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はてなキーワード: 母集団とは
ＮＨＫが調査で「Ｆ１のみがさつまいも好き」っていってるのになんで大多数（２０～１００）のＦ２以上の女性こみで「女性は」って主語でかくしてんの？
そこがおかしくね？ 無意識のシニア女性差別じゃね？ 逆釣り鐘だっけ、シニア女性・シニア男性のほうがＦ１女性よりずっと母集団として大きいでしょ。
ただソース出してきたことは議論になってるから評価するけどな。
ほかのソースなしはｗｗｗｗｗｗ
みかかをやめたエントリーが流行っていますが、自分自身もOBOGのみなさんが指摘している問題は当然認識しております。
https://anond.hatelabo.jp/20181126192228
それなのに、なんで自分は当面しがみつく気でいるんだっけ、と考え直すきっかけになったので
自分向けの整理を兼ねて、このぬるま湯を飛び出す気なんてない無能側からの視点で書かせていただこうと思います。
以下、殆ど労働環境の自虐風自慢になりますので「叩く前に一応中身見ておくか」と思ってクリックしてくれた律儀な方は
現時点で戻るボタンを押してブクマにご登録の上「結局自慢じゃねーか時間を無駄にした」なり「ブルジョアがいたぞ殺せ」なり書いてくださって結構です。
ただ、もしあなたが就活生ならば、自分がみかかにフィットするか判断する一助になるかもしれません。
偏差値60程度の私立高校、偏差値60程度の私立大学、偏差値60程度の国立大学院出身、現・NTT主要5社のどれか。
これは別に裏口入学をしたという意味ではなく、推薦やらAOやらを活用していたということ。
自分では口下手だと思っているのだが、どうやら面接は得意らしい。
故に、周囲からの評価は出会ったときが最高で出ていくときが最低というのがいつものパターン。
皆には本当に申し訳ないと思っているけど、別に騙そうとしたわけではないので許して欲しい。
客観視すると、自分は長いこと世間的2番手グループに紛れ込んでいた3番手以下の男だったわけで、
勿論今の会社の中でも自分の能力の相対的低さは常に感じているところで「無能編」とした理由はここにあります。
故に、社員のボリュームゾーンは日本の大学生のうち、「人気企業を志向し」かつ「人気企業に内定を取れる」人たちである。
無論いろいろな人がいるが、大学で出会った優秀層にはわりといたテストステロンを異常分泌していると思われる人や、
常人の倍はありそうなIQを全く自然言語処理に割り振っていないタイプの人は殆どいない。
社内で怒声が聞こえた経験はなく、勿論暴力を振るわれた覚えもない。
社員同士のやりとりで精神的なストレスは感じにくいといって良いと思う。
ちなみに、部長以上になるとややイケイケ気味の人が多いように思う。
政府が「働き方改革」などで語るエルドラドはどこにも存在しないとお思いだろうか。
いや、不完全だがそのイデアの影は確かに存在する。それがみかかである。
私は毎年有給を使い切り、趣味で海外にも片手の指で収まらない回数出かけている。
それでも足りないので、裁量労働制をフル活用し、遠征初日は早朝～午前中まで勤務しそのまま出国、遠征から戻った日に夕方～夜までリモートでメールチェック。
会社には半ば呆れられているが、趣味では成果が出ているのもあり、とても楽しい。当面は続けさせてもらうつもりだ。
（とても狭い世界だが、日本でXXXをやっている人と言われたら3人目までには名前が上がるはず）
この趣味に本格的にのめり込みだしたのは入社以降なので、みかかが私の隠れた可能性を掘り当ててくれたとも言えると思う（？）
ちなみに私は家族に「中央官僚」「警察官」「幹部自衛官」がいるが皆ひどい労働環境である。
家族仲は極めて良好なので、折を見て一緒に海外旅行などしたいのだが、全く予定があわない。
というか警察官と自衛官は就業規則的に入国できない国が結構あってワロタ。
安定性は最強でしょうが、趣味に打ち込みたいなら公務員はオススメしません。
また、産休や育休も取りやすい。事前に準備する計画と合わせて申請すれば男女問わずほぼとれると思われる。
実例として、2人生んで復帰した後部長まで駆け上がった女性社員、一年の育休を取得した男性社員を知っている。
社員個人として育休は「そこそこの給与で飼い殺される権利」をオプションとして残しながら育児できる権利であるわけで人生の選択肢が広がる。
しかし特別に意欲のある人以外、もとのキャリアにはなかなか戻れないという問題は確かにあって、積極的に元路線に戻さないなら
じゃあもっと安い給与で派遣さん雇えるよねという話になり、これは正社員の既得利権でしかない。
これは今後の課題だけれども、会社制度の問題というより社会の問題かと思う。
手当等を一切もらえない立場でも、30歳で600万は超える。これは独身ならば十分な額であると思う。
2大手当である配偶者の扶養と住宅手当がつくと30歳で700は確実に超える。
出世スピード的に普通レベルでも40歳手当込み800はいくと思う。ただし管理職にならなければだいたいこれで頭打ち。
結構大きい住宅手当が45歳で打ち切りとなり、その補填が定年までにできるかどうかというところだ。
子供が複数欲しく、住宅も東京に買いたい、となるとたしかに余裕があるとは言えないが、これ以上を望むのは特別な能力がある人以外は贅沢ではないかと思う。
上記したとおり、給料はそこそこもらえる。ネットで検索しても「自分はまずまず恵まれている」という意識を補填する情報がでてくる。
しかし、弊社社員には嫌でも目に入る「より豊かな人」が2種類いる。
こういった悪意なき親しい人間が、NTT社員の精神的安定を奪い「ちくしょう！転職だ！」となるわけです。
母集団の層が高めであるため、こういう人が混じってくる。彼らは億単位のマンションを就職祝いに買ってもらい、
我々が必死こいて見栄張った結婚式より数倍豪華な式を親の金で挙げる。給料はすべてお小遣いまたは貯金である。
ちなみに、こういう人の勤務態度、勤務成績は嫌味なほど良い。お前らなんで働いてるの？
銀行や外資系ITなどへ行った友人とは、30前後から明らかな生活水準の差が出てくる。
彼らがカジュアルに誘ってくる店で「高い・・・」と思うのは、なにか胸にくるものがある。
ぬるま湯のNTTだが、転職していった知り合いは多くが年収を上げている。
まぁ、いい値がつかないなら転職しなきゃいいだけなので上がった例ばかり知っているのは当然なのだが、
主要5会社ではないその子会社からの転職で年収が1.5-2倍、金額で言えば1000を超えたケースも複数知っている。
NTTがやっているような規模の仕事をやっている会社は少なく、
その仕事をマネジメントに近い立場でドライブした経験には思ったよりも高い市場価値がついているということらしい。
実際は会社の名前でとってきた仕事に会社に言われたとおり取り組んでるだけなのにね。
私は技術系の部署に属している。全社の技術課題を飛び回って解決したり、全社で利用する技術を選定したりする立場だ。
「つぶしが利きそうでいいね」と現場系の同僚には時々言われる。
が、そうではない。それどころか上記した「元NTT」の肩書を活用できないポジションであると自分は考えている。
ポケモンリーグ制覇の中期目標に向け、ハナダジムを攻略すべしという社命が下ったとする。
すると弊社現場社員は「過去にハナダジムを攻略したトレーナーが持っていたポケモンの平均個体数とレベル」を調査し、それを攻略の人員として割り当てる。
詳細がわかっていないので近場で手に入れたイシツブテ6匹をメンバーとしてアサインし自信満々で「体制を組みました」と上司に報告するわけだ。
そこで、現場の協力会社が「せめてでんきタイプを一体くれ」と声を上げて補充されるのがたいあたりしか覚えていないビリリダマだったりする。
そのぐらいわかっていない（ところもある。けっこうある。わりとある。）
我々の役割は、状況を整理して「必要なのはでんきショックを覚えたピカチュウです。最低レベルはxxであと念の為ピーピーエイダーください」とまで噛み砕いて説明し、
でんきショックの使い方を解説、最悪の場合には自らスタンガンを装備してスターミーに立ち向かうことである。
こうした仕事をこなすと、現場社員からは技術的に頼れるメンバとして捉えられ、時には称賛される。
しかし我々は理解っている。こんなこと、エンジニアと呼ばれる人間ならできて当然のことであると。
というかこんなコト自慢気に語ったら笑われるぞと。
つまり社内の強みと社外の強みが噛み合っていない。
社外の人たちが高い値をつける「NTTの仕事」とはだいぶかけはなれたところにいるわけです。
存在意義は正社員としてすこしエンジニア的動きができるということだけ。
本腰入れて技術者を雇いだしたら消し飛ぶ強みです。
自分の中のもやもやとした感情を整理するきっかけになったエントリ群にはとても感謝しています。
ここ数年は趣味最優先で生きてきたけれど、少し冷静になりって将来のことを考えてみたいと思っていたところでしたから。
まずはそう、目の前の仕事をもう少し社外にも通用するスキルが身につく方向に舵を切りたい。
そして、実際に転職するかどうかはともかくとして一度転職活動をしてみる。
ぬるま湯の中でやってきたことに客観的な判断をしてもらう。そのつもりでしばらく仕事をする。これだね。
と、在職中にも関わらず寝ぼけたことを言えるのがみかかです。人気なのも頷けるのです。
弊社社員は毎年の就職人気企業ランキングを見て「うちが上位とか学生は何も理解ってねえな！」と笑いますが何わろてんねんと思います。
まさかと思うが自分たちの立場が自分たちの能力で支えられてると思ってるわけ？と。
自信のある方はどんどんうけると良いと思います。
趣味に打ち込むもよし、ガリガリ仕事したい人は踏み台にして転職するもよし、やる気のない同期を抜き去って出世するもよしです。
婚姻は男女双方の同意のもとで行われるという現状があるんだから、下方婚にしても何にしても両方に責任があるでしょ。男性には結婚相手を選ぶ権利と結婚するかどうか決定する権利がある。女性にも同様にその権利はある。権利を行使する方針に偏りがあった場合、男性だけが悪いわけでも女性だけが悪いわけでもない。同等の権利があるんだから、同等の責任もあるよ。
「今の統計がこうだから女は下方婚を望んでいない」っていっても、その資料からは「男も上方婚を望んでいない」という事実も、まったく同じ理由から読み取れるわけで、どっちの意向からそうなっているかという統計は、民間企業が適当に取ったアンケートぐらいしかないよね。当然、結果も母集団とか集計する企業とかによってまちまちだし、ただ世間の風潮としてそうなってる、ってとこまでしかわからない。
重要なのは「下方婚してない」（＝社会的責任を負ってない）ってこと。それは分かるしそれが罪。
ただ、ここまで書いてなんで下方婚増田が女のせいだと言い張るのかわかってきたんだけど、男性に結婚相手を選ぶ権利とか結婚するかどうか決める権利があるという事実にリアリティが持てない境遇なんだろうね。そうなってくると「女様が全部悪い」っていう結論になるのも仕方ないなって思えてきたし、なんかすごい気の毒。
元増田です。
言われたあとであっと思って記事に付け足したので後出しで申し訳ないんですが、ハード目なのでR-18のゾーニングをした上でさらにワンクッションした上でもこちらを男性と仮定されてお叱り受けたことがあるのでそれはさすがによくないなと思うところがありこのような記事を書きました。
女であることで免責されることではないっていうのはごもっともだけどそれならなおのこと氾濫している男は〜って叩き方はアンフェアだと思います。言及してくれた方は少なくとも男だからだ！っていい方をしないでくれる人みたいでちょっと安心したよ。
すべての人がすべての人とわかり合うのは無理だけど、人を傷つけたくて創作活動しているわけではないし、どこかで折り合いをつけたいから批判されているのはどこなのかなぜなのか誰に対してどうしてほしいのかというのは頭ごなしにこちらがどういう人間か決めつけず、もう少しセンシティブにお話してくれる人がいればもっと喧嘩しなくて済むのになと思います。
これは自戒でもあるけれど、批判している先にも男とか女とかオタクの母集団でなくて個人がいるのはもう少しだけ気にしていけるといいな
ブコメ読みました。どうもありがとうございます。
トラバは伸びすぎてまだ全部読めていません。（スレッドたためないのかな？）
行列いらないよという方が意外と多いですね。専門によってずいぶん意見が変わるようです。
抽象代数をめざすので2x2の泥臭い計算練習などいらん、ということですね。
確かに数学を使う応用分野に進む子と数学自体を研究対象にする子では必要な勉強が異なるでしょうね。
数学科のことを考えていませんでした。
最後「高校で線形代数を教えろ」じゃなくて「行列をなくせ」になるのですか？
同じようなことを言っている人が何人かいらっしゃいました。（ゲーム業界？）
私にはちょっとピンとこないのですが、その業界の人たちがそういうのなら何か事情があるのでしょうね。
線形代数は大学で教えるでしょ？というのは確かにそうなのですが、１年生に教える物理の授業内容に影響が出ます。
物理科で１年生に教える科目は主に「力学」「電磁気学」、大学によっては「相対論」の入門を教えていたりするのですが
行列がなくなると座標変換が使えません。行列を使わないで無理やり書き下すこともできますが式の見通しが悪くなりますね。特に相対論。
逆行列を知らない。回転行列を知らない。座標変換のイメージがつかめないという子に対応しなければなりません。
2024年に文系からベクトルがなくなります。（復活した数Cに入ります。数Cは理系科目）
それに対応しておそらく物理基礎はベクトルが使えなくなります。
実は1997年にも似たようなことがありまして
微分方程式が消滅、文系から微積が削除された際に高校物理で数式が扱えなくなりスッカスカになりました。
物理科ではずっと問題視されているのですが現在に至るまで救済されず。
さらに削減が進むということですね。
数学では「データの分析」が大幅に増えました。現在の学習指導要領はこちら
次期学習指導要領（高等学校、数学、情報）について思うこと - とね日記
数学Bに 確率変数と確率分布/二項分布/正規分布/母集団と標本/統計的な推測の考え などが入っています
次期学習指導要領では数学Iに 四分位偏差/分散/標準偏差/相関係数 などが入ります
| 教科 | 科目 |
|---|---|
| 数学 | 数学I，数学II，数学III，数学A，数学B，数学活用(←new!) |
(1) 数学と人間の活動 数学が人間の活動にかかわってつくられ発展してきたことやその方法を理解するとともに，数学と文化とのかかわりについての認識を深める。
数量や図形に関する概念などと人間の活動や文化とのかかわりについて理解すること
イ 遊びの中の数学
数理的なゲームやパズルなどを通して論理的に考えることのよさを認識し，数学と文化とのかかわりについて理解すること。
社会生活において数学が活用されている場面や身近な事象を数理的に考察するとともに，それらの活動を通して数学の社会的有用性についての認識を深める。
図，表，行列及び離散グラフなどを用いて，事象を数学的に表現し考察すること。
行列残っているじゃん、とおっしゃる方がいましたがこれ残っていると言えます？？
少なくとも１年生の過半数が行列を習ってないというのですから実質ないも同然なのでしょう。
次期学習指導要領では廃止して「理数探究（仮称）」が新設予定だそうです
数学ではないのですがはてなー的には気になる話題だと思うので書いておきます。
2003年から数学や国語に並んで「情報」という教科ができました。扱う内容はかなり本格的で
高校で使われているプログラミングの教科書を全部購入して比較 (情報の科学) - Yusuke Ando a.k.a yando
情科306 コーディングはHTML、CSS、VBA。SQLも例が示されている。ドリトルという日本語のタートル言語も。 pic.twitter.com/Cn8O0vPWG3— Yusuke Ando@プログラミング教育 (@yando) 2018年7月29日
よく新聞や雑誌でアンケート調査による「○○率」が使われます。
最近では、内閣の支持率がどうとか、安保法案に対しての支持・反対率がどうとか。
統計学を大学での専門として学んでいた者からすれば、「いい加減にしろ！」って言いたいのですね。
統計データってのは、考え方と調査の仕方などで、どうにでもなります。
期待する答えを導き出す方法を考えれば、そのような答えが出てきます。
とりわけ、アンケート調査なんてのは、無作為抽出といいながら、母集団のデータベースがどうなのかは細かく表示されません。
母集団になる数も1,000前後なんてのも多いので、これは信頼度に疑問が出ます。
ある程度の傾向を示すことはあることは分かりますが、それが「全体の意思を示している」とは言えません。
統計データは、少しいじれば、答えがどうにでもなるものでもあります。
恣意的にデータをいじれば、悪い結果も良い結果も出てしまうのです。
そんな統計データを利用して、「支持率が上がった、下がった」なんて話はバカバカしいにも程があるのです。
世論を誘導したい、って思えば、そのような記事とデータを使えばいい。
ただ、それだけです。
数字なんて信用していいものと、簡単に信用してはならないものがあります。
もう随分前から中立ではありませんね。椿事件なんてのもありますし。
さらに中立とは程遠くに位置していると言ったほうが良いのでしょうかね。
統計データには要注意です。
「率」で示されると、何となく「正しい」と思う、そういう心理をうまく突いているのです。
すべて疑って掛かるしかありません。
そういえばさ、「質問の仕方でどの答えを選ぶのか変わる」ってテレビでやってた気がする。
それを考えると、「意図的に統計結果をずらす」ことなんて簡単だと思うんだよね。
要は、統計なんてあてにならないって事。
電車やホテルで中国人を見かける機会が非常に増えてるが、彼らは非常に騒がしい、と感じる。
が、ただの印象論の可能性が大だし、これを主張したところで賢明なはてな諸君に「主語がでかい」「レイシスト」と馬鹿にされるのがオチだ。
印象論か実際にそうなのか検証する材料として、いくつかの仮説を立ててみた。
我々は個別事象を一般化する傾向があるが、これが誤った認識を生むことがある。中国人は別にうるさくないのに、たまたまうるさかった中国人を一般化して捉えてしまっている可能性がある。これを「母集団バイアス」と呼ぶことにする（他に適切な用語があったら教えてくれ）。
同じように騒がしい日本人や外国人がいたとしてもあまり気にしない一方、中国人のみ気にしてしまっている可能性がある。これを「レイシズムバイアス」と名付ける。
ウ）実は中国人ではない
アジア系の外国人を「中国人」と捉えてしまっている可能性もあるだろう。中国語とと韓国語の区別はつくつもりだが、他の言語となると自信はない。そもそも「中国人」「中国語」の定義とは何か、から議論を始める必要があるかもしれない。
訪日してる中国人がウェイ系で騒がしいだけかもしれないし、家族連れが多ければ会話も多くなるだろうから騒がしくなるのは必然かもしれない。このあたりは訪日中国人の数や属性のデータを当たることから始めるべきか。
二か国語の間に発音や語数、語感の差がある場合、不愉快に感じやすい、ということもあるかもしれない。これを便宜的に「言語ギャップ」としよう。日本語と中国語の間に言語ギャップが多いために「騒がしい」と感じる、という説も考えられる。
…というわけで具体的なデータや先行研究を調べずにざっと仮説を並べてみた。
賢明で聡明で思慮深いはてな諸君なら有意義なデータや先行研究、反論を提示してくれるだろう。あいにく私は昼寝の時間なのでね、この辺りで失礼するよ。
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．
https://anond.hatelabo.jp/20180808164408
代表例
「知能指数、運動能力、社会貢献度など、総合的に人間の能力を数値化」
「満30歳になった全人類を判定して、一定の能力を持たない人間は社会のゴミとして処分」と書いてあるのだから
最初の一回目は30歳以上の全人類ではあっても、生涯に一度のみ消滅する可能性があるだけだという設定なのは理解できていいはずだろう
また、ある母集団から平均未満を消して減った後の母集団から平均未満を消せば～、等と言ってないのは明らかでしょう
death6coin IQって相対的に出すんじゃなかった？ISQ100未満を消したらIQ100以上からIQ100未満にする人が生まれて全滅？（増田のいうとおり満30歳に一回だけの選別ならそうはならんか・・）／自分は増田に括弧内まで読まれているか不安
ちゃんと読みましたよ。
余談ではあるが
（今後更新されない）過去の統計データを用いて、各項目の評価点と年齢によってIQ評価をするならば、母集団が変わった所で評価は変わらない
仕組みについて詳しい訳ではないが、IQテストはその様な仕組みになっていなくてはならんだろう。
模試の偏差値の様に、一回ごとに母集団から偏差をだすような検査では、時間をまたいだ結果の比較など出来ないし
任意のタイミングで任意の個人のIQ検査が行えず、発達障害の治療などに影響が出る
「連打」など、起動ボタンを複数回押す事を想定していたり、IQに拘っていたり、という様な誤認をしているブックマーカーは消滅するだろうな
代表例
追記に反応しているので最後まで読んでくれた事には深謝するが、タイトルしか呼んでない馬鹿という言葉は上記の「IQに拘らず、総合的な評価によって生涯に1回だけ判定される」という意図を
読めてない事に対する追記であることは、あえて説明を追加しなくても人によっては分かっている様だ。この反応は理解力のなさを証明しているだろう。
代表例
Androtest この世のブルーカラーの仕事は全てロボットがやってくれると思ってるホワイトカラーの人かな？ 50年後くらいならわからないけど……今そのボタン押したらブルーカラーの仕事を嫌でもやらなくちゃならなくなるぞ
「知能指数、運動能力、社会貢献度など、総合的に人間の能力を数値化」と言ってるのだから、農工業、水産業、畜産業の従事者はポイントが高いという事は分かるはずだ。
実際、それを理解しているコメントもある。ブルーカラーは頭を使っていない、という固定観念は頭の悪さの証明だろう。馬鹿では伝統工芸士は務まらない。
俺が想定しているのは、人事総務、会計、営業、広報などのモノを生産／創造／開発／研究しない仕事に従事している人の中で能力の劣る奴だよ。
blueboy ゴミ掃除人・建設土方・外食産業……などの人がいなくなり、この世はゴミだらけ、公衆便所は臭くて、建設は工事中で中止、昼食は弁当持参が必須……となる。／押す人が千人いれば、半減が千回。計算すると人類絶滅。
真っ先に消えていくだろう。南無。
俺のIQに関するコメントや俺が消えるだろうという類のコメントは、それ自体はなんとも思わない。そういう反応が人間としては普通だろう。
消えていく人を慮るコメントは、人間力が高くていいと思う。そういう人は知能が低くても生き残って欲しいと思える。
星新一や他のSF作品に例えるなど別の話を連想したり情報を提供している人は、発想が豊かで良いと思う。
あと、愛がゆく、は隠れた名作だと思うが、知らない人が多くて驚いた
父親が作者のファンだったもんだから、幼い頃に読めた俺は恵まれていたのかもしれない
WAIS－Ⅲなどで検査をする事が出来る。有償ではあるけど気軽に出来るよ。
信じなくてもいいが、俺は中学生の時で147あった。
当方30代前半の男。最近周りのプレッシャーに負けて半年くらい前から婚活的な事をしているのだが、どうもしっくり来る相手と出会えない。少々語弊のある表現になるが、「知的レベルが低くて話が合わない」 とでも言おうか。例を挙げると、ワールドカップの話題で、コロンビアが南米にある事を知らなかったりとか些細な事ではあるのだが、絶妙に話題の「深さ」が合わないのだ。
さて、少し自慢になるが私は婚活をする上ではそこそこ条件が良いと思われる。地方の進学校から中堅国立を経て、一部上場企業に勤務して10年ほどになる。身長は175cmあり、フルマラソンを完走できる程度に体も鍛えている。女性とお付き合いした経験もちゃんとある(2人)し、タバコも吸わない。もちろん借金は無い。
そんなわけで、どうして普通に話のレベルの合う頭の良い子と出会えないのかとなんとも言えないモヤモヤを感じていたのだが、気づいてしまった。ある条件がものすごく高望みになっている事に。その条件とは私が一番重視していた頭の良さだ。
今思えば私が20代半ばまでに出会った女の子、地元や大学の同級生だったり、会社の同僚のツテで知り合った子の学力は大学で言えばだいたいMARCH/地方国立クラスだった。そしてこのレベルの子たちとは普通に話が弾んでいた。少し気になって、このクラスの学力の子が男女比半々のクラスでどの位の割合になるのか、玉石混合の田舎の公立中学を例にして大雑把な推計になるが考えてみた。
まず、大学受験の学力が正規分布になっていると仮定する。MARCH/地方国立と言えば偏差値55くらいのイメージ。ざっくり上位30%くらい。上から6番目くらいに頭の良い子に相当だ。まあそこまで高望みでは無いかな。
ふと気付いた。大学の偏差値はあくまで予備校の模試を受けている生徒が母集団になる。ということは…アラサーくらいの日本の1学年の人口を100万人として、比較対象を受験者の一番多い進研模試(40万人)とする。この世代の4年生大学進学率をざっくり50%として、模試は基本的に大学進学予定者しか受けないこと、全員が毎回受けないことを考えれば進研模試の受験者はほぼ学力上位50%を包含している推定できる。と言うことは、進研模試で偏差値55(上位30%)は母集団を変えると偏差値60相当(上位15%)、そして、進研模試のMARCHの偏差値は…まさかの65越え。あれ、記憶の中にあるMARCHの偏差値と違う。受けてた模試が違うのか。この値で公立中学校換算するとクラスで一番頭が良い子よりもレアになるぞ……
なんと言う事だ。なんということだ。容姿で例えるとクラスで一番かわいいレベルの子を狙うのが高望みだというのは容易にわかる。しかし、MARCH/地方国立クラスの学力がある子を狙うのはそこまで高望みでは無いと思っていた。が、大雑把な推計で見積もった結果思い知らされたのだが、頭の良い子を求めるのはそれ以上に高望みだったのだ。なんということだ。どうりで婚活で頭の良い子に出会わないわけだ。
残酷な事実を知った今は、頭の良い子に囲まれていた20代半ばまでを思い出して絶望に打ちひしがれている。なんということだ！なんということなのだ！
