5%を超えてきており、リスク資産全般への調整売りがBTCに波及する展開には警戒しておきたい。 本日の米雇用統計が強い結果になると米国金利は一段と上昇する可能性があり、注意が必要だ。 (3/5午前0:00時点) ・ 銘柄別価格前日比 (%) 社内データより作成 3/4営業日の当社取扱い銘柄別終値の前日比は上記グラフの通り。 平均値は-4. 08%、中央値は-4. 34%、標準偏差は4. 73%となった。 最大上昇銘柄は XRPJPY の 3. 76% 。最大下落銘柄は BATJPY の -14. 43% 。 最大上昇銘柄のXRPJPYは、2日連続上昇し、一時52円まで上昇した。 最大下落銘柄のBATJPYは、3/3に80円台まで大幅上昇した反動で反落した。 ・ 24時間 ボラティリティ (%) 3/4営業日の当社取扱い銘柄の24時間ボラティリティは上記グラフの通り。 平均値11. 62%、中央値は9. 10%、標準偏差は4. 風が吹くと桶屋が儲かる 由来. 78%となった。 最もボラティリティが高かった銘柄は XEMJPY で 22. 97% 。一方、最もボラティリティの低かった銘柄は XLMJPY で 6. 35% となった。 ◆本資料においてお客様に提供される情報は、株式会社DMM Bitcoinが収集・作成等したものです。 ◆本資料は、一般的な情報提供を目的に作成されたものであり、暗号資産取引の勧誘を目的としたものではありません。 ◆本資料は、本資料作成時点で株式会社DMM Bitcoinが信頼できると判断した情報を基に作成しておりますが、その正確性・完全性を保証するものではありません。 ◆本資料の情報によって生じたいかなる損害についても、株式会社DMM Bitcoinおよび本情報提供者は一切の責任を負いません。 ◆本資料のグラフ・データ等は、過去の実績または作成時点での見通し・分析であり、将来の市場環境の変動や運用状況・成果を示唆・保証するものではありません。また、税金・手数料等を考慮しておりません。 ◆本資料に関する著作権、知的所有権、その他一切の権利は、株式会社DMM Bitcoinまたは権利者に帰属します。お客様は、本資料に表示されている情報をお客様自身のためにのみ利用するものとし、第三者への提供、再配信、複写もしくは加工したものを第三者に譲渡または使用させることは出来ません。 2021-03-05
2021年4月29日 16時13分46秒 (Thu) 風が吹くと--- ---桶屋が儲かる。 雨が降ると--- 研ぎ屋が儲かる。 ゴールデンウィークは全国的に雨模様です。 「雨で使わないから これを機会に刃物研ぎに出そう。」 ということで持ち込まれる刃物が多くなります。 剪定鋏を本格的に研ぐには ボルトを取らなければなりません。 メーカーから出荷されるハサミは 相当な力でナットを締めてあります。あるいは 錆びついたネジは スパナを使って人間の手で回しても なかなか緩むものではありません。そんな時は 万力でボルトの頭を強く挟んで ハサミ本体を静かにまわします。すると、どんなものでもボルトを外すことができます。ただし、右ネジと左ネジがあるので気をつけます。 研ぎの終えた刃物をお客様に配達したら 大福団子(あんこ入り)を5個いただきました。 おばあさんは よもぎをとってきて、200個も作って、人に配るのが楽しみだそうです。 私などは人間ができていないので一文勘定をします。つまり、けちんぼです。 今日は母の命日なので お仏壇に娘の嫁ぎ先、船橋市の「パティシエ ジュゴン」のクッキーも一緒に お供えしました。 息子も姉の出産、赤ちゃん誕生を祝っておもちゃを送ってくれました。 母もあの世で喜んでいると思います。 mixi繝√ぉ繝・け
・・・ということです。そういったことを、"Spurious Correlation"の笑えるグラフたちは、オモシロおかしく教えてくれます。 ■最後におまけ:"Spurious Correlation"のグラフたちは、何がおかしいのか? 今回紹介したオモシロおかしいグラフのような「疑似相関」がどうして見つかるのか、についてちょっとだけ推測してみましょう。 Vigen氏のお気に入り、ニコラス・ケイジさんのグラフを使います。 (再掲)「プールに落ちて溺死した人の数は、ニコラス・ケイジの映画出演数と相関がある」(黒が出演数、赤が溺死者数)(By Tyler J. 0)) なんの"裏"もないことを仮定した場合、このような数字の連動がある確率は、2. 湿度の高さ→引っ掛かり→ラバー柔らかさ厚さ→重さ→スピード→戻りの早さ（湿度が高いと戻りを早くする様になる=風が吹くと桶屋が儲かる） | おやじの卓球ラビリンス. 52%でした。おそらく相関関係のないデータばかりだと思えるのに、そんな確率の低い偶然が、3万事例も起こるというのはどういうことでしょうか? 「全然関係のない数字11年分のデータ」を適当に探してきて、「ニコラス・ケイジさんの1年間の映画出演数11年分のデータ」と組み合わせたときに2. 52%という低い確率のことが起こるまで延々と探し続けたとします。 延々と100回繰り返すと、その間に1回以上この偶然が起こる確率は、約92. 3%です。1000回やれば、99. 9999999992%とほとんど100%みたいな確率になってきます。 世の中には、100や1000どころではなく、膨大な数の統計データがあります。そこから面白そうなものを拾ってきて、延々と都合の良いところだけ組み合わせ続ければ、"Spurious Correlation"のように笑える偶然がいくつも見つかってくるはずです。 つまり、「偶然相関しているように見えるデータを積極的に拾っている」というのが、"Spurious Correlation"のグラフたちの「裏」事情だと思います。中には本当に何らか関係があるものも見つかるかもしれませんが。 ■笑いながら数字の見方を見直そう 以上、イグノーベル統計学賞の予想でした。 予想が当たるか当たらないかはさておき、是非"Spurious Correlation"を見に行って、統計学とのお付き合いの仕方を笑いながら考えてみてください。 私たちがデータを見て判断していることは、本当に正しいでしょうか? サイトのグラフとあまり変わらないものを根拠に、笑える(笑えない?
普通に洗濯しただけでは落ちないものもあるのでこまめにチェックしましょう。 ■穴やほつれがないか ほつれや穴はレザーやデニムなどでは「味が出る」と捉えられていますが、 普通のシャツやパンツのダメージはだらしない印象になってしまいます。 ■ハンカチを持ち歩く ふとした瞬間にさっとハンカチが出てくる男性は素敵ですね。 しわしわのものではなくピシッとしたものを持ち歩きましょう。 それだけで清潔感があるように見えます。 清潔感はファッションから 想像してみてほしいのですが、 1、髪型はボサボサでパリッとしたシャツとパンツを着ている人 2、髪型はピシッと決まっていてシャツとパンツがシワシワな人 どちらが不潔に見えるでしょうか?多くの人が 2 のシャツやパンツがシワシワな人と答えるでしょう。 どんなにお風呂で綺麗に身体を洗っても、 どんなにきちんと髪型を整えても服がだらしないと不潔に見えてしまいます。 服はそれほどその人の印象を変えてしまうものなんですね。 今年の夏もわずかとなりましたが、清潔感を味方につけてさわやかに印象アップしてみてはいかがでしょうか。
男性が思うカッコいいと、女性が思うカッコいいの印象は大きく異なります。 職場の女性や恋人と、カッコいいと思う人物像が異なる、なんてこと日常生活においてもたくさんありますよね? 実はそれ、ファッションにも通ずるんです。 そこで今回は、男性が陥ってしまうカッコいいメンズファッションの、ついやってしまいがちな失敗例と正解例をご紹介します。 「男が思うカッコいい服=モテる服」ではない?