メタ情報
| meta description平均長 | 123 |
|---|
| OGPありページ数 | 0 |
|---|
| Twitterカードありページ数 | 0 |
|---|
内部リンク分析(Internal)
| ユニーク内部リンク数 | 85 |
|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 26.42 |
|---|
連絡先候補(Contacts)
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キーワード分析(KeywordMap)
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|
| frac | 1 |
| partial | 0.712109 |
| tag | 0.578379 |
| メーカー | 0.447661 |
| 包材 | 0.313363 |
| 日本 | 0.282903 |
| 上昇した日数 | 0.281938 |
| 下降した日数 | 0.281938 |
| 上昇率 | 0.281938 |
| 下降率 | 0.281938 |
| 曲線 | 0.268597 |
| です | 0.224563 |
| vxdB | 0.22383 |
| 曲線と | 0.22383 |
| 三菱フィナンシャルグループ | 0.22383 |
| MUFG | 0.22383 |
| 推移 | 0.22383 |
| では | 0.219048 |
| ここで | 0.216353 |
| 成長 | 0.211454 |
| 日次終値 | 0.211454 |
| sqrt | 0.210531 |
| をご覧ください | 0.203872 |
| つまり | 0.198323 |
| 図5 | 0.198323 |
| そして | 0.181327 |
| ちなみに | 0.181327 |
| 確かに | 0.18122 |
| 図3 | 0.180601 |
| sigma | 0.179064 |
| の到達速度 | 0.179064 |
| 1989年 | 0.179064 |
| 質量 | 0.176211 |
| となります | 0.161947 |
| 初期値 | 0.161179 |
| 図4 | 0.153649 |
| P500 | 0.148356 |
| 移流係数 | 0.148356 |
| 2023年 | 0.148356 |
| 売上 | 0.148356 |
| 2024年 | 0.148356 |
| 表1 | 0.144235 |
| 一方 | 0.141032 |
| 2x | 0.140969 |
| 三本の矢 | 0.140969 |
| 中国 | 0.140969 |
| 標準偏差 | 0.135915 |
| rxdt | 0.134298 |
| Delta | 0.134298 |
| 解曲線 | 0.134298 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| 上昇した日数 | 下降した日数 | 3.573076 | 38 |
| 上昇率 | 下降した日数 | 3.573076 | 38 |
| 上昇率 | 下降率 | 3.573076 | 38 |
| 上昇した日数 | 上昇率 | 3.430079 | 36 |
| 下降した日数 | 下降率 | 3.430079 | 36 |
| 上昇した日数 | 下降率 | 3.284377 | 34 |
| frac | tag | 2.870932 | 187 |
| MUFG | 三菱フィナンシャルグループ | 2.761181 | 20 |
| 推移 | 日次終値 | 2.645427 | 20 |
| メーカー | 包材 | 2.370707 | 21 |
| における売上 | は時間 | 2.34922 | 12 |
| 2021年2月15日 | 株価暴落前の数学的兆候 | 2.215847 | 9 |
| 包材の導入支援 | 新容器 | 2.215847 | 9 |
| はゆらぎ係数 | は成長係数 | 2.210158 | 12 |
| という数理的意味 | 経営者が目線を上げる | 2.210158 | 12 |
| は売上係数 | は定数 | 2.210158 | 12 |
| の到達速度 | 成長 | 2.191199 | 12 |
| 2t | sigma | 2.141096 | 10 |
| 包材 | 日本市場進出支援 | 2.127957 | 13 |
| メーカー | 日本 | 2.12752 | 22 |
| MUFG | 日次終値 | 2.115874 | 15 |
| Delta | sigma | 2.099455 | 10 |
| メーカー | 日本市場進出支援 | 2.081959 | 14 |
| rxdt | vxdB | 2.068091 | 11 |
| ソーネット教授のドラゴン | 株価暴落前の数学的兆候 | 2.048947 | 9 |
| キング理論 | ソーネット教授のドラゴン | 2.048947 | 9 |
| 同年9月11日付のブログ | 継続は力なりを数式で理解する | 2.025542 | 8 |
| そして同年9月13日付のブログ | 継続は力なりを数式で理解する | 2.025542 | 8 |
| 基準線 | 現状維持を示す線 | 2.025542 | 8 |
| 基準線 | 平均的な成長を示す線 | 2.025542 | 8 |
| 平均的な成長を示す線 | 拡散範囲を示す線 | 2.025542 | 8 |
| スタート地点 | 拡散範囲を示す線 | 2.025542 | 8 |
| とすれば上記のみっつはそれぞれ時間 | の関数として | 2.025542 | 8 |
| であることがわかっており | 空気抵抗の | 2.025542 | 8 |
| とします | 定数 | 2.025542 | 8 |
| とします | ランダム項の | 2.025542 | 8 |
| は平均 | ランダム項の | 2.025542 | 8 |
| そうすると | の正規分布に従うとします | 2.025542 | 8 |
| キング理論 | 株価暴落前の数学的兆候 | 2.025542 | 8 |
| の株価の日次変化率に注目し | 上昇した日数と下降した日数 | 2.025542 | 8 |
| それぞれの変化率を以下の四つのパターンに分類します | 上昇した日数と下降した日数 | 2.025542 | 8 |
| それぞれの変化率を以下の四つのパターンに分類します | パターンA | 2.025542 | 8 |
| を予測する公式 | 日後の株価 | 2.025542 | 8 |
| は初期値です | を予測する公式 | 2.025542 | 8 |
| は平均上昇率 | は平均下降率 | 2.025542 | 8 |
| は平均上昇日数 | は平均下降率 | 2.025542 | 8 |
| は平均上昇日数 | は平均下降日数です | 2.025542 | 8 |
| は平均下降日数です | 株価予測の公式 | 2.025542 | 8 |
| の導出については | 株価予測の公式 | 2.025542 | 8 |
| の導出については | 一年後の株価はどの程度の精度で予測できるか | 2.025542 | 8 |