Amazon Prime Student、延長できるか？ [よもやま日記]
社会人大学院の修士課程に入学して、その後、博士課程に進みました。
修士課程の入学のタイミングでAmazon Prime Studentに登録したのですが、4年半経ったので、Amazon Prime Studentは卒業となり、通常のPrime会員価格となります。
博士課程に行っている場合（学生を続けている場合）は、延長できるのかできないのか？
アマゾンに問い合わせた結果、もれなく4年半で終了とのことでした。
ネットを見ると、新しい学生証をアップロードすると延長できるなどの書き込みがあったのですが、現在は、そういうのはないようですね。
残念。。。
修士課程の入学のタイミングでAmazon Prime Studentに登録したのですが、4年半経ったので、Amazon Prime Studentは卒業となり、通常のPrime会員価格となります。
博士課程に行っている場合（学生を続けている場合）は、延長できるのかできないのか？
アマゾンに問い合わせた結果、もれなく4年半で終了とのことでした。
ネットを見ると、新しい学生証をアップロードすると延長できるなどの書き込みがあったのですが、現在は、そういうのはないようですね。
残念。。。
【R】e1071を使った潜在クラス分析（LCA）～ハードクラスタリング [データサイエンス、統計モデル]
Rを使って潜在クラス分析（Latent Class Analysis）をしました。
潜在クラス分析は、ハードクラスタリングと言われているものとソフトクラスタリングと言われているものがあります。
ハードクラスタリングとソフトクラスタリングの違いですが、
ハードクラスタリング：各レコードが属しているクラスタは1つ。
ソフトクラスタリング：1,0で割り当てられるのではなく、確率で割り当てられる。
潜在クラス分析をする上でRでは色々なパッケージが用意されていますが、e1071を使った潜在クラス分析を行いたいと思います。
【オプション】
lca(x, k, niter=100, matchdata=FALSE, verbose=FALSE)
x:データ
k:LCAに使用されるクラスの数
niter:イテレーションの回数
matchdata:predict関数を使う場合はFALSE
verbose:イテレーションごとのアウトプットを出力
k（クラス数）はあらかじめ与える必要があるので注意が必要です。
潜在クラス分析のクラス数を決定する上でAICやBICが用いられますが、e1071ではBICしか計算されません。
【使い方の例】
# データの作成
# レコードの前半（1～500）は、type1に属しており、後半（501～1000）は、type2に属しています
type1 <- c(0.8, 0.8, 0.2, 0.2)
type2 <- c(0.2, 0.2, 0.8, 0.8)
x <- matrix(runif(4000), nr=1000)
x[1:500,] <- t(t(x[1:500,]) < type1) * 1
x[501:1000,] <- t(t(x[501:1000,]) < type2) * 1
# 潜在クラスの計算
l <- lca(x, 2, niter=5)
print(l)
summary(l)
p <- predict(l, x)
table(p, c(rep(1,500),rep(2,500)))
新しいデータに対する予測ですが、predict関数を使って予測することができます。
predict(l, x)
predict(作成した潜在クラスモデル, 予測したいデータ)
潜在クラス分析は、ハードクラスタリングと言われているものとソフトクラスタリングと言われているものがあります。
ハードクラスタリングとソフトクラスタリングの違いですが、
ハードクラスタリング：各レコードが属しているクラスタは1つ。
ソフトクラスタリング：1,0で割り当てられるのではなく、確率で割り当てられる。
潜在クラス分析をする上でRでは色々なパッケージが用意されていますが、e1071を使った潜在クラス分析を行いたいと思います。
【オプション】
lca(x, k, niter=100, matchdata=FALSE, verbose=FALSE)
x:データ
k:LCAに使用されるクラスの数
niter:イテレーションの回数
matchdata:predict関数を使う場合はFALSE
verbose:イテレーションごとのアウトプットを出力
k（クラス数）はあらかじめ与える必要があるので注意が必要です。
潜在クラス分析のクラス数を決定する上でAICやBICが用いられますが、e1071ではBICしか計算されません。
【使い方の例】
# データの作成
# レコードの前半（1～500）は、type1に属しており、後半（501～1000）は、type2に属しています
type1 <- c(0.8, 0.8, 0.2, 0.2)
type2 <- c(0.2, 0.2, 0.8, 0.8)
x <- matrix(runif(4000), nr=1000)
x[1:500,] <- t(t(x[1:500,]) < type1) * 1
x[501:1000,] <- t(t(x[501:1000,]) < type2) * 1
# 潜在クラスの計算
l <- lca(x, 2, niter=5)
print(l)
summary(l)
p <- predict(l, x)
table(p, c(rep(1,500),rep(2,500)))
新しいデータに対する予測ですが、predict関数を使って予測することができます。
predict(l, x)
predict(作成した潜在クラスモデル, 予測したいデータ)
【R】e1071を使った潜在クラス分析（LCA）～ソフトクラスタリング [データサイエンス、統計モデル]
Rを使って潜在クラス分析（Latent Class Analysis）をしました。
潜在クラス分析は、ハードクラスタリングと言われているものとソフトクラスタリングと言われているものがあります。
今回は、Rのパッケージe1071を使ったソフトクラスタリングの方法について。
【使い方の例】
### 2次元データの例（クラス数は2） ###
# データの作成
x <- rbind(matrix(rnorm(100, sd=0.3), ncol=2),
matrix(rnorm(100, mean=1, sd=0.3), ncol=2))
# 潜在クラスの計算
cl <- cmeans(x, 2, 20, verbose=TRUE, method="cmeans", m=2)
print(cl)
# ソフトクラスタリングの結果
cl$membership[,]
# ハードクラスタリングの結果
cl$cluster
### 3次元データの例（クラス数は6） ###
x <- rbind(matrix(rnorm(150, sd=0.3), ncol=3),
matrix(rnorm(150,mean=1,sd=0.3),ncol=3),
matrix(rnorm(150,mean=2,sd=0.3),ncol=3))
# 潜在クラスの計算
cl <- cmeans(x, 6, 20, verbose=TRUE, method="cmeans")
print(cl)
# ソフトクラスタリングの結果
cl$membership[,]
# ハードクラスタリングの結果
cl$cluster
～ 参考記事 ～
【R】e1071を使った潜在クラス分析（LCA）～ハードクラスタリング
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2020-09-02
潜在クラス分析は、ハードクラスタリングと言われているものとソフトクラスタリングと言われているものがあります。
今回は、Rのパッケージe1071を使ったソフトクラスタリングの方法について。
【使い方の例】
### 2次元データの例（クラス数は2） ###
# データの作成
x <- rbind(matrix(rnorm(100, sd=0.3), ncol=2),
matrix(rnorm(100, mean=1, sd=0.3), ncol=2))
# 潜在クラスの計算
cl <- cmeans(x, 2, 20, verbose=TRUE, method="cmeans", m=2)
print(cl)
# ソフトクラスタリングの結果
cl$membership[,]
# ハードクラスタリングの結果
cl$cluster
### 3次元データの例（クラス数は6） ###
x <- rbind(matrix(rnorm(150, sd=0.3), ncol=3),
matrix(rnorm(150,mean=1,sd=0.3),ncol=3),
matrix(rnorm(150,mean=2,sd=0.3),ncol=3))
# 潜在クラスの計算
cl <- cmeans(x, 6, 20, verbose=TRUE, method="cmeans")
print(cl)
# ソフトクラスタリングの結果
cl$membership[,]
# ハードクラスタリングの結果
cl$cluster
～ 参考記事 ～
【R】e1071を使った潜在クラス分析（LCA）～ハードクラスタリング
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2020-09-02
SPGアメックスの無料宿泊特典を家族で予約する [【旅行】小旅行、旅行その他]
SPGアメックスですが、1年ごとに無料の宿泊特典が付いてきます。
ただ、大人2名が標準なので子供が複数いる場合は、検索にひっかかりません。
そんな場合は、SPGゴールドデスクに直接電話をすると色々調べてくれます。
今度の連休で、○○エリア周辺で宿泊したいって言えば、色々検索してくれました。
もちろん子供がたくさんいても大丈夫ですｗ
ただ、大人2名が標準なので子供が複数いる場合は、検索にひっかかりません。
そんな場合は、SPGゴールドデスクに直接電話をすると色々調べてくれます。
今度の連休で、○○エリア周辺で宿泊したいって言えば、色々検索してくれました。
もちろん子供がたくさんいても大丈夫ですｗ
「がすてなーに」の芝生を駆け回る [ファミリー]
長男と長女は、映画 特別上映版「はたらく細胞!!」を観てきました。
次男は、まだまだ小さいので、近くの「がすてなーに」で遊んでいました。
東京ガス ： がすてなーに
https://www.gas-kagakukan.com/
屋上に、芝生があり、ゆりかもめとか、ららぽーとが見えます。
電車好きの男の子は、モノレールも見れるし、芝生でかけっこ出来るし最高かもしれません。
ちなみに、入場料は無料で、駐車場も無料です！
次男は、まだまだ小さいので、近くの「がすてなーに」で遊んでいました。
東京ガス ： がすてなーに
https://www.gas-kagakukan.com/
屋上に、芝生があり、ゆりかもめとか、ららぽーとが見えます。
電車好きの男の子は、モノレールも見れるし、芝生でかけっこ出来るし最高かもしれません。
ちなみに、入場料は無料で、駐車場も無料です！
キッズ有明ガーデン！有明ガーデンの無料の子供の遊び場！ [ファミリー]
一見、有料のキッズスペースに見えるのですが、実は、無料！というキッズエリアがあります。
新型コロナウィルスの影響で入場制限があるので、15分程度待ちました。
1～2歳までのハイハイゾーンと6歳までのエリアがありました。
7歳以上は遊べないようです。
色々な子供が全力で走り回っているので、ぶつかりそうになるのですが、子供たちはとても楽しそうです。
新型コロナウィルスの影響で入場制限があるので、15分程度待ちました。
1～2歳までのハイハイゾーンと6歳までのエリアがありました。
7歳以上は遊べないようです。
色々な子供が全力で走り回っているので、ぶつかりそうになるのですが、子供たちはとても楽しそうです。
ウェルチのt検定 [データサイエンス、統計モデル]
統計の講師をしていて、なるほど！と思う質問を受けることがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
検定の多重性について。
t検定を行う前に、等分散性の検定を行ってから検定を行いますが、この手順も検定の多重性に当たるでしょうか？
【回答】
等分散性の検定 → t検定と2回検定をしているので、検定の多重性にあたります。
最近では、「最初からWelchのt検定をしましょう。」というのが一般的です。
Rでウェルチのt検定をする方法ですが、オプションでvar.equal=Fを付けるとウェルチのt検定となります。
t.test(group1, group2, var.equal=F)
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
検定の多重性について。
t検定を行う前に、等分散性の検定を行ってから検定を行いますが、この手順も検定の多重性に当たるでしょうか？
【回答】
等分散性の検定 → t検定と2回検定をしているので、検定の多重性にあたります。
最近では、「最初からWelchのt検定をしましょう。」というのが一般的です。
Rでウェルチのt検定をする方法ですが、オプションでvar.equal=Fを付けるとウェルチのt検定となります。
t.test(group1, group2, var.equal=F)
ル・パン・コティディアン 東京ミッドタウン店 [グルメ / クッキング]
Le Pain Quotidien | レストラン＆フード | 東京ミッドタウン
https://www.tokyo-midtown.com/jp/restaurants/SOP0017010/
東京ミッドタウンでランチをしてきました。
パンが美味しいというお店。
まぁ、美味しかったのですが、ちょっと高かったです。ｗ
メニューに色々書いているのと、値段もそこそこするので期待していたのですが、量が少ない。。。
六本木（東京ミッドタウン）で働いている人は、ランチ代って結構高くなりそうな気が・・・
個人的にはもう少し値段が安くてボリュームが多い方が嬉しいですｗ
https://www.tokyo-midtown.com/jp/restaurants/SOP0017010/
東京ミッドタウンでランチをしてきました。
パンが美味しいというお店。
まぁ、美味しかったのですが、ちょっと高かったです。ｗ
メニューに色々書いているのと、値段もそこそこするので期待していたのですが、量が少ない。。。
六本木（東京ミッドタウン）で働いている人は、ランチ代って結構高くなりそうな気が・・・
個人的にはもう少し値段が安くてボリュームが多い方が嬉しいですｗ
P値と信頼区間 [データサイエンス、統計モデル]
統計の講師をしていて、なるほど！と思う質問を受けることがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
検定をして、p値が0.05より小さい場合、AとBの信頼区間が重なるという意味で、0.05より大きい場合は、AとBの信頼区間が重ならないという意味でしょうか？
【回答】
A.sales <- c(1000, 980, 1200, 1260, 1500, 1005, 820, 1490, 1500, 960)
B.sales <- c(880, 1080, 1580, 2180, 1900, 1950, 1200, 910, 2100, 1890)
t.test(A.sales, B.sales)
> t.test(A.sales, B.sales)
Welch Two Sample t-test
data: A.sales and B.sales
t = -2.2088, df = 13.324, p-value = 0.04528
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-781.368266 -9.631734
sample estimates:
mean of x mean of y
1171.5 1567.0
↑「AとBの平均値は異なる」となります。
AとBの信頼区間を求めると
> t.test(A.sales) → 989円～1354円
> t.test(B.sales) → 1206円～1928円
となり信頼区間がかぶっています。
この意味ですが、Aの平均値は1171.5なので、分布の端っこである1354円付近になる確率は小さい。同様に、Aの平均値は1567.0なので、分布の端っこである1206円付近になる確率は小さい。小さい確率が同時に起こる可能性はかなり低い。
ということで、信頼区間が少し被っても、p値が0.05以下になるケースがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
検定をして、p値が0.05より小さい場合、AとBの信頼区間が重なるという意味で、0.05より大きい場合は、AとBの信頼区間が重ならないという意味でしょうか？
【回答】
A.sales <- c(1000, 980, 1200, 1260, 1500, 1005, 820, 1490, 1500, 960)
B.sales <- c(880, 1080, 1580, 2180, 1900, 1950, 1200, 910, 2100, 1890)
t.test(A.sales, B.sales)
> t.test(A.sales, B.sales)
Welch Two Sample t-test
data: A.sales and B.sales
t = -2.2088, df = 13.324, p-value = 0.04528
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-781.368266 -9.631734
sample estimates:
mean of x mean of y
1171.5 1567.0
↑「AとBの平均値は異なる」となります。
AとBの信頼区間を求めると
> t.test(A.sales) → 989円～1354円
> t.test(B.sales) → 1206円～1928円
となり信頼区間がかぶっています。
この意味ですが、Aの平均値は1171.5なので、分布の端っこである1354円付近になる確率は小さい。同様に、Aの平均値は1567.0なので、分布の端っこである1206円付近になる確率は小さい。小さい確率が同時に起こる可能性はかなり低い。
ということで、信頼区間が少し被っても、p値が0.05以下になるケースがあります。
【モンスト】オーバーホール超究極 [ゲーム]
ヒロアカコラボ第2弾やっていますね。
この前、オーバーホールの超究極に挑戦しましたが、無事にクリアできました。
これまでの超究極に比べて、難易度は低めかと。
クリアPT
1. ミロク（獣神化）
2. アスナ（獣神化）
3. ミロク（獣神化）
4. アスナ（獣神化）
ミロクとアスナを交互に配置しています。
ミロクでワンパンという作戦もありなのですが、配置とか微妙に難しそうなので、正攻法で倒しに行きました。
このクエで難しいところは、2つかと。
ボス第2戦：即死まで5ターンしかない
ボス第3戦：オーバーホールのHPが約4,000万と異常
ボス第2戦は、ミロクのSSを使うことで、楽に5ターン以内にクリアできると思います。
ボス第3戦は、時間がかかるので、アスナのssを2回使うことで、ターンに余裕が出来てクリアできると思います。
いずれにしろ、ボス第2戦とボス第3戦までssは温存しておく！
この前、オーバーホールの超究極に挑戦しましたが、無事にクリアできました。
これまでの超究極に比べて、難易度は低めかと。
クリアPT
1. ミロク（獣神化）
2. アスナ（獣神化）
3. ミロク（獣神化）
4. アスナ（獣神化）
ミロクとアスナを交互に配置しています。
ミロクでワンパンという作戦もありなのですが、配置とか微妙に難しそうなので、正攻法で倒しに行きました。
このクエで難しいところは、2つかと。
ボス第2戦：即死まで5ターンしかない
ボス第3戦：オーバーホールのHPが約4,000万と異常
ボス第2戦は、ミロクのSSを使うことで、楽に5ターン以内にクリアできると思います。
ボス第3戦は、時間がかかるので、アスナのssを2回使うことで、ターンに余裕が出来てクリアできると思います。
いずれにしろ、ボス第2戦とボス第3戦までssは温存しておく！
劇場版モンスト「ルシファー 絶望の夜明け」 [テレビ / 映画]
劇場版モンスト「ルシファー 絶望の夜明け」
https://anime-movie.monster-strike.com/2020/
公開が延期となっていた映画『ルシファー 絶望の夜明け』ですが、11月6日(金)に公開とのことです。
試写会見たけど、未公開シーンがあるようなので、劇場で観てみたい。
ちゃんとお金を払うということも大切ですしね。
予告編は、なかなかの迫力ですね。
https://anime-movie.monster-strike.com/2020/
公開が延期となっていた映画『ルシファー 絶望の夜明け』ですが、11月6日(金)に公開とのことです。
試写会見たけど、未公開シーンがあるようなので、劇場で観てみたい。
ちゃんとお金を払うということも大切ですしね。
予告編は、なかなかの迫力ですね。
龍宮城スパ ホテル三日月 ～流れるプール編～ [ファミリー]
プール・スパ｜龍宮城スパ／ホテル三日月
http://www.mikazuki.co.jp/ryugu/pool_spa/
木更津にある龍宮城スパ・ホテル三日月に行ってきました。
プールと温泉、両方楽しめます。
ちなみに、コロナとかあまり関係なく、多少混んでいるものの事前予約なしで入れます。
そういうのを気にする人は、ある程度混雑しているので、やめた方が良いかもしれません。
個人的にはまったく気にしていないので、楽しめましたがｗ
駐車場ですが、5時間無料。
プール、スパ、食事で、ギリギリ5時間以内でした。
食事2回すると時間が足りないかも。
プールですが、温水プールは1か所しかなく、他の場所は外も内も冷たいプール。
この時期は、だいぶ寒くなっていて、長い時間泳ぐのはきついかな。
内プールも冷たかったのは想定外でした。
なので、温水プールに人が集まって密状態ですｗ
http://www.mikazuki.co.jp/ryugu/pool_spa/
木更津にある龍宮城スパ・ホテル三日月に行ってきました。
プールと温泉、両方楽しめます。
ちなみに、コロナとかあまり関係なく、多少混んでいるものの事前予約なしで入れます。
そういうのを気にする人は、ある程度混雑しているので、やめた方が良いかもしれません。
個人的にはまったく気にしていないので、楽しめましたがｗ
駐車場ですが、5時間無料。
プール、スパ、食事で、ギリギリ5時間以内でした。
食事2回すると時間が足りないかも。
プールですが、温水プールは1か所しかなく、他の場所は外も内も冷たいプール。
この時期は、だいぶ寒くなっていて、長い時間泳ぐのはきついかな。
内プールも冷たかったのは想定外でした。
なので、温水プールに人が集まって密状態ですｗ
龍宮城スパ ホテル三日月 ～流れるスパ編～ [ファミリー]
プール・スパ｜龍宮城スパ／ホテル三日月
http://www.mikazuki.co.jp/ryugu/pool_spa/
木更津にある龍宮城スパ・ホテル三日月に行ってきました。
プールと温泉、両方楽しめます。
冷え切った体を温めるためにスパに行きました。
かなり多くのお風呂があるのですが、流れるプールではなく、流れるお風呂もありました。
スパは、水着不可なのですが、水中眼鏡＋水中キャップを被って、小さい子供が楽しく泳いでいました。
ちなみに、海水パンツははいていなかったですｗｗｗ
ぉぃぉぃ…ｗ
そういうのを気にしなければ、熱い風呂からぬるい風呂、また、本物の金とか銀でできた風呂に入ることが出来て楽しめると思います。
帰り、アクアラインで帰ったのですが、ものすっごい渋滞でした。
日曜の夕方はやばいですね。
夕方になる前に帰るか、思い切ってものすごく遅い時間にするかが良いかと思います。
http://www.mikazuki.co.jp/ryugu/pool_spa/
木更津にある龍宮城スパ・ホテル三日月に行ってきました。
プールと温泉、両方楽しめます。
冷え切った体を温めるためにスパに行きました。
かなり多くのお風呂があるのですが、流れるプールではなく、流れるお風呂もありました。
スパは、水着不可なのですが、水中眼鏡＋水中キャップを被って、小さい子供が楽しく泳いでいました。
ちなみに、海水パンツははいていなかったですｗｗｗ
ぉぃぉぃ…ｗ
そういうのを気にしなければ、熱い風呂からぬるい風呂、また、本物の金とか銀でできた風呂に入ることが出来て楽しめると思います。
帰り、アクアラインで帰ったのですが、ものすっごい渋滞でした。
日曜の夕方はやばいですね。
夕方になる前に帰るか、思い切ってものすごく遅い時間にするかが良いかと思います。
デジカメ ピークから9割減 [よもやま日記]
自分も昔は、色々な種類のデジカメを買ったものです。
どこどこのメーカーは夜景に強いとか、手振れに強いとか。
最近では、スマートフォンのカメラ機能か進化し過ぎて、デジカメと同じような写真を撮ることができるようになってきた。
また、必ず持ち歩くスマホとあえて追加で荷物になるデジカメとなると、外に元出すにはちょっと面倒。
また、スマートフォンの場合、ソフト面でも有利で、撮った画像を自動でクラウドに保存してくれるのも便利。
Googleフォトとかだと、無制限だし。
デジカメも最近になってGoogleフォトなどに転送できるものも増えてきたけど、時すでに遅しって感じがします。
どこどこのメーカーは夜景に強いとか、手振れに強いとか。
最近では、スマートフォンのカメラ機能か進化し過ぎて、デジカメと同じような写真を撮ることができるようになってきた。
また、必ず持ち歩くスマホとあえて追加で荷物になるデジカメとなると、外に元出すにはちょっと面倒。
また、スマートフォンの場合、ソフト面でも有利で、撮った画像を自動でクラウドに保存してくれるのも便利。
Googleフォトとかだと、無制限だし。
デジカメも最近になってGoogleフォトなどに転送できるものも増えてきたけど、時すでに遅しって感じがします。
Go To イート & Go To トラベル、東京追加 [時事 / ニュース]
ようやく東京もGo To トラベルの対象となりました。
4連休には間に合わなかったけど、10月以降の旅行に使えるとのことで、久々に良い旅館に泊まりたいものです。
個人的には、18日からGoToの東京除外を解除した方が経済的には良かったかもしれませんが、リスクを最小限にと考えると10月からというのが落としどころなんでしょうか。
新型コロナウィルスですが、最近、あまり騒がれなくなってきました。
時々、今日の新規感染者数はとかって報道見ますが、新規感染者数を報道する意味ってどれだけあるんだろうか。
重篤者数や死亡者数をみても、爆増する気配は一切なし。
むしろ、ほぼ収束しているように思えます。
過剰に手を洗いすぎたり、除菌しまくることで、無菌状態になっています。
本当にこの状態安全か？
多くの人が言っていますが、免疫力が低下し、かえって体に悪いとされています。
新型コロナウィルスは、一度は感染するかもくらいの覚悟がちょうど良いのかもしれません。
4連休には間に合わなかったけど、10月以降の旅行に使えるとのことで、久々に良い旅館に泊まりたいものです。
個人的には、18日からGoToの東京除外を解除した方が経済的には良かったかもしれませんが、リスクを最小限にと考えると10月からというのが落としどころなんでしょうか。
新型コロナウィルスですが、最近、あまり騒がれなくなってきました。
時々、今日の新規感染者数はとかって報道見ますが、新規感染者数を報道する意味ってどれだけあるんだろうか。
重篤者数や死亡者数をみても、爆増する気配は一切なし。
むしろ、ほぼ収束しているように思えます。
過剰に手を洗いすぎたり、除菌しまくることで、無菌状態になっています。
本当にこの状態安全か？
多くの人が言っていますが、免疫力が低下し、かえって体に悪いとされています。
新型コロナウィルスは、一度は感染するかもくらいの覚悟がちょうど良いのかもしれません。
第99代首相に菅義偉氏 [時事 / ニュース]
さっそく野党が菅さん批判を始めていますが、批判内容を見ていると菅内閣もしばらく安泰だなという気がします。ｗ
安倍さんは、7年8カ月という長期にわたって大きく日本を変えてくれた総理大臣でした。
本当にお疲れさまです。
まだまだ、やり残した部分は多いと思いますが、そのあたりはずっとそばにいた菅さんが引き続きやっていってもらえると信じています。
そして安倍さんにはまたリーダーとして戻ってきて欲しいと思います。
安倍さんは、7年8カ月という長期にわたって大きく日本を変えてくれた総理大臣でした。
本当にお疲れさまです。
まだまだ、やり残した部分は多いと思いますが、そのあたりはずっとそばにいた菅さんが引き続きやっていってもらえると信じています。
そして安倍さんにはまたリーダーとして戻ってきて欲しいと思います。
