東京・大阪「酒提供は午後7時まで」！？

ちょっと何を言っているのかわらかない提案が出てきました。
いや、なんとなくやりたいことは伝わってくる。

小池の妄想として、若者が飲み会を開いて、コロナを拡大しているのではないか？
→ だったら、会社が終わる19時頃まで酒提供はOKにすれば、解決♪

しかし・・・事実は真逆で
・コロナは高齢者から若者に伝染している
・最近の若者は酒をそんなに飲まない、飲むのは高齢者

だとすると、19時までにしようが、時間がたくさんある高齢者は昼からガンガン飲みまくれる訳で、こんなことをしたらまたコロナウィルスで重症化する人は増えてきます。
重症化しやすいのは高齢者だし。

獺祭（だっさい）の話

統計数理研究所オープンハウス「味と香りのデータサイエンス」
3つの公演がありました。
本来は、立川で開催されていますが、新型コロナの影響で家にいながら、オンライン視聴できるというのは、かなり便利になったと思います。

===== 以下、獺祭（だっさい）の備忘録 =====
日本酒はデータせざるを得ない

糖化と発酵（醸造酒の一種、ワイン、ビールなど）
ブドウ糖にならないと発酵が起こらない
ワインはもともとブドウ糖
ビールは糖化と発酵が分かれているので大量生産できる
日本酒は糖化と発酵が同時なので複雑→データ管理が必要

麹菌と酵母菌により日本酒はできる
厳密な水分および温度管理（0.1度、0.2度の温度管理が重要）
優秀な杜氏さん（会社）でればあるほど、データ管理をしっかりしているはず

新たな糖化・発酵指標の発見
吟醸酒の中にほのかに木の香りがする
→ ピルビン酸の仕業
分析をする指標が出てきて、酒造りが進化していく

個の経験から言語化した知識へ
分かる人だけの暗黙知から形式知へ
杜氏から社員へ

データ以外に未発見の要素の有る事の理解

データを読むことの重要性
全てのデータがある訳ではない
データを表面的にみるのではなく、読み取る事のできる人間が重要

美味しい酒を追求
売ることが先に来ない
何をしたいか（美味しい酒を作る！）が大切
ただの研究になってはいけない

データ化しているものの通常の3倍近い人数（100人ちょっと）で酒を造っている
0.1度の精度を保つには、大規模の機械化は無理
デジタルの温度計は必須

ライカが独自スマホ「LEITZ PHONE 1」を発売

ライカが独自スマホ「LEITZ PHONE 1」を発売！
https://www.softbank.jp/mobile/products/smartphone/leitz-phone1/

欲しいけど、ソフトバンクが独占販売とのこと。
残念ながら見送りにします。。。

と思っていたら、回線はドコモでソフトバンクじゃないけど、単体で購入できるみたい。
これは、、、素直に欲しいかも。w

一括購入の場合は、187,920円らしい。

ちなみに、「AQUOS R6」というのもある。
「AQUOS R6」は、ドコモでの価格が11万5632円でちょっとお得。
発売時期も、「AQUOS R6」の方が早いので、買うならこっちかなと。

映画 トムとジェリー ブルーレイ（実写版）

映画館で観にいきたかったけど、コロナの影響で行けなかった。
自分も子供達もみんな大好き、トムとジェリー♪

発売予定日は2021年7月21日だけど、prime会員は7月20日（火）に発送予定らしい。

映画 トムとジェリー ブルーレイ&DVDセット (2枚組) [Blu-ray]

• 出版社/メーカー: ワーナー・ブラザース・ホームエンターテイメント
• 発売日: 2021/07/21
• メディア: Blu-ray

オリンピック 観客上限１万人

無観客より、有観客にこだわった菅義偉首相。

ちなみに、重症化しやすいのは、基礎疾患のある高齢者。
少し、閾値を低くして、高齢者と考えても良い。

オリンピックに行く人は誰か？
2020チケットというのがありました。
これは、小学生の子供連れだと、チケット代金が大幅に安くなるというもの。

こういう貴重な機会を体験できるチャンスは子供たちにとっておそらく2度とない。

そして、小学生を中心としたファミリーは、重症化しないし、
ヨーロッパに比べると、さざ波程度だったりします。
さざ波といって問題になった議員がいましたが、実際は、さざ波。

自分たちはテレビ観戦しか興味がないけど、なんとなく無観客より、有観客の方が重傷者が増えそうという理由で無観客を叫ぶのはやめて欲しい。

Python 初心者向けの開発環境をセットアップする

Visual Studio Code を使用して Python 初心者向けの開発環境をセットアップする
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/python-install-vscode/

やったこと
・Visual Studio Codeのインストール
・日本語化
・Python拡張機能をインストール

ミラコスタ、ハッピーエバーアフター・パーティーの案内

ミラコスタ、ハッピーエバーアフター・パーティーの案内が来ました。
これまで、いつも旅行に行っている期間だったので、参加できなかったのですが、初めて申し込みしました。
当たるかどうかは不明だけど。

1家族につき3枠まで申込可能とのこと。
1回の抽選は1エントリーなので、3人という意味ではないらしい。

大人の料理は、1種類のも。

子供の料理は複数あり
中人：不明。
小人①：コースっぽい感じ
小人②：ハンバーグとかのワンプレート
幼児（食事あり）：カレーのワンプレート
幼児（食事なし）：席のみ
らしいです。

スッキリで話題の『内申点』

投稿しようと思っていて忘れていた話題。
なんでも都立高校で女子の方が足切りが高いらしい。
そこで男女不平等じゃないか！って色々コメントされていたが・・・

そもそも公立の高校入試は当日のテスト＋内申点というよく分からないものがある。
内申点は当日のテストがたまたま悪くて落ちたらかわいそうだから、普段の学校での成績を加味して当日のテストの重みを減らしましょう、という精度。
こう書くと分からなくもない。

ただ、内申点の決め方が自体が不明瞭。
女子の方が、高くなっていること自体がある意味差別である。
その分、当日のテストで足切りが高くなっているので、結果、男子も女子も平等になっていると思うし、それほどの差ではないと思う。

女子の方が高いというのは真面目だからという理由だが、確かにそういう面もあるが一概にそうではない。
手を上げてバンバン答える方が良いのか？
じっくりと考えてから答えたい人もいるだろう。
後、諸々の真っ黒な理由で女子が高いという事例も存在する。

そもそも態度も考え方も全く違う生き物なのに、ある一軸で生徒を判断して並べようというのが間違い。

内申点の制度は否定しないが、その点数があまりにもグレーなので、まずは、そこの不公平をなくすのが先だろう・・・と思う。

内申点が理不尽に低くて、希望校のランクを落とした人もいる。
内申点はある人には光にもありある人には闇にもなり得る。

【R】corとcor.testの違い

【質問】
cor.test.default( ) でエラー: でエラー:
引数 "y" がありませんし、省略時既定値もありません
原因は何ですか？

【回答】
まず、corとcor.testの違いから。

iris[, 1:4]と使います。

cor(iris[, 1:4])を計算すると

> cor(iris[, 1:4])
　 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
　Sepal.Length 1.0000000 -0.1175698 0.8717538 0.8179411
　Sepal.Width -0.1175698 1.0000000 -0.4284401 -0.3661259
　Petal.Length 0.8717538 -0.4284401 1.0000000 0.9628654
　Petal.Width 0.8179411 -0.3661259 0.9628654 1.0000000
となり、それぞれの変数の相関係数が出てきます。

cor.testは、それぞれの相関係数に対し、相関係数の検定をしています。
すなわち、H0：相関係数は0 （2変数間は無相関）

細かい数字が出てくるため、1つのペア同士しか検定できません。
膨大に色々な統計量が出てくると見難いので。

例えば、Sepal.LengthとSepal.Widthの検定をしたい場合は、

cor.test(iris[, "Sepal.Length"], iris[, "Sepal.Width"])
と書きましょう。

> cor.test(iris[, "Sepal.Length"], iris[, "Sepal.Width"])
　 Pearson's product-moment correlation
　
　data: iris[, "Sepal.Length"] and iris[, "Sepal.Width"]
　t = -1.4403, df = 148, p-value = 0.1519
　alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
　95 percent confidence interval:
　 -0.27269325 0.04351158
　sample estimates:
　 cor
　-0.1175698

この場合、p値がp-value = 0.1519とやや高いですね。
なので、帰無仮説を棄却できない。
つまり、相関係数は0でないとは言えない（2変数間は無相関とは言えない）となります。
相関係数は0である（2変数間は無相関である）と言っているわけではないので注意が必要です。

p値が十分に小さい時、例えば、0.05未満だと帰無仮説が棄却され、対立仮説が採択されます。
この場合は、
H1：相関係数は0でない （2変数間は無相関でない）、つまり、相関があると自然に答えることができます。
H0の場合は、自然な解釈がしづらいのが、検定の欠点でもあります。

初めての私立中学の学校説明会（現地中学にて）

私立中学の学校説明会に行ってきました。
男子校？共学？
クラブ活動は？
合格に必要な偏差値は？
入学後の偏差値の伸び代は？
家と学校の通学時間は？

なんて考えると、けっこう選択肢は減ってくるものですが、
いくつか妥協するところは妥協し、妥協できないところを見つけ、
子供が入りたいなと思うところを親が頑張って探してくる。

なかなか大変な作業ですが、自分がここ行きたいという強い気持ちが今後の子供の成長につながるので、時間を裂きながら見学して行ってます。

過労で高熱

コロナの影響で、ジムに行くチャンスが減り、めっきり運動不足。
そして、仕事量も増えて、体調が微妙だなって思ったら、数年ぶりに38,39度の熱が出ました。

ちょうど友人も同じく高熱が出ていたらしい。
ちなみに、その友人との接触はないし、症状からして、コロナではないと思う。

まぁ、過労が原因なのと、少し扁桃腺が痛いのそのあたりかなと思いつつ、明日病院に行くことにしました。

過労で高熱 その2

予想通り、急性扁桃炎でした。
薬を飲まないと、ものすごく喉が痛く、高熱が続いていたのですが、
薬を飲むと、喉の痛みがなくなり、熱も引いてきました。

医者曰く、水曜日まで安静にしろとことです。

千葉・八街の児童5人死傷事故

またか・・・と思ってしまう事件

アイサイトなど死亡事故0を目指していますが、まだまだ普及率は低い。
特にトラックなど大型車。

衝突速度が20km/h下がると、被追突車両の乗員の死亡件数を約9割減るデータもあるから、大型車などは必須じゃないと動かないくらいが良いと思う。
しかし、義務化はされているものの、昔のトラックは対象外。
特にトラックは、寿命が長いので、普及にはまだまだ時間がかかるでしょう。

そこで、感じることは、せめて通学路にはガードレールを作ってみるとか、信号が必要なところに信号を作るとかしてはどうだろうか？
コロナ対策に、かなり無駄なお金をかけていますが、そのうちの1%でも未来の子供達のために使ってあげることができないだろうか？

お金をかけて防げる命、本当に悲しい出来事だ。

2021年上半期終わり

今年は、色々と挑戦できた半年だったかなと思います。
慣れないことで、精神的にも疲れていた時期がありましたが、少しずつ自分らしさを作れた半年だったと思います。

データ解析もそうなのですが、これが大切だと思うポイントってそれぞれあるように思います。
ある角度から見ればそれが正しかったり、別の角度からみれば他のアプローチの方が良かったり。

ただ、コアの部分がぶれてしまうと、結局アウトプットもぶれてしまいますし、
チームやグループで仕事をしていても、周りも混乱してしまう。

元々、間違えていることを分析のコアとしてしまうのはダメなのですが、
いろいろ半年やってみて、意外と正しかったのかなと思う部分も多い。

まだまだ足りない部分も多いかと思いますが、次の半年も頑張ってやり切りたいと思います。