15 こんにちは、YURIA Leeです。 数カ月前『ヌーソロジー』と出会って以降、 関連書籍などを読み漁っています。 「ヌーソロジーって何それ、おいしいの?」 についてはまた後日、語らせてくださいぃ。 生命を思考する思考体系… 2018. 08. 26 こんにちは、YURIA Leeです。 個人セッションを実施させていただく中で、 ここ数日は、シンクロ体験の連続です。 当然と言えば当然の現象ですが、 クライアントさんの内的なプロセスが、 私自身への気づきとしても、直接リ… 1 2 3 4 > 最近の投稿 【分断から結びへ】「孤独」は個々人の問題ではなく、人類が共有する社会課題 2020. 01 【MeからWeへ】「私の」目的を超えて「私たちの」目的を生きるための視座の転換 2019. 08 未だ言語化されていない奥底に眠る価値 ― 精神のサステイナビリティを育むこと 2019. 19 【2019年 春分】恥も醜悪も堂々と晒して歩み始める、黄金の夜明け 2019. 21 明日死んでも大丈夫。自分なりの死生観を持って生きること 2018. ヌーソロジー 中性子. 31 カテゴリー アーカイブ 2020年10月 2019年5月 2019年4月 2019年3月 2018年12月 2018年11月 2018年10月 2018年8月 2018年7月 2018年6月 2018年5月 2018年4月 2018年2月 2018年1月 2017年12月 2017年11月 2017年9月 2017年8月 最近のコメント 内なる女性性と男性性のエネルギーバランスを取る に Sara より アマナとカムナの愛の物語は「私」と「もうひとりの私」の物語でもある に ここ より アマナとカムナの愛の物語は「私」と「もうひとりの私」の物語でもある に YURIA Lee より アマナとカムナの愛の物語は「私」と「もうひとりの私」の物語でもある に KEN より 【MeからWeへ】「私の」目的を超えて「私たちの」目的を生きるための視座の転換 に YURIA Lee より
いきなり30度の真夏日だった火曜日、爽やかな風の晴天だった土曜日。天候に合わせたお茶でもてなしながら、親しい仲間内の座談会もすでに6回目。 今回はマヤ暦占いセミナーの続きとも言える26, 000年周期について、ヌーソロジーを引用した見つめ直しから始まり、マヤ周期が終わった2013年の出雲、伊勢の同時遷宮が史上初めてだった事、遷宮の意味など、皆さんの疑問に沿って雑談開始。 ユダヤ人の話、ヘブライ語で読み解く日本の童謡、yap遺伝子などなど。次第に白熱しながら最後はカタカムナへ。 まだ学習の途中で先に進めないでいるものの、五首、六首、七首、八首の暗唱はほぼ出来たかな?と言う段階。 土曜日クラスはあまり質問がなかったので 12支の干支をカタカムナで読み解くワークをして盛り上がりました。 少しずつクラスごとの個性も出て来ました。各々の興味やテンポを大切にしながら 実のある座談会に育って行けたらと思います。 7月、オリンピックは開催されてもされなくても、きっと大きな変化を経験することになるでしょう。楽しい未来を志向しながら魂の成長を感じていきましょう。
となったとき、魂という意識コントロール装置を身につけ、元止揚内に入って活動をして、そして死後またψ13~14の次元へ帰る。 私たちの輪廻転生が、このような動きを取っているとイメージしてみると、分かりやすい世界観が見えてくるかと思います。 これはあくまでも例えの一つです。 分離している自我視点からのイメージではありますが、魂機能はスキューバダイビングでいうところの「酸素ボンベ」みたいな感じかなと。 本来は、魂は元止揚の外にあるのではなく、 魂は元止揚を内包しています。 「内包」という概念は、自我視点では少し理解しづらい部分があるので、スキューバダイビングにたとえてみました。 霊的テレビゲームでのたとえ話 ただ、今後のヌーソロジーの展開を考えると、魂をゲームカセット、元止揚をTVモニターとしてたとえた方が、より本論にそった形で考察できるかなと思います。 死後の次元→プレイヤーの世界 魂領域→プログラムの世界 元止揚領域→TVモニター ゲームカセット内のプログラムが動くことによって、その内容がモニターに映しだされるイメージです。 なぜ、魂と元止揚領域をゲームにたとえるのか? 今現在の人間にとって、 魂が意識にどういった働きかけを行っているのかまったく分かりません。 それはゲームのカセットにもいえることで、ただカセットを持っていても、何のゲームなのか中身がまったく分かりません。 カセットは、TVモニターに映しだして、ようやくゲームの内容が分かります。 今まで受動的に生かされていた人間は、ゲームの中のキャラクターのような存在です。 しかも、ロールプレイングゲームでいうところの「町人」的存在! ヌーソロジー youtube. ゲームの世界の中でただ生きて、そして死んでいく存在。 natan 悲しい~(笑) それを今度は、TVモニターという元止揚に映しだされたものを、正しい空間認識をもって思考して、 キャラクター側の世界から、魂領域であるカセット内部を解明、書きかえていこうとしている。 それを試みているのがヌーソロジーだと、私は考えています。 これはあくまでもたとえ話ですが、魂と元止揚の関係性について、何となくイメージがつかめましたでしょうか? 元止揚は「映しだされた」領域であり、魂は元止揚内で活動する意識を形成・制御するものです。 そのため、元止揚領域とは「意識の入れもの」という性質を持つのです。 今キャラクター自身が知性を持って、カセットのプログラムを解明・書きかえを行って、いよいよゲーム世界の外に出る!というストーリーになっているんだと思われます。 それが、2013年からはじまった覚醒期だと、私は考えています。 まとめ 今日のお話は、分離意識を持つ自我意識としての私が、魂領域と元止揚領域の関係性を、どのように理解していったのかという過程の話でもあり、その中で上記構図はそのときの私が思いついたものです。 本家ヌーソロジーではこのような表現はしませんが、目指すところは、魂の働きを理解し、能動的に魂を書き換えていくという部分は共通していると思うので、一つの参考例として今日のお話を捉えていただければと思います。 それでは次回は、ψ9以上の観察子の詳細についてお話していきます。 次回もお楽しみに♪
そういった青臭い質問には答えないというのがひとつの大人らしさと言えるのかも知れませんが、人間というシステムとして考えると、なんと・・・ 転倒に気が付くこと という答えが出せるのかも知れません。 人間はなぜ生きる・・・? という根源的な質問はいつの時代にも、人間を困らせます。 これはどう生きるべきかという、道徳性が絡んでいるからです。きっとそれは時代でも違うでしょう。答えの無い問いと考えられがちです。 しかし、もう一つ別次元の生きる意味、 転倒に気づくこと! その転倒の構造を明らかにすることが生きる意味。そういった本質的な考え方も有りな時代になったのではないかと思っています。 その為には、思考です。 ヌーソロジー提唱者の半田さんはこう仰ります。 『感じるより、それを超えて考えろ』 そう、感じるだけでは足りないのです。 まだまだ、今の僕には思考が足りませんが、こうして少しずつ言語化、構造化していくと、そこから新しいゲシュタルトが見えて来ます。 最近、少しずつぼんやり、見えて来ましたが、本家ヌーソロジーは、もっともっと奥深いんです・・・ そんな思考のサロン的な場所としても、すさのわを使っていきたいと思っています!やはりこういった気付きはとにかく話すこと。 当たり前を疑い、敢えて無意識を意識化する。 そんなことを楽しみながら続けていきたいと思います。
相関係数が0より大きい時は 正の相関 、0より小さい時は 負の相関 があるといいます。 これは、どういう意味でしょうか? 例えば、あるクラスの生徒の勉強時間とテストの点数の相関を考えてみましょう。 イメージですが、勉強時間を多くとっている生徒ほど、テストの点数が高そうですよね? 相関係数の求め方 傾き 切片 計算. このように 一方が高くなればなるほど、他方も高くなる相関にある 時、これを 正の相関 と言います。 一方で次は、信号機の設置台数と交通事故の発生件数の相関を考えましょう。 なんとなくですが、多く信号機の設置されている方が事故の発生が少なそうですよね? このように、 一方が高くなればなるほど、他方が逆に低くなる相関にある 時、これを 負の相関 と言います。 グラフ上で言えば、このようになります。 つまり、相関係数が1の時は正の相関が一番強い、-1の時は負の相関が一番強いということになります。 以上が大まかな相関係数の説明になります。次は具体的な相関係数の求め方について説明していきます。 相関係数の求め方 では、 相関係数の求め方 を説明していきます。 \(x\)、\(y\)の相関係数を\(r\) とします。 また、あとで説明しますが、\(x\)、\(y\)の共分散を\(S_{ xy}\)、\(x\)の標準偏差を\(S_x\)、\(y\)の標準偏差を\(S_y\)とします。 相関係数は、\(\style{ color:red;}{ r=\displaystyle \frac{ S_{ xy}}{ S_xS_y}}\)で求めることができます。 したがって、 共分散と標準偏差がわかれば相関係数が求められる というわけです。 そこで、一旦相関係数の求め方の説明を終えて、 共分散・標準偏差 の説明に移っていこうと思います! 相関係数攻略の鍵:共分散 共分散とは、「 2つのデータの間の関係性を表す指標 」です。 共分散は、 2つの変数の偏差の積の平均値 で計算できます。 個々のデータの値が平均から離れていればいるほど、共分散の値は大きくなっていきます。 したがって、関連性が小さいと、共分散の値は大きくなっていきます。 2つのデータを\(x\)、\(y\)とすると、共分散は一般的に\(S_{ xy}\)と表記されます。 共分散は、\[\style{ color:red;}{ S_{ xy}=\displaystyle \frac{ 1}{ n}\displaystyle \sum_{ i = 1}^{ n} (x_i-\overline{ x})(y_i-\overline{ y})}\]で求められます。 例を出しましょう。 数学のテストの点数と英語のテストをある高校の1年1組で行ったとします。 その得点表は次のようになりました。 この数学と英語のテストのデータの共分散を求めてみましょう。 共分散を求める手順は、以下の3ステップです。 それぞれのデータの平均 を求める 個々のデータがその平均からどのくらい離れているか( 偏差 )を求める ②で求めた 偏差をかけ算して、平均値を求める では、このステップに基づいて共分散を求めていきましょう!
\(n\) 個のデータ \((x_1, y_1), (x_2, y_2), \)\(\cdots, (x_n, y_n)\) について、「\(x\) と \(y\) の 共分散 」を「\(x\) の 標準偏差 と \(y\) の 標準偏差 の積」で割った値のことを、\(x\) と \(y\) の 相関係数 と言います。 相関係数は、\(x\) と \(y\) の間の 直線的な関係性の強さ を表す指標です。 「年齢 \(x\) が高いほうが、年収 \(y\) も高い傾向がある」 「親の身長 \(x\) が高いほうが、子供の身長 \(y\) も高い傾向がある」 「勉強時間 \(x\) が長いほうが、学力 \(y\) も高い傾向がある」 世の中にはこういった傾向が数多く存在しますが、これらはあくまで『傾向』であって、「45才の人の年収が 絶対に 25才の人の年収よりも高い」という訳ではありません。 年齢も親の身長も勉強時間も、 ある程度の目安 でしかないんです。 ただ、皆さんはこういった話を聞いたときに 「ある程度って具体的にどの程度なんだ?」 と疑問に思ったことはありませんか? この「ある程度」が具体的にどの程度なのかを数値化したもの。それが、相関係数です。 今回は、相関係数の求め方と使い方について解説していきます。 スポンサーリンク 相関係数とは 相関係数とは、2種類のデータの(直線的な)関係性の強さを \(-1\) から \(+1\) の間の値で表した数のこと。記号では \(ρ\) や \(r\) で表される値です。 \(ρ\) は母集団の相関係数(例:日本全体での身長と体重の関係性) \(r\) は標本の相関係数(例:今回得られたデータ内での身長と体重の関係性) を指すことが多いです。 相関係数は一般的に、\(+1\) に近ければ近いほど「強い正の相関がある」、\(-1\) に近ければ近いほど「強い負の相関がある」、\(0\) に近ければ近いほど「ほとんど相関がない」と評価されます。 Tooda Yuuto 相関係数は \(x\) と \(y\) の直線的な関係性の強さを調べるのに使います。 ここからは相関係数を通じて色んな直線的な関係性の強さを見ていきましょう。 正の相関 相関係数が \(+1\) に近い値の場合、「\(x\) と \(y\) には 正の相関 がある」といって「\(x\) が大きいとき、\(y\) も大きい傾向がある」ことを意味します。 下図は、相関係数 \(r=0.
75\) (点×cm) 点数 \(x\) 空欄の数 \(y\) の共分散が \(-5\) (点×個) であることがわかります。 次に、\(x\) の標準偏差と \(y\) の標準偏差を求めます。 \(x\) の 標準偏差 は、「\(x\) の偏差」の2乗の平均の正の 平方根 で求められます。 このように計算すると 点数の標準偏差が \(\sqrt{62. 5}≒7. 905\) (点) 所要時間の標準偏差が \(\sqrt{525}≒22. 912\) (秒) 勉強時間の標準偏差が \(\sqrt{164}≒12. スピアマンの順位相関係数 統計学入門. 806\) (分) 身長の標準偏差が \(\sqrt{114. 5}≒10. 700\) (cm) 空欄の数の標準偏差が \(\sqrt{5}≒2. 236\) (個) であることがわかります。 最後に、先ほどの「共分散」を対応する「2つの標準偏差の積」で割ると 見事、相関係数が求まりました。 > 「点数と空欄の数の相関係数」などの計算式はこちら エクセルのCORREL関数で確認してみよう 共分散・標準偏差・相関係数は、計算量が多くなりやすいので、それだけケアレスミスもよく起こります。 そのため、これらを求める際には EXCELを利用する のがオススメです。 標準偏差は STDEV. P 関数 共分散は COVAR 関数 相関係数は CORREL 関数 を使います。 3つの注意点 相関係数は \(x\) と \(y\) の関係性の強さを数値化するのに便利な指標ではありますが、万能というわけではなく、使用するうえではいくつか注意点があります。 ①少ないデータからの相関係数はあまり意味をなさない 今回は相関係数 \(r\) の求め方をカンタンに説明するために、生徒数 \(n=4\) という少ないデータで相関係数を計算しました。 ただ、実務においてはこのような 「少ないデータから得られた相関係数 \(r\) 」はあまり意味を成さない ということを覚えておいてください。 たった4人のデータから求められた「テストの点数と空欄の数の相関係数」 \(r=-0. 2828\) からは「この4人のデータ内に限って言えば、テストの点数と空欄の数には弱い負の相関があるように見える」と言えるに過ぎません。 それを一般化して「テストの点数と空欄の数には弱い負の相関がある」と言うのは早計です。 なぜなら、母集団の相関係数 \(ρ=0\) であっても標本の選ばれ方から偶然「今回のような相関係数 \(r\) 」が得られた可能性があるからです。 実務において相関関係の度合いを判断するときは、 十分な量 \((n\geqq100)\) のデータから算出した相関係数を使って判断する ようにしましょう。 一般的には、相関係数 \(r\) とデータの総数 \(n\) から算出した「p値」が \(0.