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はてなキーワード: マスキングとは
「第一子の性別が、第二子意欲を左右する」仮説の元増田ですが、
論文筆者である守泉理恵氏は言及してないが、４ページ目に載ってるよ。
http://www.ipss.go.jp/syoushika/bunken/data/pdf/18724601.pdf
＞沖縄の統計データを用いて性別選好と避妊行動の分析を行なったNishioka（1994）は、
＞沖縄では男児選好があり、30歳代以降の出生行動では、既存の子供の性別構成を考慮し
＞て、男児を得るために追加出生を得るケースが多いことを見出した。
ただ、この守泉理恵氏論文も、子供が１人の女性に「追加出生の意欲があるか？」という意向調査を行なった、という調査なので、
どこまで妥当性があるのか、多少疑問はある。
なので、実際の傾向を把握するには、例えば日本最大の自治体である横浜市の住民基本台帳データを
研究目的で使用許諾を得て（氏名住所等をマスキング）、個々の子供の性別データを集計する、という作業が必要だと思う。
守泉仮説は「女児志向が強いので、第一子男児の場合は追加出生を得ようとして第二子を作ろうとする」で、
自分の仮説は「男児の育てにくさに辟易して、第一子男児の場合、子供そのものを持つ意欲が減退する」、
あと、ブコメで「自分の男児は手がかからなかった、個性だと思う」というコメント多数いただきました。
確かに個性の要素は大きいとは思いますが、平均すると、男児の方が手が掛かる。
少なくとも、男児の方が、３歳になるまでに下痢や喘息などの病気にかかりやすい、との統計もあるようですので、
それだけでも「第二子作成意欲に、第一子性別が有意な差をもたらしてしまう」でしょう。
あと、
「第一子ができると、『優しい夫』の化けの皮が剥がれます」の投稿は、多少、
いやかなり心外です。
もともとは「性別選好」に議題設定（アジェンダセッティング）していたのに、
元増田の立場としては、「主人の育児参加は、別のスレッドでやってよ」というのが本音。
自分としては、第一子の性別選好について確証エビデンスを得たら、次は性比バイアスの話に持って行きたかったのに・・・
http://q.hatena.ne.jp/1358507962
に質問している話で、
「第一子が男の場合、第二子も男である確率が、日本人平均（５１％）よりも多くなる」
「第一子が女の場合、第二子も女である確率が、日本人平均（４９％）よりも多くなる」
という仮説が成立するとしたら、第一子性別による第二子意欲強弱が、
日本人の性比に影響を及ぼすのでは？という話。
（いわゆる「男腹・女腹」の話。もっとも、女性側要因とかじゃなく、もっと別の要因で
性比バイアスは左右される。電磁波がY精子に悪影響したり、放射能がX精子に悪影響したり、という話）
性比バイアスの話に繋げたかったのが、「第一子ができると、『優しい夫』の化けの皮が剥がれます」で、
完全に調子狂っちゃった。
http://news.2chblog.jp/archives/51460882.html
359： 映画評論家(愛知県)：2010/09/06(月) 00:13:01.75 ID:nqqFHH8I0
キチガイが人を殺すってたまにあるけど
どういうことなんだろう
361： ナレーター(千葉県)：2010/09/06(月) 00:17:26.26 ID:UjhZ9itb0
統合失調症の場合は、関係性妄想で「人を殺さないと自分が死ぬ」とか、
「あの人を殺さないと地球が滅ぶ」とかあり得ない信念を持つ事があるみたいね。
人を殺すまで行くのはごく少数って事でしょ。
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アパート半壊画像はあるけど、半壊になったアパートと自分の関係を証明する事はできない
その場所を書いたって、そこにその建物があるのはわかっても、それだけかも。
録音は長すぎるのもあるし、個人名をしゃべってるのを、マスキングしないといけない
そのソフト一応教えてもらったけど。まだ頭がぼーっとして細かい事ができない面もあるし、何かやってても、それが終わる前に次に行ってるようなところも、今あるので、ちゃんと使いこなせるかどうかわからない
録音だって、関係ない人に頼んで作ったと言われてしまえば、それまでだし
どこの誰と公表して、その本人の声と比較できたり、声紋分析でもした結果を載せるわけじゃないから、証明はできない
こうして考えていくと、終わってる気がする
クレタ人は嘘つきだと言ったクレタ人が言った事は本当かどうかみたいな話になる
酷い病院の記録を載せてるサイトはたくさんあるが、それが本当だとしても、自分が言ってる事が本当と言う証明にはならない。
そういうサイトに連絡した事もある。うつ病の薬の危険さばかりかなり感情的にセンセーショナルに扱ってたので、それは本当にある事だと思うが（リタリンで訴訟もあったし、リタリンだけじゃない抗欝剤も依存性があるらしいから。自分はのんだこと無いから実体験は無いけど）、統合失調症の人が某掲示板で陽性症状について話すスレを見ると、統合失調症の陽性症状には薬は大変効果があるらしいのもわるので、サイトの性質上不安定な人や影響を受けやすい状態の人も来るだろうから、統合失調症の陽性症状には効くというのも、併せて記しておいた方が良いのではないか？ 薬＝危ない！！という認識もまずいのではないか？というような事をメールで送ったら、メールの返信が来なくなった。3通くらいしかやり取りしてない。訴訟応援もするとか書いてたけど、被害と被害妄想の区別はどうしてるんだろう？と思って、それも聞いてみたが、それは慎重にやっているとか、抽象的な返事しかなかった。プロフが全く誰かわからない状態だった。書いている事はしっかりしているのに、どこの誰とも全く明かしてなかった。メールについては、迷惑メールフォルダに入る事もあるから、返信がなかったらまた送って、という文章もサイトにはあった。こういう口実を使えるようにしているんじゃないかと思った。
そのずっと前には、昔からある精神病の人の会に手紙を書いた事もあったが、弁護士を知りませんか？という問いには、知らないという事で、自分は精神病院への強制入院を精神科に通院する事で防いでいます、とか書いてあった。もっと長かった。こういう人は要らない事を結構書くから。ロボトミー手術されて犯罪に走ったと言われている受刑者に面会に行ったりしてると書いてたから、てっきり面識ある弁護士もいると思った。 キチガイはキチガイ利権にならないから助けないんだなぁと思った。 通院を勧めて来るのは、キチガイ仲間を増やしたいからかなぁとも思った。
その前にとっくに精神科にも、何軒も相談に行っていた。来なくていい。来ないでくれ。と言われた。働けてるんならいいじゃないかと言われた。家族療法というのをやっていると東京の斉藤茂太氏の病院に電話して教えてもらった病院の医師は合ってくれなかった。病院のケースワーカーが代わりに合うと言ってあったけど、話は進まなかった。こちらが話していて、今日の日付だったか何かを聞いたら、クスッとほっとした様に微かに笑った。やっぱりおかしいのね、という安堵のようなものを感じたかったのか。（向こうにとっては、同じ種類の病院の不手際や不祥事には関わりたくないし、できれば何かの勘違いであって欲しいと思っているだろうから。だって医者が会わないんだもん、怖がって）
もっと怖い目にあった事もある。
最初行った病院なんて、逃げて2週間くらいだったから、その時点でおかしくない、来なくて良い、必要ないなら、入れてたのがおかしいのに、それは言わない。こんなとこに来て、全国指名手配されてると思わなかったのか！と言われた。逃げたりしたら、その病院も迷惑するし、来られた方も迷惑する、とも言われた。もっともっと迷惑と言うのは言ってた。親も医師もとか、周囲がとか。その前に心理テストでだいぶ、うつの症状が出とる、などと言っていた。うつ病の権威として当時NHKにも出てた医科大学の教授。 向こうの病院には連絡しないから、もう来ないように、と帰された。
【2ch】ネタちゃんねる m9( ﾟдﾟ)っ 鳩山首相、踏んだりけったりで死にそうになる
ttp://2channel2.blog32.fc2.com/blog-entry-581.html
251 ： マスキングテープ(福岡県)：2009/12/05(土) 20:10:50.85 ID:Is5B3adx
国がどういうものか分からない、可哀想な人には優しくしろ、
自民が日本をダメにした気がする、政権交代すれば良くなる気がする、
――誰かがなんとかしてくれる
こんな感じの、日本人の幼稚な政治観が乗り移った、概念上の存在に見えてきた
316 ： 餌(関西地方)：2009/12/05(土) 21:03:15.85 ID:yzodyCvx
»251
とかすごい的を射てると思う。
テレビをひがな一日中見てると
官僚、天下り、腐敗、自民、悪のイメージが刷り込まれて（確かに一部は本当で正さねばならない事だが）
それを壊すヒーローがやってきて国を変えてくれるから投票したみたいな感じ。
319 ： はんぺん(アラバマ州)：2009/12/05(土) 21:11:43.43 ID:XzxYdpAN
»251
こんなキチガイ初めてのはずなのに
一方でなんか既視感があると思ってたんだが
お前のお陰で目から鱗だわ
Table of Contents： ||||||
| オープンソースソフトウェアとGIS | Open Source software and GIS | Open Source software and GIS | 1 (6) |
| オープンソース概念 | Open Source concept | 1 (2) | |
| オープンソースGISとしてのGRASS | GRASS as an Open Source GIS | 3 (2) | |
| ノースカロライナサンプルデータセット | The North Carolina sample data set | 5 (1) | |
| この本の読み方 | How to read this book | 5 (2) | |
| GISの概念 | GIS concepts | GIS concepts | 7 (14) |
| 一般的なGISの原理 | General GIS principles | 7 (6) | |
| 地理空間データモデル | Geospatial data models | 7 (4) | |
| GISデータとシステムの構成 | Organization of GIS data and system | 11 (2) | |
| 機能 | functionality | ||
| 地図投影法と座標系 | Map projections and coordinate systems | 13 (8) | |
| 地図投影原理 | Map projection principles | 13 (3) | |
| 一般的な座標系とdatums | Common coordinate systems and datums | 16 (5) | |
| GRASSをはじめよう | Getting started with GRASS | Getting started with GRASS | 21 (32) |
| 第一歩 | First steps | 21 (16) | |
| GRASSのダウンロードとインストール | Download and install GRASS | 21 (2) | |
| データベースとコマンドの構造 | Database and command structure | 23 (3) | |
| GRASS6のためのグラフィカルユーザインタフェイス: | Graphical User Interfaces for GRASS 6: | 26 (1) | |
| QGISとgis.m | QGIS and gis.m | ||
| ノースカロライナを用いてGRASSを開始 | Starting GRASS with the North Carolina | 27 (3) | |
| データセット | data set | ||
| GRASSデータ・ディスプレイと3D可視化 | GRASS data display and 3D visualization | 30 (4) | |
| プロジェクトデータ管理 | Project data management | 34 (3) | |
| 新しいプロジェクトでGRASSを開始 | Starting GRASS with a new project | 37 (7) | |
| aのための座標系の定義 | Defining the coordinate system for a | 40 (4) | |
| 新しいプロジェクト | new project | ||
| 空間投影されていないxy座標系 | Non-georeferenced xy coordinate system | 44 (1) | |
| 座標系の変換 | Coordinate system transformations | 44 (9) | |
| 座標系のリスト | Coordinate lists | 45 (2) | |
| ラスタとベクトル地図の投影 | Projection of raster and vector maps | 47 (1) | |
| GDAL/OGRツールで、再投影 | Reprojecting with GDAL/OGR tools | 48 (5) | |
| GRASSデータモデルとデータの交換 | GRASS data models and data exchange | 53 (30) | |
| ラスターデータ | Raster data | 54 (16) | |
| GRASSの2Dの、3Dのラスターデータモデル | GRASS 2D and 3D raster data models | 54 (2) | |
| 領域の統合と境界 | Managing regions and boundaries | raster map resolution | |
| ジオコードされたラスターデータのインポート | Import of georeferenced raster data | 58 (8) | |
| スキャンされた歴史的地図のインポートとジオコーディング | Import and geocoding of a scanned | 66 (3) | |
| ラスターデータエクスポート | Raster data export | 69 (1) | |
| ベクトルデータ | Vector data | 70 (13) | |
| GRASSベクトルデータモデル | GRASS vector data model | 70 (3) | |
| ベクトルデータのインポート | Import of vector data | 73 (5) | |
| xy CAD描画のための座標変換 | Coordinate transformation for xy CAD drawings | 78 (2) | |
| ベクトルデータのエクスポート | Export of vector data | 80 (3) | |
| ラスターデータを使う | Working with raster data | 83 (86) | |
| ラスター地図を表示、管理 | Viewing and managing raster maps | 83 (22) | |
| ラスターデータの表示と、カラーテーブルの割り当て | Displaying raster data and assigning a color table | 83 (3) | |
| ラスター地図に関するメタデータを管理 | Managing metadata of raster maps | 86 (2) | |
| ラスター地図のクエリとプロファイル | Raster map queries and profiles | 88 (2) | |
| ラスター地図の統計 | Raster map statistics | 90 (1) | |
| ラスター地図のズームと、部分集合の生成 | Zooming and generating subsets from | 91 (1) | |
| 簡単なラスター地図の生成 | Generating simple raster maps | 92 (2) | |
| 再分類と再スケーリング | Reclassification and rescaling of | 94 (3) | |
| ラスター地図 | raster maps | ||
| ラスター地図タイプの記録と値の置換 | Recoding of raster map types and value replacements | 97 (2) | |
| カテゴリラベルの割り当て | Assigning category labels | 99 (4) | |
| マスキングとノーデータ値の取り扱い | Masking and handling of no-data values | 103(2) | |
| ラスター地図の計算 | Raster map algebra | 105(10) | |
| 整数と浮動小数点データ | Integer and floating point data | 107(1) | |
| 基本的な計算 | Basic calculations | 108(1) | |
| “if"状態を使う | Working with ``if'' conditions | 109(1) | |
| r.mapcalcのNULL値の取り扱い | Handling of NULL values in r.mapcalc | 110(1) | |
| r.mapcalcでMASKを作成 | Creating a MASK with r.mapcalc | 111(1) | |
| 特別なグラフ演算子 | Special graph operators | 112(1) | |
| 相対的座標での近傍演算 | Neighborhood operations with relative coordinates | 113(2) | |
| ラスタデータの変換と内挿 | Raster data transformation and interpolation | 115(11) | |
| 離散的ラスターデータの自動的ベクトル化 | Automated vectorization of discrete raster data | 115(3) | |
| 連続フィールドの等値線の描画を生成 | Generating isolines representing continuous fields | 118(1) | |
| ラスタデータのリサンプリングと内挿 | Resampling and interpolation of raster data | 119(5) | |
| ラスター地図のオーバーレイとマージ | Overlaying and merging raster maps | 124(2) | |
| ラスターデータの空間分析 | Spatial analysis with raster data | 126(29) | |
| 近傍分析とクロスカテゴリー統計 | Neighborhood analysis and cross-category statistics | 126(7) | |
| ラスタフィーチャのバッファリング | Buffering of raster features | 133(2) | |
| コストサーフェイス | Cost surfaces | 135(5) | |
| 地勢と分水界分析 | Terrain and watershed analysis | 140(13) | |
| ランドスケープ構造解析 | Landscape structure analysis | 153(2) | |
| ランドスケーププロセスモデリング | Landscape process modeling | 155(11) | |
| 水文学的、地下水のモデル | Hydrologic and groundwater modeling | 155(3) | |
| 浸食と宣誓証言モデル | Erosion and deposition modeling | 158(8) | |
| ラスタベースのモデルと解析に関するまとめ | Final note on raster-based modeling and analysis | 166(1) | |
| ボクセルデータを使う | Working with voxel data | 166(3) | |
| ベクトルデータを使う | Working with vector data | 169(94) | |
| 地図の表示とメタデータ管理 | Map viewing and metadata management | 169(4) | |
| ベクトル地図を表示 | Displaying vector maps | 169(3) | |
| ベクトル地図メタデータ維持 | Vector map metadata maintenance | 172(1) | |
| ベクトル地図属性管理とSQLのサポート | Vector map attribute management and SQL support | 173(14) | |
| GRASS6でのSQLサポート | SQL support in GRASS 6 | 174(7) | |
| サンプルSQLクエリと属性変更 | Sample SQL queries and attribute modifications | 181(4) | |
| 地図再分類 | Map reclassification | 185(1) | |
| 複数の属性があるベクトル地図 | Vector map with multiple attribute tables: layers | 186(1) | |
| ベクトルデータをデジタル化 | Digitizing vector data | 187(5) | |
| 位相的データのデジタル化の一般原理 | General principles for digitizing topological data | 187(2) | |
| GRASSでの対話的なデジタイジング | Interactive digitizing in GRASS | 189(3) | |
| ベクトル地図クエリと統計 | Vector map queries and statistics | 192(4) | |
| 地図のクエリ | Map queries | 192(2) | |
| ベクトルオブジェクトに基づくラスター地図統計 | Raster map statistics based on vector objects | 194(2) | |
| ポイントベクトル地図統計 | Point vector map statistics | 196(1) | |
| 幾何学操作 | Geometry operations | 196(20) | |
| 位相的な操作 | Topological operations | 197(6) | |
| バッファリング | Buffering | 203(1) | |
| フィーチャの抽出と境界のディゾルブ | Feature extraction and boundary dissolving | 204(1) | |
| ベクトル地図を修理 | Patching vector maps | 205(1) | |
| ベクトル地図のインターセクディングとクリッピング | Intersecting and clipping vector maps | 206(3) | |
| ベクトルの幾何の変換と3Dベクトルの作成 | Transforming vector geometry and creating 3D vectors | 209(2) | |
| 点からのコンベックスハルとトライアンギュレーション | Convex hull and triangulation from points | 211(1) | |
| 同じ位置の掘り出し物の複数のポイント | Find multiple points in same location | 212(2) | |
| 一般的な多角形境界の長さ | Length of common polygon boundaries | 214(2) | |
| ベクトルネットワーク分析 | Vector network analysis | 216(11) | |
| ネットワーク分析 | Network analysis | 216(5) | |
| 直線的な参照システム(LRS) | Linear reference system (LRS) | 221(6) | |
| ラスタへのベクトルデータ変化 | Vector data transformations to raster | 227(3) | |
| 空間的な内挿と近似 | Spatial interpolation and approximation | 230(19) | |
| 内挿方法を選択 | Selecting an interpolation method | 230(5) | |
| RSTによる内挿と近似 | Interpolation and approximation with RST | 235(2) | |
| RSTパラメタの調整: テンションとスムージング | Tuning the RST parameters: tension and smoothing | 237(4) | |
| RSTの精度を評価 | Estimating RST accuracy | 241(3) | |
| セグメント化処理 | Segmented processing | 244(3) | |
| RSTとのトポグラフィー分析 | Topographic analysis with RST | 247(2) | |
| ライダーポイントのクラウドデータを使う | Working with lidar point cloud data | 249(8) | |
| ボリュームに基づくは内挿 | Volume based interpolation | 257(6) | |
| 3番目の変数の追加: 高度のある降水量 | Adding third variable: precipitation with elevation | 258(3) | |
| ボリュームとボリューム-時間内挿 | Volume and volume-temporal interpolation | 261(1) | |
| 地球統計学とスプライン | Geostatistics and splines | 262(1) |
id:fromdusktildawnさんは、はてな匿名ダイアリーでは大きく振りかぶって釣竿を垂らす。
彼の自前の劇場のエントリーからは、どこかドラマチックでエレガントな「コンテンツとしての整合性とクオリティを守ろう」という意識が感じられるし、最近は幾つものテーマを重畳させてエントリーに深みを与えるよう、創り方を変えてきているようにもみえる。
しかし、はてな匿名ダイアリーにおける彼はそうではない。隙の多そうな、釣り針が延々と連なるようなエントリーを垂れ流す。その姿は、まるで長さ数キロメートルに渡る延縄を流す漁船の如しだ。「餌選び」も劇場とは違う。ドラマ性やエレガント性を度外視した、とにかく食いつきの良さそうなネタをブツ切りにして針に引っ掛ける。多少釣り針が餌から顔を出していても、なぁに安い魚は気づかない。なぜなら、安い魚というものが、「釣り餌だという事実」よりも「おいしい餌だという事実であって欲しい願望」を視るものだし、だからこその安い魚なのだから。
時にはトラックバックという名の連鎖反応が、延縄に面白い風景を与えるかもしれない。釣り餌に噛み付いた鰯にヤリイカが噛み付き、ヤリイカに鮫が噛み付いて...。釣り冥利に尽きる。
fromdusktildawnさんは時々覆面をつけた状態で増田海域を訪れ、片手で操船しながら自分の入り江よりも遥かにぞんざいに、大胆に、トン数重視で、延縄を仕掛けては安い魚を大量捕獲する。ブックマークという名の魚河岸に並ぶ、安い魚、まずい魚、小さな魚。巧妙なことに、増田の釣りエントリのぞんざいさは劇場と増田のギャップを際立たせるし、文体マスキング技術の高さがステルス性を保証しているので、どれが本当のfromdusktildawnさんの延縄漁船なのかは誰にもわからない。俺にもわからない。わかったらビビる。
...という妄想です。
