検証！ポケモンウエハースは1箱（30個）でシール24種そろうのか？
！？ ウッ、 ウワアアアアアア！！ ある日届いた、Amazonからの荷物。すべてほしい物リストからのギフトである。 ありがとうございます。量やばいだろ。ありがとうございます。量やばいだろ。あまりのす... 2021年11月、Amazonほしい物リストからのギフトでいただいたもののなかに…… ロッテ『ポケモンウエハースチョコ』1箱（30個入り）があった！ スーパーやコンビニの商品棚にあるそのまんまのやつじゃん。おうちが小売店になっちゃったよ。 改めて、ありがとうございます。 そしてこれ、開封する瞬間から気になっていたことがひとつある。 ポケモンウエハースには、シールがついてくる。 このシリーズでは全24種あり、1箱にウエハースは30個ある。 箱には「1箱の中に同じ種類のシールが含まれている場合がございます。」とあるのだが、これはよく考えるとあたりまえのことしか書かれていない。全24種で30個
環境省熱中症予防情報サイト 暑さ指数（WBGT）の測定方法など詳しい情報
暑さ指数(WBGT)の詳しい説明 ここでは、暑さ指数の定義や測定方法、歴史について、記載しています。 暑さ指数(WBGT)湿球黒球温度とは 暑さ指数(WBGT)は、Wet Bulb Globe Temperature（湿球黒球温度）の略称で、下記の測定装置の３種類に測定値（黒球温度、湿球温度及び乾球温度）をもとに算出されます。 ●黒球温度（GT:Globe Temperature）は、黒色に塗装された薄い銅板の球（中は空洞、直径約15cm）の中心に温度計を入れて観測します。黒球の表面はほとんど反射しない塗料が塗られています。この黒球温度は、直射日光にさらされた状態での球の中の平衡温度を観測しており、弱風時に日なたにおける体感温度と良い相関があります。 ●湿球温度（NWB:Natural Wet Bulb temperature）は、水で湿らせたガーゼを温度計の球部に巻いて観測します。温度計
本当にＰＣＲ検査は必要か？
結論から言えば「必要性の高い人には迅速に実施できる体制が必要」だが、「一般市民に対するスクリーニングや漠然とした不安に応えるための検査は増やすべきでない」。 メディアの報道は、前者のニーズと後者のデマンドを混同しており、それに影響された多くの方々から、私の発信に対してもいろいろとご意見を頂戴しています。 個別にご返答申し上げるのが難しいので、ここで整理をしたいと思います。 私は感染症や公衆衛生の専門医ではありませんが、地域医療に関わる一人の医師として、このようなスタンスでPCR検査を理解し、必要に応じて患者さんを検査にご紹介しています。専門家の方々から見て、間違いがあればご指摘いただけましたら幸いです。
婚姻成立数のシミュレーション - juunnnnnnnn's blog
下記のツイートが面白かったので、記載の条件から、 男女ペアあたりの結婚が成立する確率を求めようとしました。 各10人の男女にそれぞれ1～10の年収があり、恋愛は男の告白から始まると仮定、競争力の高い男10から1に向かって順におっぱいの大きさ（ランダム）で告白、男の年収＞女の年収となった場合に婚姻が成立して婚活から離脱していくとした場合の婚姻成立数の期待値 #とは— 三河のあんちゃん (@aaannchang) 2015, 4月 1 しかし、、、 なかなかむずい。。。 私の数学力では 「結婚した場合、女性が婚活から離脱し、次の男性の選択肢から無くなる」場合を 一般化できませんでした。 なので、ひたすらシミュレーションして、答えっぽい値を求めるアプローチに切り替え。 10,000回、上記婚活をシミュレーションして、平均何組 結婚できるのか求めました。 ※シミュレーターのソースコードは最下部 そ
ニコニコ動画に見るベキ乗則と再生数の壁 - 小人さんの妄想
ニコニコ動画で特別な上位を除く普通の動画は、何回くらい再生されているのだろうか？ トップランキングに入るような有名動画の状況は把握しやすいのですが、中位〜下位に位置する動画の状況は、なかなか見えてきません。 ニコニコ動画で検索を行うと、結果は最大50ページまで出力されます。 １ページあたり32件ずつ表示があるので、最大で 50ページ×32件 = 1600件までの再生状況が分かります。 この上位 1600件の検索結果から、動画の順位と再生数の関係を推測してみました。 ５つのキーワードについて調べた結果、こんなことが分かってきました。 ・動画の再生数は、大まかにはベキ乗則に従う。 ・より詳しく見ると、ベキ乗則からのズレが見られる。 （トップの動画、および下位の動画再生数が、ベキ乗則よりも下となるような、上に凸の緩いカーブを描く。） ・下位の動画については“再生数の壁”がある。 ※ 3/20追記
ひっかけ問題的なの集めようぜｗｗｗ : 哲学ニュースnwk
2014年01月24日18:00 ひっかけ問題的なの集めようぜｗｗｗ Tweet 1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2014/01/23(木) 18:38:38.47 ID:fq0hP9s70 300円持ってて120円のパンを1個買った時、レジで貰うお釣りはいくら？ 永遠に謎のまま終わりそうなことを書こう http://blog.livedoor.jp/nwknews/archives/4608331.html 2：パスタ ◆Pasta.f92c ：2014/01/23(木) 18:39:12.41 ID:/GZArOMZ0 0,30,80 3：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2014/01/23(木) 18:39:14.99 ID:NJSM5q0a0 いいえ、お金です 4：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2014/01/23(木) 18:
機械学習を用いて双葉杏のスリーサイズ推定問題を解く - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
シンデレラガールズたちにはスリーサイズのデータがあるのだが、双葉杏だけスリーサイズのデータが欠けている。 これを、他のシンデレラガールズたちのデータを用いて推定しよう、という試み。 今回はLASSOを使用した（というかこれしかいまのところできない）。 主成分分析もこれを流用したらできる。 data0 <- read.csv("imasPCA.csv", header=TRUE) data1 <- data0[,-which(colnames(data0)=="name")] #PCA用に数値だけにする plot(data1, cex=1) 年齢、身長、体重、バスト、ウエスト、ヒップはそれぞれ相関が強そう。 LASSOを使って予測しよう。 今回は、バスト、ウエスト、ヒップをそれぞれ独立に推定した。というのも、予測したいデータが3つ欠損していて、これらを同時に推定するのは今回よくわからなかった
誤差5％の抵抗の作り方
1983年のこと、筆者は、師と仰ぐMartin Graham博士から1つの指示を受けた。あるツイストペアケーブルのコモンモードインピーダンスを測定するために、ホイートストンブリッジ回路を作るよう命じられたのだ。そのツイストペアケーブルは、現在ではカテゴリ3のUTP（Unshielded Twisted Pair）ケーブルとして知られるものである。 コモンモードインピーダンスの測定は、10MHz～100MHzを含むかなり高い周波数範囲で行われる予定だった。このような周波数では、抵抗の寄生直列インダクタンスやシャント容量についても考慮しなければならない。このような制約があることから、トリミングポテンショメータ（半固定可変抵抗器）を利用して厳密な抵抗精度を得るという方法は除外されることになる。結果として、筆者が考えた回路構成は、誤差が±0.5％以内のカーボン複合抵抗をいくつか必要とするものとなっ
パネル討論「不完全情報ゲームにおける競技性について」
パネル討論「不完全情報ゲームにおける競技性について」 話題提供 松原 仁氏 …ゲーム情報学の中の不完全情報ゲームの位置づけと現状 谷岡一郎氏 …ギャンブルから見た不完全情報ゲーム とつげき東北氏…麻雀の統計的な観点から見た競技性 西野哲朗氏 …コンピュータ大貧民大会から見た競技性 討論議題 伊藤毅志 …話題提供を受けて、討論の議題を列挙 ※四者四様の興味深い話題提供がありました。不完全情報ゲームの研究の将来性について、幅広い視点から議論できたのではないかと思います。今後のこの分野の研究が展望できるパネルになりました！ ＜概要＞不完全情報ゲームを研究として扱う場合、完全情報ゲームに比べて、強さの比較がなかなか難しいという問題点が挙げれる。また、不完全情報ゲームの多くは、そのギャンブル性や遊戯性により、純粋な強さの比較を妨げている。一方、このギャンブル性や遊戯性が人間がプレーするゲー
例の計算式
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
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2重スリットの実験