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  Anger Management for Parents and...

  Christopher Rothchester

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  親のための怒りのコントロールと認知行動療法 
  親のための怒りのコントロール 
  感情を管理する方法を解説したワークブック ガイドである親のための怒りのコントロールではまず怒りを処理して克服する方法を詳しく説明しますその手順は怒りを鎮めて怒りの爆発から目をそらすのに役立ちますそれをマスターしたら子供との関係を修復する方法を教え始めます怒った親は家庭を分裂させ一生続くはずだった関係を台無しにする可能性があります私たちはあなたとあなたの家族のために関係を再構築し始めます自分の怒りと子供の怒りをコントロールしたら私たちは将来に目を向け子供があなたの後を追わないようにする方法を教えます 
  このプロセスを完了するには 1 年以上かかりますがこの本は最も困難な時期をガイドします各章には役立つ詳細なリストとレッスンが含まれていますレッスンが簡単または迅速であるとは決して言いませんがそれだけの価値がありますこの本で学ぶ教訓はこの本を読み終えた後もずっと役に立ちます自分自身だけでなく子供や親戚を助ける方法も学びます学んだことに自信と自信が持てるようになったらフォ&#

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  Empath: A Survival Guide to...

  Christopher Rothchester

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  人々をコントロールしたいですか 人々を分析して知りたいことをすべて解明したいですか? はいの場合は読み続けてください 
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  公共の場での日常会話 英日バイリンガルブック

  Angeline Pompei

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  英日バイリンガルオーディオブックこのオーディオブックは、日常英会話を楽しく・効率的に学びたい方にぴったり！ 
  「Learn English Fast」シリーズでは、すべての英文に日本語訳がついているので： 
  • 動詞の使い方や文の構造が自然に身につきます 
  • 単語の意味をすぐに確認できるから、学習がスムーズ！ 
  各会話は「未来」「現在」「過去」の3つのパートに分かれており、自然な流れで英語の時制が学べます： 
  • 未来：これからやることについて話す 
  • 現在：今起きていることを説明する 
  • 過去：起こったことを振り返る 
  なぜこの順番が効果的なのでしょう？ 
  多くの英語教材は「現在→過去→未来」の順で教えますが、私たちの生活では実際はその逆。 
  本書では： 
  • まず、何をする予定か話し（未来） 
  • 次に、それを実行し（現在） 
  • 最後に、その出来事を振り返る（過去） 
  つまり、実際の会話の流れに近い順番で学べるので、より自然な英語力が身につくのです。 
  文によっては時制が混ざっている場合もありますが、それもリアルな会話ではよくあること。実用的な英語を、楽しく身につけましょう！

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  クレイジーな外国人がやって来る。クレイジーな外国人がやって来る。...

  マイケル・クレイヴン

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  著者はコンピュータサイエンスの学位を取得したＡＤ電気エンジニアであり、年齢は五十歳を超えています。彼は観光客としてイギリス、フランス、イタリア、ギリシャ、中国、アメリカ合衆国、日本を旅しました。 
  彼は何度か日本を訪れ、国と文化に憧れを抱きました。しかし、常に外国人や観光客の行動が気になってしまいます。 
  この本の目的は、日本人が現在および今後数年間日本に訪れるであろう、大量の外国人や観光客への対処を手助けすることです。自らが外国人や観光客として、日本人が外国人の行動に苦しんでいることに気づき、また外国人の苛立ちにも気づきました。 
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  彼らの騒がしい行動は、やがて消えていくでしょう。本書は、今後何年にもわたって何度も繰り返し使える資料となることでしょう。 
  この度はご購入いただきありがとうございました。

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  Communication skills training...

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  誰かとコミュニケーションを取る必要があるとき言葉に詰まってしまうことはありませんか本書は相手の反応を読み取り何を考えているのかを理解するための方法を教えることで非効率なコミュニケーションのサイクルを断ち切ることに役立ちますよくありがちなコミュニケーションの落とし穴を回避する方法を学び会話で相手の心を動かすためのツールを身につけましょう自分の本当の考え感情そして価値観を相手に伝える方法を見つけることができるでしょう 
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  回帰分析 - 回帰分析の技術を習得し、予測、分析、決定する

  Fouad Sabry

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  回帰分析とは
   
  統計モデリングにおいて、回帰分析は、従属変数と 1 つ以上の独立変数の間の関係を推定するための一連の統計プロセスです。 回帰分析の最も一般的な形式は線形回帰で、特定の数学的基準に従ってデータに最もよく適合する直線を見つけます。 たとえば、通常の最小二乗法では、真のデータとその直線の差の二乗和を最小化する一意の直線が計算されます。 特定の数学的理由により、これにより研究者は、独立変数が特定の値セットを取る場合に、従属変数の条件付き期待値を推定することができます。 あまり一般的ではない形式の回帰では、わずかに異なる手順を使用して、代替位置パラメータを推定したり、非線形モデルの広範なコレクション全体にわたる条件付き期待値を推定したりします。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 回帰分析
   
  第 2 章: 最小二乗法
   
  第 3 章: ガウス?マルコフの定理
   
  第 4 章: 非線形回帰
   
  第 5 章: 決定係数
   
  第 6 章: 操作変数の推定
   
  第 7: 省略変数バイアス
   
  第 8 章: 通常の最小二乗法
   
  第 9 章: 残差二乗和
   
  第 10 章: 単純線形回帰
   
  第 11 章: 一般化最小二乗法
   
  第 12 章: 不均一分散性の整合性のある標準誤差
   
  第 13 章: 分散膨張係数
   
  第 14 章: 非線形 最小二乗
   
  第 15 章: 主成分回帰
   
  第 16 章: 不適合平方和
   
  第 17 章: レバレッジ (統計)
   
  第 18 章: 多項式回帰
   
  第 19 章: 変数内誤差モデル
   
  第 20 章: 線形最小二乗法
   
  第 21 章: 線形回帰
   
  (ii) 回帰分析に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野での回帰分析の使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の回帰分析についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   
   
   

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