「叱り飛ばせば、相手は一念発起し、やる気を出して成長する」→なぜこんなことが「効果がある」と思い込まれてしまったのか #平均への回帰
伊藤 剛 @GoITO 「強い調子で叱り飛ばし、人格を傷つけるようなことを言えば、相手は一念発起し、やる気を出して成長する」というのは、現実にはまず起きないことなのだが、なぜこんなことが「効果がある」と思い込まれてしまったのか。 2017-08-28 23:59:00 最速配信研究会山崎大輔 制約理論及び待ち行列理論による技術経営コンサルとエンジニア起業相談やってます @yamaz 褒めると成績が下がって怒ると成績が上がる話、 褒める怒る関係なく、生徒が出す成績の平均は常に同じで、褒める時は成績のいい時だから次は平均的に成績が下がる可能性が高く、怒る時は成績が悪い時だから次は成績が上がる可能性が高いだけという話で、教師は誤った学習をしてるというのは面白かった 2021-09-01 02:35:52 バル 暗葉＠Bar_Anbar【怪談とかするVの札】 @Bar_55987191 調子悪い時
いい結婚相手を見つける最適な方法を検証してみた - Qiita
現在の日本の生涯未婚率によると、男性の4人に1人、女性の7人に1人は50歳まで一度も結婚したことがなく、そうした人たちの割合は今後も増えていくそうです（出典: ハフィントンポスト）。原因は様々あるようですが、やはり「適当な相手にめぐり合わない」という理由は上位に来るようです。 ですが、適当な相手とは、一体全体どういう相手なのでしょうか？ 年収、容姿、性格、家、などなど人によって様々相手に求める条件があるものですが、「人の出会いは一期一会」ともいうように、いい相手とめぐり合えたとしても「もしかしたら今後もっといい人と会えるかも……」などとうじうじしているうちに、機会を逃すことも多いかもしれません（涙 この問題は、結婚相手を探しているA君がいるとすると、 A君は、これから結婚相手の候補となるN人と女性と出会う 候補となる相手は、１人ずつ次々に現れる 候補となる相手は、それぞれ違うスコアを持つ
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
「平均寿命」まで生き残る確率は…36％?? | web R25
現在の計算通りなら、今年生まれた子どもたちが、平均寿命にあたる年齢となるのは2090年ごろ。そのころに生まれる子どもたちの平均寿命は、果たしてどれくらいになっているのだろう？ 画像提供：OakCape / PIXTA 世界有数の長寿国として知られる日本。先日、WHOが発表した「世界保健統計2011」をみても、日本は男女あわせた平均寿命が83歳と、サンマリノ（イタリア半島中部の小国）と並び世界1位になっている。しかし、これはあくまでも「平均」の話。果たして、我々日本人が平均寿命まで生き残れる確率は、どれくらいの数字になるのだろうか…?? その前に確認しておきたいのが、いわゆる「平均寿命」の考え方だ。 毎年ニュースとなる日本人の平均寿命は、厚生労働省が発表している「生命表（簡易生命表）」がもとになっている。 計算方法は省略するが生命表では、例えば2010年の場合なら、その年に生きているす
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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