人気番組にも、いろいろな課題点があるようです(写真:CRENTEAR / PIXTA) 身近な池や川で見られるミシシッピアカミミガメにアメリカザリガニ。ブラックバス、コイ、カミツキガメ……これらはすべて人によって持ち込まれた外来種。この外来種という言葉をお茶の間に広めたのがテレビ東京の人気番組「緊急SOS! 池の水ぜんぶ抜く 大作戦」だろう。 しかし番組を観ているだけではわからない問題点もある。朝日新聞科学医療部の小坪遊記者の新著『「池の水」抜くのは誰のため?――暴走する生き物愛』より一部・抜粋、再構成して紹介する。 番組のホームページやこれまでの放送内容をまとめると、次のような流れで番組は進行します。 ①身の回りの池や沼などで、水を抜いてきれいにしたい場所や、「迷惑外来生物」「危険生物」を駆除したいところなどの情報が視聴者から寄せられる。視聴者は個人の場合も団体の場合もある ②ロケーションが決まると、水やヘドロを排出し、池や沼の水深を浅くして、捕獲作業を行いやすいようにする ③参加者らが魚などを捕まえる。その過程で 特定外来生物 などの影響の大きな外来種や、しばしば絶滅危惧種などの貴重な生物も見つかる ④外来種と元からいた生き物「在来種」をよりわけて、外来種は除去、在来種を元に戻し、池や沼をきれいにする 各回の副題もなかなか魅力的です。「危険生物から日本を守れ!池の水を全部抜いて全滅大作戦」(第1弾)、「"池の水ぜんぶ抜いて"迷惑○○を全滅させよ!」(第2弾)、「宿敵!カミツキガメ捕獲に挑む!」(第9弾)、「大量捕獲だ!怪物チョウザメ!? 果たして悪者か「池の水ぜんぶ抜く」番組が与えうる外来種への誤解 - ライブドアニュース. 史上最大ハクレン軍団」(第17弾)、「地獄の水路で大量捕獲 巨大怪獣デカガメラ!! 」(第21弾)、などです。 出演者と外来種の熾烈な戦い 例えばカミツキガメは、特定外来生物に指定されており、名前の通りかみつくことで人にけがをさせる恐れがあります。最大で甲羅の長さが50センチ近くなり、陸に上げられると特に攻撃的になるといいます。大きなカメにかまれた場合は大変なことになりそうです。 ハクレンは中国などが原産の淡水魚で、最大で1.
テレビ番組だけではわからない問題点もある ここまで書くと、「緊急SOS!
c6210 / PIXTA(ピクスタ) テレビ東京のバラエティー番組『緊急SOS!池の水ぜんぶ抜く大作戦』の4月22日放送回で、小田原城(神奈川県小田原市)の堀の水が38年ぶりに抜かれたことが話題になった。 番組MCである田村淳は、別番組の収録で小田原城に訪れる機会があり、「お掘があまりきれいな色じゃなかったんで『抜かせてください、抜かせてください』と何度かお願いしてたんですよね」と水抜きを懇願していたという。撮影には江口洋介も参加し、「スッポンとか直接触れることのない生き物を実際、自分の手で捕まえるということは、普段なかなかできない事なので本当に貴重な体験でした。カメが多いのと、鯉がホントに多かったですね」とロケの様子を振り返っている。 この番組収録は小田原市でも大きな話題となり、撮影日の3月21日に参加できるボランティアも募集していた。ボランティアのなかにはダイバーも参加。水の抜かれたお堀のなかを歩きながらゴミ拾いをしていたという。だが、多くのボランティアには具体的な指示がなく、困惑した人も大勢いたという。 ロケで何が起きていたのか?
2018年8月9日 2019年5月10日 記事の2つの論点 Yahooニュースに上がっていた記事ですが、そのうち消されちゃうんで、要点だけまとめておきます。 生態学の専門家・慶応大学の岸由二教授による指摘 自然界のバランスは繊細で、外来種をただ除去すればいいというものではなく、ケースバイケースで対応を考える必要がある。「池の水~」のような極端なやり方では在来種まで除去してしまうことになる。 外来種を悪だと決めつけ、バケツにどんどん投げ入れさせるような行為を奨励するようなやり方は教育上良くない。 ❶に関して この点に関して、けっこう否定的なヤフコメが多くて驚いたんですが。 「じゃあどうすりゃいいのよ」「言いがかりばっかりつけるな」って感じで。 いやいや、別にこれ以外にもやり方はあるだろうし、 そのやり方を採用するに至るまでに議論の余地だってあるだろ?と思いますけどね。 この企画の1番の問題点は、池の中及びその周辺の状況が個々の事例によって違う点を無視し、なおかつ全貌がはっきりとは分からない段階にも関わらず、 池の水を全部抜く(≒一旦池及びその周辺の生態系を破壊してしまう)という極端な手法のみが採用されていることなのではないでしょうか? 場合によっては、「外来種の数を少しずつ減らしていくだけで、池の生態系をある程度キープ出来る」なんていうことだってあるはずだと思うんですが、そういった部分に対しての議論がなされていない上に、 実際番組上でもけっこうな数の在来種まで除去してしまっているケースが散見されます。 大抵の場合は外来種に駆逐されている(であろう)池が対象になっているわけですが、 そうであるなら「在来種だけを探して別の環境に移す」っていうのも、手間はかかりますが、方法の1つではあるはずですし、余計な殺生をなるべく避けるのであれば、それがベストなのではないでしょうか?
筑波サーキットの池の水が抜かれた…🥺 やったのはテ◯東でやっている例の番組だ 😡 テレビを見ている人達は様々な生き物が捕れるシーンを見て楽しいみたいだけど… 俺は大嫌いだ。 この番組では過去に数々の問題が起きている。 これは霞ヶ関水系の前川での騒動 その後 【ネットから抜粋】 その後、潮来前川で計画されていたテレビ東京の池の水全部抜くのロケが、潮来市との協議の結果、中止となったそうです!
外来種だからといって、すべてを駆除するのが正しいのか? 本書ではさまざまな例を挙げ、声高に叫ばれる「外来種=悪」という単純な見方について疑問を投げかけます。外来種問題に詳しい池田清彦先生の解説に加え、「外来魚駆除」から「外来魚お引っ越し」へと方針転換を行なった町の例などを盛り込み、さまざまな角度からこの問題を掘り下げます。外来種、在来種という勝手な区別だけで、命を選別することが許されるのか……。 目次 011 第1章 外来種と在来種の境界線 いつ入ってきたら外来種なの? 在来種から格下げされたカメ? 人の手が運んだ生きもの 国内で運んでも外来種? クマゼミは人が運んだのか? 外来種問題を整理する 027 第2章 なぜ外来種はワルモノにされるのか? タイワンリスの悪行 駆除するかどうかは、どう決まる? 人が利用している外来種 琵琶湖の在来種を減らしたのは? 小さな島では外来種が脅威になる ニッチについて 交雑種は殺すべきなのか 045 第3章 外来種を駆除して何を守るのか? 人が手を加える前に戻したい 作られた里山生態系 トキを巡る複雑な事情 生物をコントロールできるのか 「手つかずの自然」 ビクトリア湖のシクリッド 里山も「手つかず」に戻すべき? 水田は「自然」とは呼べないから…… 069 第4章 人が手を加えるのはそこまで悪なのか 生きものを手助けする 堰堤の上に魚を移動させるのは? 絶滅しそうでも「手は出さない」のが正しいのか 人と自然の関わり方 080 Column 1 令和元年に思う「梅」のこと 081 第5章 必要なのはケース・バイ・ケースの対応 危険な外来種 「外来種=悪」は単純すぎる 何を目指すべきなのか? 子どもたちには正確な知識を 089 第6章 群馬県邑楽町に見る外来魚駆除の現実 中野沼の例 外来魚だけど……かわいそう 殺さなくてすむ方法 水をぜんぶ抜いたら……? 生きものと触れ合う機会 転換期 目的は何なのかを明確に 106 Column 2 外来種に依存する在来種 107 第7章 池田清彦が語る外来種問題の現在 竹ヤリで戦うようなもの 外来種の定義は恣意的 生態系は変わっていくもの いてもどうってことのない外来種 外来種によるコントロール 役に立つならいてもOK? 遺伝子が混じり合うのは悪なのか クワガタの交雑 環境収容力 どのくらい採ってもよいのか すべての命は大切 移入先で見つかったクニマスの例 命の選別は許されるのか
2021年も大学入試のシーズンがやってきました。 今回は、 慶應義塾大学 の医学部に挑戦します。 ※当日解いており、誤答があるかもしれない点はご了承ください。⇒ 河合塾 の解答速報を確認し、2つほど計算ミスがあったので修正しました。 <概略> (カッコ内は解くのにかかった時間) 1. 小問集合 (1) 円に内接する三角形(15分) (2) 回転体の体積の極限(15分) (3) 2次方程式 の解に関する、整数の数え上げ(30分) 2. 相関係数 の最大最小(40分) 3. 仰角の等しい点の軌跡(40分) 4.
216ほどにとどまっているものもあります。また、世帯年収と車の価格のように相関係数が0. 792という非常に強い相関がある変数もあります。 まずは有意な関係性を把握し、その後に相関係数を見て判断していくようにしましょう。 SPSS Statistics 関連情報 今回ご紹介ソフトウェア IBM SPSS Statistics 全世界で28万人以上が利用する統計解析のスタンダードソフトウェアです。1968年に誕生し、50年以上にわたり全世界の統計処理をサポート。データ分析の初心者からプロまでデータの読み込みからデータ加工、分析、出力までをカバーする統合ソフトウェアです。
array ( [ 42, 46, 53, 56, 58, 61, 62, 63, 65, 67, 73]) height = np. array ( [ 138, 150, 152, 163, 164, 167, 165, 182, 180, 180, 183]) sns. scatterplot ( weight, height) plt. xlabel ( 'weight') plt. ylabel ( 'height') (データの可視化はデータサイエンスを学習する上で欠かせません.この辺りのライブラリの使い方に詳しくない方は こちらの回 以降を進めてください.また, 動画講座 ではかなり詳しく&応用的なデータの可視化を扱っています.是非受講ください.) さて,まずは np. cov () を使って共分散を求めてみましょう. 主成分分析をExcelで理解する - Qiita. np. cov ( weight, height) array ( [ [ 82. 81818182, 127. 54545455], [ 127. 54545455, 218. 76363636]]) すると,おやおや,なにやら行列が返ってきましたね・・・ これは, 分散共分散行列(variance-covariance matrix)(単に共分散行列とも) と呼ばれるものです.何も難しいことはありません.たとえば今回のweight, hightのような変数を仮に\(x_1\), \(x_2\), \(x_3\),.., \(x_i\)としましょう. その時,共分散行列は以下のようになります. (第\(ii\)成分が\(s_i^2\), 第\(ij\)成分が\(s_{ij}\)) $$\left[ \begin{array}{rrrrr} s_1^2 & s_{12} & \cdots & s_{1i} \\ s_{21} & s_2^2 & \cdots & s_{2i} \\ \cdot & \cdot & \cdots & \cdot \\ s_{i1} & s_{i2} & \cdots & s_i^2 \end{array} \right]$$ また,NumPyでは共分散と分散が,分母がn-1になっている 不偏共分散 と 不偏分散 がデフォルトで返ってきます.なので,今回のweightとheightの例で返ってきた行列は以下のように読むことができます↓ つまり,分散と共分散が1つの行列であらわせれているので, 分散共分散行列 というんですね!
今日は、公式を復習しつつ、共分散と 相関係数 に関連した事項と過去問をみてみようと思います。 2014-2017年の過去問をみる限りは意外と 相関係数 の問題はあまり出ていないんですよね。2017年の問5くらいでしょうか。 ただ出題範囲ではありますし、出てもおかしくないところではあるので、必要な公式と式変形を見直してみます。 定義とか概念はもっと分かりやすいページがいっぱいある(こことか→ 相関係数とは何か。その求め方・公式・使い方と3つの注意点|アタリマエ!
不偏推定量ではなく,ただたんに標本共分散と標本分散を算出したい場合は, bias = True を引数に渡してあげればOKです. np. cov ( weight, height, bias = True) array ( [ [ 75. 2892562, 115. 95041322], [ 115. 95041322, 198. 87603306]]) この場合,nで割っているので値が少し小さくなっていますね!このあたりの不偏推定量の説明は こちらの記事 で詳しく解説しているので参考にしてください. Pandasでも同様に以下のようにして分散共分散行列を求めることができます. import pandas as pd df = pd. DataFrame ( { 'weight': weight, 'height': height}) df 結果はDataFrameで返ってきます.DataFrameの方が俄然見やすいですね!このように,複数の変数が入ってくるとNumPyを使うよりDataFrameを使った方が圧倒的に扱いやすいです.今回は2つの変数でしたが,これが3つ4つと増えていくと,NumPyだと見にくいのでDataFrameを使っていきましょう! DataFrameの. cov () もn-1で割った不偏分散と不偏共分散が返ってきます. 分散共分散行列は色々と使う場面があるのですが,今回の記事ではあくまでも 「相関係数の導入に必要な共分散」 として紹介するに留めます. また今後の記事で詳しく分散共分散行列を扱いたいと思います. まとめ 今回は2変数の記述統計として,2変数間の相関関係を表す 共分散 について紹介しました. あまり馴染みのない名前なので初学者の人はこの辺りで統計が嫌になってしまうんですが,なにも難しくないことがわかったと思います. 共分散は分散の式の2変数バージョン(と考えると式も覚えやすい) 共分散は散らばり具合を表すのではなくて, 2変数間の相関関係の指標 として使われる. 2変数間の共分散は,その変数間に正の相関があるときは正,負の相関があるときは負,無相関の場合は0となる. 分散共分散行列は,各変数の分散と各変数間の共分散を行列で表したもの. np. 共分散 相関係数 求め方. cov () や df. cov () を使うことで,分散共分散行列を求めることができる.