Hatena::ブログ(Diary)

驚異のアニヲタ社会復帰への道

Prima Project

2016-09-28

MikuHatsune2016-09-28

重回帰のときに必要なデータの数はパラメータの数の10倍です

読んだ。

J Clin Epidemiol. 1995 Dec;48(12):1503-10.

パラメータ数がm のデータを標本数n 個観測して重回帰なりなんらかの回帰分析を行うのだが、「標本数はいくつあったらいいんですか?」と聞かれることが多々ある。そういうとき、パラメータの10倍(10m)あったらいいんじゃないっすかね〜(適当 と答えることが多いのだが、パラメータ数に対する標本数の割合(EPV, event per variables)が10 ならいいんじゃないっすかね(適当 と言っている論文

 

論文中では673人の患者に対して7つのパラメータが測定されていて、252件の死亡についてCox 回帰を行うが、データセットをすべて使えば252/7 = 36 EPV のところを、2, 5, 10, 15, 20 とEPV の割合を変えてデータセットをリサンプリングしてCox 回帰を繰り返し、パラメータについて推定される係数の分布、つまりEPV が不十分だと推定値がめちゃくちゃになるのではないかと思って解析している。

 

結論からいうとEPV=10 くらいがいいんじゃないかと言っている。これをR でやってみよう。

データは重症患者に右心カテ(RHC) をするのがいいのか悪いのかというのを傾向スコアでやったデータセットrhc というのをパクってくる。パラメータは連続量と男女の01 に限定し、死亡の2値を予測するロジスティック回帰を想定すると、23パラメータ、5735症例になる。死亡が3722、生存が2013なので、EPV は87 くらいまでとれるが、シミュレーション上は50くらいまでとする。つまり、生存と死亡がそれぞれ1130ずつのデータセットを作る(死亡生存の比率は残さず、簡単に1:1 としておく)。

相関や多重共線性をみるためのcoplot は割愛するが、相関は総じて0.3 以下で、パラメータ間の強い相関はなかった。

 

Fig.1 に相当する、EPV を変えてロジスティック回帰(論文ではCox回帰)したときの、推定されたパラメータの係数の値の分布。中央の破線はすべてのデータを使った時の推定値である。EPV が小さい、例えば3-5くらいのときは、中央値はすべてのデータを使ったときの推定値とほぼ一致するが、ばらつきが正負両方向に大きい。

EPV を大きくしていけば、ばらつきはちいさくなる。

今回はage のパラメータだけプロットしたが、ほとんどこの傾向になる。一部、二峰性になるものもあったが。

論文ではCHF (慢性心不全)についてのみプロットしてある。

f:id:MikuHatsune:20160928153302p:image

 

Fig.2 に相当する、すべてのデータセットを使って推定した真の値(推定という時点で真ではないが)から、EPV を変化させた時の推定値が相対的にどれくらい差がでてしまうかのプロット論文ではEPV が10を超えるあたりから、相対差が±10% にはいるので、これくらいならprudent じゃないか、と言っている。

prudent と言っているのは、本当なら死ぬほど症例集めたいけど、現実的には難しいのでこれくらい、という程度である。しかしこれでも多くの研究では難しいことがほとんどであるが…

図では収束性がなかった数個のパラメータを除いてプロットしている。

f:id:MikuHatsune:20160928153303p:image

 

というのが論文ではシミュレーションを用いて説明されている。

しかし、モデルの作成に用いた7つのパラメータの選び方が、死亡にp<0.1 で関連のあったものを選んでいるらしい。このパラメータセットを使ったモデルをゴールデンスタンダードとしているため、実際の答えは神のみぞ知る、という感じ。EPV をいじるのに、サンプル数しかいじっていないので、パラメータ数をいじった場合はどうなるか。

 

EPV については、こちらでも数行だけ言及されている。

数学いらずの医科統計学 第2版

数学いらずの医科統計学 第2版

何も考えないなら10m, 変数選択をするならば20m, とかいろいろ書いてあるが、データはあればあるだけいいのは当然である。かといって、10m を満たせないときの解析は無駄かというと、そうでもない。というのは、モデルがそもそも正しいかという問題があるし、測定されているデータがものすごい精度で、ばらつきがほぼない、死亡と生存の2群をほぼ正確にわけている、とかなら少なくてもいいと思う。

本気で正統派な回帰分析をするなら、あるパラメータがどの程度死亡に寄与しそうか、効果量と検出力を決めてやれば必要なサンプル数は出てくるはずだが、回帰分析を「意味のありそうな、有意になるパラメータを探す」という探索的な解析と、「観測できるパラメータたちを使って、今後の患者の予後予測をする」というモデル構築的な解析とではたぶん本当のところは違うような気がするのだが、いろいろ考えると難しい。

 

当然ながら、EPV = 10 じゃなくてもいいんじゃないか、という話はある。

Am J Epidemiol. 2007 Mar 15;165(6):710-8.

library(abind)

# ネットが繋がっていれば
rhc <- read.csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/rhc.csv")
rhc0 <- rhc[, c(9, 22:27, 29:44, 46)] # NA とか変なカテゴリパラメタなどを削除したとして
EPV <- c(2:10, 12, 15, 20, 25, 30, 50)

iter <- 1000 # シミュレーション回数
g <- glm(death ~ ., data=rhc0, family=binomial(link="logit")) # すべての症例を使ったフルモデル
res <- fitted.values(g) > 0.5

res <- mapply(function(j){
  n <- (ncol(rhc0)-1) * j # EPV に対応した症例数
  c0 <- mapply(function(i){
    idx <- mapply(function(z) sample(seq(z), size=n), table(rhc0$death), SIMPLIFY=FALSE)
    rhc1 <- do.call(rbind.data.frame, mapply(function(z1, z2) z1[z2,], split(rhc0, rhc0$death), idx, SIMPLIFY=FALSE))
    g0 <- glm(death ~ ., data=rhc1, family=binomial(link="logit"))$coefficients
    return(g0)
  }, seq(iter))
  return(c0)
}, EPV, SIMPLIFY=FALSE)

res <- do.call(abind, c(res, along=3))


cols <- rainbow(length(EPV))
par(mfrow=c(2, 2))
for(i in 1:nrow(res)){
  xl <- range(res[i, , -1])
  d0 <- apply(res[i,,], 2, density)
  yl <- c(0, max(mapply(function(z) z$y, d0)[,-1]))
  plot(0, type="n", xlim=xl, ylim=yl,
       xlab="coefficients", ylab="Density", main=paste("Parameter:", names(g$coefficients)[i]))
  for(j in 1:length(EPV)){
    lines(d0[[j]]$x, d0[[j]]$y, lwd=2, col=cols[j])
  }
  abline(v=g$coefficients[i], lty=3, col="blue")
  legend("topright", legend=paste0("EPV = ", EPV), col=cols, lty=1, lwd=3)
}


# relative bias
hoge <- mapply(function(i) apply((res[i,,]-g$coefficients[i])/g$coefficients[i], 2, median), 1:nrow(res))
matplot(EPV, hoge[,c(1:3,5:7,9,12:14,19,24)], type="o", ylim=c(-1, 1), pch=16, lty=1, lwd=3, xlab="Event per variable", ylab="Relative bias")

2016-09-20

Rで楽しむ統計 (Wonderful R 1)

読んだ。

COI:著者のつぶやくはよく見かけるけど知り合いではありません。

 

統計解析についてR を用いて解説している。

統計とR はかなり知っていることが前提。本の内容としては教科書というより、読み物。

これくらいの内容と外観の本は、某祭典にいけば1000円くらいで売ってそうなこともないけど、プロが書いているということでこんなもんだと思う。

内容は一部、ブログツイートでも取り上げたような、「見たことあるぞコレェ…」なものもあり、この本は絶対買わねば!! というものではない。3章の2項分布、検定、信頼区間と、9章の回帰分析はかなり力とページを割いて書いてあるっぽいけど、他の章は「他の統計の教科書だと項目として挙げられることが多いから挙げたけど、本書のページの容量的にそんなに書けない」感が否めない気がしたので、これくらいの薄さと価格帯の本ならしょうがないと思った。

 

ただ、(古典的な)統計を扱ううえでの考え方は非常によく、例えば

p38 つまり、p<0.05 は最低限の基準で、これさえ満たせないのは論外であるが、あとはp値が小さいことより再現性があることのほうが大切だ、というわけである。

p40 これらの批判(ASAがp値もうやめない?って言ってるやつ)を読んでも、p値についての新たな欠陥が指摘されているわけではなく、最初からわかったことしか書かれていない。

p96 繰り返しになるが、有意な差はないという意味は、差がないことが証明されたということではなく(差は必ずある)、どちらが大きいかを判断するには標本が小さすぎるという意味である。また、仮に統計的に有意な差があったとしても、実質的に意味のある差があるとは限らない。

(中略)

R には分散が等しいという帰無仮説を検定するための関数 var.test() もある。これを使って、まず「分散が等しい」という帰無仮説棄却されるかどうかを調べ、その結果に従って、等分散のt 検定かをする、という2段階検定を薦める人が非常に多い。おそらく「分散が等しい」という帰無仮説棄却されなかったことで分散が等しいことが結論づけられるという誤解から来るのであろうが、帰無仮説棄却されなかったと帰無仮説が正しいこととはまったく別のことである。

といった、帰無仮説検定についての考え方について言及がなされているし、ここには挙げきれない筆者の頭の中身が本文よりむしろ脚注のほうにあふれているので、そういう意味では見ておいたほうがよい。

 

というわけで、R で統計を楽しもうと思っている人は、タイトル詐欺なので回避したほうがいいが、統計そのものを勉強、というかひと通り勉強したので実際に統計を扱うときにどんなことを思って解析者はやっているのだろう、というのが知りたい人は買い。

 

次回予告

めっちゃ期待している。

COI:筆者とは顔見知り。こうやって宣伝しておけば贈呈待ってます!!

ただ、ブログ内容のただの焼き直しにならないことだけ祈っている。

2016-09-19

援助交際してそうなアニメキャラランキング2016をstanで考える

注意:本解析の結果と、実際に声優がそうであるかはまったく関係がありません。

 

援助交際してそうなアニメキャラランキング2015をstanで考えたことがあったのだが、2016年度版も集計されたので解析してみる。

 

2015年は以前にもやったが、2016年度分はスレをひたすらコピペして取ってきてテキストマイニング+手作業による集計を行った。

過去分は2012年度からあるので、せっかくだから時系列的な変化があるかどうかやってみたい気分になったが、時系列解析といえるほどのことはできていない。

 

投票のルールとしては、1人が一回に5人のキャラまで挙げることができる。スレが立ってからある一定期間もしくは3スレ(1000*3)が埋まるまでが期限である。

どの年度も3スレ消費により投票が終了しているようだった。

キャラについては、特定できるキャラ名は頑張ってunique なキャラ名をつけ、キャラの出ているアニメ名、演じている声優、アニメの円盤売上数(1巻の売上としているが、数値が出ていなかったアニメについては独断と偏見で、売れてなさそうなら500、まあまあなら1000、それなりにいけてそうならまなびライン近くで3000と補完した)をデータとして整形した。

数票しか入っていないキャラは面倒くさいので「その他」にくくり、声優がついていないけどキャラとして投票されてしまったキャラ(咲のネリーやガンダムビルドファイターズのイマイ・アリスなど。自分が知らないだけで本当はいるのかもしれないけど)も「その他」でくくった。

また、咲シリーズは咲、全国編、阿知賀編と多かったので咲でくくった。

 

とすると、データセット自体は5カ年分527行で、登場キャラ332名、声優168名、アニメ172作品が挙がった。

 

stan によって、各年度の各キャラの強さを、投票率で推定してみる。

ある年t=¥{2012,2013,2014,2015,2016¥} に登場するキャラがN人いるとする。名前のあるキャラは331人、「その他」にその他のキャラすべてが押し込まれているとする。

ある年度の総投票数V_{t} を、N人のキャラが取り合うとすれば、あるsimplex ¥theta_t=¥(p_1,p_2,¥dots,p_N¥) ただし¥sum_i^N p_i=1 かつ0¥leq p_i ¥leq 1 を満たす。

rstan では多項分布でサンプリングできて

V ¥sim multinomial(¥theta) ただしV ¥in ¥mathbb{N}

と書けばよい。

各年度の各キャラへの投票数(下のコードのstandata$vote)がわかっていれば、この1文のモデルだけで推定ができるが、今回は声優やアニメが及ぼす影響を知りたいので、複雑にする。

 

simplex の¥theta_t がどこから生じるか、ということを考える。年度t のことを忘れて簡単に¥theta と書くと、和が1 で要素が0以上1以下になるようなサンプリングをしてくれる分布を探せばよい。これはdirichlet 分布である。

なぜdirichlet 分布が出てくるのかというと、みんながよく使っているからである。

dirichlet 分布を見ると、K個の0以上の実数¥alphaパラメータ

¥theta ¥sim dirichlet(¥alpha)

サンプリングできる。というのでこれを使う。

では、声優やアニメの影響がどこからくるかというと、¥alpha に対して設定してみよう。

年度ごとの切片:¥beta_{¥{t¥}}

アニメの寄与度(年度に関係なく一定):¥beta_{anime}

声優の寄与度(年度で変わる):¥beta_{cv¥{t¥}}

売上の寄与度(年度に関係なく一定):¥beta_{bd}

を設定して、これ自体は簡単な線形モデル

¥mu_{¥{t¥},¥{i¥}}=¥beta_{¥{t¥},¥{i¥}}+¥beta_{anime,¥{i¥}}x_{anime,¥{i¥}}+¥beta_{cv¥{t¥},¥{i¥}}x_{cv¥{t¥},¥{i¥}}+¥beta_{bd,¥{i¥}}x_{bd,¥{i¥}}

とでもしておく。変化しているのは年度tとキャラのindex i で、{} でくくってある。この表記でいいのかわからないがすまん。

 

さて、dirichlet 分布のパラメータ¥alpha は、0以上の実数だった。ということで、¥mu_{¥{t¥},¥{i¥}} を設定しながら、0以上の¥alphaサンプリングしてくれる分布を探したい。ということで、0以上の制限がなかったら正規分布でいいが、ここは何も考えずに対数正規分布を使うことにする。とすると、正規分布と同様に¥mu のほかに¥sigma が必要になるから、適当にモデル内に書いておく。

としてできたモデルが下においてある。予備実験でサンプリングのばらつきがすごいことになったので、コーシー分布に変えてみたりしたけどあんまり効果がなかったので、ハイパーパラメータは正規分布からとっている。

あんまり真面目に収束も見ていないし、バーンイン1000、サンプリング2000の3 chain で6300 秒(3スレ並列)くらいかかったのでそれ以降、あんまり真面目にやり直していない。

 

キャラについて

332キャラの得票率は以下である。傾向としては年度を経るごとにキャラが出まくるため、分散していっているような気がする。

f:id:MikuHatsune:20160919005641g:image

 

例えば不動の1位の新子憧だが、初年度から1位ではあるものの、得票率としては減少傾向である。2016年度は少し持ち直した。(同一ID で連投しているやつがいることに後から気づいたので、真面目にデータクレンジングしたら減るのかもしれない)

f:id:MikuHatsune:20160919005642p:image

 

2位の高坂穂乃果は、まあ、なんででしょうね(すっとぼけ。似たような挙動を示したキャラとして呉織あぎりがいたが、これもなぜだろう(すっとぼけ。

f:id:MikuHatsune:20160919005643p:image

 

3位の渋谷凛は2015年からもあまり変わらない推移である。

f:id:MikuHatsune:20160919005644p:image

 

4位の鈴乃木凛は初登場なのでいいとして

5位の一色いろはも渋谷凛と同様な感じ。

f:id:MikuHatsune:20160919010501p:image

 

6位の九条カレン、由比ヶ浜結衣はともに2013年のデビュー以降、減少傾向である。

どちらも東山奈央だね(ニコッ

f:id:MikuHatsune:20160919010502p:image

f:id:MikuHatsune:20160919010503p:image

 

基本的には、偶然か、何か話題になるようなことがあって、とある年度に登場したはいいが、その後も継続して投票されるというのは難しいようで、ぽっとでのキャラになってしまうのが多かった。継続して登場するキャラもけっこういるが、票がばらけていっているのか、得票率としては下がっている傾向だった。

その他分類が爆発しているようなことはないので、ゴミ箱分類を作ったけどこれはこれで機能しているっぽかった。

 

声優について

基本的に¥beta_{cv}はすべての声優でいずれの期間も95% 信用区間で0をまたいでいるので、どの声優が援交キャラになりやすいとかなりにくいとか、そういうことが言えるような結果は出なかった。

もちろん、高坂穂乃果(1*5 にプロット)や呉織あぎり(4*1 にプロット)を演じていた声優が2016年に援交キャラになりやすい推定になったかというとそうではないし、モデルそのものがそもそも無理な構造だった可能性が大きい。

東山奈央(2*2 にプロット)が援交キャラになりやすいかというとそうではなさそう。

f:id:MikuHatsune:20160919011740g:image

 

アニメについて

これもばらつきが大きく、ほとんどのアニメが95% 信用区間で0 をまたいでいた。ハイスクール・フリート、俺の青春ラブコメは間違っている、マクロスF で援交キャラになりにくい、という結果が出たようだが、正直意味がわからない。

f:id:MikuHatsune:20160919011741p:image

 

円盤売上もたいしていい推定は得られなかった。

 

結局のところ、投票数だけ見て V ¥sim multinomial(¥theta) だけすればいいのではなかったのかと思う。

5年分のデータで、たとえば2016年に初出のキャラや声優だとしても、過去には存在しているものとして推定が行われているので、ここらへんをもう少しなんとかしたら推定精度もあがるし、サンプリングの速度も上がったのだろうが、そこまで真面目にデータを整形するのは面倒なので、「存在していたはず」メソドでまあいいかと思う。

来年度もデータがあればやる。

# 援助交際しそうなキャラをstan で考える
# enko1.stan
data{
  int n_char;                                        # キャラ総数
  int n_cv;                                          # 声優総数
  int n_bd;                                          # アニメ総数
  int n_T;                                           # 時系列総数
  int<lower=0> vote[n_char, n_T];                    # 得票数
  int<lower=0> N[n_T];                               # 総投票数
  real<lower=2, upper=5> bd[n_bd];                   # 円盤売上を常用対数
  int<lower=0> id_anime[n_char];                     # アニメのindex
  int<lower=0> id_cv[n_char];                        # 声優のindex
}                                                 
parameters {                                      
  vector[n_T] b;                                     # 切片
  vector[n_bd] b_anime;                              # アニメ寄与度
  vector[n_T] b_cv[n_cv];                            # 声優寄与度
  vector[n_bd] b_bd;                                 # アニメ円盤寄与度
  simplex[n_char] theta[n_T];                        # 得票率
  vector[n_T] b_m;                                   # 切片の平均パラメータ
  vector<lower=0, upper=50>[n_T] b_s;                # 切片の分散パラメータ
  vector[n_bd] b_anime_m;                            # アニメの分散パラメータ
  vector<lower=0, upper=50>[n_bd] b_anime_s ;        # アニメの分散パラメータ
  vector[n_T] b_cv_m[n_cv];                          # 声優の平均パラメータ
  vector<lower=0, upper=50>[n_T] b_cv_s[n_cv];       # 声優の分散パラメータ
  vector[n_bd] b_bd_m;                               # 売上の分散パラメータ
  vector<lower=0, upper=50>[n_bd] b_bd_s ;           # 売上の分散パラメータ
  vector<lower=0, upper=1000>[n_char] p_char[n_T] ;
  vector<lower=0, upper=100>[n_char] p_char_s[n_T];
}
model {
  b_anime ~ normal(b_anime_m, b_anime_s);
  b_bd ~ normal(b_bd_m, b_bd_s);
  b ~ normal(b_m, b_s);
  for(t in 1:n_T){
    for(i in 1:n_char){
      p_char[t][i] ~ lognormal(b[t] + b_cv[ id_cv[i] ][t] + b_anime[ id_anime[i] ] + b_bd[ id_anime[i] ], p_char_s[t][i]);
    }
    b_cv[t] ~ normal(b_cv_m[t], b_cv_s[t]);
    theta[t] ~ dirichlet(p_char[t]);
    vote[, t] ~ multinomial(theta[t]);
  }
}
dat <- read.delim("下のデータ")                          # 咲 を一括
cv <- c(dat$cv[match(levels(dat$name), dat$name)])       # 声優対応
anime <- c(dat$anime[match(levels(dat$name), dat$name)]) # アニメ対応
bd <- floor(tapply(dat$bd, c(dat$anime), median))        # 円盤売上対応

n_vote <- matrix(0, nr=length(levels(dat$name)), nc=length(unique(dat$year)))
rownames(n_vote) <- levels(dat$name)
z <- split(dat, dat$year)
for(i in seq(z)){
  n_vote[match(z[[i]]$name, levels(dat$name)), i] <- z[[i]]$vote
}

standata <- list(N=tapply(dat$vote, dat$year, sum),
                 n_char=length(unique(dat$name)), n_cv=length(unique(cv)),
                 n_bd=length(levels(dat$anime)), 
                 n_T=length(unique(dat$year)),
                 vote=n_vote, bd=log(dat$bd[!duplicated(dat$anime)], 10),
                 id_anime=anime, id_cv=cv
                 )

library(rstan)
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
stanmodel <- stan_model("enko1.stan")

fit <- sampling(stanmodel, data=standata, chains=3, warmup=1000, iter=2000, seed=1234)
ex <- extract(fit)
cv_name <- levels(dat$cv)
char_name <- levels(dat$name)
anime_name <- levels(dat$anime)
year <- sort(unique(dat$year))

# 得票率
y <- mapply(function(z) apply(ex$theta[,,z], 2, quantile, c(0.025, 0.5, 0.975)), seq(char_name), SIMPLIFY=FALSE)
y <- do.call(abind, c(y, along=3))

par(mfrow=c(4, 4))
xp <- c(year, rev(year))
for(i in seq(char_name)){
  yp <- c(y[1,,i], rev(y[3,,i]))
  plot(year, y[2,,i], type="o", ylim=c(0, 0.2), pch=15, main=char_name[i])
  polygon(xp, yp, col=grey(0.8), border=NA)
  lines(year, y[2,,i], type="o")
}

# 声優解析
y <- mapply(function(z) apply(ex$b_cv[,z,], 2, quantile, c(0.025, 0.5, 0.975)), seq(cv_name), SIMPLIFY=FALSE)
y <- do.call(abind, c(y, along=3))

par(mar=c(2, 2, 4, 2), mfrow=c(3, 3))
yl <- c(-1, 1) * 100
xp <- c(year, rev(year))
for(i in seq(cv_name)){
  yp <- c(y[1,,i], rev(y[3,,i]))
  plot(year, y[2,,i], type="o", main=cv_name[i], ylim=yl )
  polygon(xp, yp, col=grey(0.8), border=NA)
  lines(year, y[2,,i], type="o")
  abline(h=0, lty=3)
}

# アニメ寄与度
par(mar=c(4, 3, 2, 2))
boxplot(ex$b_anime, cex=0.1, xlim=c(1, length(anime_name))+c(1, -1)*5)
abline(h=0, col=4, lty=3)
for(i in seq(anime_name)){  
  if(i%%2 == 1){
    text(i+1, min(ex$b_anime[,i]), anime_name[i], srt=90, pos=2, cex=0.8)
  } else {
    text(i-1, max(ex$b_anime[,i]), anime_name[i], srt=90, pos=4, cex=0.8)
  }
}

今回のデータ

vote	name	anime	cv	bd	year
1102	新子憧	咲-Saki-	東山奈央	4939	2014
558	由比ヶ浜結衣	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	東山奈央	12968	2014
529	丹生谷森夏	中二病でも恋がしたい!	赤崎千夏	15466	2014
518	桐崎千棘	ニセコイ	東山奈央	5794	2014
344	一条蛍	のんのんびより	村川梨衣	8375	2014
296	矢澤にこ	ラブライブ!	徳井青空	64911	2014
277	南ことり	ラブライブ!	内田彩	64911	2014
264	大連寺鈴鹿	東京レイヴンズ	佐倉綾音	2033	2014
252	沖田紗羽	TARI TARI	早見沙織	8389	2014
238	藍羽浅葱	ストライク・ザ・ブラッド	瀬戸麻沙美	5880	2014
237	古谷向日葵	ゆるゆり	三森すずこ	8365	2014
221	橘万里花	ニセコイ	阿澄佳奈	5794	2014
216	千反田える	氷菓	佐藤聡美	9795	2014
209	三浦千尋	森田さんは無口。	早見沙織	954	2014
201	佐々木千穂	はたらく魔王さま!	東山奈央	11511	2014
195	武部沙織	ガールズ&パンツァー	茅野愛衣	35235	2014
194	九条カレン	きんいろモザイク	東山奈央	6582	2014
187	アイラ・ユルキアイネン	ガンダムビルドファイターズ	早見沙織	8940	2014
182	湯音	異国迷路のクロワーゼ	東山奈央	1234	2014
172	安城鳴子	あの日見た花の名前を僕達はまだ知らない。	戸松遥	31019	2014
167	雪ノ下雪乃	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	早見沙織	12968	2014
134	成瀬優	私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!	花澤香菜	1028	2014
134	中川かのん	神のみぞ知るセカイ	東山奈央	3040	2014
121	鶴田姫子	咲-Saki-	大亀あすか	4939	2014
114	清水谷竜華	咲-Saki-	石原夏織	4939	2014
113	藤宮香織	一週間フレンズ。	雨宮天	3718	2014
112	柏崎星奈	僕は友達が少ない	伊藤かな恵	11111	2014
110	比良平ちさき	凪のあすから	茅野愛衣	3717	2014
107	高宮なすの	てーきゅう	鳴海杏子	3000	2014
106	黒木智子	私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!	橘田いずみ	1028	2014
104	押水菜子	花咲くいろは	豊崎愛生	8530	2014
104	臼沢塞	咲-Saki-	佐藤利奈	4565	2014
103	愛宕絹恵	咲-Saki-	中津真莉子	4565	2014
103	神代小蒔	咲-Saki-	早見沙織	4565	2014
100	サチ	ソードアート・オンライン	早見沙織	35879	2014
87	新垣あやせ	俺の妹がこんなに可愛いわけがない	早見沙織	23888	2014
75	高坂雪穂	ラブライブ!	東山奈央	64911	2014
72	黒騎れい	ビビッドレッド・オペレーション	内田真礼	6683	2014
68	弓原雛	バディ・コンプレックス	早見沙織	1161	2014
67	高槻やよい	アイドルマスター	仁後真耶子	8684	2014
59	南宮那月	ストライク・ザ・ブラッド	金元寿子	5880	2014
59	小鳥遊美羽	パパのいうことを聞きなさい!	喜多村英梨	3470	2014
57	足須沙穂都	マンガ家さんとアシスタントさんと	早見沙織	582	2014
55	枝葉懍	君のいる町	藤田咲	3510	2014
51	高坂桐乃	俺の妹がこんなに可愛いわけがない	竹達彩奈	23888	2014
48	星井美希	アイドルマスター	長谷川明子	8684	2014
47	ネリー・ヴィルサラーゼ	咲-Saki-	その他	7758	2014
46	佐天涙子	とある科学の超電磁砲	伊藤かな恵	24495	2014
46	相馬多軌子	東京レイヴンズ	金元寿子	2033	2014
45	イオリ・リン子	ガンダムビルドファイターズ	三石琴乃	8940	2014
44	上原歩子	あいうら	田村奈央	1827	2014
43	竹井久	咲-Saki-	伊藤静	7758	2014
42	枝葉柚希	君のいる町	中島愛	3510	2014
42	佐倉杏子	魔法少女まどか☆マギカ	野中藍	71056	2014
41	木下林檎	のうりん	田村ゆかり	2357	2014
41	夜ノ森小紅	未確認で進行形	照井春佳	4202	2014
38	ノエル=ヴァーミリオン	BLAZBLUE ALTER MEMORY	近藤佳奈子	1255	2014
38	岡本未夕	Wake Up, Girls!	高木美佑	2548	2014
36	蒼井晶	selector infected WIXOSS	赤崎千夏	3873	2014
35	イマイ・アリス	ガンダムビルドファイターズ	その他	8940	2014
35	コウサカ・チナ	ガンダムビルドファイターズ	石川由依	8940	2014
35	ヤジマ・キャロライン	ガンダムビルドファイターズ	斎藤千和	8940	2014
33	松実玄	咲-Saki-	花澤香菜	4939	2014
33	石戸霞	咲-Saki-	大原さやか	4565	2014
33	倉橋京子	東京レイヴンズ	喜多村英梨	2033	2014
32	相模南	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	寿美菜子	12968	2014
31	道明寺桜	帰宅部活動記録	小林美晴	720	2014
31	岡橋初瀬	咲-Saki-	津田美波	4939	2014
30	ユウギリ	THE UNLIMITED 兵部京介	東山奈央	2912	2014
28	時崎狂三	デート・ア・ライブ	真田アサミ	8369	2014
28	野々原ゆずこ	ゆゆ式	大久保瑠美	4219	2014
28	園田海未	ラブライブ!	三森すずこ	64911	2014
28	かっぷにゃ〜めん	犬猫アワー にゃ〜めん	小林美晴	1000	2014
28	七条アリア	生徒会役員共	佐藤聡美	6318	2014
28	司波深雪	魔法科高校の劣等生	早見沙織	11199	2014
27	天海春香	アイドルマスター	井口裕香	8684	2014
27	原村和	咲-Saki-	小清水亜美	7758	2014
26	西木野真姫	ラブライブ!	Pile	64911	2014
25	小木曽雪菜	WHITE ALBUM2	米澤円	3103	2014
25	御庭つみき	あっちこっち	大久保瑠美	2224	2014
25	ラ・フォリア・リハヴァイン	ストライク・ザ・ブラッド	大西沙織	5880	2014
24	小野寺小咲	ニセコイ	花澤香菜	5794	2014
24	メイド妹	まおゆう魔王勇者	東山奈央	2647	2014
24	池田千鶴	ゆるゆり	倉口桃	8365	2014
24	仲村佐和	惡の華	伊瀬茉莉也	314	2014
22	小走やえ	咲-Saki-	今野宏美	4939	2014
21	西由宇子	Aチャンネル	寿美菜子	5289	2014
21	μ-12-	BLAZBLUE ALTER MEMORY	その他	1255	2014
21	船見結衣	ゆるゆり	津田美波	8365	2014
21	指南ショーコ	革命機ヴァルヴレイヴ	瀬戸麻沙美	5689	2014
20	夏川真那	俺の彼女と幼なじみが修羅場すぎる	東山奈央	4149	2014
19	姫柊雪菜	ストライク・ザ・ブラッド	種田梨沙	5880	2014
19	越谷夏海	のんのんびより	佐倉綾音	8375	2014
19	セレナ	ポケットモンスター エックスワイ	牧口真幸	1000	2014
19	黒羽寧子	極黒のブリュンヒルデ	種田梨沙	1840	2014
18	西住みほ	ガールズ&パンツァー	渕上舞	35235	2014
18	満艦飾マコ	キルラキル	洲崎綾	11563	2014
18	四条桃花	魔法戦争	高橋美佳子	277	2014
17	ともちゃん	たまゆら〜もあぐれっしぶ〜	服部加奈子	4331	2014
17	四宮ひまわり	ビビッドレッド・オペレーション	内田彩	6638	2014
16	水村史織	咲-Saki-	山口理恵	4939	2014
16	五月七日くみん	中二病でも恋がしたい!	浅倉杏美	15466	2014
16	小鳥遊六花	中二病でも恋がしたい!	内田真礼	15466	2014
15	四十万スイ	花咲くいろは	久保田民絵	8530	2014
15	安藤夏希	帰宅部活動記録	木戸衣吹	720	2014
15	塔野花梨	帰宅部活動記録	結名美月	720	2014
15	巴マミ	魔法少女まどか☆マギカ	水橋かおり	71056	2014
14	ミコノ・スズシロ	アクエリオンEVOL	茅野愛衣	6357	2014
14	食蜂操祈	とある科学の超電磁砲S	浅倉杏美	16601	2014
14	九重クレア	帰宅部活動記録	千本木彩花	720	2014
14	大萩牡丹	帰宅部活動記録	相内沙英	720	2014
14	リカンツ=シーベリー	健全ロボ ダイミダラー	洲崎綾	1761	2014
13	折部やすな	キルミーベイベー	赤崎千夏	993	2014
13	戸次菜摘	のうりん	斉藤千和	2357	2014
13	ヒミコ	ノブナガ・ザ・フール	三森すずこ	987	2014
13	志波美輝	はたらく魔王さま!	斉藤貴美子	11511	2014
13	池田千歳	ゆるゆり	豊崎愛生	8365	2014
13	いえけいにゃ〜めん	犬猫アワー にゃ〜めん	相内沙英	1000	2014
13	マリア・カデンツァヴナ・イヴ	戦姫絶唱シンフォギアG	日笠陽子	13377	2014
13	土御門夏目	東京レイヴンズ	花澤香菜	2033	2014
12	磯野フネ	サザエさん	麻生美代子	3000	2014
12	叶瀬夏音	ストライク・ザ・ブラッド	伊藤かな恵	5880	2014
12	マルゴット・ナイト	境界線上のホライゾン	東山奈央	21814	2014
12	柴田美月	魔法科高校の劣等生	佐藤聡美	11199	2014
11	富士宮このみ	のんのんびより	新谷良子	8375	2014
11	内田ユカ	みなみけ	喜多村英梨	11244	2014
11	袴田ひなた	ロウきゅーぶ!	小倉唯	6532	2014
11	熊倉トシ	咲-Saki-	茂呂田かおる	4939	2014
11	伊原摩耶花	氷菓	茅野愛衣	9795	2014
11	相羽六	魔法戦争	東山奈央	277	2014
10	古手川唯	To LOVEる-とらぶる-	名塚佳織	10784	2014
10	森島はるか	アマガミSS	伊藤静	5444	2014
10	アーニャ・ヘプバーン	ソウルイーターノット!	早見沙織	307	2014
10	高坂穂乃果	ラブライブ!	新田恵海	64911	2014
10	黒沼爽子	君に届け	能登麻美子	8519	2014
1120	その他	その他	その他	2700	2014
736	新子憧	咲-Saki-	東山奈央	4939	2015
301	一色いろは	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	佐倉綾音	12968	2015
295	由比ヶ浜結衣	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	東山奈央	12968	2015
255	渋谷凛	アイドルマスター シンデレラガールズ	福原綾香	14952	2015
217	丹生谷森夏	中二病でも恋がしたい!	赤崎千夏	15466	2015
216	矢澤にこ	ラブライブ!	徳井青空	64911	2015
211	雪ノ下雪乃	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	早見沙織	12968	2015
210	九条カレン	きんいろモザイク	東山奈央	6582	2015
209	金剛	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2015
206	坂木しずか	SHIROBAKO	千菅春香	15210	2015
206	千斗いすず	甘城ブリリアントパーク	加隈亜衣	6225	2015
196	一条蛍	のんのんびより	村川梨衣	8375	2015
183	南ことり	ラブライブ!	内田彩	64911	2015
125	青羽ここな	ヤマノススメ	小倉唯	4249	2015
114	千反田える	氷菓	佐藤聡美	9795	2015
100	リーゼロッテ=シャルロック	トリニティセブン	東山奈央	3151	2015
100	古谷向日葵	ゆるゆり	三森すずこ	8365	2015
99	桐間紗路	ご注文はうさぎですか?	内田真礼	11038	2015
95	沖田紗羽	TARI TARI	早見沙織	8389	2015
90	吹雪	艦隊これくしょん -艦これ-	上坂すみれ	18031	2015
79	愛宕	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2015
76	ノエル	天体のメソッド	水瀬いのり	1169	2015
74	中川夏紀	響け! ユーフォニアム	藤村鼓乃美	7854	2015
72	田中あすか	響け! ユーフォニアム	寿美菜子	7854	2015
62	榛名	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2015
60	蒼井晶	selector infected WIXOSS	赤崎千夏	3873	2015
60	城ヶ崎美嘉	アイドルマスター シンデレラガールズ	佳村はるか	14952	2015
57	大連寺鈴鹿	東京レイヴンズ	佐倉綾音	2033	2015
56	ヘスティア	ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか	水瀬いのり	4941	2015
53	佐天涙子	とある科学の超電磁砲	伊藤かな恵	24495	2015
53	桐崎千棘	ニセコイ	東山奈央	5794	2015
52	中川かのん	神のみぞ知るセカイ	東山奈央	3040	2015
51	三浦千尋	森田さんは無口。	早見沙織	954	2015
48	藤宮香織	一週間フレンズ。	雨宮天	3718	2015
45	夕立	艦隊これくしょん -艦これ-	谷邊由美	18031	2015
45	柊柚子	遊☆戯☆王ARC-V	稲村優奈	176	2015
44	島村卯月	アイドルマスター シンデレラガールズ	大橋彩香	14952	2015
44	優木あんじゅ	ラブライブ!	大橋歩夕	64911	2015
40	高坂雪穂	ラブライブ!	東山奈央	64911	2015
40	柏崎星奈	僕は友達が少ない	伊藤かな恵	11111	2015
38	黒木智子	私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!	橘田いずみ	1028	2015
37	佐々木千穂	はたらく魔王さま!	東山奈央	11511	2015
36	高坂桐乃	俺の妹がこんなに可愛いわけがない	竹達彩奈	23888	2015
36	白石うらら	山田くんと7人の魔女	早見沙織	621	2015
35	藍羽浅葱	ストライク・ザ・ブラッド	瀬戸麻沙美	5880	2015
33	間桐桜	Fate/stay night	下屋則子	39283	2015
33	安原絵麻	SHIROBAKO	佳村はるか	15210	2015
32	ちょぼらうにょぽみ	あいまいみー	ちょぼらうにょぽみ	715	2015
31	矢野エリカ	SHIROBAKO	山岡ユリ	15210	2015
31	新田美波	アイドルマスター シンデレラガールズ	洲崎綾	14952	2015
30	高宮なすの	てーきゅう	鳴海杏子	3000	2015
29	安城鳴子	あの日見た花の名前を僕達はまだ知らない。	戸松遥	31019	2015
29	巴マミ	魔法少女まどか☆マギカ	水橋かおり	71056	2015
27	川島瑞樹	アイドルマスター シンデレラガールズ	東山奈央	14952	2015
26	リリルカ・アーデ	ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか	内田真礼	4941	2015
26	鶴見留美	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	諸星すみれ	12968	2015
26	黒崎ほのか	ヤマノススメ	東山奈央	4249	2015
25	周防天音	グリザイアの果実	田口宏子	3422	2015
24	藤宮志穂	一週間フレンズ。	中原麻衣	3718	2015
24	澤村・スペンサー・英梨々	冴えない彼女の育てかた	大西沙織	9602	2015
24	佐倉杏子	魔法少女まどか☆マギカ	野中藍	71056	2015
23	武部沙織	ガールズ&パンツァー	茅野愛衣	35235	2015
23	イオリ・リン子	ガンダムビルドファイターズ	三石琴乃	8940	2015
23	平沢唯	けいおん!	豊崎愛生	43883	2015
23	青山七海	さくら荘のペットな彼女	中津真莉子	2834	2015
23	川崎沙希	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	小清水亜美	12968	2015
23	船見結衣	ゆるゆり	津田美波	8365	2015
23	カズミ=シュリーレンツァウアー	極黒のブリュンヒルデ	M・A・O	1840	2015
23	加藤恵	冴えない彼女の育てかた	安野希世乃	9602	2015
23	天草シノ	生徒会役員共	日笠陽子	6318	2015
22	高垣楓	アイドルマスター シンデレラガールズ	早見沙織	14952	2015
22	神崎蘭子	アイドルマスター シンデレラガールズ	内田真礼	14952	2015
21	羽川翼	化物語	堀江由衣	78631	2015
21	戸川汐音	天体のメソッド	小松未可子	1169	2015
20	三浦優美子	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	井上麻里奈	12968	2015
20	湯音	異国迷路のクロワーゼ	東山奈央	1234	2015
20	古宮乃々香	天体のメソッド	夏川椎菜	1169	2015
19	相楽エミ	ガールフレンド()	東山奈央	2282	2015
19	井上成美	レーカン!	伊藤美来	829	2015
19	ネリー・ヴィルサラーゼ	咲-Saki-	その他	7758	2015
19	松実玄	咲-Saki-	花澤香菜	4939	2015
19	津田コトミ	生徒会役員共	下田麻美	6318	2015
18	宮森あおい	SHIROBAKO	木村珠莉	15210	2015
17	ホシノ・フミナ	ガンダムビルドファイターズトライ	牧野由依	4205	2015
17	香風智乃	ご注文はうさぎですか?	水瀬いのり	11038	2015
17	保登心愛	ご注文はうさぎですか?	佐倉綾音	11038	2015
17	四十万スイ	花咲くいろは	久保田民絵	8530	2015
17	睦月	艦隊これくしょん -艦これ-	日高里菜	18031	2015
17	小笠原晴香	響け! ユーフォニアム	早見沙織	7854	2015
16	天ノ川きらら	Go!プリンセスプリキュア	山村響	394	2015
16	岩沢彩生	あいうら	飯田友子	1827	2015
16	前川みく	アイドルマスター シンデレラガールズ	高森奈津美	14952	2015
16	中野梓	けいおん!	竹達彩奈	43883	2015
16	小泉花陽	ラブライブ!	飯田里穂	64911	2015
16	コギャル霊	レーカン!	内田彩	829	2015
16	魚見	生徒会役員共	城沢みゆき	6318	2015
16	七条アリア	生徒会役員共	佐藤聡美	6318	2015
15	高槻やよい	アイドルマスター	仁後真耶子	8684	2015
15	宇治松千夜	ご注文はうさぎですか?	佐藤聡美	11038	2015
15	天々座理世	ご注文はうさぎですか?	種田梨沙	11038	2015
15	磯野フネ	サザエさん	麻生美代子	3000	2015
15	高坂穂乃果	ラブライブ!	新田恵海	64911	2015
15	押水菜子	花咲くいろは	豊崎愛生	8539	2015
14	アイラ・ユルキアイネン	ガンダムビルドファイターズ	早見沙織	8940	2015
14	比企谷小町	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	悠木碧	12968	2015
14	藤井雅美	ロウきゅーぶ!	種田梨沙	6532	2015
14	犬飼伊介	悪魔のリドル	浅倉杏美	1289	2015
14	足柄	艦隊これくしょん -艦これ-	種田梨沙	18031	2015
14	熊倉トシ	咲-Saki-	茂呂田かおる	4565	2015
14	横島ナルコ	生徒会役員共	小林ゆう	6318	2015
13	折部やすな	キルミーベイベー	赤崎千夏	993	2015
13	大宮忍	きんいろモザイク	西明日香	6582	2015
13	猪熊陽子	きんいろモザイク	内山夕実	6582	2015
13	高山やなぎ	グラスリップ	早見沙織	432	2015
13	戸次菜摘	のうりん	斉藤千和	2357	2015
13	安心院なじみ	めだかボックス	水樹奈々	756	2015
13	折本かおり	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	戸松遥	12968	2015
13	園田海未	ラブライブ!	三森すずこ	64911	2015
13	西木野真姫	ラブライブ!	Pile	64911	2015
13	忍野忍	化物語	坂本真綾	78631	2015
13	竹井久	咲-Saki-	伊藤静	7758	2015
13	岡橋初瀬	咲-Saki-	津田美波	4939	2015
13	村上絵美	人生相談テレビアニメーション「人生」	大西沙織	1399	2015
12	深水陽菜	グラスリップ	東山奈央	432	2015
12	すーぱーそに子	そにアニ -SUPER SONICO THE ANIMATION-	そに子	1877	2015
12	雪村あおい	ヤマノススメ	井口裕香	4249	2015
12	上原佳菜	レーカン!	飯田里穂	829	2015
12	高坂麗奈	響け! ユーフォニアム	安済知佳	7854	2015
12	成瀬優	私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!	花澤香菜	1028	2015
12	霧嶋董香	東京喰種トーキョーグール	雨宮天	2912	2015
12	エヴァンジェリン・A・K・マクダウェル	魔法先生ネギま!	松岡由貴	16559	2015
11	星宮いちご	アイカツ!	諸星すみれ	2152	2015
11	シェヘラザード	マギ	坂本真綾	7120	2015
11	歳納京子	ゆるゆり	大坪由佳	8365	2015
11	寒河江春紀	悪魔のリドル	内村史子	1289	2015
11	ミュース	甘城ブリリアントパーク	相坂優歌	6225	2015
11	那珂	艦隊これくしょん -艦これ-	佐倉綾音	18031	2015
11	比叡	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2015
11	柊シノア	終わりのセラフ	早見沙織	4067	2015
11	譲崎ネロ	探偵オペラ ミルキィホームズ	徳井青空	6084	2015
11	茂木なつき	頭文字D	川澄綾子	30000	2015
10	桜井あおい	RAIL WARS!	沼倉愛美	1747	2015
10	瀬川美里	SHIROBAKO	山川琴美	15210	2015
10	種島ぽぷら	WORKING!!	阿澄佳奈	17695	2015
10	天羽まどか	アイカツ!	川上千尋	2152	2015
10	宇迦之御魂神	いなり、こんこん、恋いろは。	桑島法子	1653	2015
10	東雲レイ	ガールフレンド()	喜多村英梨	2282	2015
10	カミキ・ミライ	ガンダムビルドファイターズトライ	遠藤綾	4205	2015
10	九重りん	こどものじかん	喜多村英梨	5862	2015
10	大神さくら	ダンガンロンパ 希望の学園と絶望の高校生 The Animation	くじら	3944	2015
10	風間レヴィ	トリニティセブン	佐倉綾音	3151	2015
10	暁	艦隊これくしょん -艦これ-	洲崎綾	18031	2015
10	島風	艦隊これくしょん -艦これ-	佐倉綾音	18031	2015
10	鶴田姫子	咲-Saki-	大亀あすか	4939	2015
10	宇佐美奈々子	普通の女子校生が【ろこどる】やってみた。	伊藤美来	2419	2015
1705	その他	その他	その他	2700	2015
10	熊倉トシ	咲-Saki-	茂呂田かおる	3040	2016
10	高宮なすの	てーきゅう	鳴海杏子	3000	2016
10	山田真耶	IS<インフィニット・ストラトス>	下屋則子	33813	2016
10	小豆梓	変態王子と笑わない猫。	石原夏織	3968	2016
10	天野恩紗	ばくおん!!	内山夕実	2826	2016
10	湯音	異国迷路のクロワーゼ	東山奈央	8389	2016
11	しばいぬ子	しばいぬ子さん	佐々木未来	1000	2016
11	宮子	ひだまりスケッチ	水橋かおり	8512	2016
11	結城明日奈	ソードアート・オンライン	戸松遥	35879	2016
11	高鴨穏乃	咲-Saki-	悠木碧	4939	2016
11	松実宥	咲-Saki-	MAKO	4939	2016
11	竹井久	咲-Saki-	伊藤静	7758	2016
11	比良平ちさき	凪のあすから	茅野愛衣	3717	2016
12	エルザクルーシアル	勇者になれなかった俺はしぶしぶ就職を決意しました。	新田恵海	1485	2016
12	チュチュ	イソップワールド	大本眞基子	1000	2016
12	岡橋初瀬	咲-Saki-	津田美波	4939	2016
12	渋谷凛	アイドルマスター シンデレラガールズ	福原綾香	14952	2016
12	春寺由梨亜	グリザイアの果実	鳴海エリカ	3422	2016
21	保登心愛	ご注文はうさぎですか?	佐倉綾音	11308	2016
21	友利奈緒	Charlotte	佐倉綾音	6831	2016
13	ニンフ	そらのおとしもの	野水伊織	3218	2016
13	宇佐美奈々子	普通の女子校生が【ろこどる】やってみた。	伊藤美来	2419	2016
13	栗原万里	監獄学園	大原さやか	4181	2016
13	若狭悠里	がっこうぐらし!	M・A・O	2426	2016
13	星空凛	ラブライブ!	飯田里穂	64911	2016
13	西住みほ	ガールズ&パンツァー	渕上舞	3151	2016
14	ギャル子姉	おしえて! ギャル子ちゃん	日笠陽子	1394	2016
14	原村和	咲-Saki-	小清水亜美	7758	2016
14	弱井トト子	おそ松さん	遠藤綾	67001	2016
14	取石皐月	アイドル防衛隊ハミングバード	三石琴乃	1000	2016
14	田中あすか	響け! ユーフォニアム	寿美菜子	7854	2016
14	南宮那月	ストライク・ザ・ブラッド	金元寿子	15004	2016
14	夕立	艦隊これくしょん -艦これ-	谷邊由美	18031	2016
15	るるも	まじもじるるも	三森すずこ	388	2016
15	シャーロック・シェリンフォード	探偵オペラ ミルキィホームズ	三森すずこ	6084	2016
15	安城トコハ	カードファイト!!ヴァンガードG	新田恵海	738	2016
15	佐々木千穂	はたらく魔王さま!	東山奈央	11511	2016
15	佐天涙子	とある科学の超電磁砲	伊藤かな恵	715	2016
15	榛名	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2016
15	大星淡	咲-Saki-	斎藤千和	4939	2016
15	大槻唯	アイドルマスター シンデレラガールズ	山下七海	14952	2016
15	藍羽浅葱	ストライク・ザ・ブラッド	瀬戸麻沙美	15004	2016
16	ざんげちゃん	かんなぎ	花澤香菜	10880	2016
16	ゴマちゃん	少年アシベ	こおろぎさとみ	500	2016
16	愛宕	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2016
16	吹雪	艦隊これくしょん -艦これ-	上坂すみれ	18031	2016
17	リーゼロッテ=シャルロック	トリニティセブン	東山奈央	3151	2016
17	綾瀬花日	12歳。	加隈亜衣	500	2016
17	新庄かなえ	てーきゅう	三森すずこ	3000	2016
17	土間埋	干物妹!うまるちゃん	田中あいみ	3862	2016
18	宮永咲	咲-Saki-	植田佳奈	7758	2016
18	月宮あゆ	Kanon	堀江由衣	18170	2016
18	晴彦母	無彩限のファントム・ワールド	中原麻衣	2336	2016
18	薙切アリス	食戟のソーマ	赤崎千夏	1855	2016
18	平塚静	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	柚木涼香	12968	2016
18	萌咲いちご	それが声優!	長久友紀	1074	2016
18	茂木なつき	頭文字D	川澄綾子	30000	2016
19	戦場ヶ原ひたぎ	化物語	斎藤千和	31427	2016
20	神代小蒔	咲-Saki-	早見沙織	3040	2016
20	大和	艦隊これくしょん -艦これ-	竹達彩奈	18031	2016
20	白石うらら	山田くんと7人の魔女	早見沙織	621	2016
20	涼宮ハルヒ	涼宮ハルヒの憂鬱	平野綾	42525	2016
21	ことりママ	ラブライブ!	日高のり子	64911	2016
21	ミリエラ・スタンフィールド	グリザイアの果実	平山緑	3422	2016
21	星井美希	アイドルマスター	長谷川明子	11111	2016
22	宇治松千夜	ご注文はうさぎですか?	佐藤聡美	11308	2016
22	中川かのん	神のみぞ知るセカイ	東山奈央	8903	2016
23	杵崎ほまれ	ハイスクール・フリート	伊藤かな恵	8078	2016
23	小鳥遊美羽	パパのいうことを聞きなさい!	喜多村英梨	3470	2016
23	神尾観鈴	AIR	川上とも子	24436	2016
23	東方朋子	ジョジョの奇妙な冒険	豊口めぐみ	8877	2016
23	藤宮志穂	一週間フレンズ。	中原麻衣	3873	2016
23	澤村・スペンサー・英梨々	冴えない彼女の育てかた	大西沙織	9602	2016
24	クロエ・フォン・アインツベルン	プリズマ☆イリヤ	斎藤千和	6779	2016
24	ヨランダ	BLACK LAGOON -ブラック・ラグーン-	竹口安芸子	5424	2016
24	遠坂凛	Fate/stay night	植田佳奈	39283	2016
24	西木野真姫	ラブライブ!	Pile	64911	2016
25	大場カオル	逆転裁判	杉本ゆう	500	2016
26	くるるっち	たまごっち!	斎藤千和	500	2016
26	ひまわり	リルリルフェアリル	内田彩	500	2016
26	ドロシー・ウェスト	プリパラ	澁谷梓希	728	2016
26	リィズホーエンシュタイン	シュヴァルツェスマーケン	南條愛乃	1214	2016
26	遠野美凪	AIR	柚木涼香	24436	2016
26	小走やえ	咲-Saki-	今野宏美	4939	2016
26	相楽エミ	ガールフレンド()	東山奈央	2282	2016
27	めぐねえ	がっこうぐらし!	茅野愛衣	2426	2016
27	めぐみん	この素晴らしい世界に祝福を!	高橋李衣	10120	2016
27	マドンナっち	たまごっち!	釘宮理恵	500	2016
27	洲崎綾	洲崎西	洲崎綾	2365	2016
27	柏崎星奈	僕は友達が少ない	伊藤かな恵	13498	2016
27	平沢唯	けいおん!	豊崎愛生	43883	2016
29	桐崎千棘	ニセコイ	東山奈央	13498	2016
29	黒木智子	私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!	橘田いずみ	1028	2016
30	クローディアエンフィールド	学戦都市アスタリスク	東山奈央	2041	2016
31	大連寺鈴鹿	東京レイヴンズ	佐倉綾音	6582	2016
31	天城茉莉音	探偵オペラ ミルキィホームズ	新田恵海	6084	2016
31	巴マミ	魔法少女まどか☆マギカ	水橋かおり	13498	2016
32	雀明華	咲-Saki-	その他	7758	2016
33	魚見	生徒会役員共	城沢みゆき	1169	2016
33	古谷向日葵	ゆるゆり	三森すずこ	6225	2016
33	七条アリア	生徒会役員共	佐藤聡美	1169	2016
33	津田コトミ	生徒会役員共	下田麻美	1169	2016
33	天草シノ	生徒会役員共	日笠陽子	1169	2016
34	三浦千尋	森田さんは無口。	早見沙織	4249	2016
34	雪ノ下雪乃	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	早見沙織	12968	2016
34	鈴谷	艦隊これくしょん -艦これ-	ブリドカットセーラ恵美	18031	2016
35	シホル	灰と幻想のグリムガル	照井春佳	4172	2016
35	秋山奈々子	ネトゲの嫁は女の子じゃないと思った?	大和田仁美	2251	2016
35	雪ノ下陽乃	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	中原麻衣	12968	2016
36	高坂桐乃	俺の妹がこんなに可愛いわけがない	竹達彩奈	176	2016
37	島村卯月	アイドルマスター シンデレラガールズ	大橋彩香	14952	2016
37	那珂	艦隊これくしょん -艦これ-	佐倉綾音	18031	2016
39	横島ナルコ	生徒会役員共	小林ゆう	1169	2016
39	周防天音	グリザイアの果実	田口宏子	3422	2016
39	中川夏紀	響け! ユーフォニアム	藤村鼓乃美	7854	2016
40	前川みく	アイドルマスター シンデレラガールズ	高森奈津美	14952	2016
41	羽川翼	化物語	堀江由衣	31427	2016
43	蒼井晶	selector infected WIXOSS	赤崎千夏	3718	2016
43	武部沙織	ガールズ&パンツァー	茅野愛衣	3151	2016
44	らぶぽん	迷家	加隈亜衣	500	2016
45	城ヶ崎莉嘉	アイドルマスター シンデレラガールズ	山本希望	14952	2016
46	藤宮香織	一週間フレンズ。	雨宮天	3873	2016
47	無名	甲鉄城のカバネリ	千本木彩花	7512	2016
48	松実玄	咲-Saki-	花澤香菜	4939	2016
49	佐倉羽音	ばくおん!!	上田麗奈	2826	2016
50	新田美波	アイドルマスター シンデレラガールズ	洲崎綾	14952	2016
51	加藤恵	冴えない彼女の育てかた	安野希世乃	9602	2016
54	柊柚子	遊☆戯☆王ARC-V	稲村優奈	176	2016
55	高槻やよい	アイドルマスター	仁後真耶子	11111	2016
56	千反田える	氷菓	佐藤聡美	64911	2016
57	清水谷竜華	咲-Saki-	石原夏織	4939	2016
67	岬明乃	ハイスクール・フリート	夏川椎菜	8078	2016
70	千斗いすず	甘城ブリリアントパーク	加隈亜衣	6225	2016
71	森園立夏	D.C.III 〜ダ・カーポIII〜	新田恵海	1937	2016
73	荻布美夏	クロムクロ	瀬戸麻沙美	3000	2016
80	ベルダンディー	魔探偵ロキ RAGNAROK	能登麻美子	1449	2016
81	城ヶ崎美嘉	アイドルマスター シンデレラガールズ	佳村はるか	14952	2016
85	ヘスティア	ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか	水瀬いのり	4941	2016
91	沖田紗羽	TARI TARI	早見沙織	18727	2016
92	ギャル子	おしえて! ギャル子ちゃん	和氣あず未	1394	2016
92	雨宿まち	くまみこ	日岡なつみ	2079	2016
100	ネリーヴィルサラーゼ	咲-Saki-	その他	7758	2016
109	玉置亜子	ネトゲの嫁は女の子じゃないと思った?	日高里菜	2251	2016
122	磯野フネ	サザエさん	麻生美代子	7758	2016
183	南ことり	ラブライブ!	内田彩	64911	2016
186	金剛	艦隊これくしょん -艦これ-	東山奈央	18031	2016
193	一条蛍	のんのんびより	村川梨衣	15466	2016
198	坂木しずか	SHIROBAKO	千菅春香	15210	2016
200	矢澤にこ	ラブライブ!	徳井青空	64911	2016
207	園田海未	ラブライブ!	三森すずこ	64911	2016
232	呉織あぎり	キルミーベイベー	高部あい	6582	2016
242	アクア	この素晴らしい世界に祝福を!	雨宮天	10120	2016
252	丹生谷森夏	中二病でも恋がしたい!	赤崎千夏	12968	2016
261	川神舞	無彩限のファントム・ワールド	上坂すみれ	2336	2016
264	青羽ここな	ヤマノススメ	小倉唯	4249	2016
268	高坂雪穂	ラブライブ!	東山奈央	64911	2016
269	桐間紗路	ご注文はうさぎですか?	内田真礼	11308	2016
272	西川葉子	三者三葉	和久井優	2617	2016
292	由比ヶ浜結衣	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	東山奈央	12968	2016
293	九条カレン	きんいろモザイク	東山奈央	8365	2016
332	鈴乃木凜	ばくおん!!	東山奈央	2826	2016
340	一色いろは	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	佐倉綾音	12968	2016
351	渋谷凛	アイドルマスター シンデレラガールズ	福原綾香	14952	2016
840	高坂穂乃果	ラブライブ!	新田恵海	64911	2016
1399	新子憧	咲-Saki-	東山奈央	4939	2016
1435	その他	その他	その他	2700	2016
165	新子憧	咲-Saki-	東山奈央	4939	2012
66	清水谷竜華	咲-Saki-	石原夏織	4939	2012
63	松実玄	咲-Saki-	花澤香菜	4939	2012
31	赤沢泉美	Another	米澤円	2157	2012
16	竹井久	咲-Saki-	伊藤静	7758	2012
14	巴マミ	魔法少女まどか☆マギカ	水橋かおり	71056	2012
14	あっちゃん	AKB0048	沢城みゆき	4885	2012
9	宮永照	咲-Saki-	中原麻衣	7758	2012
7	高坂桐乃	オレの妹がこんなに可愛いわけがない	竹達彩奈	23888	2012
7	小鳥遊美羽	パパのいうことを聞きなさい!	喜多村英梨	3470	2012
6	シェリル・ノーム	マクロスF	遠藤綾	46258	2012
5	星井美希	アイドルマスター	長谷川明子	8684	2012
4	立花姫子	けいおん!	中村知子	43883	2012
4	ざんげちゃん	かんなぎ	花澤香菜	10880	2012
4	松実宥	咲-Saki-	MAKO	4939	2012
4	新子望	咲-Saki-	夏樹リオ	4939	2012
4	平沢唯	けいおん!	豊崎愛生	43883	2012
4	天海春香	アイドルマスター	井口裕香	8684	2012
99	その他	その他	その他	2700	2012
507	新子憧	咲-Saki-	東山奈央	4939	2013
275	由比ヶ浜結衣	やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。	東山奈央	12968	2013
249	丹生谷森夏	中二病でも恋がしたい!	赤崎千夏	15466	2013
235	九条カレン	きんいろモザイク	東山奈央	6582	2013
201	佐々木千穂	はたらく魔王さま!	東山奈央	11511	2013
162	中川かのん	神のみぞ知るセカイ	東山奈央	3040	2013
146	沖田紗羽	TARI TARI	早見沙織	8389	2013
129	南ことり	ラブライブ!	内田彩	64911	2013
100	清水谷竜華	咲-Saki-	石原夏織	4939	2013
86	森島はるか	アマガミSS	伊藤静	5444	2013
86	古谷向日葵	ゆるゆり	三森すずこ	8365	2013
85	佐天涙子	とある科学の超電磁砲	伊藤かな恵	24495	2013
82	押水菜子	花咲くいろは	豊崎愛生	8530	2013
70	成瀬優	私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!	花澤香菜	1028	2013
61	高坂雪穂	ラブライブ!	東山奈央	64911	2013
61	新垣あやせ	俺の妹がこんなに可愛いわけがない	早見沙織	23888	2013
60	松実玄	咲-Saki-	花澤香菜	4939	2013
52	竹井久	咲-Saki-	伊藤静	7758	2013
51	高坂桐乃	俺の妹がこんなに可愛いわけがない	竹達彩奈	23888	2013
49	西木野真姫	ラブライブ!	Pile	64911	2013
46	高槻やよい	アイドルマスター	仁後真耶子	8684	2013
45	三浦千尋	森田さんは無口。	早見沙織	954	2013
44	大星淡	咲-Saki-	斎藤千和	4939	2013
43	湯音	異国迷路のクロワーゼ	東山奈央	1234	2013
42	武部沙織	ガールズ&パンツァー	茅野愛衣	35235	2013
41	ニンフ	そらのおとしもの	野水伊織	3218	2013
38	西住みほ	ガールズ&パンツァー	渕上舞	35235	2013
37	鶴田姫子	咲-Saki-	大亀あすか	4939	2013
34	天海春香	アイドルマスター	井口裕香	8684	2013
32	ざんげちゃん	かんなぎ	花澤香菜	10880	2013
31	赤沢泉美	Another	米澤円	2157	2013
31	西由宇子	Aチャンネル	寿美菜子	5289	2013
30	星井美希	アイドルマスター	長谷川明子	8684	2013
29	夏川真那	俺の彼女と幼なじみが修羅場すぎる	東山奈央	4149	2013
27	高坂穂乃果	ラブライブ!	新田恵海	64911	2013
25	小鳥遊美羽	パパのいうことを聞きなさい!	喜多村英梨	3470	2013
20	中野梓	けいおん!	竹達彩奈	43883	2013
20	小走やえ	咲-Saki-	今野宏美	4939	2013
18	ともちゃん	たまゆら〜もあぐれっしぶ〜	服部加奈子	4331	2013
18	鵜野うずめ	ファンタジスタドール	大橋彩香	830	2013
16	巴マミ	魔法少女まどか☆マギカ	水橋かおり	71056	2013
14	水村史織	咲-Saki-	山口理恵	4939	2013
14	青山七海	さくら荘のペットな彼女	中津真莉子	2834	2013
12	立花姫子	けいおん!	中村知子	43883	2013
12	来海えりか	ハートキャッチプリキュア	水沢史絵	1800	2013
11	常盤みどり	たまこまーけっと	金子有希	3684	2013
10	エアリィ・アーデット	シャイニング・ハーツ	伊藤かな恵	1000	2013
10	内田ユカ	みなみけ	喜多村英梨	11244	2013
10	翠星石	ローゼンメイデン	桑谷夏子	9285	2013
52	その他	その他	その他	2700	2013

2016-09-18

MikuHatsune2016-09-18

球面調和関数をR でやる

球面調和関数をrPython でやっていたが、R だけで完結するほうが、rPython に投げてやりとりするより圧倒的に高速かつ安定なので、頑張ってR でやった。

ゴールとしては、

f(¥theta, ¥phi)=¥sum_{l}^{¥infty}¥sum_{m=-l}^lc_l^m Y_l^m

となる係数c_l^m を求めることだが、これはルジャンドル関数直交するという性質を利用して

c_l^m=<f, Y_l^m> (内積)

を求めることでなんとかなる。

degree l は理想的には無限大まで行けば、f(¥theta, ¥phi)は完璧に級数展開されるが、現実的には30か40くらいまでいけば、たいていの形は再現されるっぽいようなことが論文によく書いてあるから、L_{max}=25くらいまでがんばった。

 

orthopolynom というパッケージで、ルジャンドル関数までは用意してくれるが、m 階の微分は自分で用意しないといけない。

実際に3次元物体を扱うには実数部分が必要だから、sph1 関数で最終的に必要な実部もしくは虚部だけ取ってくる。

library(orthopolynom)
l <- 5
m <- 2
theta <- pi/7
phi <- pi/8
p_l_m <- function(l, m){ 
  legp <- legendre.polynomials(l)[l+ 1]
  for(mm in 1:m){
    legp <- polynomial.derivatives(legp)
  }
  polynomial.coefficients(legp)[[1]]
}
p_l_m <- function(x, l, m){
  legp <- legendre.polynomials(l)[l+1]
  polynomial.values(eval(parse(text=paste0(paste(rep("polynomial.derivatives(", abs(m)), collapse=""), "legp", paste(rep(")", abs(m)), collapse=""))))[1], x)[[1]]
}

sph <- function(theta, phi, l, m){
  x <- cos(theta)
  y <- cos(m*phi) + 1i*sin(m*phi)
  #Plm <- (-1)^m * (1-x^2)^(m/2)*p_l_m(x, l, m)
  Plm <- sin(theta)^abs(m)*p_l_m(x, l, m)
  #res <- (-1)^((m+abs(m))/2)
  res <- (-1)^((m+abs(m))/2)*Plm*sqrt((2*l+1)/4/pi*factorial(l-abs(m))/factorial(l+abs(m)))*y
  return(res)
}

sph1 <- function(theta, phi, l, m){
  s <- sph(theta, phi, l, m)
  ifelse(rep(m, length(s)) >= 0, Re(s), Im(s))
}

Y_0^0=¥frac{1}{¥sqrt{4¥pi}} だから確かめると、合ってる。

sph1(0.5, 0.5, 0, 0)
[1] 0.2820948
1/sqrt(4*pi)
[1] 0.2820948

 

単位球面上に均一な点を発生させて、f(¥theta,¥phi)=1 ができるかどうか検算してみる。gss というオブジェクトが単位球で、SphericalCubature パッケージのrect2polar 関数極座標に変換できる。

library(rgl)
library(geometry)
library(SphericalCubature)
# フィボナッチ数を返す関数
FN <- function(n){
	# 負の数のフィボナッチ数は、正のそれに符号をつけたもの
	if(n<0){
		return(both.fn.3(-n)*(-1)^(n+1))
	}
	# 0,1,2はフィボナッチ数発生の種なので指定する
	if(n==0){
		return(0)
	}else if (n==1 | n==2){
		return(1)
	}else{# 3以上は、計算する
		tmp <- rep(0,n)
		tmp[1] <- tmp[2] <- 1
		for(i in 3:n){
			tmp[i] <- tmp[i-1]+tmp[i-2]
		}
		return(tmp[length(tmp)])
	}
}

# 球面らせん法
# f1は黄金比
fib.lattice.S2 <-function(N,f1=(sqrt(5)+1)/2,k=1){
	f2 <- f1-1 # 黄金比はx^2-x-1=0の1つの根。もう1つの根を取り出す
	# 点の数2N+1
	P <- 2*N+1
	# -N から Nまでの整数列
	i <- seq(from=-N, to=N,by=k)
	# zの座標は-1 から 1の均等割り
	theta <- asin(2*i/(2*N+1))
	z <- sin(theta)
	# そのようなz座標に対応する、(x,y)座標を取り出すにあたり
	# 黄金比から作ったf2に応じてxy平面での角座標を作る
	phi <- 2*pi*i*f2
	# その角を使って、z座標に対応した半径の座標とする
	x <- cos(theta)*cos(phi)
	y <- cos(theta)*sin(phi)
	return(cbind(x,y,z))
}
# FN(n)個の点をつくるために、引数をFN(n)/2とする
gss <- fib.lattice.S2(FN(18)/2)
rad <- rect2polar
rad <- t(rect2polar(t(gss))$phi)

# l はLmax まで、m は -l, ..., 0, ..., l までひたすら計算する。
Lmax <- 25
ylm <- function(theta, phi, Lmax) mapply(function(l) mapply(function(m) sph1(theta, phi, l, m), -l:l), 0:Lmax)

# theta, phi に対応して ylm を計算する
# 計算結果は、m+1 番目のリストに、(theta, phi) の組の数だけの行と
# -l, ..., 0, ..., l の列の行列
w <- ylm(rad[,1], rad[,2], Lmax)

# 係数は内積で得られる
coef <- function(vec, Y) mapply(function(z) c(vec %*% z), Y)
# 単位球なので f(theta, phi)=1 である
a <- coef(rep(1, nrow(rad)), w)

# あるm について、-l ~ l まですべて足す
# その後、m についても足す
r <- 4*pi*rowSums(sapply(mapply(function(z1, z2) sweep(z1, 2, z2, "*"), w, a), rowSums)

# ひとつの頂点が担当している球面上の領域は、均一なので頂点数で割ればいいはず
r <- r/nrow(gss)

hist(r)

 

ほとんど1なのでよい。

f:id:MikuHatsune:20160918224834p:image

 

しかし、spin transform した球でやると、球面上で密もしくは疎な部分があり、そこの頂点は担当する球面面積がいろいろ違うので、適当に補正する必要があるのだが、面積比で補正してもうまくいかなかったのでちょっと直さないといけない。

2016-09-12

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

読んだ。

(読んでた)

COI:自費で買いました。翻訳者とは少し知り合いなだけです。原著は知りません。

 

本当はアマゾンで発売日にソッコー買って読んでたのに書評書くの放置していたらstan 神が書評していたのをバイト中に見つけてしまったので書く。

 

分類問題、データ処理、機械学習機械学習の組み合わせによるアンサンブル学習、バイアス・バリアンスの評価、解析実例紹介など、そんなにゴツくない本なのに中身は盛り沢山である。

個人的には6章のモデル評価、7章のアンサンブル学習の章がよかった。

6章のモデル評価では、クロスバリデーションの話や、バイアス・バリアンスを学習曲線としてプロットして、過学習と学習不足について検討する項や、ROC、適合率・再現率などほとんど網羅しており、手持ちのデータだけをゴニョゴニョして実際の運用性に欠ける()モデルを作りがちな自分へのいい教科書だった。

7章のアンサンブル学習では、様々な機械学習を組み合わせていくことで性能が上がることを紹介しつつも、「アンサンブルすると複雑で時間もかかるので、ここらへんの運用は実際の問題との兼ね合い」的な言及がなされているのは好感が持てる。

 

この世のすべての機械学習が網羅されているのかは知らないが、名前を聞いたことのない手法もいくつかあったので知識の整理になった。また、Python scikit-learn でほとんどのコードがすべて書いてあるので、写経するだけでも十分勉強になると思う。

ただし、Python はインデントでかなりいらつく初心者(いまだにいらつく自分は初心者)はなかなか進まないかもしれない。

 

驚くべきことに、原著の筆者はBioinformatics を学ぶ博士課程の学生であり、GitHub 上で最も影響力のあるデータサイエンティスト(死語)らしい。自称Bioinformacian () の入院患者としては圧倒的実力差を魅せつけられて辛い()