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はてなキーワード: 湿度とは
がなんか盛り上がってたので書きました，自分は統計系の研究室というわけでもないし雰囲気で日本語を使っている節があるので，質問・ツッコミ等受け付けます．その場合反応に時間かかるかもしれないです．
今回はanond:20180822005110で用いられていたデータのみを使用しながら考えていく．
中盤まで確率の説明と本問題での議論をしてるので，元増田の問題点と自分の結論は一番下に書いてます，めんどいって人はそこまでスルーしてOK
この確率は物事が観測される前から決まっている値であり，観測されたデータから確率となる値（割合）を何らかの方法を使って推定，（または仮定）することしかできない
6面ダイスにおいて，「全ての出る目が同様に確からしいと仮定した」ときに，6面ダイスを1回振ったときに1が出る確率P(1)はP(1)=1/6として表される．
しかし1の出る目に明らかに重りがつけてあるようなダイスを考える．(すなわち上の仮定が使えないとき)このようなダイスが作られたときにはすでにP(1)という値はすでに決まっており，その値はいろいろな要因(ダイスの重さ，重りの重さ，重心位置，気温，湿度，etc)などで決まる値なので人間は知ることができない．しかし100回，1000回，10000回ダイスを振ってみて何回1の目が出たかというものからP(1)を推定することができる．
もし10000回ダイスを振ったときに1の目が2152回出たとしたらP(1)=2152/10000と考えることができる．
P(A|B):Bという事象が起きたなかでAという事象が起きる確率
平成28年度の普通自動車における交通事故は222,486件、登録台数39,320,933に対して、登録車1万台あたり56.6件に対し
軽自動車の交通事故件数は 131,909件、登録台数21,847,783に対し、1万台あたりの事故は60.4件と
7%程度多くなっている。
このデータをもとに以下の表を作ることができる．
| 事故を起こした(=交通事故件数) | 事故を起こさなかった | 合計(=登録台数) | |
|---|---|---|---|
| 軽自動車 | 131909 | 21715874 | 21847783 |
| 普通自動車 | 222486 | 39098447 | 39320933 |
軽自動車がどれだけ事故を起こしたかというものはP("事故を起こした"|"軽自動車")とP("事故を起こした"|"普通自動車")を比較すればよいという考えは自然である．この値を表から愚直に推定すると
P("事故を起こした"|"軽自動車")=131909/21847783≒0.6038%
P("事故を起こした"|"普通自動車")=222486/39320933≒0.5648%
となる．この確率の差をもって「軽自動車は危険である」と言えるかどうかが問題となってくる．
ここで考えたいのは，これらの実際に得られたデータがたまたま真の確率より多くもしくは少なく推定されているかもしれないということである．
上で書いた重りをつけた6面ダイスの例を挙げると，真の確率P(1)はP(1)=0.2かもしれないが10000回投げたときに上のように2512回だけ1の目が出てP(1)=0.2512と推定されるかもしれないし，もっとひどい場合には5回しか1の目が出なかったときにP(1)=0.0005と推定されるかもしれない．
さらに，得たデータの試行回数がどれだけの信頼性を持っているかも考えてやる必要がある．
6面ダイスの例で言えば，10回投げたときに3回1の目が出てP(1)=0.3と推定した場合と，10000回投げて2512回1の目が出てP(1)=0.2512と推定した場合，10回しか投げなかった場合はあまり信頼できない推定値であるという考えは自然だ．
統計的仮説検定の定義，考え方等については各自ググってもらうとよい．要するに観測したデータから仮説を棄却するか否か考えるというもの．
この問題における仮説とは「P("事故を起こした"|"軽自動車")＞P("事故を起こした"|"普通自動車")」である．
そんでなんやかんやするとたしかに「P("事故を起こした"|"軽自動車")＞P("事故を起こした"|"普通自動車")」は棄却されない(=認められる)と結論づけることができる．
普通自動車の死亡事故発生件数は 1,097件、1万台あたり0.28件に対し、
軽自動車は 853件、1万台あたり0.39と、
普通車に比べ39%も多くなっている。
上と同様に
| 死亡事故を起こした(=死亡事故発生件数) | 事故を起こさなかった | 合計(=登録台数) | |
|---|---|---|---|
| 軽自動車 | 853 | 21846930 | 21847783 |
| 普通自動車 | 1097 | 39319836 | 39320933 |
P("死亡事故を起こした"|"軽自動車")=853/21847783≒0.003904%
P("死亡事故を起こした"|"普通自動車")=1097/39320933≒0.002790%
であり，同様に統計的仮説検定を行うことで「P("死亡事故を起こした"|"軽自動車")＞P("死亡事故を起こした"|"普通自動車")」も言えることができる．
であり，軽自動車に乗るほうが普通自動車に乗るより約0.039%多く事故を起こすと思われる．
P("死亡事故を起こした"|"軽自動車")≒0.003904%
P("死亡事故を起こした"|"普通自動車")≒0.002790%
であり，軽自動車に乗るほうが普通自動車に乗るより約0.001114%多く事故を起こすと思われる．
この差が大きいから軽に乗らないほうがいい，小さいから軽に乗ってもいいなどと考えるのは統計の範疇を超えている，それは個人の意思決定問題なのでご自由にどうぞ．
平成28年度の普通自動車における交通事故は222,486件、登録台数39,320,933に対して、登録車1万台あたり56.6件に対し
軽自動車の交通事故件数は 131,909件、登録台数21,847,783に対し、1万台あたりの事故は60.4件と
7%程度多くなっている。
普通自動車の死亡事故発生件数は 1,097件、1万台あたり0.28件に対し、
軽自動車は 853件、1万台あたり0.39と、
普通車に比べ39%も多くなっている。
やはりここがひっかかる．ひっかかるポイントとしては，母集団(軽自動車，普通自動車の台数)が多いため実際に確率の差としては小さい値しか出てこないが，より大きい値が出てくるように見せかけている点である．
そもそも死亡事故発生件数を1万台あたりになおすことでそれっぽくデータ処理しているように見せかけているが，実際は件数をそのまま比較していることと変わらない．(実際に計算してみるとよい．)上でも少し触れたが，データを考えるうえで発生件数だけでなく母集団の数も考えて結論を導く必要があると思う．[追記]:解釈ミスにより修正
そもそも確率の比率だけを見て結果を導いてよいのだろうか？例えば0.1%当たるガチャが提供5倍キャンペーンになっても提供確率は0.5%である．これらの確率の差は0.4%である．これは期待値を考える上で微々たる差しかないことが考えられる．一方で15%で当たる福引の当選確率5倍キャンペーンでは当選確率は75%となる．これらの確率の差は60%である．0.1%→0.5%も15%→75%も同じように比率は5倍になっておりそこだけ見たら変わらないはずであるが，それぞれの値をみたときにではこの2つのケースが同じだけお得(=期待値が増える)と結論づけることはできるだろうか？このように確率の比率を考えるより確率の差を使って議論したほうが，期待される利得の値(厳密な定義は略)を考えるうえでは自然であるということがわかる．
長々と書いたがそれに尽きる話だった．
このように得られたデータからより大きい(or小さい)値が出てくるようにしてより良く(orより悪く)印象づけようとすることが最近多く見られる気がする．あとは擬似相関とかもそう．
何でこんなことしているんだろうと思いつつもだらだら続けている。
自分なんか…という気持が大きすぎるのか、書類を作るのも面倒で現状維持のまま。
ゲームサーバー運用していたので、サーバー監視でも出来るかなと期待してみた。
運用と行ってもVPS動かして定期的にバックアップ取るだけしか出来ないし、実際どんな作業するのかよく分かっていないのだけれど。
実績のために資格取ろうとしても、LPIC Lv1取得に1年かかっているのに101も終っていない。
Ping-tの合格報告を見てみれば「一週間で取得した！」なんていう書き込みを目にしたりして精神をもぎ取られる。
昔Web系のバイトを受けたとき、「熱意を感じない」とか「企業利益の為の戦力として魅力がない」云々でボロっかすに言われた時を思い出す。
ネットを見ていると、あまりにも仕事に就いてる記事とか見過ぎてマヒしていたのかも知れない。
「自分にも出来るかも」なんて甘い考えだった。
仕事就いている人達は相応に努力している、必死さが圧倒的に自分とは違う。
Photoshop使えても、Illustrator使えても、Premiere使えても、AfterEffects使えても、MAYA使えても、電子工作してても、写真撮り歩いても、作曲してても、仕事になるわけじゃない。
本気で業界に入る熱意をもって挑戦すること、利益を上げること、それが欠落しているようでは相手になんかされない。
自分は生きる程度の金をもらうことで、行動することから逃げているだけ。
最近話題になっていたクローン病の方の記事を見たときも、凄まじい必死さが伝わってきた。
後が無いからか、追い詰められたのか、のうのうと生きている自分には想像もできない必死さが。
そして熱意を持って行動する者には、相応の反応があることも。
以前から疑っていた発達障害の検査をしてもらったりもした、最低限自身への言い訳になるかと思って。
ADHDと診断されても、単なる言い訳扱いにされて終りでしかなかった。
結局の所、行動示さなければ発達障害あろうと愛想尽かされて終り。
他人が成功する事例が目につく時代だからこそ、淡い期待なんかが生まれてしまうのかも知れない。
多大な努力をしたり、恵まれた人脈環境にあるからこそ、成功に繋がっている背景があるのにもかかわらず。
報告されていない失敗例の方が圧倒的多数のはずなのに、それは記事なんかにならないから、注目もされないから。
はてさて、自分は何を語っているのだろう。
こうやって書いていると改めて企業側は相手にしたくない人間だなとか思ってしまう。
国連の世界気象機関（WMO）によると、今年6～7月は北極圏を含め世界的に気温が上昇し、異常な猛暑に見舞われている。
カナダで熱波の影響で多数の死者が出るなど、日本と同様、世界各地で被害が相次いでいる。
欧州北部では高気圧の停滞のため、平年より3～6度高い気温が続く。雨が降らず水不足も深刻で、農作物への影響が懸念されている。
ノルウェーとフィンランドの北極圏で7月、気温が33度に達した。スウェーデンでは約50件の森林火災が発生した。
1913年7月に56．7度の世界最高気温を記録した米カリフォルニア州デスバレーでは7月、52．0度を観測。このほか同州ロサンゼルス近郊チノで48．9度、アルジェリアのサハラ砂漠で51．3度に達するなど、世界各地で異常な高気温となった。
http://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/feature/1014
寮生は情報発信が苦手だから、誤解されがちなことや誤解じゃないことについて勝手に書いてくよ
そこまで深く運営に携わってるわけじゃないから勘違いや誤りがあるかもしれないけど、自分が理解してる範囲で無責任に書いてくよ
匿名掲示板やSNSなんかで寮に関わる都市伝説的な話がまことしやかに語られるのは遠巻きに見てる分には愉快だけど
ブコメを見て思い込みベースでバッシングされるのはなんか悲しいなーっと思ったので
明らかに裕福そうな家の人もいるにはいるし、寮に来なくても暮らしていけそうな人で言えば多分結構いるし自分もそう
とはいえ素知らぬ顔で一緒に暮らしながら、仲良くなって家庭環境を知ってみると結構壮絶で
授業料免除と寮暮らしとアルバイトでどうにか通ってるような人も一人二人とは言えないくらいには知ってるから
あくまで印象だけど、学生全体の平均と比べてみても割合的にはやっぱ低所得層の家の人たちが多いんじゃないかなって
寮生は多分３００人近くいるはずなので、一人一人の政治的な信条について断言はできないけど
少なくとも自分が住んでる数年間の観測範囲では、そういう人達が寮内で大手を振って活動したり、運営に首を突っ込んでる姿は見たことない
というか今時、ああいう連中の妄言にまともに付き合う人っているんかな？（大学構内ではやたら元気に活動してるけど）
一方でマイノリティの権利なんかにセンシティブな人達はいたりはするけど、そういう人たちは勝手にやっててるし無理やり勧誘してくるようなことはないので...
入寮してから表には一切姿を見せず研究室と寮の往復しかしない院生なんかもざらにいるので、寮で付き合いを強制されることはそんなに多くないと言えるんじゃないかな
これはマジ
とはいえそのこと自体が強制されるわけでもないし（嘘か誠か昔は強制されてて、『敬語を使うんじゃねえ！』と先輩に殴られたとかいう笑えない話がある）
自分なんかは入寮するまでの人生で年功序列制を十分すぎるほど内面化していたし、人見知りなので入ったばっかの頃は同級生にすら敬語だったよ
いざ敬語を使わないのに慣れてみると年齢の感覚が曖昧になって、干支ひとまわりくらい離れてるおっさんとも普通に友達になれるようになったし
立場の違いを必要以上に気にすることがなくなってフラットな人付き合いが出来るようになったよ
向き不向きはあると思うけど、自分にとってはこれが一番好きな部分かもしれない
長いこと住んで感覚が麻痺しててしまっている自分ですら、今のような湿度の高いじめじめした季節には廊下の饐えた臭いが鼻につくし
汚さに関していえば共有スペースはともかく、個々の住人の部屋に関して言えば綺麗な人はどこのモデルハウスだってくらい綺麗なので千差万別
写真で見ると不思議とイカニモな感じに見えてしまうけど、変な人もいるにはいるが大半は普通の大学生なので
当たり前にサブカルに興味ある人もいれば、そうじゃない人も多い
寮にサブカル的な価値を見出したり、挙句自分がいかに変わっているかアピールし出すのはむしろ、訪問者側の人たちに多い印象かな
というのも良くも悪くも、住人にとっては寮はまず第一に家であるし、一緒に暮らす住人に自身の特異性を必要以上にアピールしたって遅かれ早かれ化けの皮がはがれるだけなので...
気が向いたら増やす
1階の10畳程度の四角い部屋。
エアコンは隅に取り付け。
普段就寝するような場所ではないのですが、エアコン全滅後始めに付けた部屋なので夏場少しの間この部屋で寝る機会がありました。
設定温度を高めにしても吹き出し風の温度は下がらないので不快。
エアコンが嫌いになりそうな感じです。
6畳程度L字型の部屋。
サーモパイルセンサーが付いているがエアコンからの距離がない場所(エアコン直下は認識しない)が就寝場所。
自分はこの部屋では寝ていないが、家族からの評価はまあまあ快適とのこと。
冷風が嫌いとのことなので風よけの設定にしているが効いているかは不明。
ただ除湿がくせ者で昔の感覚で節電出来ると思って使うと寒いという意見も。
8畳程度四角い部屋。
エアコンは隅に設置。
エアコンからの距離があるため(1)と違いきちっとサーモパイルセンサーが人を認識してくれます。
そこそこ快適です。
冷風が嫌いなので設定で風よけの設定にしていますが、きちんと機能が働いているようで凍えるような冷風が体にあまり当たりません。
前述の富士通ゼネラルの2機種の場合除湿でも温度設定可能なので除湿で凍えるほど寒いということが無いですが、このモデルは就寝時は冷房に切り替えないと寒い。
また「ハイブリッド運転」という節電機能がありますが、湿気戻りのためか長時間使っていると湿度が高くなっていくので今は使っていません。
直風が当たらないようにすれば大体快適な気がします。
自分では使っていませんが、挙げたすべてのモデルで就寝時用に時間で温度を変化させる機能が付いていたりします。
ただその機能は富士通ゼネラルはあまり設定余地が無い代わりにシンプルに使えるので家族はよく使ってるみたいですが、三菱電機のモデルの場合細かく設定できる代わりにやや面倒なのであまり使っていないようです。
他社も気になるところですが、これ以上設置するような金と部屋が無いので自分ではしばらく無理です。
