会津若松2021 その1 日本酒、飛露喜 [【旅行】東北]
修学旅行で東北には行ったことがあったのですが、記憶はすっかり忘れており、久々の東北（福島）です。
今回は、くつろぎ宿千代滝で二泊することにしました。
新滝と千代滝があるので、車のナビを使うときは注意が必要です。
会津は日本酒がとても有名な地域。
なかでも、おすすめなのが飛露喜という日本酒。
小さな酒蔵なので、多くは造れないみたいで、けっこうレア。
会津に行ったときは、忘れずに買っておくのが良いかと思います。
今回は、くつろぎ宿千代滝で二泊することにしました。
新滝と千代滝があるので、車のナビを使うときは注意が必要です。
会津は日本酒がとても有名な地域。
なかでも、おすすめなのが飛露喜という日本酒。
小さな酒蔵なので、多くは造れないみたいで、けっこうレア。
会津に行ったときは、忘れずに買っておくのが良いかと思います。
会津若松2021 その2 大内宿 [【旅行】東北]
大内宿｜奥会津観光スポット
https://ouchi-juku.com/
古き江戸の雰囲気が残っている大内宿に寄ってきました。
基本的には、飲食店とかお土産が中心となっています。
あいにくの雨で、ゆっくり見れなかったのが残念でした。
冬とか別の季節にまた訪れたいです。
https://ouchi-juku.com/
古き江戸の雰囲気が残っている大内宿に寄ってきました。
基本的には、飲食店とかお土産が中心となっています。
あいにくの雨で、ゆっくり見れなかったのが残念でした。
冬とか別の季節にまた訪れたいです。
会津若松2021 その3 鶴ヶ城 [【旅行】東北]
鶴ヶ城
https://www.tsurugajo.com/turugajo/shiro-top.html
会津若松にある鶴ヶ城の天守閣。
温泉街から近いので、車で10分くらいの距離。
いくつか駐車場がありますが、南の駐車場が近いのでオススメです。
https://www.tsurugajo.com/turugajo/shiro-top.html
会津若松にある鶴ヶ城の天守閣。
温泉街から近いので、車で10分くらいの距離。
いくつか駐車場がありますが、南の駐車場が近いのでオススメです。
会津若松2021 その4 アウトレットモール [【旅行】東北]
帰りはアウトレットモール経由で帰りました。
福島と東京を結ぶ間に、佐野アウトレットと那須アウトレットがあります。
ホームページを見た感じはあんまり違いがない様に見えました。
ちょうどドライブに疲れたタイミングで寄ってみるのが良いかと思います。
福島と東京を結ぶ間に、佐野アウトレットと那須アウトレットがあります。
ホームページを見た感じはあんまり違いがない様に見えました。
ちょうどドライブに疲れたタイミングで寄ってみるのが良いかと思います。
楽天モバイルを解約 [よもやま日記]
ちょうど1年くらい経って無料期間が終わったので、楽天モバイルを解約しました。
ネットでポチポチするだけで簡単に解約できます。
1年使った感想としては、エリアは確かに広くないけど、安い！
メインとサブで持つのもアリかなって思いましたが、メインもここ最近ものすごく安くなってきたので、メインだけで良いかなという感想です。
ネットでポチポチするだけで簡単に解約できます。
1年使った感想としては、エリアは確かに広くないけど、安い！
メインとサブで持つのもアリかなって思いましたが、メインもここ最近ものすごく安くなってきたので、メインだけで良いかなという感想です。
【モンスト】呪術廻戦コラボ [ゲーム]
見たことはないですが、呪術廻戦とのコラボが始まりました。
とりあえず、ガチャをしたら、引きが良くてガチャ限全員コンプリート。
超究極の東堂葵（とうどうあおい）も難なくクリア。
今回の超究極は楽かも。
呪術師昇級ミッションですが、真人（進化）を入れてマーチ【轟絶】をクリアしました。
この後は、ちまちまやって運極を目指すだけとなりました。
とりあえず、ガチャをしたら、引きが良くてガチャ限全員コンプリート。
超究極の東堂葵（とうどうあおい）も難なくクリア。
今回の超究極は楽かも。
呪術師昇級ミッションですが、真人（進化）を入れてマーチ【轟絶】をクリアしました。
この後は、ちまちまやって運極を目指すだけとなりました。
【将棋】王位戦挑戦者決定リーグ最終一斉対局 [将棋]
紅組リーグは豊島将之竜王、白組リーグは羽生善治九段が優勝しました。
豊島竜王と羽生九段が挑戦者決定戦を行い勝った方が藤井聡太王位に挑戦できます。
個人的には羽生さんに勝って欲しいですが、どちらが勝っても藤井聡太王位と初めてのタイトル戦になるので、それはそれで楽しみですね。
豊島竜王と羽生九段が挑戦者決定戦を行い勝った方が藤井聡太王位に挑戦できます。
個人的には羽生さんに勝って欲しいですが、どちらが勝っても藤井聡太王位と初めてのタイトル戦になるので、それはそれで楽しみですね。
豊洲ぐるりパーク [ファミリー]
豊洲ぐるりパーク 江東区 豊洲ふ頭内公園
https://toyosugururi.jp/
こちらに自転車で行ってきました。
シェアバイクを使ったのですが、借りた後でバッテリーが数%しか残っていないことが発覚！
ぉぃぉぃ・・・
この辺りバッテリーの残量が少ないと、貸し出しできない様にしておいてもらわないとと思いつつ、急いで豊洲ぐるりパークにつきました。
帰りは別の自転車を借りたのですが、今度は、バッテリーの残量を確認しておきました♪
別の場所で乗り捨てできるのは便利だなって思います。
豊洲ぐるり公園ですが、緊急事態宣言の影響でそれなりに人はいましたが、小さい子供向けの良い公園だと思います。
海も近くてレインボーブリッジも見えました。
次はお台場あたりまで自転車で行ってみたいと思います。
https://toyosugururi.jp/
こちらに自転車で行ってきました。
シェアバイクを使ったのですが、借りた後でバッテリーが数%しか残っていないことが発覚！
ぉぃぉぃ・・・
この辺りバッテリーの残量が少ないと、貸し出しできない様にしておいてもらわないとと思いつつ、急いで豊洲ぐるりパークにつきました。
帰りは別の自転車を借りたのですが、今度は、バッテリーの残量を確認しておきました♪
別の場所で乗り捨てできるのは便利だなって思います。
豊洲ぐるり公園ですが、緊急事態宣言の影響でそれなりに人はいましたが、小さい子供向けの良い公園だと思います。
海も近くてレインボーブリッジも見えました。
次はお台場あたりまで自転車で行ってみたいと思います。
ドラゴン桜 第3話 [マーケティング / 仕事]
息子が今年中学受験なので、一緒にみました。
実は、第1話からみたかったのですが、すっかり見るのを忘れていました。
「東大」に合額するためには、「なぜ」といった「本質」を考えることが大切だと。
この話は、同僚（東大出身）から聞いたことがあります。
なので、感覚的には、そうだよねぇ、と思いながら、かなり納得感が高かったです。
実際は、仕事（データ解析）にも全く同じことが言えると思います。
AIとか機械学習とかのブームで、当たる当たらないといったものに囚われがち。
これは受験でいうところの、特徴量をたくさん用意して、精度高いモデルを作るといった作業に似ています。
これが悪いとは言いませんが。
実際は、事業側で必要なものは、当たる当たらないといったここの施策に特化しかモデルではなく、「なぜ、消費者はそれを購入するのか」といった意思決定のメカニズムをモデル化することの方が重要度が高い。
しかし、ものごとの本質を分析し、モデル化できる人は世の中には少ない。
東大出身のデータサイエンティストも何人も見てきましたが、彼らでもできている人はほんの一握り。
それだけ難しい分野ではありますが、自分も消費者の本質を少しでも明らかにできる分析をしていければと思いました。
実は、第1話からみたかったのですが、すっかり見るのを忘れていました。
「東大」に合額するためには、「なぜ」といった「本質」を考えることが大切だと。
この話は、同僚（東大出身）から聞いたことがあります。
なので、感覚的には、そうだよねぇ、と思いながら、かなり納得感が高かったです。
実際は、仕事（データ解析）にも全く同じことが言えると思います。
AIとか機械学習とかのブームで、当たる当たらないといったものに囚われがち。
これは受験でいうところの、特徴量をたくさん用意して、精度高いモデルを作るといった作業に似ています。
これが悪いとは言いませんが。
実際は、事業側で必要なものは、当たる当たらないといったここの施策に特化しかモデルではなく、「なぜ、消費者はそれを購入するのか」といった意思決定のメカニズムをモデル化することの方が重要度が高い。
しかし、ものごとの本質を分析し、モデル化できる人は世の中には少ない。
東大出身のデータサイエンティストも何人も見てきましたが、彼らでもできている人はほんの一握り。
それだけ難しい分野ではありますが、自分も消費者の本質を少しでも明らかにできる分析をしていければと思いました。
【モンスト】東堂葵火属性ミッション【超究極】 [ゲーム]
新しいミッションが追加されたので、挑戦してきました。
攻略ページとか見ると鍾会と虎杖悠仁がおすすめとありましたが、何度か挑戦してもクリアできず。
というか、最初のステージで負けることがほとんどでした。
そこで、マナ艦隊＋ペルセウスでクリアという情報もあったので、やってみたいのですが、やはりクリアできず。
マナ艦隊の場合は、減速壁が痛い。
そこで、初心に戻って、虎杖悠仁＋マナで挑戦することに。
マナ（獣神化）
虎杖悠仁（獣神化）
虎杖悠仁（獣神化）
虎杖悠仁（獣神化）
↑
めちゃくちゃ正攻法ですが、あっさりクリア出来ました。(^^;
攻略ページとか見ると鍾会と虎杖悠仁がおすすめとありましたが、何度か挑戦してもクリアできず。
というか、最初のステージで負けることがほとんどでした。
そこで、マナ艦隊＋ペルセウスでクリアという情報もあったので、やってみたいのですが、やはりクリアできず。
マナ艦隊の場合は、減速壁が痛い。
そこで、初心に戻って、虎杖悠仁＋マナで挑戦することに。
マナ（獣神化）
虎杖悠仁（獣神化）
虎杖悠仁（獣神化）
虎杖悠仁（獣神化）
↑
めちゃくちゃ正攻法ですが、あっさりクリア出来ました。(^^;
ワクチン接種率60％でもコロナ感染者続出 [時事 / ニュース]
インド洋の小国セーシェル共和国では、コロナワクチンの接種率が60％以上でも感染者が急増しているとのこと。
ワクチンを打つと、コロナにかからなくなるは、嘘。
つまり、打ったからと言って感染拡大を抑えることはできません。
ワクチンの摂取率が高まるまで、我慢（緊急事態宣言）といった話がでてきますが、摂取率が高まったからといって感染数は減らないと思います。
では、何に効果があるか？
それは、重症化するリスクを抑えることができるという点です。
日本では、医療関係者の摂取率が増えて、50%を超えたとか超えないとか。
一方で、高齢者への摂取率はまだまだこれからです。
↑
しかし、この戦略って人災に近いミスだと思います。
大阪で重症化している人が増えていて死亡している人が増えてきているのもこの接種の優先順位を間違えたから。
本来は、高齢者（特に基礎疾患がある高齢者）から打たないといけなかった。
他の外国では、基礎疾患がある高齢者の優先順位が高いけど、日本はなぜか医療関係者のプライオリティが高い。
起こるべくして起こったミスなのではないでしょうか。
今からでも遅くないので、施設などの高齢者の優先順位を上げていく必要があるかと思います。
ワクチンを打つと、コロナにかからなくなるは、嘘。
つまり、打ったからと言って感染拡大を抑えることはできません。
ワクチンの摂取率が高まるまで、我慢（緊急事態宣言）といった話がでてきますが、摂取率が高まったからといって感染数は減らないと思います。
では、何に効果があるか？
それは、重症化するリスクを抑えることができるという点です。
日本では、医療関係者の摂取率が増えて、50%を超えたとか超えないとか。
一方で、高齢者への摂取率はまだまだこれからです。
↑
しかし、この戦略って人災に近いミスだと思います。
大阪で重症化している人が増えていて死亡している人が増えてきているのもこの接種の優先順位を間違えたから。
本来は、高齢者（特に基礎疾患がある高齢者）から打たないといけなかった。
他の外国では、基礎疾患がある高齢者の優先順位が高いけど、日本はなぜか医療関係者のプライオリティが高い。
起こるべくして起こったミスなのではないでしょうか。
今からでも遅くないので、施設などの高齢者の優先順位を上げていく必要があるかと思います。
[R]LightGBMを使った特徴量重要度の出し方 [データサイエンス、統計モデル]
pythonの資料は豊富に見つかるのですが、意外とRのLightGBMを使った方法が見つからなかったのでメモとして記載しておきます。
作成したモデル（モデル名:model）に対して、
lgb.importanceで重要度を計算してくれます
lgb.plot.importanceで重要度の可視化をしてくれます。
#モデリング
model <- lightgbm(data = dtrain,
nrounds = *****,
min_data_in_leaf = *****,
learning_rate = *****,
params = ***** );
#重要度の作成
tree_imp <- lgb.importance(model, percentage = TRUE)
#重要度の可視化
lgb.plot.importance(tree_imp, top_n = 5L, measure = "Gain")
作成したモデル（モデル名:model）に対して、
lgb.importanceで重要度を計算してくれます
lgb.plot.importanceで重要度の可視化をしてくれます。
#モデリング
model <- lightgbm(data = dtrain,
nrounds = *****,
min_data_in_leaf = *****,
learning_rate = *****,
params = ***** );
#重要度の作成
tree_imp <- lgb.importance(model, percentage = TRUE)
#重要度の可視化
lgb.plot.importance(tree_imp, top_n = 5L, measure = "Gain")
危険率（有意水準）αと検出力（1-β）を視覚的に理解する [データサイエンス、統計モデル]
概念（コンセプト）として分かっていても、実際の本質を理解していない人がほとんどだと思います。
ということで、確率の分布（面積）を使って理解するとどうなるか？
Understanding Statistical Power and Significance Testing
https://rpsychologist.com/d3/nhst/
ということで、確率の分布（面積）を使って理解するとどうなるか？
Understanding Statistical Power and Significance Testing
https://rpsychologist.com/d3/nhst/
【R】密度関数、分位点、分位点に対する値、乱数生成 [データサイエンス、統計モデル]
【質問】
密度関数、分位点、分位点に対する値、乱数生成の求め方がわかりません。
【回答】
# d: density => 確率密度
# p: probability => 下側確率の値に対する分位点
# q: quantile => 分位点に対する値
# r: random => 乱数生成
# d$dist p$dist q$dist r$dist
# $dist = norm, binom, unif...etc
pとqは表裏一体と覚えておくと良いと思います。
正規分布の場合は、normを使います。
なので、
# dnorm: 確率密度
# pnorm: 下側確率の値に対する分位点
# qnorm: 分位点に対する値
# rnorm: 乱数生成
となりますね。
密度関数、分位点、分位点に対する値、乱数生成の求め方がわかりません。
【回答】
# d: density => 確率密度
# p: probability => 下側確率の値に対する分位点
# q: quantile => 分位点に対する値
# r: random => 乱数生成
# d$dist p$dist q$dist r$dist
# $dist = norm, binom, unif...etc
pとqは表裏一体と覚えておくと良いと思います。
正規分布の場合は、normを使います。
なので、
# dnorm: 確率密度
# pnorm: 下側確率の値に対する分位点
# qnorm: 分位点に対する値
# rnorm: 乱数生成
となりますね。
二月の勝者－絶対合格の教室－ [よもやま日記]
二月の勝者 -絶対合格の教室- コミック 1-11巻 全11冊セット
- 作者: 高瀬志帆
- 出版社/メーカー: 小学館
- 発売日: 2021/04/12
- メディア: コミック
これは、中学受験を親は必読の書物かと思います。
いろいろなタイプの生徒や親が描かれているのですが、自分も思い当たる節がありました。
やってはいけないこと、それぞれの時期で何をすべきか、どういう声をかけるべきか、
ものすっごく参考になった本です。
また、これから受験を考えいる親もぜひ読んだ方が良い。
けっして誇張した内容ではなく、けっこうリアルに描かれているなって思いました。
2021東京都私立学校展 [ファミリー]
2021東京都私立学校展に行ってきました。
コロナの影響で人数絞っての開催。
でも、ものすごい倍率だったみたいです。
なんかすでに情報格差が始まっている気がします。
実際に行ってみましたが、気になる中学はもちろんのこと、たまたま前を通って話を聞いてみたら、意外に面白い学校だったりするので、こういうイベントって大切だなって思いました。
だいぶ候補も絞られてきているので、後は、通勤距離とか本人に合っているかなど積極的に情報収集しながら決めていきたいです。
