livetune adding Takuro Sugawara (from 9mm Parabellum Bullet) - 千の翼 の歌詞は 3 か国に翻訳されています。 理想ばかりの言葉じゃ 本当は見えないだろう 誰もが同じように 世界を見ていないから 目の前に映った 物語を信じて 自分だけの翼で もっと遠くに飛べるはず さあ 気づく時だ この今が 全てだって 神様この声を 空へと羽ばたかせて 誰とも違う羽で 夢を見せるから 無数のこの翼 君にも感じるだろう 照りつける太陽に いつかはたどり着いて行けるさ 希望ばかり語っても ほら届かないだろ その足を動かせば 自分だけの道が見える 空割いて踊る鳥 その景色の遠さを 憧れの眼差しで 見てるだけじゃ変わらない 気づいてるだろう この今を 変えていけるって 神様この歌は 僕だけに歌わせて 誰とも違う声で 無数のこのメロディ 君にも聞こえるだろう 照りつける太陽が 射す光は一つじゃないから もっと ぶっ飛べるだろう 描いた 空はもう手の中 君が 欲しがってた 自分はもう掴んでるさ いつかはたどり着いてゆけるさ Writer(s): Kz, kz 利用可能な翻訳 3
[んだ! ] 吉幾三 吉幾三 吉幾三 夢を抱いて東京へオラが 岩木川 吉幾三 吉幾三 吉幾三 今でも町を流れる雪解けの水 娘に… 吉幾三 吉幾三 吉幾三 幸せになるんだよ二人して 雪國 林あさ美 吉幾三 吉幾三 好きよあなた今でも今でも Oh! Souda Bear 北見熊の助 吉幾三・補作詞:北見熊の助 吉幾三 世の中わからね事ばかり 俺ら東京さいぐだ 仙台貨物 吉幾三 吉幾三 ハァテレビも無エラジオも無エ 津軽平野 千昌夫 吉幾三 吉幾三 津軽平野に雪降る頃はよ あんた 千昌夫 吉幾三 吉幾三 コップ一杯飲む酒もなぜか 雪國 ジェロ 吉幾三 吉幾三 好きよあなた今でも今でも おとうさん 長山藍子 長山藍子 吉幾三 おかえりなさいおとうさん
歌詞より抜粋≫ ---------------- 一生勝てないという歌詞に、深い愛情を感じますね。 キャッチーで穏やかなメロディーが、"ありきたりなラブストーリーには、奇跡のような確率や深い愛情がたくさん隠れていて、それはとても素晴らしく美しいものだ"と教えてくれるようです。 2人で駆け抜ける人生、どんなときもそばに居る 愛を育む2人の人生を描く『Stand by me, Stand by you. 』の リリックビデオ は、2020年10月現在260万回以上も再生されています。 馬に乗って駆けるシーン が印象的な動画には、どのような意味があるのでしょうか。 ---------------- 一人は出来の悪い男で もう一人はお天馬なプリンセス 男が言う "キミと出会う為にボクは生まれてきた" ≪Stand by me, Stand by you. 歌詞より抜粋≫ ---------------- 曲の終盤では、"お転婆なプリンセス"だった彼女が"お天馬なプリンセス"という表現に変わっています。 普通の活発な女の子をイメージする"お転婆"から、 ペガサスのように高尚で尊い存在をイメージする "お天馬" に。 彼女に対する彼の愛情がどんどん深まっていくようです。 そんな歌詞をそのまま表現したように動画では、一緒に馬で広大な自然を駆け抜ける2人が描かれています。 これからの人生をずっとそばに居て共に過ごしていく。 そんなメッセージが伝わってくる、まるで プロポーズのような曲 ですね。 これから出会う人、今隣に居る人、白髪になるまで共に歩んできた人。 特別な人への思いを馳せながら『Stand by me, Stand by you』世界観を楽しんでみては いかがでしょうか。 TEXT 阿部仁美 1991年5月3日、東京都生まれの30歳。ギターとサーフィンが趣味の父の影響で幼少の頃より海に親しみ、3歳の時に祖母から貰ったウクレレがきっかけで音楽に興味を持つ。 印象的な耳に残る優しい歌声と歌詞、キャッチーなメロディラインは聴く人の気持ちを癒し、穏やかにしてくれる。 サーフミュ··· この特集へのレビュー この特集へのレビューを書いてみませんか?
~早期退職(セミリタイア)~ 目次 「FIRE」とは何か?単純な英単語としての「fire」と、今流行りの「FIRE」は真逆!「FIRE」するのは案外不可能ではない!「資産運用」のおすすめ ~知っておくべき、今と昔のおカネ事情~ 「... 続きを見る 「FIRE」は1つのリスク分散の方法だ! 目次 「FIRE」を馬鹿にする人は、自分が抱えているリスクを理解しているのか?最近話題の「FIRE」とは? ~早期退職(セミリタイア)~収入源が本業だけであることのメリット・デメリット「FIRE」が達... この下にコメント欄があるので、気軽に感想などお待ちしております。 もし、ためになったと感じてもらえたら、SNSなどで拡散いただけると嬉しいです。 また、お気に入り登録していただき、他の記事もご覧いただければなお嬉しいです。 - 投資信託(ETF含む), 株式投資, 資産運用(財テク) - 投資, 株
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. 風 が 吹く と 桶屋 が 儲かるには. 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. 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.
ということで、今回の諺は『風が吹けば桶屋が儲かる(かぜがふけばおけやがもうかる)』でした。
・・・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. 『風が吹くと桶屋が儲かる』を現代ビジネスに置き換えて考察してみた｜Dandelion｜note. 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?
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. 風が吹くと桶屋が儲かる｜スタッフブログ | 株式会社ハートランド. 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. 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
で、あげくに 『飲食店で酒を提供するな』 という令和の禁酒法。 そんなことゆわれたら、、、 よけいに酒飲まなやってられんわ!! ~愛国心とは、あなたの国が不名誉で悪辣で、馬鹿みたいなことをしているときに、それを言ってやることだ~ ジュリアン・バーンズ