定器だな。
ポルシェと自転車がほとんど価格が変わらないけどどちらがお勧めですかて聞いているようなもの。

**名無しに影響はない**(京都府) · 2012/03/30(金) 17:11:13.93

>>282
ポルシェなんて興味がない自転車マニアには
自転車すすめますけどね。

たとえが下手過ぎwww

**名無しに影響はない**(内モンゴル自治区) · 2012/03/30(金) 18:21:30.58

自転車に失礼だろ。ポルシェと竹馬くらいの差があるよ。

**名無しに影響はない**(catv?) · 2012/03/30(金) 18:36:56.72

>>278
S.E InternationalのWebサイトでのワイプテストプレートの説明に、β遮断は書いてあるよ？
The Inspector Wipe Test Plate also use it as a Beta Shield for the 2-inch GM detector. (patent# 5,936,246)
「β遮断の目的で使うこともできます」ぐらいの、含みのある書き方だけど

機器の特性上、空間線量は正確には測れないから、γのみの計測は諦めた方がいいんだけどね

**名無しに影響はない**(内モンゴル自治区) · 2012/03/30(金) 19:22:44.60

ワイプテストプレートの特許英文読めばわかるけど、αβを遮断できるよ。

**名無しに影響はない**(栃木県) · 2012/03/30(金) 21:01:27.52

キチガイ降臨
といっても、新規データはなし。

R関係の統計処理のリンク集をコピー。主に使っているのが、青木さんの所なので、青木さんが主体。

群馬大学　青木　R による統計処理
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/index.html

プログラム R の入手方法とコンピュータへのインストール
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/begin.html

新たに定義した関数
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/all.R　をDown load
起動直後に「>」が表示されたらばその後に「source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/all.R", encoding="euc-jp") 」と入力する。「Rcmder」と同時には使用できないので要注意。

分散比の検定。等分散か異分散かで検定方法が異なるので分散を調べる。正規分布の場合に限って使用可能。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/my-var-test.html　二群の等分散性の検定（二次データ）
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/bunsan1-r.html　二群の等分散性の検定
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/Bartlett-r.html　多群の等分散性の検定

平均値の差の検定
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/t-test-r.html　２群正規分布の場合
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/U-test-r.html　２群一山分布の場合
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/oneway-ANOVA-r.html　分散分析(３群以上、正規分布の場合)
２山分布等の多山分布に使用可能な検定方法はない。

度数分布
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/dosuu-bunpu.html　度数分布表の作成
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/normaldist.html　正規分布用適合度の検定
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/npp2.html　正規確率紙への作画

にちゃんねる内
http://ikura.2ch.net/sim/index.html　シミュレーション＠2ch掲示板
http://ikura.2ch.net/test/read.cgi/sim/1284162960/l50　【junk.test】雑談専用【try会議室】
http://uni.2ch.net/math/　数学＠2ch掲示板
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1294561909/l50　【R言語】統計解析フリーソフトＲ第４章【GNU R】

車のポルシェが1000-2000万、
ママチャリだと１万以下の商品もあるけど、ちょっとこった物だと100万位。
ただ、予備部品を１台分用意しておかないと動かなくなるときがある(パンク等)ので、予備部品置き場を含めて500万位かな。
１０年ぐらいで総入れ替えだから、年間維持費が価格の1/10位、年間償却が価格の1/10位位用意しないと持てない。
スミスだと、資本1、動産1、労働力1合計3の投資を行い生産を行う、ことになるので、物の値段と使用する消費財の値段が大体同じくらい。
これを覚えて買い物をしないと、維持費が支払えなくなる。

**名無しに影響はない**(秋田県) · 2012/03/30(金) 23:32:09.67

>>281
ワイプテストプレートの仕様が変わったマイナーチェンジモデルらしいです。

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/30(金) 23:46:33.44

新型は、ワイプテストプレートをレールなしで取り付けることができる。
溝に小傷がつくのではないかと思うのだが実際はどうなんだろう？

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/31(土) 12:11:15.12

全く問題にならないんじゃない？

旧型でワイプテストプレートを付けるのに、レールを付けてでかくなる点と比べたらｗ

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/31(土) 12:20:30.16

どうしても気になるなら１００均で紙やすりセット買って、
細かいのでガイドに当たる部分の金属を滑らかにしてやれば、完璧にOKですよ。

１００均の爪磨きでも多分できると思うから、素人でも簡単に処理できるよ。

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/31(土) 13:11:02.87

なんで100均使う前提でばっかり話してるの？
鑢ならチタンコートダイヤモンドヤスリ持ってるけど。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/31(土) 13:18:49.57

ダイヤモンドヤスリで鉄系削るバカでつねｗ

**名無しに影響はない**(神奈川県) · 2012/03/31(土) 13:52:36.54

１00均しか逝かないとそういう認識になっちゃうんだねw

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/31(土) 16:13:29.71

実際に新型にワイプテストプレートつけた人いたら、小傷がつかないかどうか教えてください。

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/31(土) 16:15:23.13

>>295

旧型を大量在庫してる転売屋ですか？　ｗｗｗ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/31(土) 16:44:00.21

エ　ア　ガ　イ　ガ　ー　は　黙　っ　と　れ

**名無しに影響はない**(やわらか銀行) · 2012/03/31(土) 16:50:50.22

埼玉県日高市長が汚染瓦礫焼却試験中にセシウム吸いこんで1週間以内に死亡ｗ

http://www.tokyo-np.co.jp/article/saitama/20120326/CK2012032602000061.html
震災がれき焼却試験日高市の太平洋セメント埼玉工場では、大沢幸夫日高市長ら三十九人が立ち会った。
2012年3月26日

http://www.yomiuri.co.jp/politics/news/20120329-OYT1T00240.htm
市長室で意識不明に、埼玉・日高市長が入院

3月31日、心筋梗塞のため死去
大沢幸夫氏が死去　埼玉県日高市長
http://www.nikkei.com/news/latest/article/g=96958A9C93819695E1E3E2E39B8DE1E3E2E1E0E2E3E09191E2E2E2E2

**名無しに影響はない**(長屋) · 2012/03/31(土) 16:56:42.04

>>298
あとの３８人の症状は？ｗｗｗ

>大沢幸夫日高市長ら三十九人が立ち会った。

インスペクター系総合 ３【inspector+,Alert】

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