|
・「平均」だけでは「分布」が見えない
・「しかたがないからしらみつぶしすることにするよ。」してみた
・鉛筆でフロッピーを回しながら約4時間20分
・『対話的なエラボレイション』（1996年）から「近年機械学習」まで
・表C3162509 重複組合せ（高精度カシオさんを用いた）
・表Z49 n=1からn=49までに『解』はなかった！（Ｚ）
・表C93398136 重複組合せ（高精度カシオさんを用いた）
・表C100 同n=50からn=100まで（組合せの有無を1,0で示します）
・表201-401 素数だったり素数じゃなかったり付近
（約26000字）
この一連の記事では、徳間書店「ゲーム通信簿」の『歴代最高点』である「4.84」という値を（あの手この手で）実感的に読み解きながら、「カスタマーレビュー」を数量的に扱うことのむずかしさを追体験していきます。
前編（[3401]）では、まず、なぜ「ゲーム通信簿」は6項目なのか、ほぼ同時代といえる「６つの基礎食品」（1981年）を振り返りながら探ります。次に、もっとエレガントな方法はなかったのか、1990年代にOR（オペレーションズ・リサーチ）の分野で知られていた、複数の評価値を総合する方法について参照します。あわせて、数学的に平易な方法であっても、現実の社会で実際に重要な指標の算出に使われていることを実感するため、国連開発計画（UNGP）が算出している指標「HDI」「IHDI」について参照します。
中編（[3400]）では、読者に5段階で評価させていた「ゲーム通信簿」の「平均」について、整数の組合せの問題と読み替え、結果として「平均」が「4.84」になる評点の組合せを実際に探します。評価者の数を1から500までと仮定したとき、整数の評点の組合せがそれぞれ何通りになるのかについて、コンピューターで約4時間20分かけて調べます。
後編（[3399]）では、評価者の数を500と仮定し、正規分布、t分布、それにコーシー分布として知られる分布などを念頭に、5段階評価の評点の平均が「4.84」になる分布は不自然ではないのかを検討してみます。あわせて、現に「4.84」という平均になったとき、その重みはどのくらいであるのかを考えるため、架空の操作として、評点のスケールの拡張を試します。最後に、日常にひそむ数学と、研究・開発との接点として、「組合せ計画法」「整数論」を遠目に眺めます。
補遺編（[3398]）では、現在「レーダーチャート」と呼ばれて知られているデータをプロットする方法について英語版のWikipediaを参照しながら探ります。また、4軸以上のレーダーチャートにおいて、プロットされた面積をうのみにできないことを確かめます。算数・数学の教科書を出版する各社のページを参照するとともに、小学校からのプログラミング教育それに統計教育に関する最新の議論につなげます。
また、各記事では、統計や数学に関する書籍を、新旧それに硬軟とりまぜて紹介します。
これに先立ち、導入編（[3402]）では、徳間書店「ファミリーコンピュータMagazine」がどのような雑誌であったのか、「元・2代目編集長が今だから明かす」との触れ込み（※）で2011年に出版された本などを参照しながら、振り返っています。
☆「平均」だけでは「分布」が見えない
さて、徳間書店さんにあられまして、実際の紙面では、N=500とも思われる評点の「平均値」だけがすぱーんとすぱすぱなぽりたーん！ …いえ、みんな大好きナポリタン！ 細かい注文なんて聞かないよ！ 40秒で食べな！ 的なソレが漂うわけでございます。わあぃ手ぬぐい…じゃなくて、わあぃゴーグルをかけたおば…船長とお呼びッ。ピーマン、いえ、にんじんをいつも通り残したばっかりに足がついてですね…やだなぁ、そっちは角川さんですよぉ。
N=500と仮に決めた場合（※2）、ある「ソフト」の「熱中度」の評点（500通の投票から得られた平均）が「4.84」であるとき、和が2420（※1）になるように「1から5（整数に限る）」を詰合せなさいといってですね（略）そんな計算が簡単にできたら＊＊＊しないよ。うん。
※1 四捨五入して「4.84」になるんだといえば、（500個の整数の和としては）2417から2422まで許してつかはす。ハハー！
※2 「平均」として小数での表示を許して＊＊＊す、といってしまうと、もはやNなんていくらでもいいんだとも思われましょうが、いえいえいえ。四捨五入して「4.84」になれる（なることのできる）整数の組合せのうち、徳間書店の本件雑誌という前提の上で現実的な値といって絞っていけば、それなりに絞りこまれるはずです。そこで現実的な値の候補が出てこなければ、紙面に掲載された数字に誤りがあるのではないかとの疑いが出てくるわけでございます。「ドスパラ調査」（[3088]）も参照。
・[3088]
> どうしても気になったのでリバースっぽく何かしてみました。
> 「4.9％」は「4.09％」の誤記だったのだろうと決めつけてあります。
> あ、いや、「374：164：23」で計561名だったりもして…もう計算が面倒くさいので後は（略）。
ふつーは、フっツ〜はリバースなんてしません。でも、調査結果や会計などの数字を疑うための方法の研究などあるようですよ。さいしょからしょーじきなのがいちばんだよ。うん。
・（再掲[3081]）ウィキペディア「ベンフォードの法則」
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87
https://en.wikipedia.org/wiki/Benford%27s_law
> 1972年、ハル・バリアン (Hal Varian) は、公共計画の決定を支援するために提出された社会経済学的なデータの一覧に含まれる作為的な値を発見するためにこの法則を利用できると示唆した。
> ベンフォードの法則の不正発見目的における利用では、普通は2桁目以降も用いる。
> このような数ないし自然の性質を人工的工学的に反映させたものに「標準数」がある。
ベンフォードの法則に従っているかどうかだけで、数字がしょーじきであるか確かめることができるとは決まらないわけですが、後から一部分だけを改ざんした場合などは、よく検出できるのではないかなぁ。しかし、最初からすべての数字が『人工的工学的！』でしたっ…となるとお手上げかなぁ。うん。
さいしょからしょーじきなのがいちばん、というのが「あたりまえのこと」ではございますが、しょーじきでありさえすればなんの疑いもないかといって、いえいえいえ。調査や集計、地域などの分けかた（期間や区間のとりかた）が人工的にならざるを得ないことが多いため、まったく自然な数字（分布）というのもなかなかないとのことでございます。
もっとも、「ぜんぶ人工的工学的」であれば、「きれいすぎてかえって不自然な分布」との印象が出てくることでしょう。「ジョセフソン接合系で見事な実験」（[3180]）も参照。「疑うぞう」（[3283]）からの「我々『査読者のような顔！』ですべてを疑う『最大うたぐりモード』」（[3319]）キターっ。
1986年ごろに出版社の片隅でアルバイトが…といって、その実、多少の「アレな扱い！」は混じっているかもですが、かえって「ぜんぶ人工的工学的」というのはできそうにないといって、そこは安心できそうです。
※一種『熱い！』読者が「100！」と評した、そこに何の落ち度もないのに、杓子定規に無効回答とみなせば、読者の意に反する取扱いということに結果的にはなるというものです。
※こう、あなた個人商店のおうちのかたに無理いって発売日の前日に入手して夕方にはハガキを『とう函！』したでしょ（略）的な「早着すぎるハガキ！」や、堂々と締切を過ぎながら「いや〜、これだけはいいたかったんですよ！」的に小さな字でびっしり『重いっ！ おもいのたけ！』が書かれたハガキのほうなど、除外するのかしないのか、各誌それぞれポリシーがあるのではないでしょうか。いやいやいや、あくまで当時の流儀でいえば、そういう流儀のようなものはなんでも『セオリー！』と呼ばれてだなぁ（略）。…うわぁ「セオリー」キターっ。
・「セオリー」
https://kotobank.jp/word/%E3%82%BB%E3%82%AA%E3%83%AA%E3%83%BC-546853
> デジタル大辞泉
> 持論。自説。
> 大辞林
> 持論。私見。
そして、おお、徳間書店のキミ（＝当時）よ、しょーじきだなぁ。（※敬称略。）
「ゲーム通信簿」と称して、1つの「ソフト」に対して『6つの平均！』がセットになって掲載されているではありませんか！ …まあ、そういうのが『通信簿』なんですけれど、これ、「現実的な整数の組合せ」の候補をあげて「N」の候補を絞り込みながら、6つの平均の間で同時にとれる「N」を求めていけば、「N」がわかりそうですぞ。もし、うまく「N」を見積もれないものがあれば、そこは何かを疑い、そういうものがあまりにも多ければ、「ゲーム通信簿」の態勢そのものを疑うというわけです。そうした疑いが晴れたなら、かくして「ゲーム通信簿」は「きわめて資料性の高い『1級の資りょう！』」と評されましょう。
※数字なんて、そんなのいくらでもごにょごにょできるでしょ＠信用しないよ、というのでなく、具体的に疑いがあるかないかを計算で確かめていくことができるのですよといって、わあぃなるほど。（いまでも）時間はかかるかもですが、（いまや）特別な機械がないと計算できないというものでもないことがわかります。電子計算機と呼ばれるPCが市販されているということの、なんとスバラシイことよ。
・ウィキペディア「整数計画問題」
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B4%E6%95%B0%E8%A8%88%E7%94%BB%E5%95%8F%E9%A1%8C
> これはNP困難な問題に該当する。
ぐわし。いっけなーい！ どこにでもいるふつーのたわし。うーん。ごしごし。ガラスのてんじょうはあれかしらといいながらつめた〜いゆかのほうなど（略）よりみがきのかかったじかいのたわしにきたいだっ。じかい、わたし、たわしになります！（違）
・いつかどこかで「ガラスのてんじょうとつめたいゆか」ございます付近
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BA%8A%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%81%A8%E5%A4%A9%E4%BA%95%E9%96%A2%E6%95%B0
> 名称やその他の記法は、1962年にケネス・アイバーソンによって導入された。
☆「しかたがないからしらみつぶしすることにするよ。」してみた
「数独」（[3296]）も参照いただきつつ、現実的で実用的なソレっぽいアルゴリズムのほうなど勉強しないといけない「お立場！」のみなさまにおかれましては、こう、なんといいましょうか、各々どこか妥協の上で成り立っている種々のアルゴリズムを適宜、ソレっぽくお使いになればいいんだとの理解にございます。
きちんと美しく数学なさる、もしくは高速・省メモリなアルゴリズムのほうなど実装なさるのでなく、こう、思いつきで3日でなんとかしたい（星のめぐり…いえ、曜日のめぐり上、3日しかないんです！）となれば、何も考えず「しらみつぶし！」ですね。…たわし、カナシイです！
さあさあ帰りの列車で古き良き○ンクパッドと呼ばれた名機のほうなどカタカタいわせながら仕上げだっ。…えーっ。せっかくですから窓の外のシャソウの「727」（129番目の素数である！）のほうなど見ましょうよぉ。（まったくのイメージですっ！）
・「なぜ新しいThinkPadが出る度に、電源スイッチの場所を毎回探さなくてはいけないんだ？」とのこと付近
http://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1511/12/news049.html
> 由比ヶ浜に海の家を展開したレノボ・ハウスや、渋谷でのハロウィンイベントなど
うーん。渋谷○○でそれあるー！ わあぃ次回はレッツお野菜。（勝手な決めつけではございますが、何かが何かからどんどん逸れていくようすをストレートに○○しています！）
・何度もお呼び立てしてモーシワケナイっ「組合せ」は高精度ですぞ付近
http://keisan.casio.jp/exec/system/1161228812
> 小・中学生 / 役に立たなかった
> 100C36の計算
> 桁が莫大なのはわかるけど全桁しっかり表記してほしい
おおー＠このこのぅ！ いかにも「10〜14歳！」のときは、そういうふうに思ったなぁ。桁数と精度（[3126]など）について勉強するのが（学年への配当の上で）遅すぎるのかもですよ。
※「50桁」のほうなど選択すると表示できましてですね（略）「100C36」を『お遊び』として出題される学習塾さんなど、あるかもですね。考えかたを学ぼうという目的を超えた出題意図を感じるのは気のせいではないでしょう。本当でしょうか。その答えはぜひ、出題者のほうに直接お確かめになってですね（略）。
…じゃなくて。「1から5でオネガイシマス」の500人分で、どれだけの組合せがあるのでしょうか。直感的にはわからず、にもかかわらず計算してみると我々『したり顔！』で「直感に反してますねぇ（ケシカラン！）」などとですね（略）…ゲフンゲフン。
・高精度！ きょうのカシオさん「重複組合せ」
http://keisan.casio.jp/exec/system/1182326356
> 使用目的
> トッピングによるメニューのバリエーション総数
> インスタントラーメン発明記念館でつくるインスタントラーメンの具材の組み合わせ（5,460）の根拠の確認。
わあぃエビグラタンにエビを1つ（[3350]）。わあぃ中華丼にうずらの卵を1つ（[3354]）。…1つ。…1つ。何度数えても1つっ。ぅぅ…。
・インスタントラーメン発明記念館「マイカップヌードルファクトリー」（300円、入館無料）
http://www.instantramen-museum.jp/jp/attraction/mcfactory.html
> 4種類の中からお好みのスープと、12種類の具材の中から4つのトッピングを選べます。味の組み合わせは、合計5,460通り。
※こっ、これは…自明なので「根拠」とはいわないですね、わかります！ 考える前に「調査」「報告」「確認」と書いてしまうけれども大切なひとたち（「問題な言葉」[2643]、「大切なひとたち」[3046]）を誇りに思うワ（[3323]）。（※表現は演出です。）すぐに調べてみようという習慣、スバラシイですぞ。しかし、勘定…じゃなくて、近年スマホで由来やしきたりを調べるまで食べさせてくれない『スマート鍋奉行』（！）の1歩手前だともなんとも…おきをつけあ〜れ〜。（※首をカクカクさせ大きく円を描くように両手を回しながら発声します。）
・日経鍋奉行（2013年11月25日）
http://style.nikkei.com/article/DGXNASFE0600G_V11C13A1945M00?channel=DF260120166499
・「くっ…！ 首のカクカクが止まらないッ、とみせかけて、その実、「あなただあれ？」といいたくなるほどの変身ぶり」付近
http://www.family-town.jp/products/detail.php?product_id=287
http://www.family-town.jp/upload/save_image/08050744_57a3c554e1344.jpg
おもむろに近年スマホのほうなど取りだしながら「○っけー×ーごー？」…ぎゃふん。「FIFOとは」といって出てきた検索結果（たぶんウィキペディアあるいはアスキーデジタル用語辞典）を見せつけながら「見なさい！ これがFIFOというものよ！」などと…（略）。
・東京都福祉保健局（電通リサーチ）「食品従事者の意識等に係る実態調査報告書（抜粋）」（2011年1月19日）
http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/shokuhin/shokupato_hataraku/pdf/enq.pdf
> 食品従事者（パートタイム労働者）向け調査
> 300サンプル
> 食品事業者向け調査（アンケートおよびヒアリング）
> 29社
> 図表 食品衛生に係る教育と従業員の認知状況
> 作業場でしてはいけない事
> 体調不良時に上司に申告・指示を仰ぐことの必要性
> 食品や原材料の先入れ先出し
「先入れ先出し」という日本語での用語が、「引き出しを開けたら、よく使うものが上のほうにあって便利！」とのイメージを引き起こしてしまい、かえってよくわからなくなる、そして、いざ改まって「先入れ先出しを知っていますか？」と問われると、「ちゃんと知ってるよ☆引き出しの上のほうだけ使うやつ」とは思われず、「聞いたことがあるけど説明できないなぁ」からの「知らなかったことにしておこう」が発動するというものであってですね（略）。（※あくまで一般的な想像です。）
・曲げ伸ばし！「19の動作」「357種のセリフとしぐさ」のイメージです
https://youtu.be/U_GMtlHQNPE?t=14s
http://www.kokoro-dreams.co.jp/news/kokoroNo74.pdf
> リズミカルに体をゆらす大きな動作から膝の屈伸、（略）など、19の動作
> 357種の多彩なセリフとキュートなしぐさ
> 「ペコちゃんの歌」
…何の話題でしたっけ。ロボットやキャラクターの関節（[3129],[3353]）…じゃなくて、「ゲーム通信簿」ですよぉ。やだなぁ。
「元の数」を5、「選ぶ数」を500としまして、「2,656,615,626」、約27億通りとのことでございます。…殿っ！ 約27億通りもの××をいったいどうなさるおつもりですかッ！！ じいはしんぱいですぞ（違）。…ふがふが。
…なるほどエクセルでは手に負えない感が高まってまいります。『逆算的！』にですね（略）出張の列車内で床に落としてついたキズのほうなどかえって思い出だよなどといい含まれながら「10〜14歳！」のひとが自由に使わせてもらえる『お古！』のPCのスペックで何とかなるくらいに…ゲフンゲフン。
※『エクセルでなんでもできる！』と思いこまないためには、こういう「しょーもないこと！」も、1度は考えておきたいですね、の意。
・シテの「言い含める（-0.5）」から「聞き流す（3）」まで
http://dictionary.goo.ne.jp/jn/9672/meaning/m0u/
> 1 納得がいくように説明する。言い聞かせる。
> 2 あらかじめ言って承知させる。
> 大事な話だとは知らずつい聞き過ごしてしまった
※「あらかじめ言い聞かせる。（納得させたいわけでもなければ、承知したかどうかを確かめるわけでもない。）」といって「-0.5くらい？」の用例というものをだなぁ（略）。
そして、組合せは多いとはいいましても、その大部分は「実際に出現する確率が非常に低い」と想像できましょう。おお、なんということでしょう。PCを抱えて現場を飛び出す…じゃなくて、『もっとマシなアルゴリズムというものをだなぁ欲！』のようなものが高まってまいりますが、そこは各々工夫なさってくださいといって逃げるです！ nを可変にしながら、事前計算の結果を共有したいなぁ、といって、「エジプト式分数」（[3401]で後述）のような発想になるのかなぁ、との想像にございます。（あくまで想像には感じかたがございます！）
☆鉛筆でフロッピーを回しながら約4時間20分
さて（※）、エクセルからは飛び出してフツーにサーバーサイドで20〜30分ほど思いついたように（特段の工夫をすることなく）数えあげてですね（略）。最初は「27億通り！」でなく、n=1からn=49まで、3162509通りを数え上げました。
※Cで書きなおしたら（＝Cで書きなおしただけで！）0.4秒で数え上げが完了したといってですね（略）…ぐわし。n=500まで広げても、Cなら約4時間20分だっ。（※当社環境での実測値のほうになりまーす。…ゲフンゲフン。）
・「「実測値になります」の用例のほう、こちらでよろしかったでしょうか」付近
http://www2.gamba-osaka.net/stadium/pdf/souon_130207.pdf
http://www2.gamba-osaka.net/stadium/build_assessment.html
> （略）それから９０.８は１平方メートル当たりのパワーレベルではなくて、先ほど説明しましたスタジアムの観客席を見渡せる位置で測定した騒音レベルの実測値になっております。実際には、観客席の上空１メートルではかった実測値です。これをもとに観客席に発生騒音を張りつけているわけですが、実測値の値をここに書いてしまっております。評価書のときには修正させていただきたいと思いますが、ここの表現を変えたいと思います。それで計算した結果を後ろに載せています。ですから、これは実測値をベースに予測しているということは変わります。すいませんでした。そういう形で予測しております。
> 実際、ジャンプして空中に人が浮き上がって、それが下に落ちて衝撃となるような応援というより、ひざを屈伸しながら、跳んでいないんです。
> 実は跳んでいない。
> 跳んでいないんですか。
> ピョコピョコしているので。実際はそんなに跳んでいたら、１４０分やったら大変なので。
> ですから、音としてドンドンという音はあんまり聞こえないというか。
話者の発話「すいませんでした。」をそのまま載せるですか、載せちゃうですかっ。…わあぃひよこピョコピョコ2ぴょこぴょこ、ピョコピョコ140分ひざの曲げ伸ばしからっ。ほいっちにー、ひゅーっすとん。月見うどんはまだかしら。
・曲げ伸ばし！「トッピングロボット」ほか
http://www.wist.co.jp/product/329/
http://www.wist.co.jp/product/231/
・「てんやもの」のイメージです
https://kotobank.jp/word/%E5%BA%97%E5%B1%8B%E7%89%A9-579043
http://komachi.yomiuri.co.jp/t/2011/0426/404900.htm
※原作では「てんやもの」との発話（セリフ）で一貫していると＊＊＊は＊＊＊は思うのですよ。どのような気持ちで「てんやもの」するのかについては「サザエさんうちあけ話」のほうなどおすすめですよ。
・こよいも高精度！ カシオさんはストレートで「重複組合せ（表）」
http://keisan.casio.jp/exec/system/1240800521
…よござんすか？ …よござんすね？（違）
■表C3162509 重複組合せ（高精度カシオさんを用いた）| 選ぶ数 r | 組合せ数 | | | | 1 | 5 | | 2 | 15 | | 3 | 35 | | 4 | 70 | | 5 | 126 | | 6 | 210 | | 7 | 330 | | 8 | 495 | | 9 | 715 | | 10 | 1,001 | | 11 | 1,365 | | 12 | 1,820 | | 13 | 2,380 | | 14 | 3,060 | | 15 | 3,876 | | 16 | 4,845 | | 17 | 5,985 | | 18 | 7,315 | | 19 | 8,855 | | 20 | 10,626 | | 21 | 12,650 | | 22 | 14,950 | | 23 | 17,550 | | 24 | 20,475 | | 25 | 23,751 | | 26 | 27,405 | | 27 | 31,465 | | 28 | 35,960 | | 29 | 40,920 | | 30 | 46,376 | | 31 | 52,360 | | 32 | 58,905 | | 33 | 66,045 | | 34 | 73,815 | | 35 | 82,251 | | 36 | 91,390 | | 37 | 101,270 | | 38 | 111,930 | | 39 | 123,410 | | 40 | 135,751 | | 41 | 148,995 | | 42 | 163,185 | | 43 | 178,365 | | 44 | 194,580 | | 45 | 211,876 | | 46 | 230,300 | | 47 | 249,900 | | 48 | 270,725 | | 49 | 292,825 | | | | （計） | 3,162,509 |
何の工夫もすることなくテキストファイルに書き出して、その行数が3162509行になったことを確かめます。うん。バイト数では59190692とのことですが、工夫すれば『大巾値下げ！』…いえ、大幅にファイルサイズを節約でき（て、検索を高速化でき）そうだなぁ。
■表Z49 n=1からn=49までに『解』はなかった！（Ｚ）| n | 平均し
て四捨
五入す
ると
4.76
となる
評点の
組合せ | （同）
4.77 | （同）
4.56 | （同）
4.59 | （同）
4.84 | （同）
4.50 | | | | | | | | | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | | 9 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 9 | | 13 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 14 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 16 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 15 | | 17 | 5 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | | 18 | 0 | 0 | 15 | 0 | 0 | 18 | | 19 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 23 | | 21 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 22 | 0 | 6 | 0 | 18 | 0 | 27 | | 23 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 24 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 34 | | 25 | 9 | 0 | 27 | 0 | 5 | 0 | | 26 | 0 | 9 | 0 | 0 | 0 | 39 | | 27 | 0 | 0 | 34 | 27 | 0 | 0 | | 28 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 47 | | 29 | 11 | 0 | 0 | 34 | 0 | 0 | | 30 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 54 | | 31 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 0 | | 32 | 0 | 0 | 47 | 39 | 6 | 64 | | 33 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 34 | 15 | 0 | 54 | 47 | 0 | 72 | | 35 | 0 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 36 | 0 | 0 | 64 | 0 | 0 | 84 | | 37 | 18 | 0 | 0 | 54 | 9 | 0 | | 38 | 18 | 0 | 0 | 0 | 9 | 94 | | 39 | 0 | 18 | 72 | 64 | 0 | 0 | | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 108 | | 41 | 23 | 0 | 84 | 72 | 0 | 0 | | 42 | 23 | 0 | 0 | 0 | 0 | 120 | | 43 | 0 | 23 | 94 | 0 | 11 | 0 | | 44 | 0 | 23 | 0 | 84 | 11 | 136 | | 45 | 27 | 0 | 108 | 0 | 11 | 0 | | 46 | 27 | 0 | 0 | 94 | 0 | 150 | | 47 | 0 | 27 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 48 | 0 | 27 | 120 | 0 | 0 | 169 | | 49 | 34 | 0 | 0 | 108 | 15 | 0 |
評点が6項目あるうち、3項目はn=39で3項目はn=38などということが…ないと仮定していますので、この探索範囲では『解』（同時に成り立つn）はなかったとわかります。
■表C93398136 重複組合せ（高精度カシオさんを用いた）| 選ぶ数 r | 組合せ数 | | | | 50 | 316,251 | | 51 | 341,055 | | 52 | 367,290 | | 53 | 395,010 | | 54 | 424,270 | | 55 | 455,126 | | 56 | 487,635 | | 57 | 521,855 | | 58 | 557,845 | | 59 | 595,665 | | 60 | 635,376 | | 61 | 677,040 | | 62 | 720,720 | | 63 | 766,480 | | 64 | 814,385 | | 65 | 864,501 | | 66 | 916,895 | | 67 | 971,635 | | 68 | 1,028,790 | | 69 | 1,088,430 | | 70 | 1,150,626 | | 71 | 1,215,450 | | 72 | 1,282,975 | | 73 | 1,353,275 | | 74 | 1,426,425 | | 75 | 1,502,501 | | 76 | 1,581,580 | | 77 | 1,663,740 | | 78 | 1,749,060 | | 79 | 1,837,620 | | 80 | 1,929,501 | | 81 | 2,024,785 | | 82 | 2,123,555 | | 83 | 2,225,895 | | 84 | 2,331,890 | | 85 | 2,441,626 | | 86 | 2,555,190 | | 87 | 2,672,670 | | 88 | 2,794,155 | | 89 | 2,919,735 | | 90 | 3,049,501 | | 91 | 3,183,545 | | 92 | 3,321,960 | | 93 | 3,464,840 | | 94 | 3,612,280 | | 95 | 3,764,376 | | 96 | 3,921,225 | | 97 | 4,082,925 | | 98 | 4,249,575 | | 99 | 4,421,275 | | 100 | 4,598,126 | | | | （計） | 93,398,136 |
■表C100 同n=50からn=100まで（組合せの有無を1,0で示します）| n | 平均し
て四捨
五入す
ると
4.76
となる
評点の
組合せ | （同）
4.77 | （同）
4.56 | （同）
4.59 | （同）
4.84 | （同）
4.50 | | | | | | | | | 50 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | | 51 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | | 52 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | | 53 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 54 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | | 55 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | | 56 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | | 57 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | | 58 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | | 59 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 60 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | | 61 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 62 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | | 63 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 64 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | | 65 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 66 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | | 67 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | | 68 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | | 69 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | | 70 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 71 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 72 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | | 73 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 74 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | | 75 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 76 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | | 77 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | | 78 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | | 79 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 80 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | | 81 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 82 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 83 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | | 84 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | | 85 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 86 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 87 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 88 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 89 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | | 90 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 91 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 92 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | | 93 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 94 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 95 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 96 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 97 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 98 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
| 99 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | | 100 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|---|
約9000万通りの探索を何も考えずに（本当に何も考えずに！）回してですね（略）やっと、…やっと、人数が70、82、86、88、90、94、96、98それに100のとき、評点の平均が所望のソレ（4.76、4.77、4.56、4.59、4.84、4.50）になることができるとわかりました。実際に「ゲーム通信簿」の『本件n』が「わずか70」だとは思えませんが、最小では70通の（有効回答とみなされる）ハガキがありさえすれば、このようなソレ（4.76、4.77、4.56、4.59、4.84、4.50）が算出されうるのだということがわかることがわかります。
仮にn=70とした場合、各項目の組合せの数は、順に72、64、321、270、27、441ということで、ぜんぶで4.76×1012（約4.8兆通り）とのことでございます。nが大きくなるほど…いえ、大きくなるとどうなるという関係があるのかないのかについては別途お調べいただくとしましてですね（略）。
さて（※）、表の横方向に、「1.00」から「5.00」までぜんぶ並べてみましょう。ワー！
・「n=50からn=100までの組合せ数の非ゼロ値をプロットしたようす」のイメージです
https://neorail.jp/forum/uploads/50-100.png
![https://neorail.jp/forum/uploads/50-100.png]()
…わあぃ花鳥風月って、こうですか！ 噴水みたいな模様が見えるのは気のせいですよぉ。やだなぁ。
・「花鳥風月（1）」
http://ejje.weblio.jp/content/%E8%8A%B1%E9%B3%A5%E9%A2%A8%E6%9C%88
> beauties of nature
※植物のような曲線に見えるので「美しい」と感じてしまうのはしかたがないよ、うん。好ましいものを見て生起した感情を何でもとりあえず「美しい」と認識しているのかもしれないという話（「美しい土地（＝耕作ができるという喜びの気持ちを「美しい」と感じることを含む）」）については[3393]も参照。
■表201-401 素数だったり素数じゃなかったり付近| n | 平均して小数第2位までとったときの
組合せが存在する場合の数
（分母は401） | | | | 50 | 201 | | 51 | 205 | | 52 | 209 | | 211 |
|---|
| 53 | 213 | | 54 | 217 | | 55 | 221 | | 223 |
|---|
| 56 | 225 | | 227 |
|---|
| 57 | 229 |
|---|
| 58 | 233 |
|---|
| 59 | 237 | | 239 |
|---|
| 60 | 241 |
|---|
| 61 | 245 | | 62 | 249 | | 251 |
|---|
| 63 | 253 | | 64 | 257 |
|---|
| 65 | 261 | | 263 |
|---|
| 66 | 265 | | 67 | 269 |
|---|
| 271 |
|---|
| 68 | 273 | | 69 | 277 |
|---|
| 70 | 281 |
|---|
| 283 |
|---|
| 71 | 285 | | 72 | 289 | | 73 | 293 |
|---|
| 74 | 297 | | 75 | 301 | | 76 | 305 | | 307 |
|---|
| 77 | 309 | | 78 | 313 |
|---|
| 79 | 317 |
|---|
| 80 | 321 | | 81 | 325 | | 82 | 329 | | 331 |
|---|
| 83 | 333 | | 84 | 337 |
|---|
| 85 | 341 | | 86 | 345 | | 347 |
|---|
| 87 | 349 |
|---|
| 88 | 353 |
|---|
| 89 | 357 | | 359 |
|---|
| 90 | 361 | | 91 | 365 | | 367 |
|---|
| 92 | 369 | | 93 | 373 |
|---|
| 94 | 377 | | 379 |
|---|
| 95 | 381 | | 383 |
|---|
| 96 | 385 | | 97 | 389 |
|---|
| 98 | 393 | | 99 | 397 |
|---|
| 100 | 401 |
|---|
※誰それの定理だとか○○級数だとか、名前がついているかどうかも、簡単には調べられなくて困ってしまいます。数学…おそろしい子！（違）
・（実用的には）「このあたりでしょうか」付近（推定）
https://www.nic.ad.jp/ja/newsletter/No44/0800.html
https://ja.wikipedia.org/wiki/RSA%E6%9A%97%E5%8F%B7#.E6.AD.B4.E5.8F.B2
> 1990年頃になって、ポラード（Pollard）らの数学者によって一般数体ふるい法（General Number Field Sieve, GNFS）が提案されてからは、徐々に分解される合成数のサイズが大きくなってきました。
> ふるい処理の計算量はAMD Opteron 2.2GHz換算で1500年と見積もられています。
※sieve：ふるい、こし器。Opteron：わあぃOpteron。音楽性の高い音楽がつくれるそうですよ。
> 1973年、突拍子もない暗号のアイデアとしてエリスの「一方向関数（非対称性鍵の概念）・公開鍵」を用いた暗号論の話を聞かされ、わずか30分程度でモジュラー算術と素因数を用いた具体的な方法を考案したのは、GCHQ所属の若き数学者クリフォード・コックスである（コックスは上記のリベストの計算式と同じものを発見した）。
30分でできないことは30年かけてもできませんとも、ええ。1973年にエリス49歳、コックス23歳！ ぬおー（敬称略）。さあさあ23歳のあなた！ 49歳の人がうじうじ生温かく温めているアイデアを30分で具体化してみせるのよ！ いいこと？（※表現は演出です。）
※「ローレンツ先生43歳、計算機を独り占めっ！」については[3178]を参照。
・「わあぃOpteron。音楽性の高い音楽がつくれるそうですよ。」付近（2006年9月25日）
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/0609/25/news004.html
> ある時、秋葉原などで製品を販売している流通業者の方におもしろい話を聞いたことがある。それは、なぜだからわからないのだが、ある時期に「OpteronというPCください」というお客さんが急増したことがあるのだという。
※「なぜだからわからない」は原文ママ。10年以上が経過していますが原文ママでゴザイマッス。
・興和工業所「ふるい機」のイメージです
http://www.at-kowa.co.jp/images/product/furui/main.jpg
http://www.at-kowa.co.jp/products/circular-vibrating-screen-machine/lineup.html
http://www.at-kowa.co.jp/products/circular-vibrating-screen-machine/movement-principle.html
・一般化「ふるい」のイメージです
http://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/yutoribymail/cabinet/p/item-lyo/lyo-0104_1.jpg
数体（number field）を×××にかけるためのふるいでありつつ、数体をふるいにかけるための×××でありつつ。…うーん。とっても直感的っぽいと思いまーす。（恐縮です。）
n=100のとき、小数第2位までで示される「平均」の「1.00」から「5.00」まで、いかなるソレでも同時に成り立つとわかります。（もっとも、現実的な分布であるかどうかは別の問題です。）もし、ある「平均」を6つ並べたときに「n=100」が最小だということになれば（※）、それはめったにない『変な場合（？）』ではないかといって、「平均」として示された数字に間違いがあるのかなぁ、と疑おうかということです。本当でしょうか。
※「小数第2位まで見るセカイ⇒このセカイの分解能が100⇒n=100ならセカイのすべてを再現できるよ」からの「n=100のときしか再現できないなんて『変な場合！』」キターっ。（あくまで概念的な早合点です。）
「みんなアリガトウ！」からの「さっそく数えてみよっか」するとき、全体としての評点の組合せ（6項目・5段階・70名）は、まず、1項目・70名で「1150626通り」との表C93398136にございます。それが6項目あるのですから、11506266は…といって、カシオさーん。呼ばれましては「2,320,625,711,589,745,451,739,233,767,766,669,376」（約2.3澗）とのことでオネガイシマス。…えーっ。
・超解釈！「ねがいましては」
https://www.fleapedia.com/%E4%BA%94%E5%8D%81%E9%9F%B3%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9/%E3%81%AD/%E9%A1%98%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%AF%E3%81%A8%E3%81%AF%E4%BD%95%E3%81%8B/
・「澗」
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%BE%97
> IPv6では、IPアドレスの数は約340澗
おおー（略）IPv6の空間の1/100くらいですな、などと我々『したり顔！』で…ぎゃふん。「素人でも、値の比がどのくらいの「コントラストのようなもの」なのか、おぼろげに想像できる」（[3099]）も参照。「やった。水が出たぞう。」（[3375]）…じゃなくて、1036の空間から、1012にまで絞りこめたぞう。
・「n=101からn=500までにおける『このようなソレ』の組合せ数の推移をプロットしたようす」のイメージです
https://neorail.jp/forum/uploads/101-500.png
![https://neorail.jp/forum/uploads/101-500.png]()
『当社環境！』にて「約4時間20分」かけて（※）数え上げたというソレのほうなど、便宜上（！）、折れ線で示します。整数の組合せを、さらに小数第2位までの「平均」で示した時に見えるセカイといいましょうか、『遠近感』（神奈川県立総合教育センター「「でたらめ」の科学」より[3393]）って、こうですね、わかります！
※かなり遅いほうですので、「しょーもない！」とは苦笑されつつも、いろいろと『高速化！』のしがいがありそうですよ。本当でしょうか。
※縦軸を正規化したいなぁ。…へんじがない。もっかい！ 縦軸を正規化したいなぁ。…おや？ スタビンズ君の姿が見えないようだが。（※演出は表現です！）
こういうのを延々と喜んで手作業できるひと…といいますか、続きが知りたくて本を一気に最後まで読んでしまうひと（…ギクッ）なら、中世に生まれても研究できたかもですよ、といって、コペルニクスのほうなどシノんでみます。本当でしょうか。
・角川つばさ文庫「新訳 ドリトル先生のガブガブの本 シリーズ番外編」（1932年⇒2016年8月15日）
http://www.tsubasabunko.jp/bookdetails/index.php?pcd=321603000130
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/61j3dgJyQeL._SX322_BO1,204,203,200_.jpg
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC%E3%83%96%E3%82%AC%E3%83%96%E3%81%AE%E6%9C%AC
> サラダドレッシング博士（D.S.D.）
> 南條訳では日本で広く親しまれて来た井伏鱒二の訳を尊重し、井伏訳で意図的に使用されている訳語（ガブガブの好物である野菜・パースニップを「オランダボウフウ」とするなど）も原則としてそのまま使用している。
レッツお野菜！ …じゃなくてですね（略）。ドリトル先生はコンピューターは使わないけれども、（現在の視点で）中世から近代への過渡期と見える1900〜1920年代の疫学っぽい調査のシーンは、（スタビンズ君がわかる範囲で）ちゃんと描かれていませんでしたっけ。（直接には描かれていなくても、きっとピアソンからスピアマンまでのソレを手で計算していたはずだと想像するところであります。）
・「「近代外科学の父」ジョン・ハンターと「疫学の父」ジョン・スノウ」（2010年8月）
http://shimohara.net/nitona/tsushin/tsushin9.html
> 18〜19世紀のロンドンで活躍した二人のジョンをご紹介します。
> 「古典教義を鵜呑みにせず、自分の見たものしか信じず、名利を追わず、道理にかなった結論に到達するまでとことん追求」した二人。ともに科学的根拠に基づく研究方法で近代医学に大きな足跡を残しましたが、時代を先取りした天才の常、生前にふさわしい評価を受けることはありませんでした。
> 当時コレラの原因は「瘴気説（澱んだ空気）」が主流だった中で、ジョン・スノウは自ら編み出したスポット・マップ（疫学の手法）を使い飲料水が原因であることをつきとめた。
・日本科学未来館「トイレと下水道」（2014年9月10日）
http://blog.miraikan.jst.go.jp/other/20140910post-530.html
> 私たちはいま、「答え」を知っている状態でペッテンコーファーを見ています。ですから、彼の正しさも過ちも分かります。
> コッホとコレラの話は有名なため、ペッテンコーファーは「若手の新しいアイディアを阻む、学会の権威」のステレオタイプとして語られることが多いようです。個人的にはそれはどうなんだろうという思いがあり、今回ご紹介させていただきました。
・「天文学との邂逅」（2011年9月30日）
http://www.ariga-kagakushi.info/story/copernicus_02.html
> 数学と天文学の講義――意外に思うかもしれないが、これらは当時、哲学部で教えられる「一般教養科目」だった
> 星の運行を計算するためのデータ・ブック
> コペルニクスが夢中になったのは、ほかでもない、星の運行の「計算」だった。いまの感覚からすれば、それは天文学というよりもむしろ、数学という方がしっくりくるような世界である。
こう、高精度なカシオさんのほうなど、あたかもリアルタイムで計算をしているかのようなイメージもあるかもですが、その実、（あらかじめ計算された）「数表！」を高速に検索して返してくれている『おトクで便利なデータ・ブック！』なのかもですよ。わあぃ国産だから高速です！ …ぎゃふん。『和牛ですから安全です！』については[3143]を参照。
・ウィキペディア「数表」のイメージです（部分）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E8%A1%A8
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/2e/Abramowitz%26Stegun.page97.agr.jpg
現代のわたしたちがナイーブに想像するほどには、中世の計算は遅くも非効率でもなかったのではないかとの感触がでてきましょう。翻って…ギクッ。現代の我々、非常に高速な計算機のほうなど使える環境にありながら、鉛筆でフロッピーを回しながらプログラムのミスに気づいて最初からやり直し（[3099]）などと…ゲフンゲフン。たいして効率的にはなっていないのではないですかねぇ。
・「鉛筆で回せるフロッピー」のイメージです
http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/v/vfr750f2/20110306/20110306132650.jpg
http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/v/vfr750f2/20110306/20110306132648.jpg
http://d.hatena.ne.jp/vfr750f2/touch/searchdiary?word=*%5B%BC%AB%BD%F6%C5%C1%5D
わあぃ「J＆P」！
・「「J＆P」開設メンバーの自伝」（2013年11月7日）
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/622520.html
いわゆる「パソコンデスク」を買わねばならないとわたしたち（※ホビーユースの個人客）に思いこませたのも同店だとか…ゲフンゲフン。「パソコンデスク」にはプリンターやフロッピーディスク装置を置く場所があるので、これらの装置も買い揃えたくなるという…なんということでしょう！ 後年『ディスクトップ』とまで混乱される遠因は同店に…いやいやいや、そこまでなんでもかんでも決めつけるのはアレというものですよ。うん。（※あくまで「決めつけるのはアレ」との決めつけにございます！）
・Google ハイウェイビュー 「J＆P」ございます付近
https://goo.gl/maps/tAH11aDRs7G2
http://shop.joshin.co.jp/shopdetail.php?cd=0985
▼時速60キロで駆け抜けながら「J＆P」、そして▼時速285キロで駆け抜けながら「727」でゴザイマッス！ ブランドはシンプルでなくっちゃ。こういうところの知見がLED発車標にも応用（[3169]）されてしかるべき（！）だと思うんだなこれが。（※表現は演出です。）
☆『対話的なエラボレイション』（1996年）から「近年機械学習」まで
・「満腹で 大勢寝ている 離散かな…」付近
http://dopal.cs.uec.ac.jp/okamotoy/lect/2015/discretemath/
> 寝てしまいました すみません よく復習したいと思います
・[3097]
> もちろん、しっかり勉強すればいいんだという話ですが、統計の勉強が難しいのは、ありとあらゆる分析法を「ぜんぶ学び倒す」（※）か、あるいはよほど抽象的に、もはや数学だという（ちょっと統計したいだけなのに、えらく本質的な数学に立ち入らざるを得なくなる）両極端のどちらかを究めない限り、自信を持って「このケースではこの手法でいいんだ」と自信を持つことができない、という部分にあります。
・「社会調査のための確率・統計」（2014年9月22日）
https://www.amazon.co.jp/dp/4485302385
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51twkKLx14L._SX354_BO1,204,203,200_.jpg
https://www.denkishoin.co.jp/products/detail.php?product_id=650
> 検定統計量の数学的構造を理論的に解析することによってそれが従う確率分布の特徴を明らかにし、断片的な知識になりがちな推測統計の手法を有機的に理解できるように努めています。
※興味のあるかたなら16歳からお読みいただけるのではないかと思いました。
・「社会調査のための統計データ分析」（2010年7月16日）
https://www.amazon.co.jp/dp/4274067637
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/41gzJ8HGANL._SX348_BO1,204,203,200_.jpg
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001824/
> （カスタマーレビューより）
> 社会調査の記述統計（基本統計量、関連係数、相関係数あたりまで）のみ
> やはり推測統計の世界がないと、不十分と感じる。多変量解析までは望まないが、検定くらいまでは、ぜひ網羅して欲しかった。
※こう、なんといいましょうか、カリキュラム上の専門用語をふりかざすのは××だと思いまーす。『評価関数！ 評価関数！』については[3099]を参照。
> （目次より）
> 15.1 調査結果を一般化しよう：推測統計学（社会調査士D 科目）に向けて
> 15.2 もっと多くの変数を分析しよう：多変量解析（社会調査士E 科目）に向けて
別の科目なのですから、（C科目の）教科書としては説明が薄くなるのは当然でありましょう。
> オッズ比
> クラメールのV
> エラボレイション
> エラボレイションのバリエーション
※えらぼれいしょんぬ：elaboration。
・『推測統計！』⇒『推計学』⇒「推測統計学」
https://kotobank.jp/word/%E6%8E%A8%E8%A8%88%E5%AD%A6-539663#E3.83.87.E3.82.B8.E3.82.BF.E3.83.AB.E5.A4.A7.E8.BE.9E.E6.B3.89
> 世界大百科事典
> 第2次大戦前は社会科学全体と同じように，ドイツ社会統計学の影響が強かったが，戦後になって推測統計学の方法が〈推計学〉の名のもとに導入され，論争も行われた。また標本調査法，統計的品質管理，実験計画法も，戦後になって輸入された。
こう、文字数（の幅）が固定の「時間割！」に印刷もしくは記入する都合上、何が何でも『○○学！』と略したかったんですよ！（※あくまで想像です。）百科事典に「名のもとに導入され」と明記されているくらいにはアレだと…ゲフンゲフン。▼工場の管理手法と▼製薬などの実験手法が（業界ごとに）独立に導入されながら、▼おおもとの考えをきちんと学べるカリキュラムはほとんど導入されなかった（そんな余裕はなかった＝当時）という印象が漂います。本当でしょうか。
・「elaboration」
http://ejje.weblio.jp/content/elaboration
> 推敲
> (追加した)詳細
…はひ？ 文系な界隈での最新のカタカナ語についていけないんですが、「データ同化」（[3151]）と同じことをいっているんでしょおか？？？
・理化学研究所「データ同化」のイメージです
http://www.data-assimilation.riken.jp/
・統計数理研究所「データ同化」のイメージです
http://daweb.ism.ac.jp/contents/
・『対話的なエラボレイション』なる訳語を導入しさえすればステキな専門家でしたっ☆次のかたどうぞ。（1996年3月20日）
http://www.shin-yo-sha.co.jp/mokuroku/books/4-7885-0549-5.htm
> データ対話型理論の確からしさ
『（この本を）ちゃんと知ってるよ☆知らないなんて××リだクポ！』といわれたような気にさせる、それが「エラボレイション！」というカタカナ語のはたらきだと思いました。（※個人には勝手な感想がございます！）
・近年「エラボレーション」の用例です
http://www2.rikkyo.ac.jp/~ssakata/class/analysis/2002/09/crosstabs.htm
> このように第三の変数を考慮にいれて、性別と介護希望の関係、すなわち二変数の関係を詳しく調べることをエラボレーションという。そのためには、三重クロス集計が必要である。３変数以上を同時に分析する点で、多変量分析のもっとも入門的な手法といえる。
…はひ？ 多次元（≒「3変数以上」）のデータを扱うことをそんなにおおげさにいわなくてもいいじゃないですかぁ。「小学校の自由研究にコサイン類似度を登場させてもいいと思いまーす！」（[3330]）など参照。…やだなぁ。（※計算機の使用を前提としています。）
※参考として、いま教科書に載っている知識の源流が、いつの時代のものであるのか、Wikipediaを参照してみます。こう、なんといいましょうか、その、必ずしも計算機の使用を前提としない感じが漂ってくるかもですよ。本当でしょうか。
・Wikipedia「Pearson correlation」（1877年〜1895年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation
・Wikipedia「Pearson's chi-squared test」（1900年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test#Calculating_the_test-statistic
・Wikipedia「Jaccard index」（1901年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index
・Wikipedia「Spearman's rank correlation coefficient」（1904年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlation_coefficient
・Wikipedia「Cluster analysis」（1932年〜1943年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
・Wikipedia「Kendall rank correlation coefficient」（1938年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Kendall_rank_correlation_coefficient
・Wikipedia「Artificial neural network」（1943年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
・Wikipedia「Sørensen–Dice coefficient」（1945年・1948年）
https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient
・Wikipedia「Cramér's V」（1946年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Cram%C3%A9r's_V
・Wikipedia「Hamming distance」（1950年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance
・統計数理研究所「重み付き最小二乗推定量」からのWikipedia「Hanes–Woolf plot」付近（1955年〜1957年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Hanes%E2%80%93Woolf_plot
・Wikipedia「Odds ratio」ならびに統計数理研究所「Mantel-Haenszelの方法」（1959年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Odds_ratio
http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/46-1-153.pdf
・Wikipedia「Support vector machine」（1963年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
・Wikipedia「Mantel test」（1967年）
https://en.wikipedia.org/wiki/Mantel_test
・時間の関係で「クラシックな機械学習入門」より「サポートベクターマシン」を先にご覧いただきます
http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/SML1/kernel1.pdf
・（個人の日記）「A Practical Guide to Support Vector Classification」（2012年6月24日）
http://d.hatena.ne.jp/sleepy_yoshi/20120624/p1
> 使うことにしか興味がない人にとってマージンとかカーネルなどを理解することはあまり重要ではない気がする．
> かつての自分のようなゆとり学生が日本からひとりでも減ることを願っている．
実務者を育てるためのカリキュラムの洗練については別の話題であるとの認識を共有したいと思いました。（「ハイスピード・アップデート」について[3213],[3306]も参照。）そして、ここではもう少し『状況的！』（[3358]）なところをウダーしようとのコンタンにございます。（メッソウでございました。）
そして、工学部のほうから見ると「なんじゃそれ」という印象もありましょうが、「近年機械学習」を従来の（文系の）統計学の発想で「読み替える」ソレを参照してみます。
・SAS「機械学習とは」
http://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html
> ご存知ですか？
> 機械学習では、対象は「ラベル」と呼ばれます。
> 統計学では、対象は「従属変数」と呼ばれます。
> 統計学で変数と呼ばれているものは、機械学習では「特徴」と呼ばれます。
> 統計学で変換と呼ばれているものは、機械学習では「特徴抽出」と呼ばれます。
…いや、まあ、その、そうなんですけどね（略）…ゲフンゲフン。
| |
