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はてなキーワード: 分布とは
共働き世帯や子育て世帯の所得を高く見せることで、子育て支援の必要性を低く見せたり、子育て世帯に対する税負担を増やしたり、
共働き子育て世帯を理想化することで、子どもを持たないことを選んだ人や専業主婦(主夫)に対して、
社会的な圧力や偏見を与える意図しか見えないナニカできゃっきゃ言ってそうだけど、
国民生活基礎調査の一部を切り出したデータにおいても1,000万円以上の収入があるのは40歳以上の世帯であり、それ未満は超えていません
働き盛りのキャリアや経験が豊富な世代は、子どもの有無に関わらず一般的に高収入
| 年齢階級 | 子供の有無・人数 | 収入（円） | 支出（円） | 貯蓄（円） |
| 20～24歳 | 子供なし | 352,000 | 323,000 | 29,000 |
| 20～24歳 | 子供1人 | 355,000 | 342,000 | 13,000 |
| 20～24歳 | 子供2人 | 361,000 | 355,000 | 6,000 |
| 25～29歳 | 子供なし | 434,000 | 381,000 | 53,000 |
| 25～29歳 | 子供1人 | 440,000 | 403,000 | 37,000 |
| 25～29歳 | 子供2人 | 449,000 | 420,000 | 29,000 |
| 25～29歳 | 子供3人以上 | 455,000 | 435,000 | 20,000 |
| 30～34歳 | 子供なし | 507,000 | 433,000 | 74,000 |
| 30～34歳 | 子供1人 | 514,000 | 457,000 | 57,000 |
| 30～34歳 | 子供2人 | 523,000 | 476,000 | 47,000 |
| 30～34歳 | 子供3人以上 | 530,000 | 494,000 | 36,000 |
| 35～39歳 | 子供なし | 551,000 | 467,000 | 84,000 |
| 35～39歳 | 子供1人 | 558,000 | 492,000 | 66,000 |
| 35～39歳 | 子供2人 | 567,000 | 513,000 | 54,000 |
| 35～39歳 | 子供3人以上 | 574,000 | 532,000 | 42,000 |
| 40～44歳 | 子供なし | 569,000 | 483,000 | 86,000 |
| 40～44歳 | 子供1人 | 576,000 | 509,000 | 67,000 |
| 40～44歳 | 子供2人 | 585,000 | 531,000 | 54,000 |
| 40～44歳 | 子供3人以上 | 592,000 | 551,000 | 41,000 |
| 45～49歳 | 子供なし | 571,000 | 491,000 | 80,000 |
| 45～49歳 | 子供1人 | 578,000 | 517,000 | 61,000 |
| 45～49歳 | 子供2人 | 587,000 | 540,000 | 47,000 |
| 45～49歳 | 子供3人以上 | 594,000 | 560,000 | 34,000 |
| 50～54歳 | 子供なし | 561,000 | 491,000 | 70,000 |
| 50～54歳 | 子供1人 | 568,000 | 517,000 | 51,000 |
| 50～54歳 | 子供2人 | 577,000 | 541,000 | 36,000 |
| 50～54歳 | 子供3人以上 | 584,000 | 562,000 | 22,000 |
| 55～59歳 | 子供なし | 539,000 | 479,000 | 60,000 |
| 55～59歳 | 子供1人 | 546,000 | 505,000 | 41,000 |
| 55～59歳 | 子供2人 | 555,000 | 530,000 | 25,000 |
| 55～59歳 | 子供3人以上 | 562,000 | 551,000 | 11,000 |
| 60～64歳 | 子供なし | 513,000 | 485,000 | 28,000 |
| 60～64歳 | 子供1人 | 520,000 | 494,000 | 26,000 |
| 60～64歳 | 子供2人 | 529,000 | 519,000 | 10,000 |
| 65歳以上 | 子供なし | 321,000 | 304,000 | 17,000 |
| 65歳以上 | 子供1人 | 328,000 | 313,000 | 15,000 |
| 65歳以上 | 子供2人 | 337,000 | 338,000 | -1,000 |
| 65歳以上 | 子供3人以上 | 344,000 | 362,000 | -18,000 |
あと、「200～300 万円未満」が日本最多の所得で14.6％、「100～200 万円未満」が ついで13.0％、「300～400 万円未満」が 12.7％らしいので、
お金がないとか言ってないで結婚したい人や子作りしたい人はするといいと思う。なんなら生活保護使え
| 所得金額階級 | 総数 | 高齢者世帯 | 高齢者世帯以外の世帯 | 母子世帯 | その他の世帯 | （再掲）児童のいる世帯 | （再掲）６５歳以上の者のいる世帯 | （再掲）標準４人世帯 |
| 総 数 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| ５０万円未満 | 1.2 | 1.6 | 1 | - | 1 | 0.1 | 1.1 | - |
| ５０～１００ | 5.5 | 10 | 3.1 | 3.3 | 3.1 | 1.1 | 7 | 0.7 |
| １００～１５０ | 6.4 | 11.6 | 3.8 | 8.5 | 3.7 | 1.7 | 8.4 | 1.6 |
| １５０～２００ | 6.6 | 12.3 | 3.6 | 13.4 | 3.4 | 1.7 | 9 | 0.8 |
| ２００～２５０ | 7.7 | 13.4 | 4.8 | 15.3 | 4.6 | 2.3 | 10.2 | 1.1 |
| ２５０～３００ | 6.9 | 11.2 | 4.6 | 10.1 | 4.6 | 2.3 | 8.8 | 1 |
| ３００～３５０ | 7.1 | 10.3 | 5.5 | 13.1 | 5.4 | 3.2 | 8.6 | 1.7 |
| ３５０～４００ | 5.5 | 6.8 | 4.8 | 10.2 | 4.8 | 3.5 | 6.2 | 2.1 |
| ４００～４５０ | 5.6 | 5.6 | 5.7 | 9.8 | 5.6 | 4.6 | 5.9 | 3.7 |
| ４５０～５００ | 4.7 | 3.6 | 5.3 | 2.2 | 5.3 | 4.6 | 4.5 | 4.5 |
| ５００～５５０ | 4.6 | 2.9 | 5.5 | 2.6 | 5.5 | 6 | 3.8 | 6.3 |
| ５５０～６００ | 3.8 | 2 | 4.7 | 1.1 | 4.7 | 5.5 | 3.3 | 7.1 |
| ６００～６５０ | 3.9 | 1.9 | 5 | 4.1 | 5 | 6.2 | 3 | 7.4 |
| ６５０～７００ | 3.3 | 1.3 | 4.4 | 4.2 | 4.4 | 5.7 | 2.6 | 5.6 |
| ７００～７５０ | 3.2 | 0.8 | 4.4 | 0.4 | 4.5 | 5.7 | 2.1 | 7 |
| ７５０～８００ | 3 | 1 | 4 | - | 4.1 | 5.5 | 2.1 | 6.9 |
| ８００～８５０ | 2.7 | 0.5 | 3.9 | - | 3.9 | 4.9 | 1.7 | 5.9 |
| ８５０～９００ | 2.2 | 0.5 | 3 | - | 3.1 | 4.1 | 1.5 | 4.7 |
| ９００～９５０ | 2 | 0.2 | 3 | - | 3 | 4.3 | 1.1 | 5.3 |
| ９５０～１０００ | 1.6 | 0.4 | 2.2 | - | 2.2 | 3.1 | 1.1 | 3.6 |
| １０００～１１００ | 3.1 | 0.3 | 4.5 | - | 4.6 | 6.7 | 1.7 | 5.8 |
| １１００～１２００ | 2.1 | 0.4 | 3.1 | - | 3.1 | 4.4 | 1.4 | 5.4 |
| １２００～１５００ | 3.7 | 0.6 | 5.3 | 1.7 | 5.4 | 7.1 | 2.3 | 7.4 |
| １５００～２０００ | 2.1 | 0.4 | 3 | - | 3.1 | 3.7 | 1.4 | 3 |
| ２０００万円以上 | 1.4 | 0.5 | 1.8 | - | 1.8 | 2.1 | 1.2 | 1.4 |
| 1世帯当たり平均所得金額(万円) | 545.7 | 318.3 | 665 | 328.2 | 669.5 | 785 | 454.8 | 800.5 |
| 世帯人員1人当たり平均所得金額(万円) | 235 | 206.1 | 243.6 | 123.7 | 245.1 | 194.8 | 207.9 | 200.1 |
| 中央値(万円) | 423 | 253 | 573 | 297 | 578 | 710 | 330 | 744 |
| 平均所得金額以下の世帯の割合(％) | 61.6 | 64.1 | 58.8 | 59.3 | 58.6 | 58.5 | 65.8 | 57 |
私立中学校高校行ってた設定で大学も私大だった設定だと思います
あと引きこもってネトゲ廃人になれるPCや部屋をGet出来る設定だったと思います
増田や氏の信者は正直そのレベルのご家庭の出身の人じゃなさそうな気がしています
いつの時代でも元増田(https://anond.hatelabo.jp/20240204232238#)は実家太いですけど
平均年収○○○万円とか言っても、分布に偏りがある場合、平均も中央値も大多数を代表する値にならない
日本の所得分布は右に裾を引く歪んだ分布で、左側の偏りが大きく中央値以下の所得に分布している人の方が多く、ジニ係数も高い
所得金額階級別に世帯数の相対度数分布をみると、「200～300 万円未満」が 14.6％、「100～200 万円未満」が 13.0％、「300～400 万円未満」が 12.7％と多くなっている。
中央値（所得を低いものから高いものへと順に並べて２等分する境界値）は 423 万円であり、平均所得金額（545 万 7 千円）以下の割合は 日本全体で61.6％となっている。
2022（令和４）年 国民生活基礎調査の概況 | 厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa22/index.html
ちなみに、ワイは氏を上級国民とは言っていません、ゴン太と言っています
上級国民は、ただの官僚やエリートサラリーマンや町弁や勤務医程度じゃ実現出来ない生活している人(松濤に数十億の家買ったり)
法を捻じ曲げることができる人のことでしょう
日本人男性の平均身長は172cmのはずなのに、180cmが珍しくなくて160cm台が皆無の職場ってある
というか採用面接時に172cmで足切りされたのかなというくらい172～182くらいに身長が集中している
その職場においては平均が178cmみたいな偏り方 日本人男性の身長分布から考えると中央が171～172なんだから自然にこうなるわけがないのに
財閥系に多い気がする ジムに行っている人の率も高くて、体が薄い人が少ない気もする 100%が元運動部
男性が人事で男性を新卒採用しているんだけどルッキズム的なふるいにかけられているというか すごく画一的
男性が男性を見ためで選ぶとこうなるんだな…という ジャニーズ系ではない 細くない 健康的
髪型も似たような感じ 額を出して必ずセットしている 髪質もハリコシのある直毛ばかりというか、同じタイプばかりのような気がする
白人は色素が薄く細いカールした髪が多く、太くてコシがあってツヤのある強い直毛の黒髪は東アジア人の特徴らしいけど、そういう東アジア美意識って感じの髪質
汗だくになってもペタッとしなさそうな髪質とでもいえばいいのか…伝わる？ あるよね一本一本にコシがあるせいなのか髪洗ってなくても皮脂でペトっとなりにくい髪質
（実際に清潔かは別として「清潔感」があるように見える髪！逆に、薄毛気味の猫っ毛だとペトっとなりやすく髪を洗ってても不衛生に見えがち！）
そして丸の内勤務の財閥系の正社員の異様なほど画一的な印象と逆で、工場勤務は容姿がばらばら
163cmもいれば181cmもいる すごい不細工もいればイケメンもいてあまり容姿のパターンがみられない バラバラ
「こういう人、工場勤務に多いよね」という容姿の特徴が何もない
丸の内勤務の財閥系の正社員の男性の画一的な印象はナチス親衛隊に近い
ナチス親衛隊の条件、金髪、青い目、厚い胸、23歳から35歳まで、身長180cm以上、「純粋のゲルマン民族」
ナチスとイコールではないけど 長身の筋肉質の健康体の純粋な日本民族という感じのなにか コシのあるツヤツヤの黒髪で額を出した髪型が「美しい純粋な日本民族」の象徴？
忘れてた、あとメガネのひとがいない IT系は眼鏡だらけ、工場勤務は意外と眼鏡がいる、財閥系の若手は本当に眼鏡いない 視力が良いのではなくコンタクトレンズらしい
なんか財閥系にやたらいるよねの容姿を芸能人でいうと、俳優の小泉孝太郎っぽい人と、お笑いコンビ「さや香」の新山っぽい人がいる
顔もそうだしなによりスタイルがあんな感じ スーツ着た感じとか髪型とか髪質とか本当にあんなかんじ
野村萬斎っぽい人もいる YouTuberだと東海オンエアのりょう 典型的なプルゴリより、いかつさが少なくて顔が薄い気がする でも貧相ではない
ハゲも低収入もブサメンも身長帯で比率は変動しないが、男のチビだけがきれいに余るし、マッチング率と身長が比例する
■日本人男性の身長分布と風俗客や婚活市場で余ってる男性の身長分布は一致しない
もちろんです！モラー直線（またはモラー散乱）は、電子が物質中を移動する際に受ける散乱の現象を表すものです。以下にモラー直線について簡単に解説します。
モラー直線とは:
モラー直線は、電子が物質中で散乱する際の角度分布を表すものです。
電子が物質中を通過する際、原子核や電子との相互作用により、散乱が起こります。モラー直線は、この散乱角度の分布を記述します。
モラー直線の特徴:
モラー直線は、小角度（通常は数度以下）での散乱に適用されます。
電子が物質中を直線的に移動する場合、モラー直線はその散乱角度を予測します。
モラー直線は、電子のエネルギー、物質の原子番号、物質の密度などに依存します。
一般的には、モラー散乱理論を用いて、電子の散乱角度の確率分布を計算します。
応用:
モラー直線は、放射線治療や粒子加速器の設計など、物質中での電子の挙動を理解するために重要です。
モラー直線は、電子のエネルギー損失や散乱角度の予測に役立つ理論であり、物質中での電子の挙動を詳しく調査する際に活用されています。12
別に性別を限定しなくても「200～300 万円未満」が日本最多の所得で14.6％、「100～200 万円未満」が ついで13.0％、「300～400 万円未満」が 12.7％やで
所得金額階級別に世帯数の相対度数分布をみると、「200～300 万円未満」が 14.6％、「100～200 万円未満」が 13.0％、「300～400 万円未満」が 12.7％と多くなっている。
中央値（所得を低いものから高いものへと順に並べて２等分する境界値）は 423 万円であり、平均所得金額（545 万 7 千円）以下の割合は 日本全体で61.6％となっている。
2022（令和４）年 国民生活基礎調査の概況 | 厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa22/index.html
| 所得金額階級 | 総数 | 高齢者世帯 | 高齢者世帯以外の世帯 | 母子世帯 | その他の世帯 | （再掲）児童のいる世帯 | （再掲）６５歳以上の者のいる世帯 | （再掲）標準４人世帯 |
| 総 数 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| ５０万円未満 | 1.2 | 1.6 | 1 | - | 1 | 0.1 | 1.1 | - |
| ５０～１００ | 5.5 | 10 | 3.1 | 3.3 | 3.1 | 1.1 | 7 | 0.7 |
| １００～１５０ | 6.4 | 11.6 | 3.8 | 8.5 | 3.7 | 1.7 | 8.4 | 1.6 |
| １５０～２００ | 6.6 | 12.3 | 3.6 | 13.4 | 3.4 | 1.7 | 9 | 0.8 |
| ２００～２５０ | 7.7 | 13.4 | 4.8 | 15.3 | 4.6 | 2.3 | 10.2 | 1.1 |
| ２５０～３００ | 6.9 | 11.2 | 4.6 | 10.1 | 4.6 | 2.3 | 8.8 | 1 |
| ３００～３５０ | 7.1 | 10.3 | 5.5 | 13.1 | 5.4 | 3.2 | 8.6 | 1.7 |
| ３５０～４００ | 5.5 | 6.8 | 4.8 | 10.2 | 4.8 | 3.5 | 6.2 | 2.1 |
| ４００～４５０ | 5.6 | 5.6 | 5.7 | 9.8 | 5.6 | 4.6 | 5.9 | 3.7 |
| ４５０～５００ | 4.7 | 3.6 | 5.3 | 2.2 | 5.3 | 4.6 | 4.5 | 4.5 |
| ５００～５５０ | 4.6 | 2.9 | 5.5 | 2.6 | 5.5 | 6 | 3.8 | 6.3 |
| ５５０～６００ | 3.8 | 2 | 4.7 | 1.1 | 4.7 | 5.5 | 3.3 | 7.1 |
| ６００～６５０ | 3.9 | 1.9 | 5 | 4.1 | 5 | 6.2 | 3 | 7.4 |
| ６５０～７００ | 3.3 | 1.3 | 4.4 | 4.2 | 4.4 | 5.7 | 2.6 | 5.6 |
| ７００～７５０ | 3.2 | 0.8 | 4.4 | 0.4 | 4.5 | 5.7 | 2.1 | 7 |
| ７５０～８００ | 3 | 1 | 4 | - | 4.1 | 5.5 | 2.1 | 6.9 |
| ８００～８５０ | 2.7 | 0.5 | 3.9 | - | 3.9 | 4.9 | 1.7 | 5.9 |
| ８５０～９００ | 2.2 | 0.5 | 3 | - | 3.1 | 4.1 | 1.5 | 4.7 |
| ９００～９５０ | 2 | 0.2 | 3 | - | 3 | 4.3 | 1.1 | 5.3 |
| ９５０～１０００ | 1.6 | 0.4 | 2.2 | - | 2.2 | 3.1 | 1.1 | 3.6 |
| １０００～１１００ | 3.1 | 0.3 | 4.5 | - | 4.6 | 6.7 | 1.7 | 5.8 |
| １１００～１２００ | 2.1 | 0.4 | 3.1 | - | 3.1 | 4.4 | 1.4 | 5.4 |
| １２００～１５００ | 3.7 | 0.6 | 5.3 | 1.7 | 5.4 | 7.1 | 2.3 | 7.4 |
| １５００～２０００ | 2.1 | 0.4 | 3 | - | 3.1 | 3.7 | 1.4 | 3 |
| ２０００万円以上 | 1.4 | 0.5 | 1.8 | - | 1.8 | 2.1 | 1.2 | 1.4 |
| 1世帯当たり平均所得金額(万円) | 545.7 | 318.3 | 665 | 328.2 | 669.5 | 785 | 454.8 | 800.5 |
| 世帯人員1人当たり平均所得金額(万円) | 235 | 206.1 | 243.6 | 123.7 | 245.1 | 194.8 | 207.9 | 200.1 |
| 中央値(万円) | 423 | 253 | 573 | 297 | 578 | 710 | 330 | 744 |
| 平均所得金額以下の世帯の割合(％) | 61.6 | 64.1 | 58.8 | 59.3 | 58.6 | 58.5 | 65.8 | 57 |
一つだけ明確な間違いを指摘すると増田の実家ははっきりいって激細だよ
2022年の30代子育て世帯の所得(年収ではない)の全国中央値は686万円だよ（東京だと986万円だよ）
別のデータだけど下記データから計算すると30代子育て世帯で年収300万円未満は3%程度だよ
https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2023/10/3041000.php
このデータは30代なので子供が大学に入る年齢だともっと世帯年収分布は上がるよ
ただし全体の5%程度いる片親/孤児の世帯を含まないからそこは注意が必要だよ
いつの時代でも元増田(anond:20240204232238)は実家太いですけど
平均年収○○○万円とか言っても、分布に偏りがある場合、平均も中央値も大多数を代表する値にならない
日本の所得分布は右に裾を引く歪んだ分布で、左側の偏りが大きく中央値以下の所得に分布している人の方が多く、ジニ係数も高い
所得金額階級別に世帯数の相対度数分布をみると、「200～300 万円未満」が 14.6％、「100～200 万円未満」が 13.0％、「300～400 万円未満」が 12.7％と多くなっている。
中央値（所得を低いものから高いものへと順に並べて２等分する境界値）は 423 万円であり、平均所得金額（545 万 7 千円）以下の割合は 日本全体で61.6％となっている。
2022（令和４）年 国民生活基礎調査の概況 | 厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa22/index.html
ワイ：
ChatGPT：
基数ソート（Radix Sort）は、分割統治法（Divide and Conquer）を利用しているとは一般的には考えられません。基数ソートは、数値や文字列などのキーを持つ要素を、そのキーの各桁について個別にソートすることによって全体をソートするアルゴリズムです。通常、最も下位の桁から始めて、各桁について安定ソート（たとえばカウンティングソートやバケットソート）を適用していきます。
分割統治法は、問題をより小さなサブプロブレムに分割し（Divide）、それらのサブプロブレムを解決して（Conquer）、最後にサブプロブレムの解を統合して（Combine）元の問題の解を得るアプローチです。典型的な分割統治法のアルゴリズムには、クイックソートやマージソートがあります。
基数ソートはこのアプローチに従わず、代わりに全体のデータセットに対して桁ごとのソートを繰り返すことで全体をソートします。各桁のソートはデータセット全体に対して行われ、データセットをサブプロブレムに分割してそれぞれを独立に解決し、後で統合するというプロセスはありません。そのため、基数ソートは分割統治法を利用しているとは一般的には見なされません。
ただし、基数ソートの各ステップでサブプロブレムに分けることなく全体のデータセットに対して操作を行うという点で、分割統治法の概念の一部と見ることができるかもしれませんが、これは分割統治法の典型的な使用法からは逸脱しています。
ワイ：
ChatGPT：
基数ソートを上の桁から開始して同じキーを持つグループに分割し、階層的に並べていくというアプローチは、実際には「Most Significant Digit (MSD) Radix Sort」と呼ばれる基数ソートのバリエーションであり、有効な手法です。MSD基数ソートは、最も上位の桁（Most Significant Digit）から始めて、各桁ごとにデータをグループ化し、それぞれのグループに対して再帰的に同じプロセスを適用していきます。このアプローチは、ある意味で分割統治法の考え方を取り入れています。
分割: 最も上位の桁に基づいてデータを複数のバケット（グループ）に分割します。各バケットは同じ桁の値を持つ要素を含みます。
統治: それぞれのバケットに対して、次に下位の桁に基づいてソートを再帰的に適用します。これにより、各バケット内の要素がさらに細かく分類されます。
結合: 最終的に、すべてのバケットを順序通りに結合して、ソートされた全体のリストを得ます。
このアプローチでは、データセットをサブセットに分割し、それぞれのサブセットに対して問題を再帰的に解いていくという分割統治法の原則に従っています。ただし、MSD基数ソートは、分割統治アルゴリズムの典型的な例（マージソートやクイックソートなど）とは異なり、再帰的な過程でサブセット間の「統合」ステップが必要ありません。各再帰的なステップでのソートが完了した時点で、要素は既に部分的にソートされた状態になっているため、最終的な結合は単純なリストの連結に過ぎません。
MSD基数ソートは、特に固定長のキーを持つデータや、文字列などの可変長データをソートする場合に有効な手法です。しかし、このアプローチは、特にキーの分布が均一でない場合や、データセットが大きい場合には、メモリ使用量が大きくなる可能性があるため、実際の使用状況に応じて適切なソートアルゴリズムを選択することが重要です。
分割統治法じゃん。
単に県民性の現れというだけかもしれない
だから、紙の上から離れた場合必ずしも現実として差別が行われてる事を意味しない
みたいな事と一緒
だが、事実として具体的に男女差別を行ってる場合、それは差別として処理される
別に性別を限定しなくても「200～300 万円未満」が日本最多の所得で14.6％、「100～200 万円未満」が ついで13.0％、「300～400 万円未満」が 12.7％やで
| 所得金額階級 | 総数 | 高齢者世帯 | 高齢者世帯以外の世帯 | 母子世帯 | その他の世帯 | （再掲）児童のいる世帯 | （再掲）６５歳以上の者のいる世帯 | （再掲）標準４人世帯 |
| 総 数 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| ５０万円未満 | 1.2 | 1.6 | 1 | - | 1 | 0.1 | 1.1 | - |
| ５０～１００ | 5.5 | 10 | 3.1 | 3.3 | 3.1 | 1.1 | 7 | 0.7 |
| １００～１５０ | 6.4 | 11.6 | 3.8 | 8.5 | 3.7 | 1.7 | 8.4 | 1.6 |
| １５０～２００ | 6.6 | 12.3 | 3.6 | 13.4 | 3.4 | 1.7 | 9 | 0.8 |
| ２００～２５０ | 7.7 | 13.4 | 4.8 | 15.3 | 4.6 | 2.3 | 10.2 | 1.1 |
| ２５０～３００ | 6.9 | 11.2 | 4.6 | 10.1 | 4.6 | 2.3 | 8.8 | 1 |
| ３００～３５０ | 7.1 | 10.3 | 5.5 | 13.1 | 5.4 | 3.2 | 8.6 | 1.7 |
| ３５０～４００ | 5.5 | 6.8 | 4.8 | 10.2 | 4.8 | 3.5 | 6.2 | 2.1 |
| ４００～４５０ | 5.6 | 5.6 | 5.7 | 9.8 | 5.6 | 4.6 | 5.9 | 3.7 |
| ４５０～５００ | 4.7 | 3.6 | 5.3 | 2.2 | 5.3 | 4.6 | 4.5 | 4.5 |
| ５００～５５０ | 4.6 | 2.9 | 5.5 | 2.6 | 5.5 | 6 | 3.8 | 6.3 |
| ５５０～６００ | 3.8 | 2 | 4.7 | 1.1 | 4.7 | 5.5 | 3.3 | 7.1 |
| ６００～６５０ | 3.9 | 1.9 | 5 | 4.1 | 5 | 6.2 | 3 | 7.4 |
| ６５０～７００ | 3.3 | 1.3 | 4.4 | 4.2 | 4.4 | 5.7 | 2.6 | 5.6 |
| ７００～７５０ | 3.2 | 0.8 | 4.4 | 0.4 | 4.5 | 5.7 | 2.1 | 7 |
| ７５０～８００ | 3 | 1 | 4 | - | 4.1 | 5.5 | 2.1 | 6.9 |
| ８００～８５０ | 2.7 | 0.5 | 3.9 | - | 3.9 | 4.9 | 1.7 | 5.9 |
| ８５０～９００ | 2.2 | 0.5 | 3 | - | 3.1 | 4.1 | 1.5 | 4.7 |
| ９００～９５０ | 2 | 0.2 | 3 | - | 3 | 4.3 | 1.1 | 5.3 |
| ９５０～１０００ | 1.6 | 0.4 | 2.2 | - | 2.2 | 3.1 | 1.1 | 3.6 |
| １０００～１１００ | 3.1 | 0.3 | 4.5 | - | 4.6 | 6.7 | 1.7 | 5.8 |
| １１００～１２００ | 2.1 | 0.4 | 3.1 | - | 3.1 | 4.4 | 1.4 | 5.4 |
| １２００～１５００ | 3.7 | 0.6 | 5.3 | 1.7 | 5.4 | 7.1 | 2.3 | 7.4 |
| １５００～２０００ | 2.1 | 0.4 | 3 | - | 3.1 | 3.7 | 1.4 | 3 |
| ２０００万円以上 | 1.4 | 0.5 | 1.8 | - | 1.8 | 2.1 | 1.2 | 1.4 |
| 1世帯当たり平均所得金額(万円) | 545.7 | 318.3 | 665 | 328.2 | 669.5 | 785 | 454.8 | 800.5 |
| 世帯人員1人当たり平均所得金額(万円) | 235 | 206.1 | 243.6 | 123.7 | 245.1 | 194.8 | 207.9 | 200.1 |
| 中央値(万円) | 423 | 253 | 573 | 297 | 578 | 710 | 330 | 744 |
| 平均所得金額以下の世帯の割合(％) | 61.6 | 64.1 | 58.8 | 59.3 | 58.6 | 58.5 | 65.8 | 57 |
「株式インデックス（指数）の構成銘柄を全部その通りに買うことなんてできないのに、なぜインデックス投信が成り立つの？」という疑問を受け取ったので少し解説する。
インデックス投信に求められるのは、「買った投資家をなるべく儲けさせること」ではなく、あくまで「インデックスと全く値動きを実現すること」である。インデックス投信が実際のインデックスの値動きからずれてしまうことを「トラッキングエラー」と呼ぶが、このエラーが小さい投信こそが優れたインデックス投信ということになる。
そしてインデックス投信が「インデックスの構成銘柄を、その通りに全部丸ごと買う」のは、資金量や売買実務の問題で実現不能だ。構成銘柄数が少ないタイプのインデックスならある程度可能ではあるが。
なのでインデックス投信は、「インデックスの構成銘柄を全部買わなくても、インデックスと同じ値動きになるポートフォリオ」を実現するために、数学を駆使した様々な手段を用いている。
これは例えるなら、世論調査の技術に近い。世論調査はたった2000人程度の調査結果で、国民全体の意見分布を可視化しようとする技術だ。マスコミによる調査はよく「サンプル数が少なすぎる」「固定電話向けにやるのは実態を表さない」などと素人に叩かれがちだが、実際には選挙結果などが世論調査の結果と大きく乖離することはない。少ないサンプル数が国民全体をなるべく代表するように、サンプル抽出や回答結果の補正技術を関係者は磨いてきたからだ。（ちなみにそういう技術を磨いていない、その辺の企業がネットで行った調査などは、全く調査したい集団を代表していないことが多い）。
例えば、ある指数の構成銘柄が3000あるとする。3000銘柄を指数の組み入れ比率通りに買ってそれを維持するのは、1つの投信には不可能に近い。
しかし、その3000銘柄の中に実は、「ほぼ似たような動きをする銘柄」が100あり、しかもそんな100銘柄によるグループが30グループある構図だったらどうだろう。
この3000銘柄からなる指数に連動するためには、この30グループからそれぞれ1銘柄ずつ、計30銘柄を持てば十分となる。この手法を「層化抽出法」と言ったりする。
実際にはこんなに単純ではないが、各銘柄の値動きの性質を分析することで、「3000銘柄のうち数百銘柄だけ買っておけば、ほぼ指数全体と同じ値動きになる組み合わせ」というのは見つかるものなのだ。この組み合わせ方法と、その組み合わせが日々の資金の流出入などで歪んでしまった時の修正方法こそが、運用会社それぞれの「秘伝のノウハウ」ということになる。
ちなみに、
この疑問についてだが、おそらく資産内容の中に一部、先物などのデリバティブ商品が入っているのを見て抱いた疑問ではないかと思う。インデックス投信は「投資家から預かった資金を100％インデックス運用に回す」必要があり、一瞬たりとも資金を余らせてはいけないのだが、実際には個別銘柄だけでそれを実現するのは難しい。個別銘柄にはそれぞれ最低投資金額があり、1円単位で売買できるものではないので、その組み合わせにはどうしても「端数」が出てしまうからだ。
なので一時的に余ってしまった部分を埋めるために、指数と同じ値動きをする指数先物を活用することがあるのだ。
なので、元増田が心配するような「わけわからないもの」が混ざっていることは考えにくい。株価指数と同じ動きをさせることに、サブプライムローンのような株とは値動きの違う商品はなんら貢献しないからだ。
東京に日本の全人口を集めると、数ヶ月も持たないそうですが、逆に山間部含め人口密度が日本の全陸域で均等になるようにしたらどうなるにでしょうか？ つまり一世帯ごとの居所と居所の距離がもっと大きくなるように住ませるようにするということです。
これもこれでやはり問題が起こるんでしょうかね？
過疎と集中が問題にされますが、かといってその真反対に究極的に人口が偏りなく分布してればいいといいというわけでもないんでしょうかね？
極端な過疎集落が存在せず、全ての人の住所が数十ぐらいのコロニーのいずれかに属していて、それが日本の要所要所を結ぶように配置されているみたいな状態が理想なんでしょうか（コロニー以外は全く人がいない）？
能登地震で震度7を観測した場所増えたと聞いて、気象庁が公開している
震度7の地域と凡例の震度7の色が一致してないように見えるんだが、どういうこと？
あとGoogle Chromeだとこれ以上ズームすると色の表示が消えるので使い物にならない。
https://i.imgur.com/7fcp1rH.jpeg
Edgeで見ると、ズームできる。で、震度7が観測されたと思われる地域に謎の紫色の場所がある。
https://i.imgur.com/HunTbST.png
防災科研の「面的推定震度分布」だとこの紫色の地点が震度6強らしいので、
グラデーションみたいな感じで紫色に中和されてしまっているのか？
https://xview.bosai.go.jp/view/index.html?appid=41a77b3dcf3846029206b86107877780
