「二乗」を含む日記 RSS

はてなキーワード: 二乗とは

2020-06-23

ほんとうに会社なんていらないと感じる

学生などが直面する壁は、解決すべき問題が難しいという場合ほとんどだ。

一方、これが会社になると、解くべき問題自体は恐ろしく簡単だが、下らない制約のために解くことが困難になる。

ほとんどの仕事というのは、「xの二乗計算してレポートに書いて出せ」というようなレベルだ。

ただし、このxの値は誰も知らない。前に誰かが記録していたような気がするが、誰が記録したのかもどこに保管してあるかも誰も知らない。そこを手探りで探すのが、会社での仕事である

また、レポート形式自由ではない。必ず、Excelセル方眼紙状に並べたシートに、罫線などの装飾を施して、印刷して提出しなければならない。その紙に上司のハンコをもらうまでが仕事である

要するに、ほとんどの仕事実質的意味がない。また、前担当者の引き継ぎなどが適切に行われなかったために、無駄な手間が増えている。これが、会社での9割9分の仕事実態だ。

はっきり言って、こういう仕事は働いている人もストレスが貯まるし、最終的に損を被るのは顧客である無駄仕事をしている会社製品には無駄コストがかかっており、それを安く売ろうとすれば、品質管理などが疎かになる(ただでさえ意味のある品質管理ができていないのに)。

から、こういう会社はさっさと潰れてほしい。

2020-06-14

物理数学の履修時期は常に1年すれ違っている

物理学は常に数学の発展と共に進歩してきた。

というより物理学から必要に駆られた要請によって新たな数学概念が切り開かれてきた。

したがって当然、物理を学ぶ際には現象のもの理解とその裏に潜む数学的内容の理解が両輪となるのだが、

なぜだか日本学校教育においては、この前提が上手く機能していない。

物理分野においてある現象を習ったその翌年に、ようやく数学分野において必要概念が登場するといった具合だ。

具体的には、以下のようなものがある。

まあ大学まで来ると履修順もある程度好きにできるのであくま一般的な例だが、それでも通常のシラバスでは上記時期に学ぶとされることが多い。

なぜこのようなことになっているのだろう?

はっきり言って物理が「公式の暗記ゲー」になっているのはほとんどこのすれ違いが要因だ。根本的に理解するための道具がないから、その結果だけを公式として先回りに輸入しているのだ。

単純に小学校低学年の段階で理科の履修時期を1年後送りにすれば済むと思うのだが、何か問題があるのだろうか?

(Appendix)

現行(今年度より順次終了)の指導要領は以下

https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/youryou/1356249.htm

順次適用される新指導要領は以下

https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/1384661.htm

ブクマ返し

かにそこで知識として触れることになっている。ちゃんとやるのは中1だが、そこは誤解を招く表現だった。申し訳ない。

それはない。上記リンク参照。勝手にやってる所はあるかも。

大学カリキュラムはさすがに学校ごと、個人ごとに差が大きく、必ず上記の通りと言うつもりはない。しかベクトル解析は通常1年次の微分積分学ではやらないと思う。

また一般的に、物理の履修が数学に先んじる傾向が大学でも続くという部分は、どの大学でもおおまかには認められると思う。

思ったより各校で工夫されているらしい。それ自体はとても好ましい。

だが基本は指導要領の通り教わっているものであり自分の教わり方が「例外的に素晴らしかった」ことは認識していただきたい。

教師判断で「工夫」しなければいけない状態はどうなのか?

必ずしも初学者発見順に沿って学習する必要はないと思っている。

今の体系の中で、最もわかりやすい順番に並べ直すべき。

それ自体反論はないが、であれば上記のように物理内で微積を導入するなどして必要数学を身に付けさせなければ意味がない。

たとえば等加速度運動二乗公式を暗記させる必要は一切ないはず。

そして具体例から抽象化までに1年のブランクは遠すぎる。

また、個人的には数学はそれ自体完結する学問だと思っているので、常に物理のために数学があるような受取り方になるとしたらちょっと良くない(個人美学だが)

直前に書いた通り、自分はこの考えを指示する。異論はない。

物理要請数学が切り開かれた」というのは、そういう一事実があると言いたかっただけで「全ての数学が」というように受け取らせるつもりはなかった。

ここも誤解を招く表現でしたね。

2020-06-12

anond:20200612155755

ブコメでは書ききれないので。専門家ではないので間違いがあるかもしれません。あったら是非教えてください。

二乗三乗法則」というものがある。

これは大きさが増すとき、面積(だいたい問題になるのは断面積)は長さの二乗で増えるのに対して、体積(だいたい問題になるのは質量)は三乗で増える、という考えてみれば当たり前の法則だ。

これは色んなものの大きさを制限する法則になっている。

わかりやすく、有名なのが「巨大怪獣・巨大ロボ問題」だ。仮に人間と同等のもの10倍にしたとき体重1000倍になる。しかし、足の断面積は100倍にしかならず、通常サイズ人間に比べて10倍の負荷が足にかかるため、結果立てない、という問題である

他にも表面積と熱など、ベルクマン法則(恒温動物寒い所=高緯度の方が大きい)や逆ベルクマン法則(変温動物は逆に暖かい所=低緯度の方が大きい)など、生物の大きさに関わっているので興味がある方は是非調べて欲しい。

結果として小さい方がより少ない断面積=筋肉で体を効率的に動かせる。

また逆ベルクマン法則により(昆虫は変温動物)、高温の方がより巨大化でき、酸素量が多い方が当然エネルギー効率も良くなる。

(ちなみによくある「のみが人間サイズならこんなに高く飛べる」とか「蟻が人間サイズならこんなに力持ち」も、実際には立つことすらできないことが容易に想像できる。)

なので古代昆虫は巨大で、現代気象条件下では皆さんが知っているサイズ限界になるのである

2020-6-12

寿司打23740 6.8 1201 20

目的関数は仮説関数評価するもの

目的関数を小さくすることが学習目的

線形回帰問題でよく使われる目的関数二乗誤差関数

寿司打でベストスコア出てうれしかった

もうちょっと勉強真剣にやろうと思った

atcoder始めてみようと思ったけれど、時間が食われそうで迷ってる・・・

2020-04-22

新コロはインフル派閥がまたぞろ勢力を増してるようだが

・今までの感染者数で基本再生産数2.5とか前提だったのがどれくらいの数字になるか

・現段階のアメリカ感染者数が人口の3%だったとして、封じ込めない場合アメリカは何人死ぬのか

抗体検査抗体を持つ人を判別できたとして、抗体レベル全般的に低いと言われている中で、再感染しない前提は無理があるのではないか

・再感染した場合危険二乗倍になるので、実質的な致死率は倍どころではない可能性大

などなど、危険厨的な論点はまだまだ多いので、確固頑張ってデータ出ししていこうな!

2020-04-07

接触8割減らすってこういう考えでいいの?

接触度数みたいな数値を定義しよう


部署の人数の二乗×日数

計算する

一週間で計算しよう

7人の部署が週5日勤務をするとして

7×7×5=245

これが現状

これを2割まで減らすなら

245×0.2=49

ケース1

7人の部署

週3日(月火水)3人出社するグループ1

週3日(木金土)4人出社するグループ2

に分けると

3×3×3=27 グループ1

4×4×3=36 グループ2

合計で63なのでダメ

ケース2

週3日(月火水)2人出社のグループ1

週2日(木金)2人出社のグループ2

週2日(土日)3人出社のグループ3

2×2×3=12 グループ1

2×2×2=8 グループ2

3×3×2=18 グループ3

これなら合計38

2020-03-19

Excelグラフ新型コロナウイルス未来を予想する

anond:20200319081017

そんな時にはExcel予測してみようぜ。(基本的機能しか使っていないので、たぶん他の表計算ソフトでもできるはず)

そして、元の統計値の不確かさを別にしても、

ことを確認してみようぜ。

データの取得

コロナウイルスに関するデータは、いろんな所から入手できる。WHOサイトとかからがいいんだろうけど、Wikipediaなどにも転載されているのでそっちから持ってくるのがお手軽よ。

https://ja.m.wikipedia.org/wiki/2019%E6%96%B0%E5%9E%8B%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8A%E3%82%A6%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%82%B9

他人に発表する時にはきちんと一時ソースからにした方がいいけど、自分が疑問に思ったときにやる分にはどこからでもいいかと思う。

データExcelへのぶち込み方。

今回の場合は、今までの推移から、将来を予測する形になるので、例えば

と言う形で入れればいいよ。

グラフを書く

グラフは散布図を使います

この場合

で死者数の推移のグラフができるよ。

これでとりあえずどのように推移しているかグラフを書くことができた。

これを感染者数にしてみよう。

ことで、簡単感染者数のグラフも作れるよ

つのグラフに描画することもできるけど、値のオーダーがだいぶ違うので別のグラフに書いたほうがわかりやすいと思う。

近似曲線を追加する

グラフの中の曲線を右クリックして「近似曲線の追加」を選択する。

すると、通常は破線(点線)で近似曲線が追加される。

(新しいExcelの人は、グラフクリックしたときに出てくる右側の「+」マークボタンを使ってもいいよ)

この近似曲線を使って未来を予想するよ。

近似曲線の種類や値を調整する

ただこのままだと直線近似のままになっているので、ぱっとみ会ってないように見えると思う。また、どれぐらいあっているかも分からないので、設定を変えてみよう。

ここから、種類を選べるので切り替えてみよう。

それぞれクリックして、いま選択している情報にたいして最も良さそうな近似曲線を選んでみよう。

また、その下に「予想」と言う欄があるので、そこに「前方補外」に100と入れると、近似曲線を今から100日後まで伸ばすことができる。

これで未来を予想する線がかけたよ。

数式とR2乗値を表示して評価し、あと具体的な値を拾ってみよう

その下にある「グラフに数式を表示する」と「グラフにR-2乗値を表示する」もONにしてみると、グラフ上に数字が表示されるよ。

数式は、この近似曲線を描くために使われる式で、これをExcelの式に置き換えて入れると、具体的なXの値の時の数字計算することができるものになってるよ。

例えば、セル「E1」に「170」と入れて、この数式の「x」を「E1」に置き換えた式をセルF1」に入れると、F1に170日の時の数字が出てくるよ。

また、R二乗値というのは、その近似曲線がどれだけあっているかを示しています

ただし、未来予測するときは、このR二乗値があっていればいいというもんでもなく…。

いろんな近似方法予測値を見てみる

で、ここまで自分の手でやった人は気付くと思うんだけど、この近似曲線にどれを使うかによって無茶苦茶予測値に振れが出ます

たとえば、指数近似にするとあと60日ぐらいで地球人類全員が感染し、そのうち10億人が死ぬと言う結果に。マジか。

一方で、線形近似にすると、100日後でも感染者数は数十万にとどまり、死者数は1万を超える程度、と言う結果になる。おいさっきと全然ちがうじゃねえか。

その中間ぐらいだと、累乗近似だが、100日後に感染者数は1000万人近くになり、死者は13万人を越える、と言う結論に。ビジュアル的にはこれが一番妥当なような気はするけど根拠ない。

それから多項式をつかってグラフへのフィット度を上げた場合最近ヨーロッパで本気になって検査を始めたことで急激に伸びた部分とかを拾っちゃって、値が極端になる、とかそういうことも確認できるよ。

じゃあどれが正しいのよ?

分かりません。

結局グラフの姿を目で確認して考える、というのが一番オーソドックスなやり方。数学的にはいろいろと議論があるらしいけど…。

評価するときには、グラフ指数表示するか、普通の表示のまま見るかでどのグラフがあっているようにみえるか、と言うのもだいぶ見栄えが違ってくるので気をつけて。

ただ、どれが在ってるのかわかんないにしても、他人が出してきた数字グラフをただ鵜呑みにするのではなく、自分Excelでもなんでもにぶち込んでみれば、

  • 近似方法や設定でこんなにも結果が変わる
  • どのパラメータがどれだけ結果に影響を与えるかを見ることができるので、抑えなきゃいけない論点が見えてくる

と言うメリットがある。

数字問題になっているとき、大抵の式はそんなに難しい事はないのでぜひやってみてほしい。Excel結構優秀なので計算の中身をあんまり知らなくてもいけるよ。

また、このネタを覚えると、プレゼンするとき自分に最も都合のよい将来予測を作ると言うこともわりと自由自在にできるので、上司丸め込んだり、客をだまくらかしたりもできるのでべんr…………悪用厳禁!!!

もちろん、これは何か大きな異変がなくて、このまま状況が推移する場合の予想だ、ってことも分かると思う。そこから先は感染モデルなどを取り入れた、もっと高度な予想が必要になると思うけど、自分で推測するにはこの程度でも役に立つよ。

さらに興味がある人向けに

先日一部界隈で話題になった「全くスクリーニングされてないランダム集団検査実施するとどんな結果になるか?」と言うのもExcel簡単計算できるのでやってみて。

これも自分計算すると納得するよ。

また、一部の反発に「もっと検査精度はよいと想定するべきだ」とかあったけど、その数字がどれだけ大事なのか?とかも分かるよ。

2019-11-12

幸福度給料二乗に比例する

100万円 幸福度1

200万円 幸福度2

400万円 幸福度3

800万円 幸福度4

1600万円 幸福度5

3200万円 幸福度6

6400万円 幸福度7

12800万円 幸福度8

 

 

二乗じゃないじゃんと思ったやつは幸福度0

2019-10-04

機械学習は二重回帰分析で要は最小二乗法」みたいなの

プログラミングは要はandとorとnot」みたいなメッチャ雑な括り、他にない?

2019-08-15

1から100の偶数の和を求めるワンライナー

https://qiita.com/noobow/items/28cd77968815f329ca77

http://b.hatena.ne.jp/entry/https://qiita.com/noobow/items/28cd77968815f329ca77

俺はシャイなのでツイートブコメもしなかったのだが、これをWolfram言語Mathematica)で書くとこうなる。

Sum[2k, {k,1,50}]

どうだろうか?美しいと思わないだろうか?Wolfram言語のSumはΣそのものなのである

例えば問を「1から100の偶数二乗の和を求めるワンライナー」とした場合、上でまとめられている言語では

前述の問でこそ綺麗だったものが途端に汚くなるものがありそうな気がする。

だがやはりこれも

Sum[(2k)^2, {k,1,50}]

と書けてしまうのである

いやあ実に美しい。

2019-07-29

自称K二乗 とんだFAKE野郎 叩きゃ ホコリが出てくる諸々 剥がすぜメッキをボロボロ 化けの皮剥がし晒す色々

2019-07-23

anond:20190723195237

(n-2)(n-3)(n-4)(n-6) + n*n

という式を考えてみると良い。

n=2,3,4,6 では、ただの二乗になるけど、n=5 ではならない。

2019-07-17

anond:20190717225319

二乗誤差の微分から補正された投票を繰り返すことで最適化された政治を行うことができる

2019-07-14

AI民主化

最近話題になってるこういうの見かけたんだけど

https://ai-scholar.tech/deep-learning/matrixflow-191/

この人は文系でも使えるAI製品を売り出してデータサイエンティストを全部失業させたいとか言ってる。

で1年くらい昔の話で申し訳ないんだけど、この人こんなことも言ってる

https://twitter.com/tdualdir/status/964134918266605568

この人の言ってる「DNNが任意関数表現できる」ってのはディープニューラルネットワークの層を深くすればするほど複雑な表現対応できて任意関数に近づけるってことだよね。

関数テイラー展開して項を増やせば元の関数に近づくみたいな話。万能近似定理とか普遍性定理かい名前のやつ。たしかに昔から言われてる。

でもどれくらい深くすればうまく近づけられるかってことは何も言ってなくて、既存手法よりもうまく行く理由もわかってない。

無限に深いDNNならどんな関数表現できる、なんて言っても実際にできなかったら使えないじゃん。

からこそ研究者現在進行形でいろんなニューラルネットワークを試してうまく行く条件を探してるわけ。

で、何が違うのって言ってるリンク先のスライド

https://www.slideshare.net/masaakiimaizumi1/ss-87972719

目的関数一定の条件下ならDNNが他のどの手法(最小二乗法とか)よりも一番うまく近づけられることを証明したって言ってる。

まりこれまで分かってなかったことを部分的に解明している。全然違う話。

書いてある数式が難しくて理解できなくても日本語のとこだけ読むだけでも全然違う話をしてることがわかると思うんだけど。文系ならともかく理系ならわかるでしょ。

数学ができるかよりも機械学習で何ができるのか理解してそれを活用できることが重要ってインタビューの中で言ってるけど、本人が理解してないじゃん。

何ていうかさ、知ったかぶってAIに強いですよってアピールたかったのかなって感じ。最近AIブームで目立ってるAI人材ってみんなこんな感じ。

数学に強い理系って経歴をこういうハッタリにしか利用できないのは悲しいよね。

AI理解解像度がこの程度の人間ソフト作ってAIを全くわからない人間に「はいあなたみたいな文系でもAI使えますよ!」って売りつける構図なんだけど、

最近良く聞くAI民主化って結局こういうことなの?

作る側も使う側も何も分かってなかったら成果出るわけないしすぐ飽きられそうなんだけど。

それともまだグーグルのAutoMLでも実現してない全自動で最適なニューラルネット学習してくれるAIプラットフォーム自分ゼロから作る予定なのかな?

無限に複雑なDNNなら任意関数表現できるって話とどういう条件でDNNが他の方法よりうまく行くって話の違いが分かってない状態じゃ厳しそうだけど。

これもゴールドラッシュときツルハシを売る奴が一番儲けるってやつなのかな。

でもよく考えたらこの手のソフトって昔からあるよね。結局使いこなせずに「コンサルタント」とか雇って月単価いくら万円で常駐させてしまうのはいいほうで、たいてい飽きられる。

手を変え品を買え同じことの繰り返しってことか。なんだ。

まあデータサイエンティスト全部失業させたいってのは同意。こういうハッタリが増えればすぐAI幻滅期が来てブーム終わるし。

早く役に立たないAI人材データサイエンティストツルハシを売る奴も共倒れしないかな。

まあツルハシを売るやつは目ざとく次のブームに乗り換えて同じことを繰り返しそうだけど。

2019-05-04

anond:20190504180254

足し算ができなくても「100円のお菓子と150円ジュースを買った合計金額」がわかればいい。そういう意味では数学がわからなくても生活はできる。

座標変換ができなくても「私から見たあなたは西に50m先にいる。あなたから見て私は東に50m先にいる」という関係理解できていればいい。

二次関数グラフが描けなくても「投げたボールが描く軌跡」が描ければいい、

遠心力は速度の二乗に比例する」と言われてわからなくても、「速度が少し上がっただけで車はどんどんカーブで曲がり辛くなる」ことを知っていればいい。

それはそれでいいんだけど、数学を知っているだけで「ああ、平面とグラフのあの話ね」と即座に納得できる。生活の中でありふれた無数の概念を、最先端科学と地続きの形で、統一的に理解できる。そういう知識の結びつきを即座に引き出せる人のことを「賢い」と言います

2019-04-11

anond:20190411221341

平均からの差を二乗したら分散になるとかね

どう役に立つのか、どんな意味かを理解する前に定義を覚えさせられるのはしんどい

2019-03-01

統計学ってさ

分散とか色々二乗計算すること多いけど、「二乗であることに妥当性はあるの?

誤差を1乗の絶対値しか使わないとかむしろ4乗で計算するとかそういう手法もあるの?

2019-02-14

anond:20190214160107

ひとりぼっちでかなしい をつくらないのがいいのか

みんな自由なのでひとりぼっちでもさみしくない かの違いでも

組織なのだからある程度コンセンサス必要

それを多数でいようとするためにみなで足並みをそろえようと

協調をもってくるのは良し悪しは別として必然では?

どうして僕だけ 僕はちがうんだ 僕はぼくだ

という子のあつまった団体組織化していないもの

あったとしたら ぼくときみの差異を埋めるために

団体の人数から自分を引いたもの二乗

自分とその相手 その相手と違う相手干渉との自分

以上の接し方が必要になるわけで

まとめて「仲間はみな同じ対応」と絞ったほうが

生き方としては楽なのではないか

楽だからみんなまとめて 足並そろえて

仲良く同じことをする 同じ価値観をもっていると

意識しあうのでは?


自分の好きなように世の中のみて 一つ一つに

思慮深く自分の想いをこめていくことができる

器用さやそこに時間のさける人は個性を生かすのも

いかと思うけれども

それだけの時間的余裕も精神的な器用さもない場合

仲間で組織化して認識や行動を共通化して

プロトコルにのっとった行動をとるのが楽だと思うので

そういう苦しみから解放されたい組織化している人々を

わざわざ分離してあげる必要はないか

2019-01-24

接近戦に強い障害児の生存者バイアス

https://anond.hatelabo.jp/20190122090529

元増田です

接近戦の話はランチェスター戦略で詳細ぐぐってみて下さい

前回の話はランチェスターの第二法則近代戦における兵力二乗法則に従い、戦いは数だよ兄貴って話を書いたんですが

今回は原始戦の第1法則を軸に話を展開します。

生存者バイアスだろ、と書いた増田がいたけど、というかこの増田に限らず、そもそも障害児の親になった時に生存戦略が描けない状態なんだと思います

戦略はいろんな側面があります

育児における接近戦ではやはりお金が気になるところでしょう

なのでお金について、書きたいと思います

前提条件として、うちの子は中程度障害です

軽度と重度、最重度では違いますが、中程度であればトリソミーでなくともこの数字です。

いきなり答えから行きます

成人するまでに、我が家末っ子が国や自治体からもらえるお金は、

1100万 です。

内訳は

特児 約800万

子供手当 約245万(三人目なので増額

福祉手当 約114万

成人後は?

このままいくと成人後、障害年金2級相当なので

年80万弱、年金が出ます

また、二級相当なので、年金の支払いも全額免除になります

私の扶養から外した場合でも

健康保険は、年金全額控除の範囲税金系はほぼゼロ、よって丸々使えるお金になります

まあそのまま私の扶養に入ると思うので、

そこから親の私が寿命死ぬまで30年だったとして

それまでに障害年金が約2300万でます

よって

私が死んだ時点で、末っ子には3400万の資産がある状態になります

はいここメモしてね、三千万超です。

みんなーもってるー?三千万無形資産

どうでしょ?親がキチンとしてやれば、ここまでは誰でもできます

生存戦略、できそうですか?

千万じゃ足りないと思う人もいるだろうし、なんとかなりそうってひともいるとおもう

しろ、ここまでもらえるように動いていることが生存者バイアスだーとか言い出す人がいそうなのでそこは反論しておきます

親がちゃんと調べて申請して、もらえるお金価値と総額をみつめられる人が親なら全員ここまでは出ます

無慈悲数字の話として、中程度認定なら全員がでます、親の知識不足スキル不足で使っちゃうなら、それ生存者バイアスでもなんでもなくて、ただの戦略不足だよ。

といいつつ、障害児の親の多くは、ここまで貯められるつもりも、もらっているつもりも無いと思う

だって私のパートナーもここまで把握してないもん。

予防線もはったところで

少なくとも、トリソミーの子を授かったからといって、即座に悲観するほどなんの支援も受けられないわけじゃない事は知って欲しいなと思います

ここまでが覚えて帰ってほしい話、以下は余談とか皮算用とか細かい助成や補助による戦略なので読まなくてもいいです。

うちは子供NISAにいれてるのでこれより増える予定、NISAだけではやり続けられませんが、色々つかって今から50年も複利効果だせます

お国債に移していくとマル優という療育手帳で使える別の制度で、利息や利子を非課税にできます

さらに、私が療育手帳をつかって心身障害扶養共済に入っているので、私が死ぬと月二万円、子供死ぬまで支払われます

これにより資産運用配当年金で生きるなら、

月額20万弱の不労所得がある状態になります

上の二人は、健常児なので

それぞれ子供手当使わずいれてあげても200万しか無いですね。

まあ、こっちには自分で稼げるように教育を施していくのでそれはいいのですが。

話戻って私が死んだ後の事、

うちは持ち家なので、これを相続させるのもありですし、グループホームに入っても自分名義のお金だけで月額費用は賄えるでしょう、ただ成年後見人として上の二人どちらかに後見人として補佐を私から引き継いでもらわないとな、と思っています

でも金額が大きいので信頼できる弁護士とも顔つなぎしておかないとな、とは考えていますけど、今活動してる弁護士は、末っ子より先に寿命死ぬから子供が成人した後考ることにしてます

成年後見人と補佐については今回省略。

医療費について

自治体大分変わります都内でも区ごとで違いますし、県だと市毎で違います

道を挟んだあっちに家を買っていたら受けれない助成とか普通にあります通勤可能圏で転居も視野に入れましょう

うちは、現在手帳で成人まで0割負担になるところに住居を構えました。

成人後は自己負担分がかかり、入院については医療保険頼りになります

前述の通り、コープのJ1900に入っているので

成人後は、健康状態に関わらずV2000に入れます(J1900から入ってないと V1000にしか入れない)先進医療個人賠償つけても月額2240円。

65歳をこえたら、プラチナ85へ移行可能なので、おそらく一生コープ共済でしょう。

税金や補助について

医療費と同じく市によって大分違いますが、中度障害程度だと他に比べて瑣末事です

例えば、プロ野球チームを抱えてる市だと、試合無料でみれたり、NHK光熱費、車の税金なども安くなるところもあります

他の金額に比べれば微々たる違いなので、ここにあまり力を入れない方がいいですよ。

まあ余す事なく福祉を使い切るゲームみたいで、考えるの楽しいですけどね

さて、

こんな面倒な事を考える事がまず健常児より大変だーって思った人もいるかと思います

本来はこんなこと考えないでも普通パッケージが売り込まれるべきだと思うんですよね。

トリソミーの方はこんなメニューになっていますってさ

でも今って、医者から特にアドバイスもなく、たたき台情報はないけど夫婦で話し合ってね!しか言われません

少なくとも、末っ子が生まれる前に、あなた死ぬ頃までにトリソミーの息子さんが中程度障害認定なら三千万以上お子さんにお金ますよ、なんて言われてません。

まあ、子供障害程度でこの金額文字通り桁違いに変わるのでそりゃ言われないけどさ。

おかげで

待って待って、産むにしてもどんなコースあるの?さっぱりわからんし、色々どこにコンタクトとるの?

ってなるのが実情なわけです。

てかコンタクトとっても、ここまで詳しく計算して教えてくれた人はいませんでした。医療保険コープの話すらアドバイスくれた人はいませんでした

てか彼らも多分もらってないし、何もしてないんだと思う

それもまた仕方ないと思う、本来ならこんなこと調べないでもそれなりの団体が作られていて、教えてくれるべきだと思う

ビジネスとしてのパイがでかいなら私がやったっていいくらいだ

数が少なすぎて成り立たないから私含め誰もやんないけど

うちは中程度なので、軽度、重度の人がどんな数字になるかは話せません。

もし、どこか他に愛の手帳4度とか1度の人がいれば、是非一度

自分死ぬまでに出るお金の話を計算して、この増田にでもぶら下げて欲しいなぁと思います

ここまで読んでくれた人、ありがとう

2019-01-06

女ってなんで道のど真ん中を歩くの?

その癖歩くの遅いし。

端を歩いてくれれば反対側から追い抜かすのに、ど真ん中歩かれると接近距離が一番近くなるでしょ。最小二乗法かよ。

男性に近づかれて怖くないの?怖いなら端歩いてください。

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