芥川龍之介が「蜘蛛の糸」を発表して百年。高二の秋の文化祭,クラスの仮装行列のテーマが 蜘蛛の糸だった。お釈迦様の極楽タワーの竹を近所から切り出し,地獄の焔と煙の絵を描いた。犍陀多に続いて蜘蛛の糸(登山部の赤いザイル)に群がる地獄の亡者だったころ。
2024年2月5日月曜日
三角分布と変数変換
2024年2月4日日曜日
一様分布と変数変換
2024年2月2日金曜日
確率変数の積
2024年1月25日木曜日
確率変数の和と差
2023年12月17日日曜日
情報伝達活動の構造(2)
2023年12月16日土曜日
情報伝達活動の構造(1)
りんちゃんの「棒」は「—」や「|」の問題だった。そうすると答えが変わってくる。
頻度の高い漢字の平均画数が7画程度で,これを棒の数とします。児童・生徒・学生の間は1日100字書いたとして(PCなど除く)10年間≒3000日では,〜30万字程度漢字をかくことになるので,〜200万画くらいかな。1画5mmだとすれば,200万画は1000kmである。鉛筆1本で 50kmかけるらしいので,鉛筆20本あれば十分だ。ホントか,削りながらの場合は1000本くらいになりそうだ。ジェットストリームのSXR-07では替え芯1本で700mということだから,1400本なのか。
2023年12月14日木曜日
棒
10年に 1回 〜 10回3年に 1回 〜 30回1年に 1回 〜 100回年に 4回 〜 300回月に 1回 〜 1000回週に 1回 〜 4000回3日に 1回 〜 1万回1日に 1回 〜 3万回1日に 3回 〜 10万回
Q(私):日本人が一日に書く漢字の数は400字程度です。一生には,1000万字程度の漢字を書くことになるでしょう。このうち,「棒」という漢字を書く回数は何回程度だと推定されますか?A(Claude):はい、ご指摘の通り、日本人が一生のうちに書く漢字はおよそ1000万字とされています。このうち、「棒」という漢字が何回含まれるかを推定するため、次のように考えます。日本語の漢字使用頻度データによると、「棒」の出現頻度は0.0026%,1000万字の0.0026%は2600字。したがって、一生のうちに書く漢字1000万字のなかで、「棒」という漢字が含まれる頻度はおよそ2600回と推定されます。
2023年7月31日月曜日
コーシー=シュワルツの不等式
2023年7月30日日曜日
最小二乗法(6)
$ \begin{pmatrix}\overline{x^4} & \overline{x^3} & \overline{x^2} \\ \overline{x^3} & \overline{x^2} & \overline{x^1} \\ \overline{x^2} & \overline{x} & 1 \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \\ \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\overline{x^2\ y}\\ \overline{x\ y} \\ \overline{y} \\ \end{pmatrix}$
$\displaystyle \sigma_a^2= \sum_{i=1}^n \Bigl( \frac{\partial a}{\partial y_i}\Bigr) ^2 \sigma_y^2, \quad \sigma_b^2= \sum_{i=1}^n \Bigl( \frac{\partial b}{\partial y_i}\Bigr) ^2 \sigma_y^2 , \quad \sigma_c^2= \sum_{i=1}^n \Bigl( \frac{\partial c}{\partial y_i}\Bigr) ^2 \sigma_y^2 $
2023年7月25日火曜日
最小二乗法(5)
2023年7月24日月曜日
最小二乗法(4)
2023年7月23日日曜日
最小二乗法(3)
2023年7月22日土曜日
最小二乗法(2)
2023年7月21日金曜日
最小二乗法(1)
2023年6月8日木曜日
会話行動に関する調査
2023年6月7日水曜日
社会生活基本調査
社会生活基本調査は,統計法に基づく基幹統計調査として,生活時間の配分や余暇時間における主な活動(学習・自己啓発・訓練,ボランティア活動,スポーツ,趣味・娯楽及び旅行・行楽)を調査し,国民の社会生活の実態を明らかにするための基礎資料を得ることを目的として5年ごとに実施しています。
というもので,直近は令和3年(2021年)版だ。詳細行動分類による生活時間に関する結果が昨年の12月に公表されている。ここにスマートフォン・パソコンの使用時間があった。使用者率が65%,平均使用時間(使用者についての)が4.29時間である。この調査は,10歳から75歳以上を対象としているため,情報通信メディアの利用時間(6時間)に比べれば,値が小さくなるのはしかたがない。14歳以下や65歳以上をのぞけば,使用者率78.9%,平均使用時間4.89時間程度にはなるので,6時間にはとどかないがまあ同じオーダにはなっている。
使用者率が78.9%というのは低すぎるような気がするのだけれど・・・。
2023年6月6日火曜日
情報通信メディアの利用時間
シンセティック・メディア(2)からの続き
視聴覚メディアからの影響と実体験や対面コミュニケーションによる影響を考えるための基本情報は何かと考えた。とりあえず,視聴覚メディアに接している時間ならばデータがあるかもしれないと思って,調べたところ,総務省の「情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」というのが見つかった。
とりあえず分かったことは次の通り。2023年6月3日土曜日
合計特殊出生率(1)
# X = read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE) (奥村先生のテクニック for macOS)X <- read.table('/Users/koshi/Desktop/birth.txt', header =TRUE)par(family = "HiraKakuProN-W3")plot(X$年, X\$合計特殊出生率, type="o", pch=16, xlab="", ylab="")t = c(range(X\$合計特殊出生率), X$合計特殊出生率[length(X[,1])])axis(4, t, t)title("合計特殊出生率", line=0.5)# x軸とy軸のメモリの位置を手動で指定x_ticks <- pretty(X\$年, 11) # 11個のメモリを生成y_ticks <- pretty(X\$合計特殊出生率, 9) # 9個のメモリを生成# x軸に対してグリッド線を描画for (i in x_ticks) {abline(v = i, col = "lightgray", lty = "dotted")}# y軸に対してグリッド線を描画for (i in y_ticks) {abline(h = i, col = "lightgray", lty = "dotted")}
2022年9月16日金曜日
ファクターX
2年半前の2020年春,新型コロナ ウイルス感染症の蔓延が始まったころ,欧米諸国に比べて日本の感染者数や死亡数は圧倒的に少なかった。その原因は何かということで,あれやこれやの説があったが決定的な証拠がなくて,当初はファクターX(あるいはなぞなぞ効果 by コロラド先生)とよばれていた。
その後,優等生だったニュージーランドや韓国や台湾でも感染が急拡大してしまい,日本を含む東アジア太平洋地域の特殊性というのは,いつのまにか話題にならなくなった。
2022年夏の第7波のピークを過ぎた頃から,感染者数が過去に比べてかなり大きいにも関わらず,重症化率や致命率がそれほどでもないという理由で,様々な規制が緩和されようとしている。WHOも,コロナの終わりが視野に入ってきたと口走るようになった。
データアナリスト(マーケティングリサーチャー)の萩原雅之さんが,Our World in Dataから,日本の人口当たりの新規感染者数を世界と比較していたので,死亡数や致命率もあわせて確かめてみることにする。やはり,第6波以降の報告値は大きく変わってしまった。なんでだろう。
第1波から第4波の致命率は2〜5%もあって,行動制限も当然という状況だった。第5波には1%前後まで収まり,第6,7波にかけては0.1%のオーダーまで下がっている(たぶんそれでもインフルエンザよりは高い)。これがこのまま続くのかどうかは変異株の性質次第かもしれない。
2022年8月30日火曜日
遠山プランから20年
自由民主党清和政策研究会の,森政権(2000-2001)と小泉政権(2001-2006)によって日本は転落への道をたどりはじめたといえるのかもしれない。安倍政権(2006-2007, 2012-2020)からの事態はこれにとどめを刺している。
遠山敦子は,小泉政権の文部科学大臣であり,初等中等教育ではゆとり教育からの脱却,高等教育ではいわゆる遠山プラン(2001)という新自由主義的大学改革プランを打ち出した。
そこでは,(1) 国立大学の再編・統合を大胆に進める。(2) 国立大学に民間的発想の経営手法を導入する。(3) 大学に第三者評価による競争原理を導入する。の三原則が示された。これによって,教員養成単科大学はおおいに振り回されて右往左往することになる。2004年には国立大学が法人化され,さらに混乱に拍車がかかった。現在もこの方向性での「改革」が継続強化されている。
この結果,日本の国立大学は疲弊の一途をたどることになる。その証拠の一例として学術論文のTop 10% 引用数の世界ランキングがある。文部科学省の科学技術・政策研究所(NISTEP)が最近まとめた科学技術指標2022では,日本がランキングの12位にまで落ち込んだことが示された。
2年ごとに報告されている科学研究のベンチマーキング2021では,2018年までの移動平均値が示されている。2003年以降,学術論文のTop 10% 引用数は着実に順位を下げ続け,今回さらにワンランクダウンしたということになる。