0)) (リンクは削除されました) 「一人あたりのチーズ消費量は、ベッドシーツに絡んで亡くなった人の数と相関がある」(黒がシーツ、赤がチーズ)(By Tyler J. 0)) (リンクは削除されました) 「メイン州の離婚率は、一人当たりのマーガリンの使用量と相関がある」(黒がマーガリン、赤が離婚率)(By Tyler J. 「経済的困窮」は主要原因ではない？コロナで大学中退者が減ったワケ - ライブドアニュース. 0)) (リンクは削除されました) そんなわけないでしょうっ! と突っ込まずにいられない「疑似相関」が次から次にでてきて笑わせてくれます。 しかも、その事例数がモノスゴイんです。その数、なんと約3万。オモシロ事例集も、内容が数万事例という数になってくると、執念のようなものを感じずにはいられません。そんなクレイジーな(誉め言葉)ところもイグノーベル賞にふさわしいと思っております。 実際にサイトを見に行って笑っていただけると嬉しいです(最新版は掲載事例数が少ないですが、"old version"を見ればモノスゴイ数のグラフを見ることができます。 ■「相関関係」「有意差」という言葉の魔力 イグノーベル賞には、「考えさせられる」要素も重要なので、その話をさせてください。 私たちの周りは、たくさんの"相関"であふれています。 テレビやウェブサイト、中吊り広告、雑誌、行政の文書などなど、色んなところに「〇〇を食べている人ほど成績が良い」とか、「××を使っている人ほどダイエットに成功している」とか、「△△を消費しているほど病気になりやすい」とか、「□□は、災害の前兆だ」とか言う情報を目にしますよね。そこには、"Spurious Correlation"と同じようなグラフとともに、「統計的に有意な相関関係」という但し書きが添えられていたりすることもあります。 「統計的に有意」と言われると、「そうなのか」と信じそうになりますが、本当にそれで良いのでしょうか? 試しに、"Spurious Correlation"のグラフのデータに、統計的に有意な相関関係があるかを計算してみました。Vigen氏のお気に入りだという、ニコラス・ケイジさんのグラフでやってみます。 Excelを使い、「無相関の検定」という方法で、上記のように算出しました(※)。間違いがあったら教えてください。 ※『サイコロとExcelで体感する統計解析』石川 幹人著(共立出版)、及びこちらのページ(首都大学東京 大学教育センター 情報教育担当 & 学術情報基盤センター 情報メディア教育支援部門)を参考にしました。 11年間で、それぞれの年に「ニコラス・ケイジさんが映画に出た本数」と、「プールに落ちて溺死した人の数」との間に、実はなんの関係もないことを仮定します。その仮定のもとで、「取れたデータがたまたま偶然偏って」相関があるように見えてしまう確率(いわゆる"p値")を計算すると、2.
結構有名な話で、小学生の頃(? )くらいに知ったような記憶がありますが、「昔の人はよくこんな面白いことを考えたなあ」と思います。 これは、一見すると何も関係なさそうなことでも、何かがきっかけになって、あることにたどり着くというお話です。 風が吹くと、砂ぼこりが立つ。 ⇒砂ぼこりが目に入ってしまい、不運にも盲目になってしまう人が増える。 ⇒目が見えなくなって何で稼ごうか考えた末、三味線で生計を立てようとする。 ⇒三味線を作る際に必要な猫の皮の需要が増える。 ⇒猫の数が減る。 ⇒猫に食べられていたネズミの数が増える。 ⇒ネズミが桶をかじる被害が増える。 ⇒桶の需要が伸びる。つまり、桶屋が儲かる。ドヤッ! 「いやいや、仮定が強引すぎるでしょ!」 と思う気持ちもわからなくはありません。 でも、 こういう考え方は、日本の古いことわざだけに留まっておらず、世界的にも物議を醸したこともあります。 例えば、現在世界的なクリーンエネルギーへシフトする波が押し寄せていますが、これの背景には地球温暖化があるわけです。 地球温暖化の原因は、温室効果ガスが増加してしまうことが直接的な理由で、地球の大気圏内に熱をため込んでしまうことで起きている重大な環境問題です。 ここでいう温室効果ガスは、大半が産業の発展によって排出が増大した二酸化炭素なわけですが、メタンガスもその一部です。 ここで、ある研究者が発見した 『牛のゲップにメタンガスが含まれている』 という事実に学者がこぞって注目し、牛の頭数が増えたことが大きな原因ではないかとも言われていました。 たしかにその可能性もあるのでしょうが、それなら地球人口の爆増による二酸化炭素の急増のほうがはるかに影響は大きいと思うんですけどね。 他にも、 『1匹のチョウチョの羽ばたきが、巡り巡って大きなハリケーンを起こす』 なんてことも言われたりしています。 一見すると 「そんなバカな?
コロナ感染防止="酒を提供するな" ですか・・・ じゃあ、酒を飲む人間がコロナをひろげまくっていると? "風が吹けば桶屋が儲かる"みたいな発想です・・・ サボろうが休もうがカゼをひこうが、 給料が保証されている"制服組"の考えなんかこの程度でしょう。 右を向いてもコロナ、左を向いてもコロナ。 連日のニュースでアホな国民も"コロナ脳" 不安だけを煽るマスコミ、アホな国の対策・・・ 病院が圧迫? 当たり前じゃ。 "各病院にコロナ専用病床の設置をお願い" ほんならなにかい? 今年はコメが大不作の為、野菜農家に "野菜作るんやめてコメ作って"と依頼するんかい? 説明できる？☞『風が吹けば桶屋が儲かる』｜【ことわざシリーズ：第５回】 - これ説明できますか？. で、"コメ不足の影響で野菜がスーパーから消える!恐るべしコメ不足"てか? アホか 国営でやらんかい 全国にある公立の病院をコロナ専用にすればいいだけのこと。 今あるコロナ患者用の病床数は全国で35000ほどですか? 全国にある公立病院の病床数は160万 半分をコロナ専用にすれば80万。 今の20倍です。 残りの半分と、それ以外の病院は"通常通り"にすればいいんじゃないの? コロナ関連の予算100兆円ですよ。 私、思うんです。 コロナの死亡率はたしか日本では2%くらいでしょ? 国民全員がかかったら死者数はおおよそ250万人くらいですよね。 せやったら、 『コロナで死んだら国が3000万あげます!』 て、ゆわんかいと・・・ それでも75兆円。 あとの25兆円は医療関係に使えばいい。 遺族には3000万入るので経済は発展。 そらね、人の命は銭かねじゃないですよ。 でも、私は言いたい。 『コロナで死ぬより、カネが無くて死ぬ人が激増するぞ!』と どうせ、あとから徴収するんでしょ? コロナ復興税に、消費税増税。 私の考えでは必ず15%になりますよ。 で、あまり知られていないですが、"土地の相続登記の義務化"。 『親が持つ、見たこともない山奥の土地でも必ず相続して固定資産税を払い続けなさい』という子々孫々に至るカツアゲ。 100兆円回収なんて、あっというまでしょ? いまだに"東北震災復興税"を徴収してるのに。 ほんとにね、 いっかいでいいから、 全テレビで一斉にね、 総理大臣が、 『頼みます!カネがないんです』 『100円しか無理な方は100円、1万円できる方は1万円、それ以上できる方はそれ以上お願いします!』 とゆう放送をしろ!ってね 『そのかわり、次にアナタが本当に困ったら助けます!』と。 昔の誰かが言ってましたよ。 『税金とは国と国民との約束』と。 私が総理大臣ならそう言いますよ。 で、堂々とえこひいきします。 『国の一大事に助けてくれた人、企業を全力で守るのは当然や!』とね。 それができないってことは、 それだけ日本の政府に信用がない証拠でしょ?
・・・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. 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. 風が吹くと桶屋が儲かる 十分条件. 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?
52%でした。統計学的には、5%以下というのは有意に差がある(ここでは「相関関係がありそうだ」)と判断される一つの基準です。そうすると、これも「有意な相関」といえてしまいます。 そう聞いて、皆さん本当に相関があると思いますか?
大教室を使った大学での見慣れた講義はもうなくなるかもしれない 文部科学省の調べによると、新型コロナウイルス感染症の蔓延によって、今年に入って大学、大学院などを休学したり、中退したりした学生の人数は、少なくとも5238人に上ることが判明したそうです。 12月18日に報道がありました。より細かくみてみると、今年の「夏学期」4~10月にかけて大学や大学院を 1 コロナに直接関係して中退した学生は、1033人 2 やはりコロナに直接関係して休学した学生は、4205人 であること。そのなかで、1年生の占める割合は 3 中退した1年生 378人(37%) 4 休学した1年生 759人(18%) だという。この人たち、つまり「コロナ新1年生」は、2020年4月に大学に入学しながら、ろくにキャンパスに近づくこともできず、800人からの学生が休み、400人ほどは大学を辞めてしまった・・・。 そうみると非常に悲しい数字であることが分かります。その一方で、コロナと特定できなかった「大学中退者・休学者全体」を見ていると 5 2020年前期の 大学中退者総数 2万5008人 6 2020年前期の 大学休学者総数 6万3460人 なのですが、各々前年度に比べて 7 2019年より 大学中退者総数 6833人減! 8 2019年より 大学休学者総数 6865人減! 何と20%も大学中退率が下がっていたらしいことが分かりました。この背景を考えてみましょう。 [JBpressの今日の記事(トップページ)へ] 大学中退、その実態 上の数字を、きちんと確かめてみましょう。 9 2019年の 大学中退者総数は 3万1841人 10 2019年の 大学休学者総数は 7万325人 程度であったものが、むしろコロナで減少していることを数字は語っている。 「大学中退者が3万人もいるのか! 風 が 吹く と 桶屋 が 儲かるには. ?」と思われる読者が少なくないかもしれません。全体像を見てみましょう。 少し前の数字ですが、2014年の学生総数は299万1573人。つまり、学生なる者は、ざっくり300万人いて、1年間の中退者が約8万人ということです。 ここでいう「学生」はいわゆる4年制の「 大学生 」だけでなく「短大生」「専門学校生」「高専生」を含む統計なので、以下は参考程度にお考えください。 1年間で大体、8万人「学生」が辞める。その中で前期に辞めるのが3万人程度、後期が5万人程度と、年度の後半に辞める人の方が、やや多い傾向がみられる。 この「前期3万、後期5万」を仮に中退ベースラインと考えると、2020年前期について、「大学」中退者が2.
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