積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 （今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。） さて、コンピュータサイエンス（以下「CS」）は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ
まあ、なんちゅうか、トラバも盛大に伸びているので、私の書くここまで、元増田は辿り着かないかもしれませんが・・・ 私はゲノム科学者ですが、元増田の持つ疑問は、別に自然なものだと思うんですよね。というより、ゲノム配列決定が非常に身近になっている昨今、ちゃんと向き合っていかなければならない疑問だと思っています。私は私の持つ知識の範囲で、疑問にお答えしたいと思います。倫理は専門外なので扱いません。タブーとか扱いません。裏の意図を読もうとしているブコメが多数ありましたが、理系なのでよくわかりません。 まず、元増田の挙げているような、運動能力、将棋の能力、見た目の美醜とか、学歴、といったヒト個人ごとに異なる特徴を「形質」と言います。形質を遺伝学の観点から見ると大きく分けて二つあり、単一遺伝子型（メンデル型）と多遺伝子型（多因子型）です。 おそらく優生学にせよ遺伝にせよ、専門外の人が通常頭に思い浮かべる
ダン・アリエリーの論文の一つに再現性が無い。 調査の結果、データが全部捏造されたものだという。 どうしてこうなった。 ダン・アリエリーへの疑い ベストセラーとなった行動経済学の本に『予想どおりに不合理』がある。このブログでも何度かお勧めしている本で、読んだ人も多いだろう。 予想どおりに不合理 行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」 作者:ダン アリエリー早川書房Amazon 本書の著者、ダン・アリエリーが共著者である論文について、データ捏造の疑いがかけられ話題となっている。 実験の主導者であるアリエリーは、「データが捏造されていること」については同意しているが、問題のデータは研究パートナーの「保険会社からもらったもの」であり、自分および共同執筆者たちはプライバシーの観点からデータ収集・データ入力・データのマージには関与していないと言っている*1。 本件はデータの不正を暴く過程が面白
国政選挙で勝つということ - やしお
自民党総裁選と衆院選を控えて、最大野党の立憲民主党も政策アピールに入っていて、その政策が刺さらない、粒度が変、センスがない、安保も経済もない、と左右両サイドからネットで叩かれる光景をよく見かけて、ちょっと思ったことのメモ。 選挙戦 「選挙で勝つ」には「票をたくさん集める」が必要で、その票には大きく分けて、投票時点での世の中の空気感や、党や候補者のイメージに左右されて入る浮動票と、特定の党や個人に固定的に投票される組織票とがある。投票率が高ければ浮動票の比率も高まり「風が吹く」と言われるような大勝／大敗が起こり得るし、低ければ組織票の比重が大きくなる。 浮動票と組織票には、それぞれ党自体の方針で確保されるものと、候補者・国会議員や地方組織・地方議員の働きによるものとがある。 この4つのエリアそれぞれで対応が必要になる。（ただ各エリアで確保できても調和が取れていない／方針がちぐはぐだと政権交代
日本人の6人に1人は偏差値40以下、5人に1人しか役所の書類を申請できない…“見えない格差”をつくった知識社会のザンコク | 文春オンライン
日本人の3人に1人は日本語が読めない？ 集団ですぐれた意思決定をするための条件は、人種、民族、国籍、宗教、性別、性的指向などが異なるメンバーを集める多様性と、その全員が一定以上の能力をもっていることだ。このふたつの条件を満たすと、多様な意見が「化学反応」を起こし、とてつもないイノベーションが生まれる可能性がある。 ところが、自然に生まれる集団ではこれとは逆のことが起こる。 ひとは生得的に、自分と似た者に惹かれる性質があるので、アメリカのような多文化社会では、人種や民族、宗教ごとにコミュニティがつくられるが、知能や学力で選別するようなことはない。知識社会は産業革命以降に成立したので、そんなグループ分けをする本能は脳に埋め込まれていない。だからこそ有名大学やシリコンバレーのIT企業は、人為的な方法（入学試験や高報酬）で能力の高い者だけを集めているのだ。 その結果わたしたちは、なんの多様性もなく
もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思ったのかちょっと意味が分からないんだけど 一応気になったところだけ訂正・説明を入れておく。（ほぼ全文にわたっているが…） 途中で「なんでこんな中間テストの採点みたいなことやってんの…」みたいな気分になったけど 万が一これを読んで本気にしている人がいるといけないので義務感で最後まで書きました。 あまりの衝撃に最初からテンション高いですけどね。もう疲れたからこのまま上げます。 なんなんやいったい... 遺伝病の断種は、遺伝病の根絶について特に有効ではないと考えられています。まず、潜性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、両方の染色体に、多くは遺伝子機能欠失型の遺伝子変異があると起こります。親は、片方しか持っていなければ健康なのですね。すると、両方の遺伝子変異を持つ遺伝病患者を断種させたところで、片方だけを持つ親が世の中にたくさ
出産予定日の死産がつらかったので書く（男性視点）
タイトルそのままの内容なので閲覧には注意されたい。一部の人にはつらい記憶を思い出させてしまうかもしれない。女性視点の体験記は数多くある一方で、男性視点のものは少ない。妻が妊娠すると男性も覚悟を決める。しかし、（過去の自分も含めて）何が起こり得るかはぼんやりとしか想像できない。稚拙ながらも自分の体験と後悔を書き残しておけば、その解像度が上がるかもしれない。そう思い投稿する。 分娩室。妻につながれた医療モニタが歪なサインカーブを描いていた。正確にはサイン波の絶対値のような概形でゼロ区間が長い。波形がピークに近づくにつれて妻のうめき声が大きくなる。これが陣痛発作だ。間欠的な小休止を挟みつつ、数分おきに発作が起こる。モニタの値が妻の痛みを表している。全力で妻をサポートしたいなら、助産師の動きを脳裏に焼き付けて、完全に模倣すればよい。一挙手一投足に意味がある。プロの動きを邪魔しないように、分娩室の俯
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
昨日Twitterを眺めていたら、衝撃的な論文が飛び込んできた。「行動経済学」に関する論文で取り扱われたデータが捏造だったのではないか、と疑義を投げかける論文である。そこで今回は、この論文の論証の大意を日本語でお届けしたい。また、その前後に、行動経済学とは、また、行動経済学の今後は、等についても、簡単に触れてみたい。 そもそも行動経済学とは 行動経済学を一言で表すなら、「経済学と心理学の融合」とでもいえばいいだろうか。そもそも従来の経済学では、人は「合理的に判断する」生き物として描かれていた。ありとあらゆる便益を計算し、比較し、より便益が大きい選択肢をとるその様は、「ホモ・エコノミクス（合理的経済人）」と（しばしば揶揄の意味をこめて）呼ばれてきた。 行動経済学は、それに対して、「人々の心理的な側面」をより重要視したアプローチをとる。仮定する人々を、より現実の人々が下す価値判断に近い行動をと
役に立ってない中学受験勉強 中学受験はおよそ害悪だ。私がそう思う理由は単純だ。それが子どもたちの役に立っていないからだ。中学受験制度そのものは、それは何らかの役に立っているのかもしれない。少なくともそれを実施する私立中学校にとっては、メリットがあるはずだ。そうでなければやらないだろう（そのメリットも、後述するように怪しいものではあるけれど）。けれど、当事者のもう一方である子どもたちにとって、得られるものは「合格」以外のものはなにもない。そういうものだと言ってしまえばそれまでなのだが、じゃあ、合格競争のためだけに貴重な時間を無駄にすることはどうなのか、ということになる。私はそれを害悪だと思う。 なぜ、「子どもたちの役に立たない」というのか。それは、家庭教師としての経験からだ。私は中高一貫の私立中学・高校の生徒の指導にあたった経験が過去に何件もある。いずれも中学受験を無事に突破した生徒たちだ。
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
TBSのニュースサイトヤバない？(追記)
はてぶの上位にちょいちょい載ってるTBS系のニュースサイト、newsdig.tbs.co.jpについて。 https://b.hatena.ne.jp/site/newsdig.tbs.co.jp/ 何がヤバいかって、くっそ巨大なCookie(LocalStorageとかも含むのか知らんけど)をしこたま保存してんのよ。 気付いた時点では640MBも占有してた。別に巡回チェックしてるわけでもなく、話題に挙がってたら見てみることもある程度のアクセス頻度なのだが。 Chromeユーザーはアドレスバーに↓コピペして確認してみてくれ。 chrome://settings/content/all?searchSubpage=tbs.co.jp&search=cookie 試しにCookie消去してから、ただ開いただけでサイト上で何の遷移もしてないのに279MBも保存された。 次点ではpresi
ごめん！！！やっぱ元元増田そんなに間違ってなかったかも。元増田とも元々増田とも違う増田です。元元増田を勢いでブコメでDISってしまった。ほんとすまん！！！ 以下はわたしの見解です。（私は集団遺伝学系の論文も書いたことがある程度の人間ですが、書いたのは昔の話なので、もし間違ってること書いてたらごめんなさい） (1) 潜性遺伝子について元元増田のこの部分： 遺伝病の断種は、遺伝病の根絶について特に有効ではないと考えられています。まず、潜性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、両方の染色体に、多くは遺伝子機能欠失型の遺伝子変異があると起こります。親は、片方しか持っていなければ健康なのですね。すると、両方の遺伝子変異を持つ遺伝病患者を断種させたところで、片方だけを持つ親が世の中にたくさんいるわけです。どれくらいの数いるか？実はね・・・地球上の全人類で、これを持ってない人はいないと考えられています。
統計検定準1級 合格体験記 - Qiita
はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います！ 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。 以下、かなりの長文になりましたが、受験して得た知見をかなり具体的に記述しました。読者の皆様の合格への一助となれば幸いです。 目的 私はとある私立中高で物理と情報を教えています。統計の勉強を始めたのは、教科「情報」を教えるにあたってのスキルアップが目的です。も
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - Taro Masuda’s diary
この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎
質問 はてなブックマーク経由のPV/ブクマ数の比率は、3年前と比べてどうなっているでしょう？ A 減少している B 変わらない C 増加している 3年前はすごかった説 この記事に気になることが書いてあった。 それでも３年前なら１５０ブクマもついてたらさすがに5000pv～10000pvくらいは「はてブからだけで」流入があったりしたものです。 ところが、昨日書いた記事、内容の是非はともかくとして、はてなブックマークが150以上ついているのも関わらず、はてブ経由でのPVはわずか2000でした。 ブコメを見ても人が減っていることについて同意が多く、限界集落はてな村だから仕方ないといった雰囲気である。かつてあった、はてな黄金時代と比べて見る影もない、と。 黄金時代には、人間は神々と共に住み生きていた。「世の中」は調和と平和に満ち溢れて、争いも犯罪もなかった。あらゆるコンテンツが自動的に生成され、手
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON
RNG。もともとはRandom Number Generator、つまりは乱数を発生させる仕組みそのものを指していたこの略語は、転じてゲーマーにとっては「運要素」そのものを指す言葉となっている。RNGはスピードランナー達にとって最大の敵でもある。そして「いかにして自分の走るルートからRNGを排除するか」に心血を注ぐスピードランナー達、その一人が『ゼルダ』シリーズの走者として知られるLinkus7氏である。彼が今回RNGの魔の手から解放したタイトルは『ゼルダの伝説 風のタクト』（以下、『風のタクト』）、特にそのゲーム中に登場する「海戦ゲーム」だ。Linkus7氏はその戦いの軌跡を解説動画としてアップロードし、大きな反響を呼んだ。本記事では「我々がいかにしてゼルダシリーズ最悪のミニゲームに決着をつけたか」というタイトルのその動画の内容の、日本語での解説を試みる。なお解析が成功されたのは2020
基礎から学ぶ統計学
理解に近道はない．だからこそ，初学者目線を忘れないペース配分と励ましで伴走する入門書．可能な限り図に語らせ，道具としての統計手法を，しっかり数学として（一部は割り切って）学ぶ．独習・学び直しに最適 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／本書の学び方／のんびり取り組む／本書の難所／練習問題を解く／数学が得意なら／ご協力ください 序章 はじめに １．統計学の必要性 ２．散らばり（バラツキ） ３．基本的な用語と概念 ①観測値と標本 ②母集団 ③統計学の目的 ④統計学の理論を支える土台 ⑤単純無作為標本 ４．本書の２本柱 ①平均の比較 ②2変数の関係 ５．検定統計量 第Ⅰ部 統計的仮説検定の論理 １章 検定の論理（二項検定を教材として） １．例題1：B薬はA薬より有効か？ ①例題1.1：18人に効果がある場合 ②例題1.2：14人に効果がある場合 ③例題の解答 ２．二項分布 ①二項係数 nC
こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の塩見です。 私は「カイ二乗検定」に対して、当初は納得できない部分がありました。やりたいことに対して、必要以上に複雑な手法のように感じたからです。同じような疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。この記事では、私が「カイ二乗検定」を理解し納得するまでの過程をお伝えします。 結論から言いますと、一度頻度論を離れてベイズ統計の視点で考えてみたところ、実は非常に単純なことを行っていると気づきました。その後、カイ二乗検定を再び考え直すと、すんなり理解できたというお話です。 カイ二乗検定の手順まず、サイコロを何度も投げ、出た目の回数（実測値）を記録します。偏りのないサイコロでは、全ての目が均等に出るはずです。この理論的な回数を理論値と呼びます。 次に、実測値と理論値の差を計算し、その差を二乗してから理論値で割ります。この計算結果を「ズレ」と呼びま
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関
「一発、裏ドラ、赤は麻雀を運ゲーにしたのか？」......の話の前に、まず「運ゲー」とか「競技性」とかって何やねんって話｜あでのい
「一発、裏ドラ、赤は麻雀を運ゲーにしたのか？」......の話の前に、まず「運ゲー」とか「競技性」とかって何やねんって話 皆さん、麻雀打ってますか？ 「Yes」と答えてくれた方々の大部分は、おそらく赤有りルールで麻雀を打っていることでしょう。 巷の雀荘のフリールールで赤の入ってない店とか今どき皆無に等しいでしょうし、人気ネット麻雀の雀魂、天鳳でも段位戦は赤有りオンリーです。天鳳も昔は赤無し卓があったように記憶していますが、いつの間にか無くなってますね。 今どき赤無しルールで麻雀が打たれているのは仲間内のセットかプロ団体による競技麻雀か、客層がご年配に偏ってる健康麻雀ぐらいでしょう。 で、なんですけど、麻雀やってると定期的に議論になるお話として「赤有り麻雀とか運ゲーじゃん」ってのがありますよね。皆さんも一度は触れたことがあるのでは無いでしょうか？ 実際に人と議論したことは無くっても、麻雀打ち
はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで来れたのは偏にこれまで関わってきた皆様のお陰です。これからも頑張ります！！ pic.twitter.com/kMkaFhqhU9 — ユウキ | Kaggler (@Yuki_Kaggler) May 12, 2021 この記事の対象者 Kaggleをやって
COVID-19 日本国内の潜在的な陽性者数を推定する試み - StatModeling Memorandum
日本国内の潜在的な陽性者数を推定することは有益ですが、簡単ではありません。PCR検査がランダムになっていないことが推定を難しくしています。有症状者が検査されやすいというselection biasがあるからです。この記事ではいくつか仮定を置いて潜在的な陽性者数を推定したいと思います。 仮定 全国民のうち潜在的に陽性になっている割合 この割合は年代によらず一定と仮定します。ここでは と書きます（posはpositiveの略）。例えば0.0001なら日本人約1億2千万人中、おおよそ12000人が潜在的に陽性になっている計算です。 なお、国民の年代別人口の値はこのページの令和2年3月報 （令和元年10月確定値，令和2年3月概算値） （PDF：301KB） の「2019年10月1日現在（確定値）」の総人口 男女計の値を使用しました。 陽性者中の有症状者の割合 若年層で無症状が多いなど、年代で異なる
組織の劣化の構造原理｜山口周
企業経営では「組織を永続させること」が非常に重要なテーマになるわけですが、考えれば考えるほど、これは難しいことだなと思います。 特に難しいのが「リーダーの選出」です。会社を作って大きく育てるというのは間違いなく一流のリーダーにしかできないことですが、問題は、この一流のリーダーが、次の世代のリーダーを選抜・指名する時です。 確認してみましょう。 このチャートは北野唯我さんの本をベースにしています。まず、二流の人間は自分が本当は二流であり、誰が一流なのかを知っています。 一流の人間はそもそも人を格付けする、あるいは人を押しのけて権力を握ることにあまり興味がないので、二流とか三流といった格付けそのものをはなから考えません。 三流の人間は、往々にして周囲にいる二流の人間のことを一流だと勘違いしており、自分も「いまは二流だが頑張ればいつかはああなれる」と考えて、二流の周りをヨイショしながらウロチョロ
自社ソフトウェアプロダクトを内製する組織であっても、開発チームがそれをどうやって作り上げているか、開発者ら以外にとってはブラックボックスであり、不可視です。それだけに、開発チームのパフォーマンスや内部状況の良し悪しは、各々の主観や興味によって、不統一な認識を持ってしまうことも多いでしょう。そしてそのような認識のばらつきは、開発する当人たちにとっても実は同じです。 しかし、例えブラックボックスであっても、自動車のダッシュボードのように様々な指標によってその内部が数値化され、可視化されていれば、チームのパフォーマンスに統一的な認識を持たせやすくなります。 本記事では、どのような指標を可視化すべきか、その代表的なものについて取り上げます。 リードタイム（開発、製造）リードタイムは、開発項目ごとの作業期間を計測したもので、短いほど優れていることを示す指標です。計測対象となるプロセス全体を「開発」と
父親とカップラーメンを食べるのが、未だにすごい気まずい
我が家でも、今現在のような日曜日の昼などに、食事をカップラーメンだけで済まそうとすることがある。 しかし、父親がカップラーメンにお湯を入れてからフタを開けるまでの時間にこだわるのを見るのがとてもイヤで、父親以外はいつもレトルトカレーか残り物を食べて済ましている。 父親の時間へのこだわり方はこうだ。ヤカンをコンロに仕掛けるとその足で、台所にあるキッチンタイマーをダイニングに持ってきて、時間をセットする。 そして、ヤカンから沸いたお湯を注ぎ終わるか否かに、熱いヤカンを片手に持ったまま、真っ先にタイマーのスタートを押すのだ。 熱いヤカンを片手にして、よくそんな危ないことするなぁとは思うが、まあここまでは別に良い。 しかし、私が家族分のカップラーメンにまとめてお湯を入れるときがある。 私はたかがカップラーメンにそこまでの熱意が無いので、 お湯を注ぐ→ヤカンをコンロに戻す→台所にあるキッチンタイマー
白潟総合研究所株式会社代表で『中小ベンチャー企業を壊す！ 人事評価制度 17の大間違い』著者の白潟敏朗氏と、『起業の科学』著者の田所雅之氏による対談の模様をお届けします。テーマは「人事評価の『ワナ』『落とし穴』」。中小ベンチャー企業の経営者に向けて、人事評価に対する悩みを解決するために最も大切なポイントについて語られました。最終回の本記事では、人事評価制度の構築・改良の成功のための６つのポイントが語られました。 固定賞与や給与に関する評価シートは、従業員が増えてから 白潟敏朗氏（以下、白潟）：少しまとめさせていただきます。（人事評価シートについて）じゃあ私どもとしてどうしたらいいのかなというのを、一覧表示してみました。まずは業績連動賞与、いわゆるインセンティブに関しては、従業員の人数関係なく、ある意味計算式でやれる世界ができれば、評価が一番楽なのかなというふうに考えます。 社員が20人にな
anond.hatelabo.jp gothedistance.hatenadiary.jp p-shirokuma.hatenadiary.com 「昔のインターネット」の話になると、つい、いっちょ噛みしてしまいたくなる（今では「擦る（こする）とか言うんですかね）。 僕自身の記憶を辿ってみると、2000年代、まだISDN全盛の頃から、ホームページビルダーで個人サイトを作っていた頃、そして、眞鍋かをりさんが「ブログの女王」と呼ばれ、雨後の筍のようにブログサービスが立ち上がっていった時期の頃は、「楽しかった」というか、「とにかく時間を惜しんで更新していた」のだ。仕事は今よりずっと忙しくて時間に追われていたのだが、夜遅くに帰ってから睡眠時間を削って毎日更新していた。 いやむしろ、忙しくて仕事にもあまり夢中になれず、生き甲斐をブログにアウトソーシング（外注）していたのではないか、とさえ思う。 1
「アルファ」「ベータ」理論この考え方は、生まれつき「アルファ」である人（ある階層構造におけるリーダーの役割にふさわしい）と「ベータ」である人（追従者）がいるというもので、動物界における階層構造を観察した結果に基づいています。 こうした観察結果は、自然界で誤解されてきただけでなく、科学的とは程遠い方法で人間社会に広く適用されてきました。 動物間の事情は、「アルファ対ベータ」よりもずっと複雑です。オオカミの研究では、この言葉はもう使われてもいません。 研究によって、「アルファのオス」は実際には父親であり、最も劣ったオオカミと対照的なのはその点だということが明らかになっているからです。 雄鶏や雌鶏の集団における「つつく順序」も同じです。 チンパンジーの場合は、集団のリーダーは肉体的に最も強いことが多いものの、寛大で共感力があり、集団の結束を高める傾向もあります。人間の「アルファの男性」とよく結び
#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん💯 (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を出力できる高性能なモデルながら、Google Colab などでも手軽に動かせるし、 Apple silicon でもそれなりに動かせる、というのが魅力だ。 中身については 以下の記事の "How does Stable Diffusion work?" 以降のところが分かりやすい。 huggingface.co 図をそのまま引用させていただくと という仕組みになっていて、受け取る入力は "User Prompt" と "Late
Udemyで夏のビッグセール開催！ 話題の生成系AIからプロダクトマネジメントまで、新たな得意分野を見つけよう - はてなニュース
※夏のビッグセール、およびキャンペーンは終了しました。ご応募ありがとうございました。なお、Udemyの講座修了者を対象とした「学習応援キャンペーン」は9月30日まで実施中です。 オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2023年8月22日（火）から夏のビッグセールを開催します。対象の講座が1,200円から購入可能と、なかなかチャレンジできなかった新しい領域を学習するにはとってもお得なチャンス。 今回のセール対象講座から、ChatGPTやMidjourneyといった話題の生成系AI、その基礎となる大規模言語モデル（LLM）の入門や実装を扱う講座といった人気のトピックに加えて、アプリケーション開発やプロジェクトマネジメント、さらには英語学習など、ステップアップを目指すITエンジニアにオススメの中級から上級の講座もピックアップして紹介します。 Udemyで勉強を始めたいけれど、いろいろ
書評：GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG - 若くない何かの悩み
本記事は「GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG」の書評です。題名にローグライクRPGとあるのでゲーム開発の本なのかなと思ってしまいますが、本題は仕様の端的な表現をもたないシステムを LLM を使って真っ当に開発する方法の解説だと思います。タイトルにローグライクRPGと書いていることでゲーム開発に興味のない人の興味を失わせてしまい損をしている気がします。 背景 最近の LLM の流行を受けて私も Chat-GPT や GitHub Copilot といった LLM を開発で利用しています。端的に仕様を表現できるシステムは LLM に質問して実装を得る方が自分で実装するより圧倒的に速く正確であるという感想を抱いています。ただ端的に仕様を表現できるシステムばかりではありません。えてして価値を生んでいるシステムというのは端的な仕様の表現が存在しないもので
こんにちは！みゅーなです！ あたしは保田塾というサークルで、ロリコンとは何かということを研究してきました。 海外論文を翻訳し、自分でアンケート調査を行い、これまで二冊の同人誌にまとめています。 ロリコンに関する最先端の研究を集めた二冊の同人誌ですが、その内容を簡易にまとめたnoteがありますので、まずはこちらを読んでもらえるとわかりやすいかもです。 他にもロリコン研究の記事を書いてあるので、よかったら他の記事も読んで見てください！(ロリ漫画での理想の年齢差などの記事とか色々あります) さて、今日は超特別な記事です。 ロリコンが何者なのかということを、完全に解き明かしていく記事となっています。昨冬の同人誌『少女愛万華鏡』には入らなかった補稿ですね。 今回の記事は最下部の海外動静部分を有料記事にしています。大勢に影響がない部分なので、興味がある方はどうぞ。基本的にあたしの研究への支援と思ってく
滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率
はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiitaでXBRL用のライブラリが紹介されていたり、バフェットコードでAPI（有料）が提供されていたりと、随分と手間要らずになってきたように思う。 個別銘柄を説明するための材料についてさらに進んだ話をすると、IRを自然言語処理に掛けてセンチメントを抽出したり、経営陣
こんにちは。技術部平山です。 今回は、ゲームにおけるA/Bテスト について論じます。 「論じます」で始めたことで察しがつくかとも思いますが、今回はブログではありません。 媒体はブログですが、ブログの容量ではない代物になっております。3.5万字(115KB)超えです。 ゲームにおけるA/Bテストについて、実施の方法や問題点、 倫理的側面に至るまで幅広く書き連ねてみました。 読んで欲しいのはどちらかと言えば同僚なのですが、 そういう時にはまず社外に出してしまった方が良いものですので、 ブログにしてしまいます。 比較的同業の方が読むことを想定しているため、 図表を用いてわかりやすくすることはしておりません。 これを書いた人間は何者か 技術的な問題の前に ゲームにおいても構図は全く同じ A/Bテストが可能である条件 A/Bテストの手続きを概観する 振り分け アプリ内振り分けの場合 Firebase
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まあ、なんちゅうか、トラバも盛大に伸びているので、私の書くここまで、..
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もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思..
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ごめん！！！やっぱ元元増田そんなに間違ってなかったかも。元増田とも元..
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