お金がない時どうする？プロに聞いたやばい状況を救う制度
急ぎでお金が必要なら消費者金融カードローンが周りにもバレないのでおすすめ 「お金がない、やばい」「お金なくてどうしたらいいのかわからない」とお金に困っている人は少なくありません。一番確実なのは働いて収入を得ることですが、すぐにお金がもらえるわけではありません。また、生活費がギリギリの場合、急な出費が発生したら困ってしまいます。 そんな時は、まずはお金を借りて一時しのぎをし、その間に収入を得たり支出を抑えるなど、別の方法を探すといいかもしれません。すぐにでもお金が必要な時は、消費者金融が一番早くお金を調達できます。 消費者金融でも特に誰もが聞いたことのあるブランド名の商品、例えばプロミスやSMBCモビットならば、周りにバレないよう配慮がされたWEB完結申込という方法で手続きができます。 WEB完結申込とは、申し込みから契約までの手続きが、スマートフォンやパソコンを使って行う方法を指します。審
スクールカースト上位のいじめ加害者に対して、人格と行為を明確に分けた配慮ある指導を私ならできたのだろうか - 斗比主閲子の姑日記
Yahoo!ニュースのこの記事を読みました。 教師が子どもを追い詰める―― 「指導死」の現場から - Yahoo!ニュース 内容は、学校の教師による指導で自殺する子どもを扱ったものです。その中で、新潟県でとある生徒が「指導死」したことについて触れられているのですが、どうもよく分からない部分があったので、昨日9/12に公開された、この件を扱った第三者委員会の報告書を読んでみました。 新潟県：上越地方の県立高等学校生徒が自殺した事案に関する第三者調査委員会の調査報告書公表について 経緯 詳しくは報告書を読んでもらうとして、この生徒が自殺するまでの経緯をざっくりまとめるとこうなります。 生徒（及び他の部活の同級生）が高校2年生のときに、同じ部活の生徒をいじめで退部させる。特に明確な指導はなかった模様 生徒が高校3年生の7月、その年の5月の他生徒への嫌がらせを理由として、校長から特別指導を受ける
未だに夫婦別姓が進歩的だと勘違いしている人たちへ（田上嘉一） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【最後まで読まない人が多いので追記】 私個人としては、選択的夫婦別姓導入もありだと思っています。 本稿は選択的別姓導入の是非を議論するものではありません。 最高裁で争われた夫婦同姓制度先日、何気なくインターネットを見ていたら、次のような記事に遭遇しました。 夫婦別姓を求める声、最高裁に届かず（福島みずほ） 未だに選択的夫婦別姓に反対する人へ ご承知の通り、平成25年12月16日に、最高裁大法廷において夫婦同姓の強制についてと女性のみに存在する再婚禁止期間についての判決が下されています。この判決では、再婚禁止期間については、6か月禁止期間を設けることが違憲であるとの判断が出されました。その一方で、夫婦同姓については合憲であるという判断が下されています。 元々、この裁判は、「夫婦で別々の姓を名乗ることを認めない民法の規定は、憲法が保障する婚姻の自由を侵害している」などとして、5人の男女が国に損
ROC曲線とは何か、アニメーションで理解する。 - Qiita
統計学、パターン認識等で、ROC(Receiver Operating Characteristic；受信者動作特性)曲線という概念が出てきます。また、データ分析・予測のコンペティションサイトKaggleでも、提出されたアルゴリズムの識別性能評価にこのROC曲線に基づくAUC(Area Under the Curve)というものを使っています。（例えばココ） このROC曲線、ちょっとわかりにくいので、まとめてみました。また、アニメーションでグラフを動かしてイメージを付けるということもやってみます。 1. ROC曲線に至る前説 まず、例として健康に関するとある検査数値データがあったとします。 この検査数値は健康な人は平均25, 標準偏差2の正規分布に従い分布しています。（下記図の緑の曲線） 病気の人は平均30、標準偏差4の正規分布に従い分布しています。（下記の図の青の曲線） グラフにすると下
【統計学】中心極限定理のイメージをグラフで掴む - Qiita
1.中心極限定理とは 統計学を勉強していると、中心極限定理という何やらお堅い名前の定理が出てきます。Wikipedia先生によると、 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出された標本平均はサンプルのサイズを大きくすると真の平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と真の平均との誤差を論ずるものである。多くの場合、母集団の分布がどんな分布であっても、その誤差はサンプルのサイズを大きくしたとき近似的に正規分布に従う。 http://ja.wikipedia.org/wiki/中心極限定理 と書かれているのですが、よくわからないですね＾＾； 元の分布が、どんな形であれ、そこから取り出した標本の標本平均は正規分布に近いものになる、と言うことですね。標本分散も同じく正規分布に近いものになるそうです。（正確に言うとカイ二乗分布に従いNが多いと正規分布で近似できる） 言葉で説明しても、数式で証
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
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