分散の定義が絶対値を使わず二乗を使う理由（？） - 結城浩のはてなブログ
1. 確率変数Xの分散V(X)は、Xの期待値をE(X)とすると、V(X) = E( (X - E(X) )^2)で定義される。 2. 言い換えれば、分散とは「「期待値からのずれ」の二乗」の期待値である。 3. 分散は、確率変数の値がどれだけ期待値からずれるかを表すもの（として定義したい）。 4. 期待値からのずれは大きくずれる場合と小さくずれる場合の二つがある。 5. 二乗しておけばどっちに転んでも大丈夫。 6. でも、絶対値を取ることにしてもいいよね。 7. いいけど、絶対値とる計算よりも二乗するほうが計算便利だし。 …と、ここまではいいと思うんですが、以下のA,Bも二乗する定義を採用する理由になるでしょうか？ A. 分散に対して、等式 V(X) = E(X^2) - (E(X))^2 が成り立つ。 《分散は、平方の期待値から期待値の平方を引いた値になる》 B. 確率変数Xが期待値からず
どんなに頑張っても、出版社は電子書籍の価格を防衛できない | fladdict
Kindleストアを見て思った。無理だ。 3〜5年のタームで見た場合、出版社がどんなに足並みをそろえて防衛線を貼っても、電子書籍の価格を維持することは難しい。 なぜならば電子書籍ストアにおいて、最大のライバルは同業者ではないからだ。 電子書籍の最大の特徴は、「印刷、複製のコストが０になったこと」だ。これは参入障壁の劇的な低下と同義であり、3種類の危険な新規プレイヤーを呼び寄せる。 新しいプレイヤーの参入 出版のコストが限りなく０に近づく時、新たに参入してくるプレイヤーとは誰か？ では、その新規プレイヤーは何なのか？ まず第一に「ギャンブルのできる、失うもののないプレイヤー」、そして第二に「金銭的な利益を求めないをプレイヤー」、そして第三の、最大の競合が「書籍以外に収益モデルのあるプレイヤー」の参入である。 第一の「失うもののないプレイヤー」とは、いわゆるインディペンデントや新規参入の出版社
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