はてなキーワード: 標準偏差とは
こんばんは。
AI生成やイラストでやたらとでかい乳をお見かけするのだが、ちょっと引きます。当方メンズです。
標準偏差で上位2%にも入ろうかという巨はちょっと避けたいです。とはいえ、別にひんぬーファンではないので、そっちにも行きたいわけじゃないのです。
私はただ、ごくごく普通の(注: ここで言う普通は現実世界において普通にでかいの意味)乳がよござんす。具体的数値を出すと荒れ模様になってしまうのですが、たとえばCとかDとかです。
そこで調べたところ普通乳という言葉は牛乳の種類を表す言葉としてすでに使われているようなので却下。並乳や普乳という言葉もあるようです。並乳は牛丼っぽい。普乳は音がフツウに近い感じも相まってグッド。
今後は普乳などのタグ・キーワードがしっかりと流行ってほしいと思う所存。大きければ大きいほど良いという理屈はおかしい。普通に大きいが普通に一番良い。普乳でよいのです。
こんばんは。
AI生成やイラストでやたらとでかい乳をお見かけするのだが、ちょっと引きます。当方メンズです。
標準偏差で上位2%にも入ろうかという巨はちょっと避けたいです。とはいえ、別にひんぬーファンではないので、そっちにも行きたいわけじゃないのです。
私はただ、ごくごく普通の(注: ここで言う普通は現実世界において普通にでかいの意味)乳がよござんす。具体的数値を出すと荒れ模様になってしまうのですが、たとえばCとかDとかです。
そこで調べたところ普通乳という言葉は牛乳の種類を表す言葉としてすでに使われているようなので却下。並乳や普乳という言葉もあるようです。並乳は牛丼っぽい。普乳は音がフツウに近い感じも相まってグッド。
今後は普乳などのタグ・キーワードがしっかりと流行ってほしいと思う所存。大きければ大きいほど良いという理屈はおかしい。普通に大きいが普通に一番良い。普乳でよいのです。
同じく外資で首切りが当たり前の職場で働いている者ですが、大枠としては現在の方向性で良いと思います。
債券を一定程度持っていくのも良く、2000年以降のデータでバックテストをすると、SP500やオルカン等の株100%のポートフォリオより、株60~70%・債券30~40%のポートフォリオの方がボラティリティ(標準偏差やMax Drawdown)が大きく低下するので、債券を一定程度持っているのは良いと思います。
唯一変えた方が良いと思うのは現金比率が高いことで、50万円くらいにして、残りを東証上場の債券ETFを買うのが良いと思います。現状、おそらく債券比率は10%以下ぐらいかもしれませんので。
そんなに現金比率が低いと怖いと思われるかもしれませんが、某日系大手証券は保有資産の60%程度の額をかなりの低金利で借りられる証券担保ローンを提供しており、それだとWEB上から即日で融資を受けられるので、有事の際にはそのようなツールで対応ができます。外国株をお持ちのようですが、その資産をその某日系大手証券に移すときには手数料もかかりませんので、それを移すのが良いと思います。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが?無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校1年(数Ⅰ)で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして2乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜(手順を5ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる)」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の2乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を2乗する理由は、主に以下の2つの目的があります。1.負の値の影響を排除する 2.ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど!標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね?」
ChatGPT「はい、そのとおりです!」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる!」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな?と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、(私の塾では)どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
10歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが?無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校1年(数Ⅰ)で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして2乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜(手順を5ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる)」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の2乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を2乗する理由は、主に以下の2つの目的があります。1.負の値の影響を排除する 2.ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど!標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね?」
ChatGPT「はい、そのとおりです!」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる!」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな?と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、(私の塾では)どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
10歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
IQテストって実態というか解釈が不明瞭な試験だと思ってるんだが、wikipediaとか読んでる限りだと
生活年齢と精神年齢の比を基準とした「従来の知能指数 (IQ)」と、同年齢集団内での位置を基準とした標準得点としての「偏差知能指数(Deviation IQ, DIQ, 偏差IQ、偏差値知能指数)」の2種類がある
とあって、これ単に相対的な精神年齢の成熟度でしかないんじゃないの
これを知能指数と訳すからメンサだのなんだの、実社会で成功できないからパズルゲームに縋る自己顕示欲の塊みたいな連中が湧いてきて話がややこしくなってる
そもそもこの定義だと生活年齢30歳でIQ200の人間と生活年齢60歳でIQ100の人間で一緒じゃんと思ってしまうんだが
と思ってたら算出法の欄に
で算出される。成人(何歳からかは検査によって違う)の場合は生活年齢を18歳程度に固定して計算する(知能年齢、生活年齢については後述)。
とあって、じゃぁ平均的人類は精神年齢を18歳程度とみなしてるわけか・・・・・?IQ300くらいの超人類でも精神年齢60歳いかないの・・・・・・・?
なお、精神年齢は12、13歳を過ぎるとそのままの定義では不自然なIQが算出されるので、一定の方法で修正される。旧版のスタンフォードビネーテストでは、平均的な人間の知的能力は16歳まで年齢とともにゆるやかに伸び、生活年齢が16歳になったとき精神年齢は15歳になったものと見なされ、以後その能力にとどまるとされる。たとえば23歳の平均的成人の知的能力はあくまで精神年齢15歳である。
なるほどね
なんにせよ精神年齢というものが漠然としていてよくわからないしこれを"知能"と呼ぶことでミスリーディングになってる部分は結構あるのではと思っている
いろいろと見解が違うんだよなー。なんか長くなってしまった。すまん
回数を増やすと当たる確率が上がるのではなく、結果が安定する(分散が小さくなる)んだけど、まあいったんそれは置いとこう
まず、「確率を価値判断に用いる」ではなく「確率をもとに戦略的に結果を狙いに行く」判断をすることを確率に基づいた判断と表現してる。
「確率はかなり低いからいいや」という判断のことではなく、「期待値が○で分散が○なのでだいたい○から○ぐらいの結果が見込めるからやろう」という判断のこと
子供の命というものを考えるとき、確率に身を任せるのであれば可能な限り戦略的に結果を狙いに行くべきと思っている。
そうでなければ近くにいて目を離さないようにするか、可能な限り不幸の確率を下げる運用を考えるべき。(突然走り出す子にはハーネスつけるとかね)
で、n=1は結果がコントロールできず、安定しない。本当のギャンブルになる。
nが大きくなれば中心極限定理により標準偏差がルートn分の1になり、結果が安定してコントロール可能になる
99%成功する試行は100回やれるならトータルで勝てるけど、一回だけやったら外れを引くかもしれない。一回でも外れたら死ぬとしたら99%という確率に身を任せることは適切だろうか?っていう話
保育園の散歩中に車が突っ込んでくるようなのは極小確率と思って無視してるから確率に基づく価値判断はしてるけど、風呂の事故とか子供を一人にして襲われるとかはいい加減な確率に基づいて判断すべきでない(確率に身を任せるべきでない)と思う