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はてなキーワード: 検算とは
被災地では家を追われ、未だに住むところも決まらない人たちが大勢いる中で内閣不信任・解散総選挙という実に「国民の生活が最優先」なことを実行してくれている永田町の「国民の代表」たち。投票所に使えそうな施設はことごとく避難所に使われてるのに選挙っていうんだからすごいよね。その中でも、「我らの最後の希望 (ドイツ語にすればunsere letzte Hoffnungかな。どこかで聞いたフレーズだね)」として待望論がささやかれて久しいオザーリン同志（ちなみにこの人の元の役職は幹事長。英語にするとsecretary general。ちなみに関係ないけど「書記長」もsecretary general）。その右腕とささやかれる川内博史代議士が地上波テレビですごいことを言ってくれてたみたいだよ。
下の動画をみてくれるかな。
http://www.dailymotion.com/video/xiwwdj_yyyy0-2ysvyyyyy100msvyyy_news
時間のない人のために一番香ばしい部分を抜き出してあげるからね。だいたい1:25あたりから観るといいと思うよ。
わたくしあの、衆議院の科学特別委員会の委員長ですから、先週の金曜日参考人質疑をやって、そこで専門家に話を聞きました。1ミリシーベルト（以下mSv）というのはですね、人間の体というのは60兆の細胞でできてるんですね、その1mSvというのは60兆の細胞すべてに放射線が1回突き刺さってDNAを破壊することを1mSvというんですね。
内部被曝の場合はですね、これは文部科学省の資料ありますけど、0.2マイクロシーベルト（以下μSv。念のため、0.2μSv=0.0002mSv）で外部被曝100mSvと同等だと。文部科学省の資料です(ｷﾘｯ
えーと、放射能と放射線に敏感で、「ナポレオン孫正義の言うことは全て正しい」がモットーのはてな民の皆さんならおわかりだと思うけど、1つ目の発言、すごい言い方だよねー。「自然放射線」でぐぐればすぐわかることなんだけど、日本の自然放射線の平均がちょうど年間1mSvくらい、世界平均で2.4mSvくらいなんだよね。世界各地の自然放射線にはばらつきもあるけど、だいたい年間0.1mSv-10mSvの範囲内におさまっていると考えれば間違いないね（イランのラムサールとかには局所的にもう一桁高いような極端な場所もあるらしいけどそういうのは除外）。1mSvがそんなに有害なら原発事故が起こる前に自然放射線で僕たちとっくに死んでるよねー。だって人類全て細胞が破壊されちゃってるんだもんねー。
んでしかも2つめの発言、矛盾することを平気で言ってるからもっとすごい。「全ての細胞のDNAが1回破壊されること」という形容が正しいかはともかく（面倒なので検算しない、というかだいたい放射線といってもいろいろあるわけだから検算しようがない）、ともかくSvってのが「人体が受ける影響」を測る単位であるという認識は間違っていない。それなのに内部被曝0.2μSvと外部被曝100mSvは同等ですって？？？要するに「内部被曝と外部被曝では体に受ける影響は50万倍違っても体に受ける影響は同等」って言ってる訳ね。すごいね。すごすぎて全然意味わかんないよ。それって日本語？それ、どこの文部科学省が作った資料よ。まさか文科省は文科省でもオウムの文科省（こんなネタ、歳がばれるかな）じゃないよね？
なんだかねー、これほど頭のいい人たちが国民の代表として一生懸命働いてくれちゃってるし、現首相は現首相でサミットの公式記者会見で孫正義のトンデモ自然エネルギー推進論を名指しでマンセーしちゃうしさ、本当に今の日本って美しい国だよねー。「大和魂があれば科学的な議論の裏付けがなくてもなんとでもなる、疑う奴は非国民！」なんて声が聞こえてくるようだよ。本当に僕、この国に生まれたことを誇りに思っちゃうなあ。
処理プロセスの前に、取り組みに当たって前提条件となる基本戦略は以下の通り。
（基本戦略）
・問題をA～Dにランク分けする
・問題Aは25問中10問前後(足切りライン)を抜き出し、前半30分間に集中的に取り組む
選択の基準は、比較的安定している領域(私の場合は原価計算、経過勘定以外の仕訳など)で、長い文章がなく初見の単語が存在しないなど
基本的に、計算回数2回以内で済むもの
・問題Bランクは問題Aを処理した後、15分間で取り組む5問前後
Aランクから、計算量の基準で弾いたもの(計算回数4回程度)など。
A,Bランクについては、本気で取りに行く。
・問題Cランクは、問題数については特に定めず、追加の得点orA,Bランクで発生した誤差の穴埋めのために10分を割り当てる。
Cランクで時間が余っているようなら、A,Bランクのチェック時間を増やす
・問題Dランクについては、一切取り組まない。
私の場合、今回の範囲内では本支店会計とのれんに関する問題。問題A～Cに取り組んだ結果、残り時間5分に相当。
この5分＋αは、A,Bランクを中心に見直し、アンド飛ばした問題にエンピツ転がしてマークを塗る、Aランク問題については可能であれば計算をもう一回やってみるなどを実施。
以下、プロセスの確認メモ。(各設問ごとの「ランク」は、私個人の取り組み優先度であり、必ずしも正答率や問題そのものの難易度とは一致しない)
最初にチェックするのは「先入先出法」であること。商品払い出し表に関しては、与件が「先入先出法」の場合ベリーイージーと判断し、優先的に取り組む。
念のため、商品の受け入れ件数と払い出し件数、期末在庫数を計算して合わせたあと、期首残高、期中一回目の仕入れ高、気厨二回目(当期の最後の仕入)の仕入れ高に対して期末有高ぶんの割引をかけて合計、正解に到達。
結果的には、知識不足により正解にたどり着けない問題であったため、ランクCとして対応すべきだった。
繰越勘定に関する問題か、それとも引当金に関する問題であるかを判断する必要があった。
なお、賞与引当金、退職金引当金などは負債勘定で負債の部に記載するが、貸倒引当金については負債勘定であるものの資産の部の減産項目として記載するよう、近年のどっかのタイミングで制度改正があったような気がする、といったことを思い出した。
キャッシュフロー計算書(特に間接法)の項目については、項目ごとに正負は決まり切っているため、数字を合わせずとも正解に到達可能。
ランクCで対応したのは、キャッシュフロー計算書だけに計算量が多そうだと思ったため。
・営業収入の算出：貸倒喪失について計算に足る情報がなかったことと(もともとの資料にあるキャッシュフロー計算書が間接法であるのに対し、営業収入は直接法)、そもそも選択肢にそれっぽいものがなかったので、貸倒引当金についての計算を割愛し、単純に「売上高-売上債権増加額」のみを計算した。
・仕入支出：売上原価＋棚卸資産増加額－仕入債務増加額で計算。
・小計：念のため、設問2の途中で小計を計算し、それをもとにキャッシュフロー計算書の穴を埋めた(検算プロセス)。
繰越勘定、見越勘定に関する問題。
数字は合っていたが正負を誤ったことから、繰越勘定に関して概念の理解に不十分な点があることを反省。
結果、最初に正解と発表された選択肢を選んでいた。※結果オーライ
原価計算については、自分としては科目全体の中でも比較的安定している領域なので、絶対に正解したかった。
わからないし、理解出来ない。すくなくとも、中間式を書けは、小学校でも習うレベル。
すくなくとも25%と仮定するに必要な統計上のサンプルを取って、そのサンプルを、概算でいいからのせないと全く意味が無い。
えいやーできめたのか？統計上サンプルとったのかが見えてこない。
たまに、前者の人がいるから、統計上のサンプル載せるのがルール。
これはどこにそんなこと書いてあるのかわからない。
９ページ目。でかい表が書いてあるし8% 25%というわかりやすい数字で検索しても出てくるのに、わからないが、わからない。検索したか？
横だけど。
検算なんかしたところで意味がないということが理解できないのか？
あと・・・８％削減しましょう・・・削減項目Aの25%・・・ ％を２つのものに対して使ってる・・・％にたいして％をつかうなと。８％の２５％とか、意味が分かりにくいんだよ。
これはどこにそんなこと書いてあるのかわからない。
この野村総研の資料すごいな
XXをXXであるとして、試算した。 で 文章が終わってる。 試算の詳細な計算式がないから、検算できねぇ。
こういう資料がまかり通るということは、読んだ人間が基本的に検算しねぇという前提なんだなぁ。２５％と仮定する。とか、仮定の論拠が書かれてねぇ。
よくわからんが、検算しねぇ。ということは・・・思考まるなげしてるのか？
書く方も書く方なら、読む方も読むほうだな。 なぜ２５％なのか？２３％や２８％ではないのか？というその数字が重要なのに。
政策を作る必要がある。そんなことはみんなわかってる。どんな政策なのか？が重要なのに。中身がねぇ。
あと・・・８％削減しましょう・・・削減項目Aの25%・・・ ％を２つのものに対して使ってる・・・％にたいして％をつかうなと。８％の２５％とか、意味が分かりにくいんだよ。
っていうかさぁ、ほんとうに。
バスタブいっぱい水道水を飲んでも大丈夫というデマ（本人が実験して確認したわけではないという意味において）を流している人と
そこまではいいとしても
それを真に受けて、水道水を飲むオフとか、言い出す人は 本当に何とかならんのか・・・。
そのバスタブ一杯って、ヨウ素の2.2x10^-5という係数計算と水道水のベクレル濃度をいくつに取って、安全なシーベルトをいくつに設定して計算したんだ？
それに、レントゲンとかの被爆線数は 全身被ばくであって、経口摂取による体内被曝で特定臓器が破損した場合の係数じゃないぞ？
安全だというなら、どういう計算したのか、せめて、途中式を書いてくれ。
危険だと言いたいんじゃなくて、式があってて言ってるのか、間違ってるのか、第３者が検算できないだろ。
１００ベクレルでWHO基準だと 45.45L/年 事態が収まるまで１ヶ月として１日1.5L 乳幼児は1.5LLも飲まないから、安全だとは思うけど
そういやいま思い出したことをメモ代わりに。
昔、従姉妹が二桁の足し算が出来なくて、
７＋８＝１５
を説明しようとしてさ、
(７＋３)＋（８－３）
＝１０＋５
＝１５
って説明してもわかってもらえなかったわけ。
しょうがねぇなって思って、柿の種を7粒、ピーナッツを8粒並べてみて、
いち、にい、さん、しい、ごお、ろく・・・・、ほら、１５でしょ？
って説明したんだけど、納得してくれないの。
従姉妹がいうには、従姉妹がその前に数えたときは１４だったんだと。
今は１５になったけど、何回も数えなおすときっとに１４になるっていうの。
「そりゃね、従姉妹ちゃんが数え間違ったんだよ」
って言っても、聞かないの。
「7＋8が１４じゃなくて、わたしが数え間違ったという証拠はあるの？」
って具合に。
「おにいちゃんだって、１００とか、１０００とか、おっきな数字を足したら、いつも同じ数字になるとは限らないよ」
みたいなこと。
そういわれたらねぇ。
たしかその後に、
「あの米びつの米粒の数と、あのトレイの中の砂糖の粒の数は何回数えても合計が一緒なの？」
みたいなことを言われた。（米びつとかトレイとかという言葉は使わなかったと思うけど）
なんねぇだろうな（笑）
ところで、同じ計算は何回やっても同じであるということの説明って難しいよな。
7＋8は常に１５であることの説明ってどうしたらいいのかな？
なんか思い出してたら。1000万回くらい検算すると、たまに7＋8が１４になる気がしてきた不思議。
べる数か・・・今知った。どうでもいいけど、数学って、同じことを複数の数式で表すのは良いけど、アルゴリズムにしにくいなぁｗ
ベル数Bのn番目を・・・Σの数学的表記がはてな記法でかけねぇ、
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%83%AB%E6%95%B0
あたりからシグマを当てひろってもらうとすると
B(n+1)={nΣk=0}（nk）Bk={nΣk=0}nCk・Bk={nΣk=0}n!/((n-k)!k!)・Bk
ってことで
多倍長のクラスをCint として
cint factorial(int n){
cint r = cint(1);
for(int i = 1 ; i <= n ; i++){
r*=i;
}
return r;
}
cint bell(int n){
n--;
if(n==0){
return cint(0);
}
cint r = cint(0);
for(int k=0 ; k <= n ; k++){
r+=factorial(n)/(factorial(n-k)*factorial(k))*bell(k)
}
return r;
}
こんな感じか？
というか(n k )縦書き とかnCk とか n!/((n-k)!k!) とか、よくわかりません。orz
で、どうやって検算するんだ？
いやあ、プログラマだからこそ、コンピュータのサポートの限界くらい知るべきだ。計算力も、普段から勉強しておき様々な知識を記憶しておく重要性もね。
俺らは常にバカで、コンピュータを前にしてもバカな使い方しかできないもんなんだ。
そんで無知な奴ほど「よっしゃコンピュータに任せればカンペキ！」と慢心しやがる。そんで、頭で計算した奴からツッコミ入れられて涙目ｗｗｗ
誤差の処理にバグがあるままマクロで金勘定をやる奴がいてさ。でもちょっと頭で検算すりゃ、奇妙な差が出てるのくらい分かるんだよ。上に報告する前に見つかったから「マクロにバグがあんだよｗ直せ直せｗ」で済んだけどさ。
「ちょっとこれ計算しといて」と言われて急遽書かれた、全くのイレギュラーな作業での、完全に使い捨てられるべきコードだったから、大したテストもやってなかったんだろうけどさ。いや将来も使いまわされるべきとしても、その時点では要求抽出設計開発単体テスト結合テストとかやってられるわけないしさ。
ほんと、こういう奴って困るんだよね。
俺なんだけどさ。
http://anond.hatelabo.jp/20090602005732 の増田です。
前回は無名大学と銘打った割には微妙に名は知られている大学だったので、今回はもっと色々な大学が載っている資料を持ってきた。ついでに、比較のために民間企業の賃金データも厚労省から落としてきたよ。
データを比較するうえでの注意や計算方法を先に書いておくけど、はてな村民なら長い説明を読み飛ばした挙げ句ああだこうだ言うなんてことはないと信じよう。
出典は「2004年度 首都圏私大の賃金及び教育・研究・労働条件」東京地区私立大学教職員組合連合発行。既に組合幹部は業務過多で体調崩して退いたのでこれしか用意できなかった。今の執行部は最新版持ってるだろうけど、増田に載せるからくれとか、特定されるような行動はできないんで理解してくれ。
なお、大学法人のデータなので、いわゆる付属校（幼小中高）も含めて同じ学校法人で一括して採用している場合は、データに付属校職員のデータも入ってくる。だが通常、同じ学校法人内の職員であれば、給与テーブルは一緒である。
この数字はモデル賃金表、即ち浪人・留年せずに大学を卒業し、就職浪人もせず新卒で入職して、昇給・昇格規定に基づき最短で昇格した場合の数字。出典にもこの様にある。
増田の大学では7年目から3級（新卒：4級，事務方トップ：1級）への昇格試験（筆記・小論・面接）が受けられるが、近年は合格率2割位（20年位前は無試験で部長の推薦があれば3級になれた）。上の級に上がれないまま長いこといると、定昇（定期昇給）の額が下がっていく。（例：4級5年目：定昇1.5万／4級15年目：定昇6千／4級25年目：定昇1千or0）2級以上に上がるためには課長以上の管理職経験が必要。
データのない項目については"－"で表した。
2005年以降、多くの大学で民間に遅れて期末手当のカット（0.1～2ヶ月）が行われています。実際は更に少なくなっています。
出典は「平成17年賃金構造基本統計調査」厚生労働省（http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001011429）。その中の「常用労働者 表番号１ 正社員・正職員計」を用いた。（平成17年度以降、「正社員・正職員」が区分されるようになったので、こちらを用いている）
特に説明がなければ民営（独立行政法人など公企業を含まない）の数字。平成17年6月までの3ヶ月の実績額。私大職員のモデル給と比較する際には、モデル給側をある程度割り引いて比較する必要がある。
抽出する対象は、学歴が「大卒・院卒」、労働者数が「1000人以上」と「100～999人」を男女別に抽出した。
「所定内給与額」（残業代を含まない月給）を12倍し、年間の所定内給与額とした。
「年間賞与その他特別給与額」を賞与とした。
私学では、社宅や官舎に相当するものが用意されている事は稀だが、民間企業では縮小傾向とはいえ、社宅・独身寮あるいは借り上げ社宅が用意されている事例も多い。公務員には、公務員宿舎が用意されている。
「社宅・独身寮の最新動向」（財団法人 労務行政研究所・https://www.rosei.or.jp/contents/detail/5785）によれば、東京を基準に考えた場合、家賃相場と社宅使用料の差額は３部屋で月額92,831円（年1,113,972円）、４部屋で月額115,285円（年1,383,420円）。私大職員に社宅は基本用意されないので（成蹊学園が武蔵野市に職員住宅持ってるのは知ってる）、比較する際は企業側に最大で年100万程度加算する必要がある。
なお、「社宅・独身寮の最新動向」で回答企業のうち社有社宅の保有割合は、規模が1000人以上で55.8%、300～999人で35.5%。なお、会社に所有権がない「借り上げ社宅」については、明記されていないが、文脈からこの調査の「社有」に含まれないものと推測され、借り上げ社宅を含めた場合には、社員に金銭（住宅手当・家賃補助）以外の住宅関係福利厚生を提供している企業は、55.8%・35.5%より大きくなるものと推測される。
年額です。
| 大学名 | 年齢 | 基本給 | 家族手当 | 家族数（配偶者,子） | 住宅手当 | 一時金 | 合計 | 昇給停止年齢 | 定年 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 青山学院 | 25 | 2,724,000 | 0 | 0,0 | 280,800 | 1,740,850 | 4,745,650 | － | 65 | |
| 青山学院 | 35 | 4,482,000 | 487,200 | 1,2 | 280,800 | 2,910,225 | 8,160,225 | － | 65 | |
| 青山学院 | 45 | 6,134,400 | 487,200 | 1,2 | 280,800 | 3,770,850 | 10,673,250 | － | 65 | |
| 青山学院 | 55 | 6,895,200 | 376,800 | 1,1 | 280,800 | 4,109,600 | 11,662,400 | － | 65 | |
| 関東学院 | 25 | 2,827,200 | 0 | 0,0 | 168,000 | 1,632,080 | 4,627,280 | 65 | 65 | |
| 関東学院 | 35 | 3,951,600 | 336,000 | 1,2 | 168,000 | 2,349,520 | 6,805,120 | 65 | 65 | |
| 関東学院 | 45 | 4,845,600 | 336,000 | 1,2 | 168,000 | 2,796,520 | 8,146,120 | 65 | 65 | |
| 関東学院 | 55 | 5,383,200 | 264,000 | 1,1 | 168,000 | 3,029,320 | 8,844,520 | 65 | 65 | |
| 中央 | 25 | 2,135,600 | 0 | 0,0 | 282,000 | 1,784,830 | 4,202,430 | － | － | |
| 中央 | 35 | 5,067,600 | 606,000 | 1,2 | 282,000 | 3,215,040 | 9,170,640 | － | － | |
| 中央 | 45 | 6,595,200 | 606,000 | 1,2 | 282,000 | 4,088,670 | 11,571,870 | － | － | |
| 中央 | 55 | 7,219,200 | 438,000 | 1,1 | 282,000 | 4,347,070 | 12,286,270 | － | － | |
| 日本 | 25 | 2,818,800 | 0 | 0,0 | 295,200 | 1,584,142 | 4,698,142 | 65 | 65 | |
| 日本 | 35 | 4,454,400 | 559,200 | 1,2 | 295,200 | 2,787,624 | 8,096,424 | 65 | 65 | |
| 日本 | 45 | 5,325,600 | 559,200 | 1,2 | 295,200 | 3,265,332 | 9,445,332 | 65 | 65 | |
| 日本 | 55 | 5,791,200 | 418,800 | 1,1 | 295,200 | 3,443,650 | 9,948,850 | 65 | 65 | |
| 日本女子体育 | 25 | 2,328,000 | 0 | 0,0 | 204,000 | 1,241,450 | 3,773,450 | 60 | 65 | |
| 日本女子体育 | 35 | 3,421,200 | 336,000 | 1,2 | 204,000 | 1,894,670 | 5,855,870 | 60 | 65 | |
| 日本女子体育 | 45 | 4,567,200 | 336,000 | 1,2 | 204,000 | 2,439,020 | 7,546,220 | 60 | 65 | |
| 日本女子体育 | 55 | 5,319,600 | 264,000 | 1,1 | 204,000 | 2,762,210 | 8,549,810 | 60 | 65 | |
| 杏林 | 25 | 2,506,116 | 0 | 0,0 | 324,000 | 1,042,446 | 3,872,562 | 56 | 63 | |
| 杏林 | 35 | 3,352,716 | 336,000 | 1,2 | 324,000 | 1,381,086 | 5,393,802 | 56 | 63 | |
| 杏林 | 45 | 4,015,260 | 336,000 | 1,2 | 324,000 | 1,646,104 | 6,321,364 | 56 | 63 | |
| 杏林 | 55 | 4,293,888 | 270,000 | 1,1 | 324,000 | 1,757,555 | 6,645,443 | 56 | 63 | |
| 星薬科 | 25 | 2,788,800 | 0 | 0,0 | 360,000 | 1,301,440 | 4,450,240 | － | 65 | |
| 星薬科 | 35 | 4,255,104 | 312,000 | 1,2 | 360,000 | 2,356,480 | 7,283,584 | － | 65 | |
| 星薬科 | 45 | 4,978,176 | 312,000 | 1,2 | 360,000 | 2,468,749 | 8,118,925 | － | 65 | |
| 星薬科 | 55 | 5,259,072 | 240,000 | 1,1 | 360,000 | 2,566,234 | 8,425,306 | － | 65 | |
| 国立音楽 | 25 | 2,526,480 | 0 | 0,0 | 144,000 | 1,245,335 | 3,915,815 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 国立音楽 | 35 | 3,771,240 | 306,000 | 1,2 | 144,000 | 1,923,793 | 6,145,033 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 国立音楽 | 45 | 4,571,160 | 306,000 | 1,2 | 144,000 | 2,273,758 | 7,294,918 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 国立音楽 | 55 | 4,934,160 | 234,000 | 1,1 | 144,000 | 2,401,070 | 7,713,230 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 国際基督教 | 25 | 2,823,240 | 0 | 0,0 | 354,000 | 1,226,142 | 4,403,382 | 55 | 60 | 人事院勧告体系 |
| 国際基督教 | 35 | 4,311,120 | 306,000 | 1,2 | 354,000 | 1,915,145 | 6,886,265 | 55 | 60 | 人事院勧告体系 |
| 国際基督教 | 45 | 5,364,600 | 426,000 | 1,2 | 354,000 | 2,340,776 | 8,485,376 | 55 | 60 | 人事院勧告体系 |
| 国際基督教 | 55 | 5,977,680 | 234,000 | 1,1 | 354,000 | 2,457,279 | 9,022,959 | 55 | 60 | 人事院勧告体系 |
年額です。職名が旧来のものになっています。
| 大学名 | 職位 | 年齢 | 基本給 | 家族手当 | 家族数（配偶者,子） | 住宅手当 | 一時金 | 合計 | 昇給停止年齢 | 定年 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 青山学院 | 助手 | 24 | 2,721,600 | 0 | 0,0 | 280,800 | 1,739,600 | 4,742,000 | － | 65 | 教授定年68 |
| 青山学院 | 助教授 | 35 | 4,989,600 | 487,200 | 1,2 | 280,800 | 3,174,600 | 8,932,200 | － | 65 | |
| 青山学院 | 教授 | 45 | 6,910,800 | 487,200 | 1,2 | 280,800 | 4,175,225 | 11,854,025 | － | 68 | |
| 青山学院 | 教授 | 55 | 8,269,200 | 376,800 | 1,1 | 280,800 | 4,767,725 | 13,694,525 | － | 68 | |
| 関東学院 | 助手 | － | － | － | － | － | － | － | － | － | データなし |
| 関東学院 | 助教授 | 35 | 4,800,000 | 336,000 | 1,2 | 168,000 | 2,708,632 | 8,012,632 | 65 | 75 | |
| 関東学院 | 教授 | 45 | 6,523,800 | 336,000 | 1,2 | 168,000 | 3,570,928 | 10,598,728 | 65 | 75 | |
| 関東学院 | 教授 | 55 | 8,127,600 | 264,000 | 1,1 | 168,000 | 4,333,968 | 12,893,568 | 65 | 75 | |
| 中央 | 助手 | 24 | 3,136,800 | 0 | 0,0 | 282,000 | 1,785,510 | 5,204,310 | － | 70 | 講師昇給停止66 |
| 中央 | 助教授 | 35 | 5,304,000 | 606,000 | 1,2 | 282,000 | 3,356,990 | 9,548,990 | 65 | 70 | |
| 中央 | 教授 | 45 | 7,286,400 | 606,000 | 1,2 | 282,000 | 4,480,350 | 12,654,750 | 64 | 70 | |
| 中央 | 教授 | 55 | 8,420,400 | 438,000 | 1,1 | 282,000 | 5,027,750 | 14,168,150 | 64 | 70 | |
| 日本 | 助手 | 24 | 2,784,000 | 0 | 0,0 | 295,200 | 1,565,060 | 4,644,260 | 65 | 65 | 定年延長70まで |
| 日本 | 助教授 | 35 | 5,155,200 | 559,200 | 1,2 | 295,200 | 3,171,896 | 9,181,496 | 65 | 65 | 定年延長70まで |
| 日本 | 教授 | 45 | 6,960,000 | 559,200 | 1,2 | 295,200 | 3,171,896 | 10,986,296 | 65 | 65 | 定年延長70まで |
| 日本 | 教授 | 55 | 8,040,000 | 418,800 | 1,1 | 295,200 | 4,676,742 | 13,430,742 | 65 | 65 | 定年延長70まで |
| 日本女子体育 | 助手 | 24 | 2,245,200 | 0 | 0,0 | 204,000 | 1,202,120 | 3,651,320 | 60 | 65 | |
| 日本女子体育 | 助教授 | 35 | 3,613,200 | 336,000 | 1,2 | 204,000 | 1,985,870 | 6,139,070 | 60 | 65 | |
| 日本女子体育 | 教授 | 45 | 5,278,800 | 336,000 | 1,2 | 204,000 | 2,777,030 | 8,595,830 | 60 | 65 | |
| 日本女子体育 | 教授 | 55 | 6,567,600 | 264,000 | 1,1 | 204,000 | 3,355,010 | 10,390,610 | 60 | 65 | |
| 杏林 | 助手 | 24 | 2,907,216 | 0 | 0,0 | 324,000 | 1,202,886 | 4,434,102 | 56 | 65 | |
| 杏林 | 助教授 | 35 | 4,644,516 | 336,000 | 1,2 | 324,000 | 2,462,944 | 7,767,460 | 56 | 65 | |
| 杏林 | 教授 | 45 | 6,057,360 | 336,000 | 1,2 | 324,000 | 2,462,944 | 9,180,304 | 56 | 65 | |
| 杏林 | 教授 | 55 | 7,191,132 | 270,000 | 1,1 | 324,000 | 2,916,453 | 10,701,585 | 56 | 65 | |
| 星薬科 | 助手 | 24 | 3,243,072 | 0 | 0,0 | 360,000 | 1,513,434 | 5,116,506 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 星薬科 | 助教授 | 35 | 5,652,864 | 312,000 | 1,2 | 360,000 | 2,783,603 | 9,108,467 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 星薬科 | 教授 | 45 | 7,332,864 | 312,000 | 1,2 | 360,000 | 3,567,603 | 11,572,467 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 星薬科 | 教授 | 55 | 8,089,536 | 240,000 | 1,1 | 360,000 | 3,887,117 | 12,576,653 | － | 65 | 人事院勧告体系 |
| 国立音楽 | － | － | － | － | － | － | － | － | － | － | データなし |
| 国際基督教 | － | － | － | － | － | － | － | － | － | － | データなし |
| 年齢グループ | 所定内給与額 | 年間賞与 | 年収額 |
|---|---|---|---|
| 20～24 | 2,628,000 | 373,100 | 3,001,100 |
| 25～29 | 3,228,000 | 980,900 | 4,208,900 |
| 30～34 | 4,159,200 | 1,398,000 | 5,557,200 |
| 35～39 | 5,144,400 | 1,855,800 | 7,000,200 |
| 40～44 | 6,212,400 | 2,364,800 | 8,577,200 |
| 45～49 | 6,980,400 | 2,667,700 | 9,648,100 |
| 50～54 | 7,376,400 | 2,808,500 | 10,184,900 |
| 55～60 | 7,392,000 | 2,781,400 | 10,173,400 |
| 年齢グループ | 所定内給与額 | 年間賞与 | 年収額 |
|---|---|---|---|
| 20～24 | 2,523,600 | 422,100 | 2,945,700 |
| 25～29 | 2,979,600 | 938,900 | 3,918,500 |
| 30～34 | 3,656,400 | 1,182,400 | 4,838,800 |
| 35～39 | 4,244,400 | 1,484,500 | 5,728,900 |
| 40～44 | 5,084,400 | 1,847,400 | 6,931,800 |
| 45～49 | 5,218,800 | 1,833,600 | 7,052,400 |
| 50～54 | 6,045,600 | 2,217,400 | 8,263,000 |
| 55～60 | 5,678,400 | 2,050,200 | 7,728,600 |
| 年齢グループ | 所定内給与額 | 年間賞与 | 年収額 |
|---|---|---|---|
| 20～24 | 2,589,600 | 296,400 | 2,886,000 |
| 25～29 | 3,027,600 | 799,100 | 3,826,700 |
| 30～34 | 3,734,400 | 1,066,200 | 4,800,600 |
| 35～39 | 4,606,800 | 1,395,500 | 6,002,300 |
| 40～44 | 5,418,000 | 1,670,800 | 7,088,800 |
| 45～49 | 5,823,600 | 1,763,300 | 7,586,900 |
| 50～54 | 6,357,600 | 1,847,400 | 8,205,000 |
| 55～60 | 6,486,000 | 1,894,900 | 8,380,900 |
| 年齢グループ | 所定内給与額 | 年間賞与 | 年収額 |
|---|---|---|---|
| 20～24 | 2,520,000 | 335,300 | 2,855,300 |
| 25～29 | 2,806,800 | 742,700 | 3,549,500 |
| 30～34 | 3,466,800 | 952,200 | 4,419,000 |
| 35～39 | 4,381,200 | 1,202,100 | 5,583,300 |
| 40～44 | 4,914,000 | 1,233,300 | 6,147,300 |
| 45～49 | 5,025,600 | 1,449,600 | 6,475,200 |
| 50～54 | 5,160,000 | 1,554,200 | 6,714,200 |
| 55～60 | 5,800,800 | 2,095,600 | 7,896,400 |
（出典：「平成17年賃金構造基本統計調査」都道府県別＞表番号１＞東京～新潟）
| 都道府県 | 初任給額 | 全国を100とした場合の比 |
|---|---|---|
| 東京 | 200,800 | 109 |
| 神奈川 | 200,400 | 109 |
| 京都 | 191,100 | 104 |
| 大阪 | 194,600 | 106 |
| 兵庫 | 191,500 | 104 |
| 沖縄 | 159,400 | 87 |
| 全国 | 184,100 | 100 |
N = 1 * 2 * … 2007=・・・・・・・・00000000000000000。
の末尾の0が幾つ続くかと言う問題だよね。
答えは、0の数はNを素因数分解した時に2と5のペアが幾つ現れるか、に等しい。
ここで、Nの素因数分解に2が現れる数が5が現れる数より多いのは自明。
なので、5がNの素因数分解に現れる数を求めれば、それが答えとなる。
ここで、1 * 2 * … 2007の中に5の倍数が幾つ現れるのかを数えると確かに
2007÷5 = 401…2
だけど、1 * 2 * … 2007の中に25(5^2),125(5^3),625(5^4)とその倍数が現れる事が落とし穴。
625の倍数は2007÷625=3…132で3つ。
125の倍数は2007÷125=16…7で16つ。
25の倍数は2007÷25=80…7で80個。
5の倍数は2007÷5=401…2で401個。
さらに、625は125の倍数で、125は25の倍数。25は5の倍数。
そこで、125の倍数16個のうち3つは625の倍数と考える。
さらに、25の倍数80個のうち16個は125の倍数と考える。
で、5の倍数401個のうち80個は25の倍数。
すると、
625の倍数は3個。
125の倍数で625の倍数でない数は16-3=13個。
25の倍数で125の倍数でない数は80-16=64個。
5の倍数で25の倍数でない数は401-80=321個。
これに、5の数を乗じると、
（だんだん手抜きで）
625 → 3 * 4 = 12
125 → 13 * 3 = 39
25 → 64 * 2 = 128。
5 → 321 * 1 = 321。
これを足すと、500。
少し違う気がする。
明確に２つ、違和感を感じる所があった。
といっても、論理と理論の違いの解釈は、大まかにあってると思う。
それに、オレ自身、論理と理論の違いについて厳密に言い表せる自信はないんだが・・・。
論理と理論の違いを調べてて分かった解釈と、この言い分がちょっと違うと思ったので、それを書いておく。
ろん‐り【論理】
１ 考えや議論などを進めていく筋道。思考や論証の組み立て。思考の妥当性が保証される法則や形式。「―に飛躍がある」
り‐ろん【理論】
個々の現象を法則的、統一的に説明できるように筋道を立てて組み立てられた知識の体系。また、実践に対応する純粋な論理的知識。「―を組み立てる」「―どおりにはいかない」
オレの解釈がドコまであってるのか、まだ突き詰めてないから自信はないが。
単純に、論理と理論の決定的な違いは「理屈がまとまったものか、そうではないか？」の違いだと思う。
論理は考えや議論の筋道の事や、思考や論証を組み立てる事そのもの、思考の妥当性を保障する法則や形式（考えている事がいかに正しいかという事の説明）を指し示す。
理論は筋道を立てて組み立てられた知識の体系のこと。つまり、既にまとまったものを指し示す。
まとまっているものであれば、それは行き渡った理論ではなく、実践に対応するためだけの簡易的な論理も、ひとまとまりとして理論と呼べる。
おそらく、論理と理論の最も分かりやすいシンプルな違いは「まとまっているかどうか」
この違い。
なので、論理や理論において、事実と結果は、関係性がないに等しいと考えていいと思う。
検証になるかどうかわからないけど、現にYahoo辞書で、こんな調べ方をすると・・・
り‐くつ【理屈／理×窟】
１ 物事の筋道。道理。「―に合わない」「―どおりに物事が運ぶ」
「２ 無理につじつまを合わせた論理。こじつけの理論。」の論理と理論を逆にすると、意味が適さないのがわかる。
「無理につじつまを合わせた理論」はありえない。何故なら理論とは、すでにまとまっているものだから。すでにまとまっているもののつじつまを合わせることは不可能。
もしかしたら、簡単に説明するために出した例えで、ここらへん承知してるかもしれないけど。
事実と結果は論理や理論に必ずしも必要ではないという事を強調したかった。
事実や結果に縛られて、自由な論理や理論を展開できなくなるのは、あまりにも惜しい。
ただ、理論においては、現象を説明しきる事において、実証が必要な場合が多いだろうけど。それでも筋道が正しければ、明確な実証がなくても、ほぼ実用的な効果が期待できるだろうと見込める理論はあるだろう。
なので調べても理解に苦しむ（と思う）し、ゴッチャになってても無理はないと正直思う。
オレ自身、論理と理論の違いを意識して使い分けた事は全然なかった。
というか、論理的なこともすべて「そういう理論だ」っていう言い回しでまとめあげてた。
論理じゃなくて、理論って言葉のほうばっかり使ってました、語感でｗ
論理と理論の違いをゴッチャにしてる人でも、言いたい事はほぼ同じだと思う。
論理と理論の言葉の違いは「理屈がまとまっているかどうか」にあるけど、
この二つの言葉を使う人で、言いたい事をあらわす場合、殆どにおいて「理屈が組みあがったものか？それとも理屈を組上げているものか？」っていう、この違いが重要になってくるとは、とても思えない。
論理って言葉を使ってる人も、理論って言葉を使ってる人も、言い表したい事は、自分の思っている事を筋道たてて、いかに妥当性があるか説明したい、という事であって
その説明をする”はこび”を論理とか理論って言葉で表すんだと思う。
その言い回し一つの違いを取り上げて、「まとまったものではないから”理論”というのはおかしい！」って言うようなツッコミを思って、相手の言い分をすべて疑ってしまうのは、重爆の隅をつつくようで、もったいないと思う。
この言葉の違い一が、検算ができるかどうかという例えとは繋がらないし、適さない。
論理と理論をゴッチャにして使ってる人は、言葉選びの中で、この二つの言葉が似たような言葉で、さらに厳密に使い分ける必要性が大きくない事を感じてるから、ないがしろにして、ごちゃごちゃにして使っちゃうんだと思う。
やっぱり、議論の比重を考えても、論理と理論って言葉の違いを使い分ける比重ってかなり小さいと思う。
それよりも、相手の言いたい事を相対的に理解する事の方が大切だ。
発言者は相手に意味が通じるだけの最低限の言葉選びをする必要はあるけど、おそらくそこで論理と理論の言葉の違いが話題に重大なダメージをあたえる状況は、そうそうないだろう。
言葉尻よりも、相手の言い分の本質、言葉という器の中に入っている、本当にあらわしたい感覚に耳を傾けるべき。
もし論理と理論の違いが「理屈がまとまっているかどうか」って違いじゃない！という違う解釈があったら
それはどういうものか聞いてみたい。
はてなは、理屈っぽくて、議論大好きな人が多いところが好きだ。
でも、論理と理論をごっちゃにして使っている人がいると、がっかりする。
がっかりは言いすぎだけど、せっかくの熱弁もこれひとつで台無しだと思う。
「え、その違いがわからずに議論してるんですか？」
「もしかして、普段から、自分の議論が論理的に正しいかどうか、全然判別できずに議論してませんか？」
と、疑惑の目を向けたくなってしまう。
検算ができない子に、この計算がここで間違っていると指摘しても、
その子は自分は正しいと言い張るかもしれない。
論理と理論をごっちゃにしている人に対して、僕は同様の疑念を抱いてしまう。
もし、こちらが、あちらの論理の間違いを指摘しても、相手は理解できず、
お互いに気分を悪くして、議論が終わってしまうのではないかと、すこし不安になる。
ごく簡単に言えば、
理論は、ある結果（現象）が起きる因果関係を説明するモデルだ。
以下、演繹、帰納、理論について、もう少し詳しく説明してみる。
アリストテレスは人である。人はいつか必ず死ぬ。よって、アリストテレスはいつか必ず死ぬ。
こういうのを演繹法という。「アリストテレスは人である。」「人はいつか必ず死ぬ。」この２つが事実であって、
事実から、「アリストテレスはいつか必ず死ぬ。」という結論を導き出している。
つまり三段論法というのは、Ａ＝Ｂ、Ｂ＝Ｃ、よってＡ＝Ｃのことだ。
（これ、イコールじゃなくて、包含関係で説明するのが本式だが、そこは省略する）
なお、演繹法では、事実とした事柄が、実は、事実ではない場合、
当然ながら、結論が間違ったものになることには、注意が必要だ。
帰納法は、多数のサンプルとなる事実から、共通して言えることを結論とする方法だ。
Ａ猫は４つ足で歩いていた。
Ｂ猫も４つ足で歩いていた。
Ｃ猫も４つ足で歩いていた。…と可能な限りのサンプルを集め、
サンプルとして集めた猫が、全て４つ足で歩いていたなら、
「猫は４つ足で歩く」という結論が導き出せる。
帰納法では、少なすぎるサンプルから結論を出したり、
サンプルからは言えないことを結論にしてしまったりすることに注意が必要だ。
理論というのは、ある最終的な結果が起こるための因果関係の説明だ。
因果関係というのは、原因（の現象）と結果（の現象）の１セットのことをいう。
レシピの詳細は省くが、
シチューという最終的な結果は、
人が、包丁、まな板、鍋、火などを使って調理することで起きる。
順番を間違えるとうまく結果が出ない。因果関係に則っていないからだ。
シチューが生まれる過程を簡潔に説明し（無駄な現象を捨象するという）、
シチューを作る上で、あまり重要ではないことが書いてあるのは、上手な理論ではない。
（たとえば、調理中にキッチンにゴキブリが出たら、すぐさま潰してください、とか。）
ここまで説明した「理論」というものは、論理によって構築される。たとえば、帰納法を使って、
おいしいシチューＡには、肉が使われていた。
おいしいシチューＢにも、肉が使われていた。…と、
自分がおいしいと思うシチューのサンプルを集めていき、全てに肉が使われていたなら、
自分がおいしいと思うシチューを作る要素のひとつは肉であると結論づけられる。
また、どんな理論も仮説だ。仮設と言い換えてもいいかもしれない。
理論とは、ある結果に至るプロセス（因果関係）を説明したものに過ぎないので、
いずれ、もっと上手にそのプロセスが記述される可能性があるからだ。
こういったことは、議論をする相手には、ぜひとも知っておいてほしいよなあと、思う。
自分の書いている文章の論理展開も、気にしながら書いてほしいよなあ、とも思う。
あらゆる現象を完全に説明できるたった一つの理論というのも、未だ発見されていない（そして、たぶんない）。
だから、お互いに指摘しあって、修正しあえるのが良い。
そのためには、少なくとも議論する人同士が、前もって、