前々から気になっている話題ではあるのだが、いくつも文献を見るうちに新たな気付きがあったのでメモ代わりに書いておく。 日本のGDPは世界第三位だということはよく知られているが、それが日本の人口の多さに起因していることはあまり知られていない。４位のドイツは 8,300 万人、5位のイギリスは 6,700 万人程度しかいない。中国も豊かになったとはいえ、まだまだ貧しい地域に住む人も多く、世界第２位のGDPも14億の人口あっての順位だ。（なお、この順位は名目でも実質でも変わらない） 一般に国の豊かさは人口で割ったひとり当たりGDPを見るが、この指標を使う場合、物価変動や為替レート変動の影響を除去するため購買力平価換算するのが一般的となっている。この購買力平価換算ひとり当たりGDPで見た場合、日本の順位は大きく下がる。先進７か国の中で最下位であるだけではなく、2009年には台湾、2018年には韓国に

以前、「日本の労働生産性はなぜ低いのか」というエントリを書いた。 先日、Twitter にて 日本の統計データの分析について積極的に発表されている小川製作所さんとやり取りさせていただいた中で、新たに気付かされたことがあった。 まず、下記のツィートのグラフを見てもらいたい。 思いがけずアイディアをいただいたので、労働生産性(時間あたり付加価値)の購買力平価換算値のグラフを作ってみました。 時間あたりだとドイツ、フランス、イタリア、イギリスの水準がかなり高くなります。 日本はアメリカ、ドイツ、フランスの半分強です。 pic.twitter.com/XHuRnNhGdF — 小川製作所 (@OgawaSeisakusho) 2023年5月2日 前述のエントリで書いたように労働生産性を考える場合には購買力平価換算ひとり当たりGDPを見るのが一般的であるが、日本においては少子高齢化が進みすぎ大きく歪

最近、因果推論がはやっている。はやっているのだが、これがさっぱりよくわからない。いろいろな方が資料を公開してくれているので手がかりはたくさんあるものの、手法が中心になっているものが多く、統計学全体からみた位置づけのような理解に必要な情報が欠けている。 前回の記事で書いたように、因果性は科学哲学において難問とされており、いまだ定義できないものとされている。定義できないのに因果推論とはどういうことなのか。 過去、統計学の文献を開くと「重回帰分析で因果関係はわかる」「ベイズ推定で因果関係はわかる」といった記述をたびたび見かける。今までの「因果関係がわかる」と因果推論の「因果関係がわかる」は何が違うのだろうか。 今回は次の資料を元にどのように理解すべきか考えてみたい。例によってまったく専門家ではないので、間違った理解に基づいている可能性は極めて高いことをあらかじめ断っておく。 現代哲学のキーコンセ

世間的には因果推論の話題ばかりだが、因果以前に確率の理解すら覚束ないので「現代哲学のキーコンセプト 確率」という本を読んでみた。 現代哲学のキーコンセプト 確率 作者:ロウボトム,ダレル・P. 岩波書店 Amazon 以前、議論になったので、頻度確率と主観確率のふたつがある、ということは知っていたのだけど、科学哲学方面の理解は（予想していたものとは）かなり違っていて驚いた。 まず、確率には頻度論に代表される「世界ベース」の確率とベイズ推定でしばしば言及される主観確率に代表される「情報ベース」の確率がある。「世界ベース」というのは、サイコロを振ったら６分の１の確率で１が出る的な普遍性のある確率で、中高生が学ぶ確率といえばこちら側の概念だ。 しかしながら、その代表である頻度確率は科学哲学側ではあまり適切な解釈だとは思われていないようだ。なんと言っても、頻度は過去のデータであって、それが未来の予

孔子曰く、「40歳にして惑わず」とは言うものの、40歳を超えたくらいで、そうそう人間変わらない。うんざりするほど子供っぽい（余談だが、仮面ライダージオウはやたら面白い）し、むしろ、大人にならなきゃ、という抑圧から解放され、より幼くなっているのではと思うこともある。 感覚的にはそんな感じなのだけど、一方で、せいぜい40年しか人生残っていない、という事実にも気付かずにはいられない。そんな感覚は30代にはなかった。今までは、いつかやればいいや、と思っていたのだが、もはや今やらないと一生やらないことが確定してしまうのだ。 そこで自動車免許だ。 正直、自動車免許が絶対に必要だと思ったことは一度もない。周りの話を聞くと、身分証明書として便利という声が多いのだけど、写真付きのマイナンバーカードで十分なので住基カードより前の知識で止まっているのだろう。*1 東京暮らしが人生の半分を過ぎた今、車に乗る必然性

近年ラジオをよく聞くようになっていたから、ピエール瀧の逮捕には大変驚かされた。ここ数年、ピエール瀧とリリー・フランキーが映画に出過ぎ問題がしばしば取り沙汰されていたが、こんな結末になるとは思いもよらなかった。 個人的には、逮捕されたとはいえ、麻薬で逮捕であり 20 代の頃からの常習者だったようだから、節度ある使い方をしていたわけで、役者や CM に引っ張りだこの状況で立場的にやっちゃだめだろ、とは思うものの、行為自体には特にどうも思わない。日本にもヒロポンが広く使われていた時代もあったし、ある種の宗教、音楽ジャンル、文化スタイルとは切っても切り離せないものでもある。スティーブ・ジョブズも LSD に影響を受けた人だし、ついこの間はイーロン・マスクが番組で大麻を吸っていた。もちろん、素晴らしいものであると言いたいわけでもない。アルコール依存症がそうであるように、危険度の高い嗜好品であることに

先日、「HIGH OUTPUT MANAGEMENT」を読んだ。インテルの創業者であるアンドリュー・S・グローブが書いた本で、当時の経営者はみんな読んでいたらしい。他の本で任天堂の岩田元社長などが実践していると書かかれていたワン・オン・ワン*1などはもしかするとこの本が元ネタなのかもしれない。 HIGH OUTPUT MANAGEMENT(ハイアウトプット マネジメント) 人を育て、成果を最大にするマネジメント 作者: アンドリュー・S・グローブ,ベン・ホロウィッツ,小林薫 出版社/メーカー: 日経BP社 発売日: 2017/01/11 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 全体としてはなかなか面白い本ではあるのだけれども、さすがに1980年代に書かれただけあって古臭いところも多い。例えば、第一章の内容はTOC（制約理論）の方がわかりやすいと思うし、計測の重要性が強調される一方で