インスペクター系総合 ３【inspector+,Alert】

1 ：2012/03/13 〜 最終レス ：2013/05/02

Inspector系放射線計測器を語るスレです。
OEM品のDRM-BTD、CRM-100などの話題もこちらでどうぞ。
緊急自然災害板からここ、放射能板に移動しました。
前スレ
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/radiation/1321400997/
メーカサイト
Inspector Plus（＋）
S.E. International, Inc. （米国 テネシー州）
http://www.seintl.com/products/inspectorplus.html
Inspector Alert
International Medcom, Inc.（米国 カリフォルニア州）
http://medcom.com/products/inspector-alert

2 ：

退避大先生のお言葉
243 名前:退避(群馬県) :2011/10/23(日) 00:44:29.09 ID:LaBH1tdH0

800cpmでは、Inepectorの足元にも及ばないんだ。
Inspectorは、β線はγ線の16倍の感度があるので、
334cpmではなく、5648cpm/μSv/hとなる。
800や2500cpmではどうにもならない。
PA1000も2000cpmかそこらだから、Inspectorの1/3の感度でしかない。

買うならインスペクターだぞ

3 ：

退避大先生の自己紹介

　エ　ア　ガ　イ　ガ　ー　は　黙　っ　と　れ

http://logsoku.com/thread/raicho.2ch.net/radiation//1318059841/260
http://logsoku.com/thread/raicho.2ch.net/radiation//1318059841/266
266 : 退避(群馬県) : 2011/10/16(日) 18:33:05.84 ID:y/qkSgwP [4/7回発言]
＞２６０
エアガイガーは黙っとれ。

4 ：

Q　インスペクタープラスで地表を測るとほかの測定器に比べて数値が高くなるのはなぜ？
A 　α、β、γ線の合計を表示するからです。
Q　インスペクタープラスで食品を測りたい。
A 　トータルタイマーモードでバックグランド数値と比較してください。数値の差があれば食品が汚染していると考えてください。
Q α線（プルトニウム）を測りたい。
A マイカ窓を対象物から3センチ程度に近づけてください。紙一枚挟んで数値が減ったらα線（プルトニウム）です。

5 ：

Q α線（プルトニウム）はどこから検出されますか？
A 福島県の自動車フィルターから検出ずみです。
http://www.youtube.com/watch?v=NBAM8w3gVZY
Q　空間線量は測れますか？Radiのほうが空間線量で性能がよいですか？
A 　ワイプテストプレートをつければ空間線量が測れます。
ガンマ線仕様はインスペクタープラス（10 KeV ）、Radi（150keV ）のためインスペクターのほうが性能がよいです。
Q 数値がぶれます。
A CPMやトータルタイマーモードで測ってください。

6 ：

　
本日のインスペクター（ＩNSPECTOR+）価格情報
米尼で、　ＩNSPECTOR+　　　　　　$536.75- 　約４４５００円　（在庫あり）
http://www.amazon.com/dp/B004CCRIHU
こっちもあるな。 ブーツが付属してます。
ＩNSPECTOR+　ブート付きで　　 　$555.75- 　約４６０００円　（現在在庫ぎれ）
http://www.amazon.com/dp/B004CCRIIE
米尼で買えば、５万円でお釣りがくるよねｗｗｗ
　
　

7 ：

福島第一原発から飛散した主な放射性同位体（核種）全31種・放出量
http://savechild.net/archives/3891.html
αアルファ線（プルトニウム）
βベータ線（セシウム137　ストロンチウム）
γガンマ線（セシウム134）

8 ：

セシウム汚染地図
http://savechild.net/wp-content/uploads/2011/10/koukabig.gif
ＥＵが輸入規制している都道府県食品（つまり食品が汚染している）
福島、群馬、茨城、栃木、宮城、静岡、長野、山梨、埼玉、東京、千葉、神奈川

9 ：

>>5
>ガンマ線仕様はインスペクタープラス（10 KeV ）、Radi（150keV ）のためインスペクターのほうが性能がよいです。
だめじゃん、これ。エネルギー補償が無いままK40由来のγ線を過剰に見積もるから、正しい空間線量率測れないでしょ？

10 ：

>米尼で買えば、５万円でお釣りがくるよねｗｗｗ
値段分の価値だということですよ。震災直後は２０万円前後出して一人で５台も買ったアフォがいるようですが
ｗｗｗ

11 ：

>震災直後は２０万円前後出して一人で５台も買ったアフォがいる
自分がほしけりゃ幾らで買ってもいいわけだが。　後悔したろうなあ。

12 ：

値段が下がってきて購入を考えています。ただ感度が高いのにエネルギー補償がないので、
β遮蔽してもμSvの値は信頼できないのと、マイカの寿命が8000時間なのと、CPSが整数表示
なのがネック。バックライトもない。新モデルもWTPがつけ易い(しかも前のWTPは使えない?)
玄人向けらしいけれど、ブランドイメージ先行？エンジンだけ強力な昔のアメ車のように感じる
のは自分だけかな。企業努力が足りない気がするが。識者の皆さん、気を悪くしないでね。
素人の率直な感想です。高線量の場所の汚染を知るには良い機種だとは思うけど。

13 ：

>>6
普通にIn Stockになったんだ。
半年待ちで1月上旬にきたけどこれでこわれものに触るように使わずにすむな。
マイカだし勿論乱暴に扱っていいってわけじゃないんだけどね。

14 ：

増産して新型になったのも福島の影響かねえ

15 ：

>>13
同感！　
やっと安心して使えますね。

16 ：

>>12
エアガイガーのあなたにはエアカウンターSでよいのでは？
表面汚染、食品測定、アルファ線測定が必要と思ったらインスペクタープラスを検討すればよいのではないですか。

17 ：

>>12
ポリマスターのPM1405にしたら？高いけど。
お望みのエネルギー補償も、バックライトも付いてるし。
高線量の所なら、SOEKSでもラデでも十分使えます。

18 ：

RD1008,DoseRae2,PA1000は使っているのですが、食品の簡易測定ができるなら
Inspectorをと考えています。BG遮蔽がやはり面倒ですか？PM1405も良いですが、
とりあえずRD1008があるので。ともかくアドバイス、乙です。感謝します。

19 ：

ポリマスターはたしかに性能よいな。
PM1703MO-1Bほしいけど３５万円もするよな。。

20 ：

>>18
BG遮蔽は高さ１メートルくらいの台に鉛玉をしくと安くできる。
お風呂で水遮断もできるが湿気で壊れやすいからやめたほうがよい。

21 ：

前スレ >>991
日本語表示で字化け無し。感激した。
ただ、重大な問題がひとつ。エラーメッセージの意味がわかんない。
表計算機能がほとんどないRなので、桂カルクで作表して、
ある程度検定して、桂カルクが未実装な分散分析とノンパラ検定と作画をRでやったほうが楽そう。
青木さんのところにコマンドが載っているから。

22 ：

俺にもわかるようにC#かC++かJAVAで書いてくれ。

23 ：

61 名前:名無しに影響はない(千葉)(やわらか銀行) :2012/03/14(水) 21:15:39.90 ID:Q4hHsjYH
inspector+が安くなってきたので購入、ベランダの側溝を計ると0.5μ。
紙で遮蔽すると0.18μまで減少。
RD1503だと反応していなかったので安心してたよ、まったく。
ベランダからプルトニウムかよ。

24 ：

セシウム等から出ている弱β線も紙一枚でストップするらしい。α線は数ミリしか
飛ばないから、数センチ離して紙はつかわないってのは？それにCPM計測が値は正確。

25 ：

自動車フィルターを測ればプルトニウムは検出される。
静岡県から東でプルトニウム検出されるのは当たり前。
アルファ線は、空気中で約４�p飛ぶ。
低エネルギーβ線の紙１枚による遮蔽は無理。
http://www.rist.or.jp/atomica/data/dat_detail.php?Title_No=08-01-02-06
エネルギーが1MeVのベータ線の飛程はおよそ0.4g/cm2で、密度が2.7g/cm3のアルミニウム板を用いれば、厚さ2mm以上で遮へいできる。
とあり、0.6g/cm程度の重さが必要。 つまり紙１枚で低エネルギーベータ線の遮断は無理。

26 ：

セシウムはほとんど0.5ぐらいだろ
紙で半分くらいになるんじゃないの？

27 ：

情報、乙。インスペクターはβ線0.16MeV〜から検出だが、1Mev以下の弱βは
やっぱり紙でも無理ですか？それとアルミは制動放射でX線が出てくるが。

28 ：

>>22
漏れへのリクエスト？。
漏れはJavaもCもわからん。
N88-Basic(A可)。PC-9801。
JIS FOTRAN 6。
以上のみ。

29 ：

生データの見方を知らせておく。３つもあれば、説明するにば十分だろう。
"!No","BG"
1, 32
2, 70
3,107
１行目、列の表題を示す記号「!」、行の内容が文字であることを示す記号として、前後を「"」で囲っている。「,」が列の区切りを示す記号。
CSV形式と呼ばれているが、亜種が結構ある。説明を要するのは、以下の２点。
「""で囲ったのが文字で、囲っていないのが数値」という規則は、JCALK(エイセル社販売表計算ソフト)の内容。
列の表題を示す記号「!」を使っているのは、フリーソフトだった頃のTCARD(http://www.dicre.com/soft/tcard.htm)の内容。シェアになってからは使用していないので現在は不明。
１列目。これは、測定時間。測定開始を０分として、１分ごとにガイガーの計数を読み取るという作業をしている。
この表だと、１分目、２分目、３分目の３回を読み取っている。
それぞれの読み値が、32, 70, 107の3つと成る。
70-32 =38, 107-70=37という2つの値が得られて、38CPM, 37CPMという2つの測定値が得られる。
最初の32を読み捨ているのは、スイッチ操作の関係。チァタリング(スイッチ操作によって希望しない値が計数されること)を避けている。
１分間に１回ピーと鳴るタイマーが必要だが、これは、桂カルクに同封されていたJwpcTime.exeを使っている。
読み取り時間の誤差だが、連続して何回も測定しているので、これは無視できる測定値となるはず。
次が、ポアソン分布とガウス分布の関係。
ポアソン分布の場合に、「データ数(試料の大きさ)を１１個以上にすると、ガウス分布に近似できる」といわれている。
私は、解析解や数値解を求めたわけではないので、理論はわからない。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9D%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%83%B3%E5%88%86%E5%B8%83
３０個とれば0.5桁精度を上げられる(log(3)=0.47)のだが、２０個で0.3桁(log(2)=0.30)の精度上昇で満足している
２時間あれば繰り返し二回(開始と終了のBG測定+試料測定の間のBG測定)として、合計５回(110分)+桂カルクによる基本統計量の計算が終了する。
正規分布に近似できれば、普通の計量型検定(パラメトリック検定)が使えるので後が楽。
桂カルクによる操作は、
起動した状態(Katsura Calc)で
「Read」で「ファイル読み取り」メニューを出して
「CSV」、「表題」のレ印、(ファイル名)をクリック。
入力ファイルを「JwpcWin.exe」があるディレクトリ(Jwpc\)の下のディレクトリの「Jwpc\InData\」ディレクトリにコピーすること。
このディレクトリの内容しか表示されない(操作すれば他のディレクトリに変更可能)。
「,」の数を間違えたとか、変な行を入れちゃった、なんて時には、「編集」をクリック、ノートパット(メモ帳)で編集可能。
「数値表読取」の枠の右端、「]+1」をクリック、「数値表読取」の枠内「実行」をクリックすれば読み取れます。
読み取った結果は、「制御」にレ印。
「表示」「行数」とクリックすれば、読み取った行数が、
「表示」「数値表」とクリックすれば、読み取った内容が表示されます。
内容がおかしければ、「制御」のレ印を消すか「Read」をクリックすれば最初の画面(「ファイル読み取り」)になりますので、ファイルを直接ノートパットで編集します。
使い方を覚えれば、いろいろこった使い方があるようですが、私では理解できませんでした。
(Katsura Calc)の表示枠で「数列」をクリック、「数列作成」の入力画面に。
「推定」をクリック、
上から二番目の列指定の枠、
左側が計算結果を保存する列だから、「]+1」を指定。「]」は最後の列を示す記号、(IBMの大型コンピュータのラインエティタを使っていた人なのかな)
右側が、2。
「数列推定」枠の「演算名」が「A(1)=A(0)-B」を指定。
最後に、一番下の「実行」をクリック。
列指定を適当に変えて、実行を何回かクリック。
終了したら、右上の「×」印をクリック。
「ファイル読み取り」メニューを出して、
「表示」「数値表」とクリック
計算値も表示されますので、マイナス値がないことを確認してください。あれば、入力ミスです。

30 ：

(Katsura Calc)の表示枠で「基本統計量」をクリック、「基本統計量」の入力画面になります。
処理内容の枠内の「危険率」をクリック
危険率を 「0.05」、列番号を「0 すべて」とクリック、最後に「設定」をクリック。
処理内容の枠内の「統計量」をクリック
列番号を「0 すべて」とクリック、最後に「設定」をクリック。
他の設定は知らん。左端が初期値なので、これでいいんじゃないかな。
計算終了後に「表示」にレ印。「統計量」をクリック。
列番号を(3列目に計算結果を保存したので)3。
表示郡が「基本等計数1」を選択。計算結果かいろいろ出る。
コピーしたい場合には、「Disp」にレ印後、「Dump」をクリック、ノートパットで作成されたファイルが編集できます。
他は知らぬ。

31 ：

異常値の棄却検定は、
(Katsura Calc)の表示枠で「検定1」をクリック、「検定と推定」の入力画面になります。
「１集団」をクリック、棄却検定が５種類ぐらいあるので、選択して
列指定を「3」をクリック。「Cal」をクリックすると計算結果が表示されます。
注意点は、
「「基本統計量」の入力画面」で「危険率を 「0.05」、列番号を「0 すべて」とクリック、最後に「設定」をクリック。」していないと、すべての検定が行われないこと。
基本統計量の計算結果を使っているらしく、「「統計量」をクリック。列番号を「0 すべて」とクリック、最後に「設定」をクリック。 」をやっていないと、検定の中に実行されないものがあること。

32 ：

最後に、R用のファイルの作成。
(Katsura Calc)の表示枠で「Write」をクリック、「ファイル出力」の入力画面になります。
「出力内容」内「R-Data」をクリック。
「書き出し内容を指定」内「Type1」
「出力ファイルの内容」内「更新」「.txt」「表示」をクリックした後で、
ファイル名(NewFile001.txt)をクリック。
出力列指定を「数列作成」で作成した(増えた)列番号を指定して
「保存」をクリック。
ノートパットに計算結果が表示されます。
R用に改行コードが、0Dなので、(Windows では0d0a)、0dが解釈できるエディタ(サクラエディタを使っています)にコピーして、終了。
桂カルクを終了するときには、後から表示した入力枠の右上の「×」印をクリックして、
最後に、「(Katsura Calc)の表示枠」の右上の「×」印をクリックしないと、変な状態になりますので、注意。
DL等は、
http://ikura.2ch.net/test/read.cgi/sim/1284162960/l50
参照。

33 ：

うちのアパートの屋上も、SOEKSは反応なし、
プリピャチ(遮蔽無し)で何とか反応してるかな？って所に、
インスペを(ビニールに入れて)かざすと0.6μSv/h出ました。
屋上の防水のビニールの所で、堆積物が無いところは三機種とも反応無しでした。

34 ：

ヤフオクで５万切ってるな。
追加購入しようかと思うけど米アマで買うかヤフオクで買うか悩むところ。

35 ：

予備機？いらないだろ。
もういつでも米尼でポチれば3、4日で届くんだからさ。

36 ：

マイカ窓付をオクで買うのはやめた方がいい。

37 ：

関西あたりから買えば汚染していないと思うけど、米アマで買うかな。
米アマから買って、マイカ窓割れてたて前スレで言ってたからさ。

38 ：

いつでも可能、がいきなり断ち切られた時にこそ、予備が予備の役割を果たすのであって

39 ：

転売ヤーの御用機種だよねｗ

40 ：

>>37
割れてたと前スレで言ってたの　(やわらか銀行)　1人だけという不思議
　(やわらか銀行)　おまえ転売のための宣伝に、必死過ぎだろｗｗｗ
　

41 ：

長屋は息をはくように嘘をつく
前スレより
859 : 名無しに影響はない(静岡県) : 2012/03/02(金) 20:54:42.69 ID:7cOnJx44 [1/2回発言]
昨日、米アマよりようやく到着！
がっ、しかし・・・
マイカ粉々に粉砕状態
ＵＰＳの野郎放り投げやがったな
当然返品なのだけれど、米アマのreturns center へ行って、Return an item for this order をクリックしても、
This item is not eligible for return.（この商品は返品できない）という表示になって、それ以降に進めん。
米アマ組の皆さんもそうなるの？
できれば教えてください。
参ったなぁ〜

42 ：

画像もなしにどうしろと。

43 ：

>>41
ああ「割」で検索したから引っかからなかったんだね。
そういや　(静岡県) も同じ転売業者だったねｗｗｗ
そして　(やわらか銀行)　は今回と同じように、ウソ平気でついて商売敵を中傷してたな
>883 名前： 名無しに影響はない(やわらか銀行) 投稿日： 2012/03/03(土) 09:14:15.77 ID:Y0PVB6Cw
> 静岡県から買ったらセシウムで汚染されていて、
> アメリカアマゾンから買ったらマイカ窓が割れていたでござるの巻
米アマゾン相手に、同じこと繰り返してる様子は哀れだなｗ
　

44 ：

まあキチガイ長屋は無視して。。
千葉県産のサバの内臓から汚染反応でましたよ。
表面だけ測ってもだめだ。内臓まで測ったほうがいいよ。

45 ：

>>44
いんすぺくたーのノイズじゃね？

46 ：

それにサバの内臓って喰わないしｗ

47 ：

多分、栃木県たまご。ゆで卵の黄身だけ
"!No","BG","卵","BG","卵","BG"
1, 49, 41, 54, 42, 50
2, 91, 82, 92, 86, 87
3,124,131,128,127,129
4,166,171,173,180,163
5,211,210,207,210,214
6,245,254,244,253,254
7,290,298,292,292,289
8,335,349,331,329,320
9,366,383,369,381,358
10,400,416,417,426,410
11,436,450,461,467,450
12,473,494,497,503,497
13,516,535,540,546,539
14,552,585,584,591,585
15,597,632,623,628,617
16,640,670,658,670,651
17,681,700,692,721,694
18,717,749,736,756,738
19,742,800,778,805,779
20,783,844,831,845,813
21,821,889,871,884,846
"* 平均", 38.60, 45.40, 40.85, 42.10, 39.80
"* 標準偏差", 5.50, 6.30, 5.21, 5.97, 6.16
"*", "ゆで卵の黄身(放射能の蓄積が多い)を集めて、40度C２日間乾燥。ポリ袋(ユニパックF4)に２重に入れて、測定"

48 ：

'全データ
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,
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,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5)
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 1.4736, num df = 4, denom df = 95, p-value = 0.2163
有意差有り。
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,
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,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 4.4535, num df = 1, denom df = 98, p-value = 0.03738
有意差有り。BGと卵の黄身で線量に差が有り
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,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.7954, num df = 2, denom df = 57, p-value = 0.4563
バックグラウンド(BG)に有意差有り
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)
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.0239, num df = 1, denom df = 38, p-value = 0.878
最初の２回のBG測定に有意差無し。
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)
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.0239, num df = 1, denom df = 38, p-value = 0.878
測定値に有意差無し。
よって、最後のBG測定を棄却。残りで再度検定のしなおし
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,
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)
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 1.7956, num df = 3, denom df = 76, p-value = 0.1552
有意差有り。
以上で、卵の黄身の線量は BG よりも高い。

49 ：

>>46
それやろうとしたら、
乾燥中に、試料を猫に持っていかれてしまった。
猫に盗まれない乾燥手段が必要。で、机を改造した。

50 ：

>>48
時間がありましたら乾燥椎茸や魚の切断面などお願いします。

51 ：

サーベイメータによる放射能の検出限界はいくつか
http://imeasure.cocolog-nifty.com/isotope/2012/03/post-23be.html
1万５千ベクレル／ｋｇの焼却灰にてGM管とシンチを比較
GM管 TGS-146B　　シンチ TCS-172B
β線タイプでいったいどの程度まで検出可能なのかを検証
結論
TGS-146Bを用いて、放射能を計測する場合、検出限界は、900Bq/kｇと推定される。
また、確実に有意であると断定できる放射能値は、1800Bq/kg以上であると推定される。

52 ：

>>50
「魚の切断面」は不可能。
測定しようとすると、試料を猫が持っていってしまう。
福島産鶏肉を調べようとして、机の上に置いたらば、猫の食事に化けてしまった。

53 ：

>>52
わらった。その間、猫を籠にとじこめていればいいのではとおもいました

54 ：

ネコを満腹状態にしとけよ

55 ：

やさしおで値付けしようとやったけど、高濃度すぎて挫折。
しかも、BGが乱れてくれた。
"!No","BG","やさしお2g","BG"
1, 35, 67, 44
2, 77, 143, 91
3,112, 206,128
4,155, 270,170
5,191, 338,213
6,234, 405,255
7,268, 480,297
8,298, 553,347
9,335, 622,392
10,379, 686,438
11,433, 748,488
12,484, 811,543
13,515, 898,583
14,557, 972,634
15,597,1039,674
16,633,1095,723
17,670,1176,758
18,706,1250,799
19,741,1327,832
20,790,1404,865
21,822,1477,909
"* 平均" , 39.35, 70.50, 43.25
"* 標準偏差", 6.60, 7.49, 6.05
"*BGとBG 等分散平均値の差"
"*差がある(片側検定)差がある(両側検定)"
"*ＴＲ（ 38， 0.05）＝ 1.694"
"*ＴＷ（ 38， 0.05）＝ 2.038"
"*7列(N = 20)と9列(N = 20)　危険率 = 0.05 Ｔ0 = 12.62"
"*平均値の差( 3.900000)の 下限信頼限界 3.2702324 上限信頼限界 4.5297676"
味の素販売　やさしお　2gをポリ袋(KKトルネ、チャック付きポリ袋 3号)にいれて、
ガイガー検出部にほぼ均一になるようにならして、置いて、測定。
σ(6CPM)ないし1/2σ(3CPM)程度の差で有意差をとっているので、30CPMの差は多すぎ。
200mgを計り取る必要があり、ちょっと高度な上皿天秤の取り扱いが必要。
最大測定可能量100g、感度100mg、7000円の上皿天秤を購入しました。

56 ：

>>53-54
うちの猫は頭が良いのです。
閉じ込めたつもりでいても、最近新技術を編み出したのです。
部屋の天井に穴をあけて脱出するという新技術を。
うちの猫は被爆してまして、痙攣などの神経障害を起こしています。
つまり、満腹神経が麻痺していますので、暴食します。
１匹で肉１パックぐらい食べてしまいますので、全部の猫に満腹させるなんて、困難です。
カリカリ2kg入り１袋をかわりばんこに食べて、１日で全部食ってしまったという実績がありますから。
１匹、変なのに捕まって、虐待を受けています。
腹部裂穴で、リンパ液を漏らしながら何とか生きているような状態で、
常に見えるところに置いておかないと不安です。放射能の影響を受けているのか、下痢が止まりません。
これに大量の餌を与えたらば、室内はかなりの悪臭になるでしょう。

57 ：

猫ケージおすすめ。３階建ての猫御殿。
http://www.amazon.co.jp/dp/B000YG65XQ

58 ：

猫いっぱい飼ってるという話は勘弁しておくれ

59 ：

米尼でポチる場合、average 2-4daysの方で頼むんだよね？
料金は一緒？

60 ：

>>57の猫ケージは２匹までだからね。

61 ：

新年早々届いた分のデポジットの差額が戻ってきたよ。
少し円安に振れた分50円ぐらい得したw
結局4万円ジャストぐらいですた。

62 ：

>>60
やっぱり。強度に不安を感じた写真。壁にジャンブしてひっくり返される悪寒。
今日の測定。バックグラウンドが乱れで、安定せず。途中でやめました。
分散分析を使っている関係で、異常値が１個あるだけで「きわめて有意」という検定結果になってしまいます。
バックグラウントの乱れに十分注意してください。

63 ：

今日は産地不明の蜜柑の皮。４０度２日乾燥後、ポリ袋に入れて測定。
生データはこれ。
"!No","BG","蜜柑","BG","蜜柑","BG"
1, 44, 46, 45, 48, 47
2, 83, 90,102, 98, 79
3,123,138,140,134,126
4,169,181,182,177,171
5,209,231,238,217,206
6,256,286,278,274,256
7,301,331,317,318,297
8,339,374,361,361,330
9,377,418,394,423,374
10,407,448,437,468,424
11,448,474,483,515,473
12,500,509,521,549,521
13,539,560,561,596,562
14,578,607,610,628,598
15,615,663,660,676,643
16,653,697,695,719,668
17,684,743,743,776,710
18,716,802,786,822,750
19,759,849,827,857,800
20,795,910,855,896,852
21,829,955,898,949,888
"* 平均値", 39.25, 45.45, 42.65, 15.05, 42.05
"* 標準偏差", 5.49, 9.07, 7.11, 8.04, 7.33

64 ：

"2012.03.19 測定","産地不明の蜜柑皮, 40度２日乾燥後、ポリ袋に入れて測定"
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,
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,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5)
x <- c( 39, 40, 46, 40, 47, 45, 38, 38, 30, 41, 52, 39, 39, 37, 38, 31, 32, 43, 36, 34,
44, 48, 43, 50, 55, 45, 43, 44, 30, 26, 35, 51, 47, 56, 34, 46, 59, 47, 61, 45,
57, 38, 42, 56, 40, 39, 44, 33, 43, 46, 38, 40, 49, 50, 35, 48, 43, 41, 28, 43,
50, 36, 43, 40, 57, 44, 43, 62, 45, 47, 34, 47, 32, 48, 43, 57, 46, 35, 39, 53,
32, 47, 45, 35, 50, 41, 33, 44, 50, 49, 48, 41, 36, 45, 25, 42, 40, 50, 52, 36)

One-way Rysis of means
data: x and g
F = 2.2406, num df = 4, denom df = 95, p-value = 0.07037
全体の比較では有意差有り
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,
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,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
x <- c( 39, 40, 46, 40, 47, 45, 38, 38, 30, 41, 52, 39, 39, 37, 38, 31, 32, 43, 36, 34,
44, 48, 43, 50, 55, 45, 43, 44, 30, 26, 35, 51, 47, 56, 34, 46, 59, 47, 61, 45,
57, 38, 42, 56, 40, 39, 44, 33, 43, 46, 38, 40, 49, 50, 35, 48, 43, 41, 28, 43,
50, 36, 43, 40, 57, 44, 43, 62, 45, 47, 34, 47, 32, 48, 43, 57, 46, 35, 39, 53,
32, 47, 45, 35, 50, 41, 33, 44, 50, 49, 48, 41, 36, 45, 25, 42, 40, 50, 52, 36)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 6.6371, num df = 1, denom df = 98, p-value = 0.01148
BGと試料の比較では有意差有り

65 ：

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)
x <- c( 44, 48, 43, 50, 55, 45, 43, 44, 30, 26, 35, 51, 47, 56, 34, 46, 59, 47, 61, 45,
50, 36, 43, 40, 57, 44, 43, 62, 45, 47, 34, 47, 32, 48, 43, 57, 46, 35, 39, 53)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.0218, num df = 1, denom df = 38, p-value = 0.8835
測定値同士の比較で有意差無し。
最初のBG測定を棄却して
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)
x <- c( 57, 38, 42, 56, 40, 39, 44, 33, 43, 46, 38, 40, 49, 50, 35, 48, 43, 41, 28, 43,
32, 47, 45, 35, 50, 41, 33, 44, 50, 49, 48, 41, 36, 45, 25, 42, 40, 50, 52, 36)
>oneway.test(x ~ g, var = T)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.069, num df = 1, denom df = 38, p-value = 0.7942
BGの測定に有意差無し。
これで全体の比較をすると
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,
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)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.9199, num df = 3, denom df = 76, p-value = 0.4354
有意差有り
g <- c(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,
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)
x <- c( 44, 48, 43, 50, 55, 45, 43, 44, 30, 26, 35, 51, 47, 56, 34, 46, 59, 47, 61, 45,
57, 38, 42, 56, 40, 39, 44, 33, 43, 46, 38, 40, 49, 50, 35, 48, 43, 41, 28, 43,
50, 36, 43, 40, 57, 44, 43, 62, 45, 47, 34, 47, 32, 48, 43, 57, 46, 35, 39, 53,
32, 47, 45, 35, 50, 41, 33, 44, 50, 49, 48, 41, 36, 45, 25, 42, 40, 50, 52, 36)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 2.7443, num df = 1, denom df = 78, p-value = 0.1016
試料とBGに分けて比較しても有意差有り。
結論として、産地不明の蜜柑の皮の線量は、バックグラウンドよりも高い。
初回のBGと２回目のBGの違いは、ポリ袋の蓋が開いて、中身の粉がこぼれていたため(多分)。
試料を取り出してみたら蓋が開いていた。ポリ袋に入れてから砕いて平らにしたから、チャックが壊れたみたい。

66 ：

製造所固有記号から工場の所在地(都道府県名)を問い合わせても教えてくれない
という話題もあるトライアングルのうどんの測定。
本日二回目の測定。
"*","2012.03.20 測定","03.19購入麺匠造りそうめん N2/0718 トライアングル"
"!No","BG","麺","BG","麺","BG"
1, 37, 39, 36, 38, 35
2, 79, 69, 81, 84, 75
3,128,111,129,126,117
4,166,152,170,166,164
5,221,200,204,206,206
6,264,243,238,237,249
7,296,286,271,271,283
8,338,328,303,314,322
9,376,366,343,346,360
10,417,411,385,384,410
11,454,442,423,426,458
12,488,481,467,470,498
13,520,532,503,513,538
14,551,573,539,553,571
15,589,611,582,606,602
16,638,656,618,647,640
17,680,698,660,680,685
18,718,731,705,721,715
19,753,759,743,762,752
20,795,797,775,799,791
21,840,847,812,832,835
"* 平均値", 40.15, 40.40, 38.80, 39.70, 40.00
"* 標準偏差", 6.20, 6.28, 4.77, 5.33, 5.40
これが生データ。

67 ：

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,
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,
5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5)
x <- c( 42, 49, 38, 55, 43, 32, 42, 38, 41, 37, 34, 32, 31, 38, 49, 42, 38, 35, 42, 45,
30, 42, 41, 48, 43, 43, 42, 38, 45, 31, 39, 51, 41, 38, 45, 42, 33, 28, 38, 50,
45, 48, 41, 34, 34, 33, 32, 40, 42, 38, 44, 36, 36, 43, 36, 42, 45, 38, 32, 37,
46, 42, 40, 40, 31, 34, 43, 32, 38, 42, 44, 43, 40, 53, 41, 33, 41, 41, 37, 33,
40, 42, 47, 42, 43, 34, 39, 38, 50, 48, 40, 40, 33, 31, 38, 45, 30, 37, 39, 44)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.2415, num df = 4, denom df = 95, p-value = 0.9141
全体でまとめて有意差無し
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,
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,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
x <- c( 42, 49, 38, 55, 43, 32, 42, 38, 41, 37, 34, 32, 31, 38, 49, 42, 38, 35, 42, 45,
30, 42, 41, 48, 43, 43, 42, 38, 45, 31, 39, 51, 41, 38, 45, 42, 33, 28, 38, 50,
45, 48, 41, 34, 34, 33, 32, 40, 42, 38, 44, 36, 36, 43, 36, 42, 45, 38, 32, 37,
46, 42, 40, 40, 31, 34, 43, 32, 38, 42, 44, 43, 40, 53, 41, 33, 41, 41, 37, 33,
40, 42, 47, 42, 43, 34, 39, 38, 50, 48, 40, 40, 33, 31, 38, 45, 30, 37, 39, 44)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.1238, num df = 1, denom df = 98, p-value = 0.7257
試料とBGを比較しても有意差無し

68 ：

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,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
x <- c( 42, 49, 38, 55, 43, 32, 42, 38, 41, 37, 34, 32, 31, 38, 49, 42, 38, 35, 42, 45,
45, 48, 41, 34, 34, 33, 32, 40, 42, 38, 44, 36, 36, 43, 36, 42, 45, 38, 32, 37,
40, 42, 47, 42, 43, 34, 39, 38, 50, 48, 40, 40, 33, 31, 38, 45, 30, 37, 39, 44)
BGだけ比較しても有意差無し
>oneway.test(x ~ g, var = T)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.3625, num df = 2, denom df = 57, p-value = 0.6975
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)
x <- c(30, 42, 41, 48, 43, 43, 42, 38, 45, 31, 39, 51, 41, 38, 45, 42, 33, 28, 38, 50,
46, 42, 40, 40, 31, 34, 43, 32, 38, 42, 44, 43, 40, 53, 41, 33, 41, 41, 37, 33)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.1442, num df = 1, denom df = 38, p-value = 0.7062
試料を比較したら、有意差有り。

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,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
x <- c(45, 48, 41, 34, 34, 33, 32, 40, 42, 38, 44, 36, 36, 43, 36, 42, 45, 38, 32, 37,
46, 42, 40, 40, 31, 34, 43, 32, 38, 42, 44, 43, 40, 53, 41, 33, 41, 41, 37, 33,
40, 42, 47, 42, 43, 34, 39, 38, 50, 48, 40, 40, 33, 31, 38, 45, 30, 37, 39, 44)

69 ：

後半3つの比較
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.2907, num df = 2, denom df = 57, p-value = 0.7488
有意差無し
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,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
x <- c(45, 48, 41, 34, 34, 33, 32, 40, 42, 38, 44, 36, 36, 43, 36, 42, 45, 38, 32, 37,
46, 42, 40, 40, 31, 34, 43, 32, 38, 42, 44, 43, 40, 53, 41, 33, 41, 41, 37, 33,
40, 42, 47, 42, 43, 34, 39, 38, 50, 48, 40, 40, 33, 31, 38, 45, 30, 37, 39, 44)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.0451, num df = 1, denom df = 58, p-value = 0.8326
BGと試料に分けても有意差無し。
前半２つの比較
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)
x <- c( 42, 49, 38, 55, 43, 32, 42, 38, 41, 37, 34, 32, 31, 38, 49, 42, 38, 35, 42, 45,
30, 42, 41, 48, 43, 43, 42, 38, 45, 31, 39, 51, 41, 38, 45, 42, 33, 28, 38, 50)
One-way Rysis of means
data: x and g
F = 0.016, num df = 1, denom df = 38, p-value = 0.9
有意差無し。
試料の２回の繰り返しでさが出てしまったので、もう少し繰り返しを取らないと調べようがない。

70 ：

うざい。結果だけ載せろよ。

71 ：

食品測るなんて無理なのに、
それをあえてやろうとしてどうにもならない感は出てる
だが正直うざい
投稿すんな

72 ：

>>70 >>71
エ　ア　ガ　イ　ガ　ー　は　黙　っ　と　れ
トータルタイマーモードで測れば汚染食品測れるから。
逆にトータルタイマー機能のない別機種では食品測定は難しいということ。

73 ：

食品汚染測る暇あれば引っ越せば？

74 ：

キチガイじみてるわ。
データマニア
測定マニア
さっさと沖縄と海外引っ越せよ

75 ：

地元野菜の値段が高騰して困ってる俺が来ましたよ。
インスペクター買ったけど、今のところ反応なし。
瓦礫を受け入れるとかバカ知事が言ってるけど、本当に止めてくれ。
中国産野菜を買わないといけなくなるじゃんorz
データのせるんならわかるようにのせろよ。自己満おつ。
論文にして学会発表してくれば〜。

76 ：

いくら測定して結果わかってもRーしてるのと同じじゃん
そういう測定マニアに限って被爆地に住んでるんだな、
逃げる金無くて測定して自己満足してるだけ。
計測値に異常な執着心もってるし。
はたからみたらキチガイだな。

77 ：

>>75
関東産干し椎茸、千葉県産魚介類の切断面をトータルタイマーモードで測定するんだ。
野菜も切断面まで測定するほうがよいぞ。
プルトニウムを測定したければ福島産自動車フィルターを測ればよいぞ。

78 ：

>>71
実際計測値のヒストグラムの形状見れば有意判定は無駄だとすぐわかるのにね
だからRcmdrでサマリ出してみろって言ってるのに…
食物汚染が計測できるとか騙されてInspectorを買った人の末路だよね。
　

79 ：

>>77
ほうほう、それで野菜に入ってるK40の分は、どう差し引けばいいんだい？
(やわらか銀行) は、人をキチガイか工作員呼ばわりするしか能がないから無理だろうけどｗｗｗ

80 ：

>>73
嗚呼、ヌコよヌコよ、汝等を如何せん。
>>70
結果だけ載せているけど、計算も載せるか。
気合と根性さえあれば、手計算で分散分析は可能だ。
１日８時間、１ヶ月かかって１テーブルを計算するという技能だ。
昭和半ばの頃は良くやっていた作業。
rのように答え一発とは行かない。
>>71
インスはカウンターがついているから楽だよ。
先人は、人力で数えた。
これを使っていた人もいた。http://www.monotaro.com/sc/3a/%E3%82%AB%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%BC-%E6%95%B0%E5%8F%96%E5%99%A8
目の前に柱時計を置いて紙と鉛筆を使っている人もいた。
先人の分析の話を聞いているから、こういうこともできる。

81 ：

大塚アナウンサーは福島産食品を食べて応援していたな。急性白血病になったけど。
福島産食品は日本政府が安全宣言だしているんだし、食べて応援しないの？
外食や加工食品にたっぷり使われているよ。
http://blog-imgs-49.fc2.com/n/e/w/newsmami/20111203031550144-0.jpg

82 ：

>>72
おまえ退避だろｗ

83 ：

>>80
ガイガーの検出音をカウントするフリーソフトが有るから
室内計測ならカウンタ機能自体が必要ないけどね。

84 ：

>>78
＞だからRcmdrでサマリ出してみろって言ってるのに
だから、使い方がわからないって言ってるのに。
度数分布は、棄却しないとしても６０個＋４０個だから、意味ないよ。
>>75
乾燥させないと、水の吸収が多くてβ線にしても光子にしても吸収されてしまって検出できない。
「蜜柑の皮」でなくて、「乾燥した蜜柑の皮」を測定していることに注意して。
>>79
安全側に解釈すればいいじゃん。つまり、
生産側では全量Kの影響であり汚染はない、と解釈し、
消費側では　Kの濃度を0と近似する。
極端な言い方をすれば、厚生省通達に記載のある必須量をやさしおのような食品添加物で取り、
Kの多い食品を全部避ければ良いだけ。

85 ：

>>81
食べない
ゴミ

86 ：

>>84
＞Kの多い食品を全部避ければ良いだけ。
すでに机上の空論な気がします。

87 ：

>>83
名称とURLを教えて

88 ：

前もRcmdr教えたけど使えないじゃん。　自分で作っても難しくないよ。

89 ：

英語が天才的にできないから、日本語のソフト以外はまず使えない。
音声ソフトは、イインデスカ.com　に刺激されて造って、やめちゃったし
先端検出やって、どうなるかな。
ただ、作っている時間があるかな。

90 ：

まあ頑張れ。(やわらか銀行)がケチつけるから具体名は言わないけど探せばすぐだよ。

91 ：

>>75
＞論文にして学会発表してくれば〜。
無理。
最低でも化学天秤(13-15万)と乾燥機(20-30万)と定性分析用機材(10-30万)が
ないと、査読ではじかれる。
教師向け発表の場であっても、中高校の理科室程度の設備が必須だ。

92 ：

まあ、探してみましょう。
インスとパソのアイソがわからなくて、on-line化できなかったんだが、
パソ用マイクとインスのブザーで、パス(Pass、光音響センサー)のような使い方をして、
アイソできれば自由度が広がる。

93 ：

>>86
今日は測定無しです。ちょっと室内の線量が高いので。
>>86
そうでもないです。大体300mg/食品100gの場合、バックグラウンドとの差異が有意になりません。
したがって、300mgを超える食品が対象になります。結構少ないです。
http://www.eiyoukeisan.com/calorie/nut_list/kalium.html

94 ：

でも(やわらか銀行)が >77 で希望してた干しシイタケとか2100mg/100gだよ。
天然カリウム1000mgで30.4Bqだから、63.8Bqのカウントになるよね。
(やわらか銀行)なら、そのまま64Bqもべクれてるぜ。キャッホ〜って煽るんだろうけど
これだけ含まれてるK40無視できるなら、そもそも計測する意味自体無いんじゃないの？
まあ実際は、その質問は(やわらか銀行)に対して質問したんだけど、音沙汰ないねｗｗｗ

95 ：

スペクトル分析が出来ないガイガーじゃ総量（それも大雑把な換算）測定しか出来ないよ
だから原発由来の放射能の量なんて全然判らないのが正解。
食物汚染が計測できるとか騙されてInspectorを買った人は可哀想だよね。

96 ：

ほししいたけ。秋に収穫せず、屋外に放置したままのヤツを収穫して
0.12-0.17uSv/h, BG: 0.08-0.15uSv/h。地面 0.09-0.12uSv/h
が今の測定(１分間放置後１分間の読みの最大値と最小値)。
春のしいたけは、ボチボチ傘が開くと思うので、明日か明後日にでも収穫してきます。
しいたけの場合、100gも測定できない。せいぜい5-20g程度。
傘で薄く広がっているから、検出窓から溢れてしまう。
10g(K:200mg)で検出できる(3-6CPM)かどうかのギリギリだから、
楽に検出できるはず。

97 ：

つうか、そもそもInspectorで、K40の１Bqって、何ｃｐｍ換算になるの？

98 ：

干し椎茸は中国産と関東産を比較すればよいと思う。
椎茸は傘の裏の部分にセシウムなどが濃縮する。
栃木県がんばって。

99 ：

>>97
それ知りたい。検出窓から溢れてしまう測定方法しかできないから。
ちっょと前、本日の室内新記録、0.18uSv/h。現在0.05uSv/h

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