日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ - A Successful Failure
2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること
プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 - A Successful Failure
2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲームは数学的に精度の高い擬似乱数（たとえばMT）を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に本事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都
TOEICはどれぐらい英語ができないかを測る試験 - A Successful Failure
2011年02月10日 TOEICはどれぐらい英語ができないかを測る試験 Tweet TOEICはどれぐらい英語ができるかを測る試験ではない。どれぐらい英語ができないかを測る試験だ。 日本企業が求めるTOEICスコアは低すぎて役に立たないにも記載したが、TOEICは基本的に簡単な試験であり、ろくな英語力を持たない状態でもすぐに点数が飽和してしまう。一般に900点というスコアはとても高い英語力があるかのように受け取られているフシがあるが、実態はようやく必要最低限のスタート台に立ったというレベルに過ぎない。ある程度の点数を取ったら英語ができると考えるよりは、ある程度の点数がなければ英語は出来ないと受け取ったほうが合理的と言える。 日本企業が求めるTOEICスコア一覧表（2011年1月版）で日本企業のTOEIC基準スコアを紹介したが、韓国企業のスコアを紹介すると次のようになる。 説明920点サム
MIT研究者Dr. Josef Oehmenによる福島第一原発事故解説 - A Successful Failure
2011年03月14日 MIT研究者Dr. Josef Oehmenによる福島第一原発事故解説 Tweet 本エントリの内容は現時点では古く、誤りを含んでいます。 追記内容を確認ください。 3月16日追記 こちらの告知によれば、MITのDr. Josef Oehmenのポストがもたらした関心に対して応え、タイムリーで正確な情報を提供する必要性（彼は原子力の専門家ではなく、元ポスト（本エントリ内容）にはいくつかの重大な誤りが含まれていることが指摘されている）から、MITのチームが活動を開始している。オリジナルのblogはMIT原子力理工学科(Department of Nuclear Science and Engineering (NSE))のスタッフからなるチームによって運営されているMITサイトにマージされ、誤りを修正した改訂版が提供されている。最新の状況に沿った専門家によるより正確な
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