しゅれでぃんがーの、ぬこ。

どこにでもいて、どこにもいない。

朝焼肉の習慣は人生を変える 2023

 

こんにちは、しゅれぬこ(@syurenuko)です。

 


年末ということで今年行った26回分の焼肉を振り返ります。

（内訳：朝焼肉10回、昼焼肉6回、夜焼肉10回）

 

 

前作2022年の振り返りや朝焼肉の起源を知りたい方は以下の記事をどうぞ

syurenuko.hatenablog.com

 

 

2月12日（新年1発目）

羽田空港第一ターミナルから循環バスに乗って第3ターミナルへ。

所要時間は5分ほどで、時間が余っている時にカジュアルに食べに行けるのがいいです。

 

牛タン・ロース・中落ちカルビ御膳がおすすめ。

自分の中での行きつけの焼肉屋となって結局今年3回行くことになります。

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2月14日（地上200m）

インターンで都内に来ていた大学の友人2人と。

この後の新橋某所のシーシャも良かったです。

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2月16日（汐留でランチ）

インターンのメンターさんに連れていってもらった店です。

ご馳走様でした！

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2月21日（某学生アルバイターの見納め）

卒業に伴い退職する某学生アルバイターの見納めで来店。

最後の勇姿を目に焼き付けてきました。

 

2月25日（生存確認）

実験協力以来、約半年ぶりの友人と。

SNSの更新がなく複数の人間が安否について心配していましたが、無事生存を確認。

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3月29日（競プロerと）

後輩のつよつよ競プロerと。

面白い話をたくさん聞くことができました。

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4月11日（今年初の朝焼肉）

「えっ、”朝焼肉”を謳っておいて今年初めてが4月なんですか？」という声が聞こえ

今年初の朝焼肉も美味しかったです！

 

4月13日（本当に美味しかった）

国道沿いの周囲に民家が殆どない辺鄙な場所にある焼肉屋なんですが、レベチで美味かったです。ここ数年で1番美味しかった焼肉屋はどこかと聞かれたら、この店と答えると思います。

 

この後2次会で五稜郭のバーまで行き、お酒とパフェを堪能してこの日は優勝しました。

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4月21日（卒研の進捗報告1）

卒研の進捗報告1

 

5月26日（卒研の進捗報告2）

卒研の進捗報告2

 

6月6日（研究室mtg前の腹ごしらえ）

確かこの後ギリギリ2限の研究室mtgに間に合った。

 

6月30日（初定食）

いままで食べ放題コースだったけど、思い切って定食にしてみました。

これ990円って採算とれているのか不安になるレベル。

 

7月4日（卒研の進捗報告3）

卒研の進捗報告3

 

7月7日（ICPCお疲れ様会）

ICPC予選に出ていた2人と一緒にお疲れ様会。

なお私はICPCには参加していないのでこの場においては完全な部外者。

 

7月14日（映画鑑賞前の腹ごしらえ）

ジブリ新作を見る前に朝焼肉。

 

君たちはどう生きるか

 

8月23日（時間が余ったので）

羽田に着いて時間が余ったので第3ターミナルへ。

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8月25日（焼肉としゃぶしゃぶを同時に味わえる店）

とにかくボリュームがすごかった。コスパは抜群だと思います。

また来年もう一度リベンジしたい。

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8月26日（2年越しのエンカ）

過去のkaggleのチームメイトと2年越しのエンカ。

2月にインターンのメンターさんに教えてもらった店へ。

 

この後のシーシャもとても良かったです。また行きましょう！

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8月30日（謎のノリで）

研究室mtgが終わって謎のノリで昼食が焼肉に。

 

9月13日（学会の資料作成）

学会の作成で大学行く前に寄りました。

肉食べないとやってられなかったですね。

 

9月17日（ボスのおごり）

学会が終わってボスのおごりで焼肉。

ご馳走様でした！来年春の学会の時も期待しています！

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9月24日（散髪前の腹ごしらえ）

この後散髪に行きました。

 

10月3日（行きつけとなった第3ターミナル）

JAL函館行きが出発するまで時間があったので、いつものように第3ターミナルまで。

国際線ターミナルは国内線ターミナルとは違う別の活気があっていいですね。

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11月8日（生存確認2）

2月に生存確認した友人を再度生存確認するために関西某所へ。

立派な社会人になっていて感動しました。

 

12月2日（今年最後の朝焼肉）

結果的に今年最後の朝焼肉となってしまった回。

今年は朝焼肉と夜焼肉の行った回数が同じなんですが、「朝焼肉」を謳っている以上は来年はもっと朝の頻度を増やさないとダメですね....反省

 

12月25日（決起集会）

来年に向けた研究室の決起集会。

来年もよろしくお願いします！

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まとめ

今年も自分と焼肉に行ってくれた皆様ありがとうございました。

これまで一緒に食べた人も、まだそうではない人も機会あれば焼肉に行きたいなと思っているのでよろしくお願いします。

 

それでは「朝焼肉の習慣は人生を変える "2024"」でまたお会いしましょう。

【2023年】FUN Minecraft Server これまでの活動と今後の展望

FUN Advent Calender 2023 22日目の記事です（大遅刻しました） 

adventar.org

 

箇条書きで概要をまとめた簡単なものですが、サーバー運営の代表（私）の学籍があるうちに記録として残しておきます。

 

※この記事には関係する個人や教員等の名前を直接特定できる情報は含んでいません。

※特に現在進行形のプロジェクトに関しては、諸事上により内容をぼかして書いてある　or 内容そのものについて触れていないものがあります。

 

 

FUN Minecraft Serverとは

@fun.ac.jpのメールアドレスを持つ公立はこだて未来大学関係者なら、24時間いつでも入室できる大学公認のMinecraftマルチプレイサーバー（最大同接可能人数は100人）

現在、Discord鯖には学内関係者が128ユーザーいる。

 

 

サーバー設立の経緯

2021年12月にkotambourineのツイートをsyurenuko（私）が見たのがきっかけ。

当時、マルチプレイサーバーを立ち上げる場合、運営方針や高額なサーバー代の捻出などをどうしていくかが大きな課題だった。

そこで、マルチプレイサーバーという性質上、大学の多くの人間が関わることから、大学公認のプロジェクトにし、公式サーバーとして鯖立てした方が良いのではと考える。

 

翌年、2022年3月に

  • 当時、FacebookがMetaに社名変更するなどメタバースが大きな話題となり、仮想空間に対する需要拡大の背景があった
  • 当時、コロナ禍でオンラインでの交流方法が模索されていた背景があった
  • Minecraftをベースにした教育や機械学習に関する研究が複数存在した
  • 大学の公式サーバーの国内事例はほとんど無かったが、海外大の事例だと複数あり、学術的価値となる前例が存在した
  • サーバーの維持やミュニティの活性化など、Minecraftサーバー自体を本格的に科学、研究する分野が明確に存在しないことから新規性があった
  • すでに2021年度の学内の卒研テーマにMinecraftに関する研究があったり、翌年度の卒研テーマにもあったことから、サーバーの必要性が既に見込めた
  • 本学が情報系の単科大学ということもあり、ゲーム用PCとjava版Minecraftアカウントの所持率が高く、少なくとも全学生（約1100人）の5％〜10％はログインすることが事前調査から見込めた

 

等の理由から、学内横断型のマルチプレイサーバーは需要があると確信。

大学公認のプロジェクトにするため、syurenukoが代表となって複数の学生と教員に協力を呼びかける。

 

また、学生が比較的自由に触れることができる24時間稼働のサーバーの存在は、サーバー周りのGeekや有識者を呼び込む機会として機能し、学内の技術コミュニティの活性化にも繋がることも副次的なメリットとして期待された。

 

2022年度

2022年4月

  • kotambourine（当時B4）、たつお（当時B4）とサーバーの技術選定や費用の見積もりを行う
  • 複数人の有志からアドバイザーとして技術的なアドバイスをもらう
  • 2022年度の研究予算としてサーバー代の費用が出ることが正式に決まる
  • ”FUN”の名称を使ってよいか大学側の許可を得る
  • FUN関係者しか入れないように、Discord等を活用したサーバーに入室するまでのフローを決定する
  • β版の試験的なサーバーを開始。人数を限定した状態でプレイしてもらう
  • 必要な機能や今後の方針などを関係各所と話合う
  • Dynmap（地図プラグイン）の導入

2022年7月

  • 正式版ワールドをスタート
  • β版からサーバーのスペックを大幅に増強

2022年10月

  • 2022年度の卒研生と研究について連携
  • オープンラボでMinecraftサーバーを実際に活用している研究室事例を紹介

2023年1月

  • メンテナンスのためにサーバーを一時的に休止
  • 当時、少人数で運営していたことや運営メンバーの研究や就活が立て続いて手付かずになっている部分が増えてきたことから、人数的な限界を感じ始める

 

2023年度

2023年4月

  • 2022年度の研究予算としてサーバー代の費用が出ることが正式に決まる
  • サーバースペック等の見直しを行う
  • Mariners ConferenceのLT会で宣伝を行った際に、サーバー構築が趣味であるKabashima（B3）と出会い、運営メンバーに引き入れる

 

2023年5月

  • M2でMinecraftに関係した研究をしていて、1万時間超えプレーヤーでもあるkoya328（M2）を運営メンバーに引き入れる
  • MCA Selectorを用いた負荷エリアを特定する手法の確立

 

2023年7月

  • サーバー構築が趣味である（高校時代にProxmoxのクラスター管理を行っていたらしい）Accord（B1）を運営メンバーに引き入れる
  • 旧ワールド（2022年ワールド）に加えて、新ワールド（2023年ワールド）と資源ワールドをサーバーに新規追加
  • Multiverseを用いることでシード値が異なる3ワールドの相互行き来を実現

  • Discord SRVを用いたDiscord鯖との連携
    • 入室履歴・実績解除・チャットのリアルタイム反映

  • 予期せぬデータ破損や"荒らし"への事前対策
    • DriveBackupV2を用いたワールドデータのバックアップ（約90分に1回）
  • サーバーのモニタリング体制の強化
  • セキュリティ面での更なる強化で、認証フローをもう1段階増やす
  • LuckParmsを用いたWebGUIによる権限管理の整備
  • 速度向上の目的からSpigotからPaperに変更

2023年8月

  • Planによるサーバーの統計情報を確認するダッシュボードの追加

2023年9月

  • 日本教育工学会で学会発表
  • 教育的価値の側面からどのような進展が見込めるのかを意見交換

2023年10月

  • CoreProtect を用いたサーバー内のログ収集強化
  • GPTを組み込んだ対話型Botとサーバーの連携
  • オープンラボでMinecraftサーバーを実際に活用している研究室事例を紹介

2023年11月

  • "maikura.fun"のドメイン取得とアドレスの割り当て
  • サーバーログ活用のためのRAG検索ツールの開発
  • オンプレサーバー移行に向けて関係者とネットワーク周りの協議

2023年12月

  • 運営のみで使用していたPlanのダッシュボードをプレイヤー向けに解放

今後の予定

  • オンプレサーバーへの移行&サーバーの仮想化
  • データベース周りの整備
  • 取得可能なデータを増やす
  • 回路サーバーやModサーバーの新規実装
  • Discord鯖との連携拡充・機能追加
  • 長期的な学内コミュニティ形成に向けた施策
  • Webサイトの立ち上げ・知見の共有
  • 運営メンバーと技術的なアドバイザーのさらなる拡充
  • 国際誌に論文提出
  • Minecraftに関するコミュニティへの積極的な参加・活動

 

【ガチ比較】1人 vs 500人

この記事は、みんなのガチ比較 Advent Calendar 2023 24日目の記事です。（大遅刻）

adventar.org

 

 

導入

ガチ比較の説明は1日目担当のAtriaくんの記事を参照してください。

ガチ比較の創設者やまま君とはバニーガール服の構造やブルアカの竜華キサキついて語り合ったり、以前から懇意にさせて頂いている仲であります。

 

そういうわけで今回は多様性予測定理を個人的に検証してみようと思いました。

1人 vs 500人をガチ比較してみます。

 

多様性予測定理

いわゆる「集合知」の話です。

細かい数式の説明はここでは省きますが、大まかに説明すると「集団全体の誤差は集団を構成する個人の誤差の平均を必ず下回る」という理論です。

 

\text{集団の予測誤差} = \frac{1}{N} \times \text{個々の誤差} - \text{分散値（多様性）}

 

有名な逸話があります。

 

イギリスの人類学者フランシス・ゴルトンがある家畜の品評会で実験を行った。彼は市場に来た人々に、展示されている牛の重量を当てるコンテストに参加するよう求めた。参加者は自分が考える牛の重量を書き留め、787人分の推測した重量が最終的に集計された。

面白いことに、個々の推測は大きくばらついており、中にはかなり正確なものもあれば、かなり外れたものもあった。しかし、ゴルトンが全ての推測の平均値を計算したところ1197ポンドで、その数値は牛の実際の重量である1198ポンドと1ポンドしか差がなかった。

 

これは集合知に関する示唆に富んだ事例として現代まで語り継がれています。

前述した数式にある通り、バラバラで多様な推測結果が集まった結果、個々の誤差を打ち消すことになり、正解の値に近づいたということです。

 

個人的な話になりますが、いまから約4年前にこの話を知ったことが統計学を真面目に取り組むきっかけになりました。

いつか自分でも検証してみたいなと思い続けて早4年、今回を機に検証してみます！

 

検証方法

検証するためには多くの人々から何かを推測してもらう必要があります。

しかし、集合知を検証するための題材は何でも良いというわけではありません。もし、推測する人が全く見当が付かない問題だった場合、集合知が働く可能性は低いと考えられます。（例えば、小学生1000人に株価の動向を予測させても、小学生は経済学や金融市場についての十分な知識を持っていないため、信頼できる予測結果を得るのは難しい。）

 

後述しますが、今回私は属性を問わないで無作為にアンケートを500人分取ろうと考えています。つまり、世代や性別などの属性を問わず、世の中の老若男女がある程度推測できるであろうと考えられるものを問題に設定する必要があります。

 

 

 

そうするとおぼろげながら浮かんできたんです...　ビッグマックの画像が。

 

https://www.mcdonalds.co.jp/products/1210/

 

おそらく日本国民ならほとんど誰もが行ったことであるだろうマクドナルド。

マクドナルドの商品なら、想像できる人が多いのではないでしょうか？

 

今回は「ビッグマックセットの重量をトレーの重さを含めて写真から推測する」を集合知が働くかどうかの検証に使います。

 

なぜビッグマックか、そしてなぜセット商品なのかというと

  • "ビッグマック指数"という用語があるように、国内のみならず世界中でほぼ同じ商品が売られており、集合知を検証する商品として相応しいから。
  • ビッグマック単体の重さ（217g）は公式情報として公開されており、調べたら答えが出てくるものは検証する上で問題があるから。
  • マクドナルドで店内飲食をしたことがある人であれば、トレーも含めたサイズ感や重量をそれなりに把握している考えられるから。

が主な理由です。

 

また、検証を行うにあたってのサンプルサイズですが、母集団100万人と仮定して許容誤差が5%の場合は、無作為抽出で384人から推測結果を得られればよいので、400人以上を目安に検証できれば理想かなっていう感じです。

 

 

はかりを発注

早速ビッグマックセットの計測＆写真を撮るために、はかりを持ってマックへ。

 

しかし、問題が発生。

 

 

マックのトレーが結構大きくて、家庭用の小さいデジタルはかりではトレーに完全に隠れてしまうことに気付きました。

 

 

仕方ない、モノタロウで大きいはかりを仕入れます。（−￥5598）



届いた、大きさは完璧。

 

 

いざマックへ

はかりを持ってマックへGo！

 

 

写真は撮れました。

トレーの重さ込みで1085gでした。

 

撮影中、後ろのテーブルの女子高校生2人組が「あの人何やってるの？」と小声で話していたのが聞こえてきましたが、グッと我慢。

はかりを何事も無かったかのようにリュックにしまい、ササッと食べて退店します。

 

 

500人からアンケートを取る

アンケートは日本最大級のクラウドソーシング「クラウドワークス」を使います。

crowdworks.jp

 

クラウドワークスではアンケート1件あたり最低5円から依頼することができます。

回答数を増やすには金額を上げたほうが良さそうですが、自分のアンケートは5円でも集まりそうな気がしたので最低金額の5円で設定。

 

前述で「無作為抽出のもとで400人以上を目安に検証できれば理想」と書きました。

今回はキリのいい数字という理由と自分の財布が耐えられる金額という理由から500人からアンケートを取っていきたいと思います。（−￥2500）

 

クラウドワークスのアンケートは無作為抽出扱いしていいのかという問題がありますが、属性を指定せずに広範囲のユーザーから回答を募るので無作為抽出と見なします。

 

仕事内容を設定して、クラウドワークスに発注します。

設定は簡単で数分で終わりました。

 

依頼タイトルは「写真から重量を推測してください」

 

 

数日で無事500人分の結果が集まりました。

こんなに手軽に回答が集まるのすごいですね...

 

早速集計してみましょう！

 

結果

実際の重量：1085g

平均の重量：759.96g

（最大2500g、最小50g、標準偏差348.82g）

 

あれっ？想定よりも実際の重量から外れている...

グラフはこんな感じです。（赤い線が実際の重量で、緑の線が平均の重量）

大体の予測が1000g以下でした。

ここまで大きく外れていると集合知が働いたとは言えませんね...笑

 

一応、多様性予測定理が成り立っているか確認

 

集団の予測誤差：325.04g

個々の予測誤差の平均：413.46ｇ

 

「集団の予測誤差 < 個々の予測誤差の平均」は成り立ってはいるみたいです。

 

 

うーん、中途半端な結果に。

 

考察

微妙な結果になってしまいましたが、最後に実際の重量から大幅にズレてしまった理由を考察して締めくくりたいと思います。

 

1. 画像1枚だけでは情報量が足りない

今回私はたった1枚の画像しか用意しませんでした。

実際に現物を確認したり、持ち上げたりすることができる環境で検証を行ったら、実際の重量により近づく結果になったかもしれません。

 

2. 何かしらの思い込みが存在する

集計していて感じたのが1000g付近に壁が存在するということでした。

いくらセットメニューとはいえ軽い印象があるファストフードは1kgを超えないだろうという思い込みが一定数あるのかもしれません。

 

3. 重量は思いのほか誰もが持っている普遍的なものさしではない

割とあり得るのかなと思いました。自分の体重ならまだしも、日常生活で何かしら重量を計測する場面って意外に起こり得ない気がします。

日頃、重量に全く敏感ではない人が推測した重量は当てにならないのかもしれません。

 

 

個人的に思いついた考察はこれくらいですね...

微妙な結果で終わってしまったので集合知のリベンジ検証をどこかのタイミングでやりたいです。

 

 

 

朝焼肉の習慣は人生を変える 2022

 

この記事はFUN Advent Calendar 2022 24日目の記事です。

 

昨日の記事

Part1→今日、GitHubに241日目の草が生えたよ｜JET｜note

Part2→【実録】限界学生が女の子になってみた｜あ｜note

Part3→学生生活（主に高校〜大学）で出会ったやべーやつで打線組んでみた - rokusho_designのブログ

 

Part3まであるということで、今年のFUNアドカレは豊作ですね

 

adventar.org

 

 

こんにちは、しゅれぬこ(@syurenuko)です。

2022年に行った35回分の焼肉を振り返ります。

（内訳：朝焼肉28回、昼焼肉1回、夜焼肉6回）

 

 

 

伏線1（2020.10.29）

才能とは何か？

 

伏線2（2021.01.09）

焼肉サークル？

 

一応構想としては長い間温め続けていた。

 

序章（2022.2.08~2022.4.14）

まだ人生を変えようとは思ってなかった頃。

 

2月8日（留年報告1）

研究室仮配属同期（当時）のT君と2人で。

卒研着手条件を満たせなかったことで、4月から研究室に本配属されないことを涙ながらに彼に伝える。彼は研究室の"先輩"となった。牛タンがとても美味しかった。

 

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2月9日（留年報告2）

2日連続で夜焼肉。友人2人と。

早い段階で留年が確定していたK君に卒研着手できないことを伝える。

他人の留年を笑っていたら自分も留年が決まったことを明かし涙ながらに謝罪。松阪牛がとても美味しかった。

 

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3月18日（人生初めての1人焼肉）

上野の焼肉ライク。福岡からの帰りで東京経由した時。

この日雨が振っていて、雨宿り的感覚で店に入ったのを覚えている。

なおこれが今年唯一の昼焼肉となる。

 

 

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3月23日（人生初めての朝焼肉）

友人3人と朝焼肉へ。これが人生で初めての朝焼肉となる。

キャッチコピー的なのが出来上がったけど、救う対象がデカすぎたのが反省点。

 

 

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4月3日（写真なし）

写真は無いけど友人2人とこの日行った。

マイクラサーバーの設立の相談とか話したと思う。

 

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「朝焼肉の習慣」の考案

ようやく本編へ。

 

 

本編（2022.4.14~2022.12.20）

 

朝焼肉の定義

午前に食べた焼肉を朝焼肉と定義する。

正午を回って食べた焼肉は「番外編」とし、日数にはカウントしない。

キャッチコピー完成

キャッチコピーは大げさなくらいが丁度良い、語感も良い感じ。

 

4月14日（やる気に満ち溢れた初日）

決意を胸に。習慣化の始まり。

 

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4月19日（焼肉っていいなぁ）

最高の習慣を見つけたなと思った。焼肉は人を幸せにする。

 

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4月21日（無）

前回から2日しか経ってないこともあって、ちょっとしんどくなってくる。

何も焼いていない無の網の写真に心情が表れている。

 

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4月26日（安定の初手ハラミ）

この当時は初手ハラミを信じて疑ってなかった。

写真はハラミを焼いている。とにかくハラミは美味しい。

 

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4月28日（満腹状態でのジンギスカン）

友人2人と。注文する肉に量を完璧にミスり、最後の方でジンギスカンの押し付け合いが起こった。

 

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4月30日（座敷焼肉）

友人のR君とサシで。座敷での朝焼肉。

彼もまた朝焼肉の魔力に引き込まれることになる。

 

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5月10日（見えてきた初手ハラミの限界）

4月後半だけで6回も朝焼肉に行ったことで、初手ハラミは結構重いということに気付き始める。ここで初手ハラミではない別の「ルーティン」を確立する必要性を感じる。

 

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5月12日（シンクロ）

友人2人と。写真の2人がシンクロしているのがとても良い。

 

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楽天モバイル価格改定

 

5月19日（同様に確かではないルーレット）

同様に確かではないルーレットを回した結果奢ってもらうことになった。

 

 

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5月31日（情報系学徒の鑑）

友人のY君とサシで。

PCを触りながら焼肉と向き合うY君に情報系学徒の鑑を見た気がした。

 

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6月2日（朝焼肉は祝の場）

友人のR君とY君と。

Y君がインターンに受かったということでめでたい焼肉の場になった。

 

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6月3日（覚悟の2日連続朝焼肉）

朝焼肉の習慣を始めて早くも一ヶ月半。

そろそろマンネリ化が否めないと考え、新しい景色を見るために2日連続の朝焼肉へ。

これが結構効いて、朝焼肉熱が冷めてしまう。冬の時代へ。

 

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11日間行ってないだけで心配される

 

6月21日（1人でテーブル席へ）

18日ぶりに朝焼肉へ。

1人で来たのになぜかテーブル席に通される。

 

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6月28日（米の良さを知る）

これまで積極的に米と一緒に焼肉を食べていなかったが、ここに来て米と一緒に焼肉を食べることを覚える。一気に世界が広がった気がした。

 

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7月9日（ICPCお疲れ様会）

ICPC予選に出ていた3人と一緒にお疲れ様会。

なお私はICPCには参加していないのでこの場においては完全な部外者である。

 

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7月12日（じゃがいもマイブーム）

ここらへんからじゃがいもにハマって毎回頼み始める。

 

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7月26日（朝焼肉、縦から見るか？横から見るか？）

写真のアングルが縦に変わったことにお気付きだろうか。。。

ある日YouTubeのshort動画を見ていたら「焼肉の写真の撮り方」みたいなのが流れてきて、そのアングルが縦だったので真似したら躍動感ある写真になった。

 

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8月5日（初手鶏ももの最適解に辿り着く）

以前「初手ハラミ」だと重いということで色々を試行錯誤を続けてきたが、ここで初手鶏もも（塩だれ）が最適解ということに気付き始める。

鶏もも（塩だれ）は淡白ですっと胃の中に入っていくことから次の料理に繋げやすい。

 

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8月18日（番外編、歌舞伎町で最高の焼肉体験）

機械学習関係でツイッターで知り合った東京の友人3人と。

最高過ぎた。炭火焼肉って良いですよね。

 

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8月19日（番外編、渋谷で晩餐会）

友人のY君と渋谷の焼肉店へ。

東京でインターンに励む彼の現況を色々聞いた。

 

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9月3日（写真への物足りなさについて）

そろそろ写真に物足りなさを覚えてくる。

4年以上前のiPhone8なので画質があまりよろしくないんですよね。。。

 

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9月10日（炎への憧憬）

これまでの写真に炎が圧倒的に足りてないということに気付き始める。

では炎を起こすにはどうすればいいのか、これは焼肉通なら即答できる問題で正解は「豚トロを焼く」ことである。炎を起こすことはできたがiPhone8なので画質が悪い...

 

なお、これ以降の朝焼肉の写真はすべて「炎」がテーマになっている。

 

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焼肉資金枯渇

計画的な焼肉計画を心がけると誓う

 

 

機種変更で最高の写真を

iPhone8に限界が来ていたこともあって、iPhone14に機種変した。（9月頭に予約していてようやく届いた）

これで高画質で焼肉が取れる...！

 

 

10月5日（1人で座敷へ）

1人で来て座敷席に通される。一度1人で来てテーブル席に通されたことがあるので動じない。

機種変による画質の向上を実感する。火柱も立っているのでとても満足。

 

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10月8日（ポートレートモード発動）

 

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11月1日（ポートレートモード発動2）

 

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11月5日（ポートレートモード発動3）

 

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11月8日（ポートレートモード発動4）

 

ポートレートモードとても良い...

（ポートレートに関してはここら辺で満足し始める）

 

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11月20日（東京遠征に向けて気合を入れる朝焼肉）

例の東京の友人3人と焼肉に行くことが決定していたのでこの日は気合が入っていた。

朝焼肉で気合を入れていくスタイル。

 

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12月2日（番外編、スカイツリーで最高の焼肉体験）

友人3人とスカイツリーの地上30階にある焼肉店へ。美味すぎて言葉を失った。

シャトーブリアンを口に含んだ瞬間この世に生を受けた理由を理解してしまい涙が止まらなかった。

 

 

 

 

 

tabelog.com

 

12月20日（価格改定後初の来店）

いつかは必ず来るかと思っていたけど、12月から朝焼肉はメニューリニューアルで事実上の値上げとなった。（それでも安い）

これまであの値段で朝焼肉を食べられたことに感謝しかないので、これからも通うことを心に決めている。来年もよろしくお願いします。

 

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よくある質問Q&A

  • Q . 一人焼肉って寂しくならないんですか？
  • A . 一人で黙々と肉と向き合う素晴らしさは寂しさを圧倒します。

 

  • Q . 朝焼肉を継続させるコツは？
  • A . 「人生が変わる」と信じて疑わないこと。

 

  • Q . 新たに開拓したい焼肉屋はありますか？
  • A . あります。韓国の明洞の焼肉屋とか行ってみたいですね。

 

  • Q . この企画は来年もやるんですか？
  • A . 「朝焼肉の習慣は人生を変える "2023"」でお会いしましょう。

 

焼肉の数だけ物語があります。

それでは皆さま、良い焼肉ライフを。

地理スケール感というバイアス

 

この記事はFUN advent calender part2 18日目の記事です。

 

adventar.org

 

昨日はkazu8823さんの「神ゲー紹介する - kazu8823のブログ」でした。

紹介されたゲームの中で、Getting Over It（通称壺おじ）は自分も知ってました。

特にRTAが大好きで、ふと思い立った時に壺おじRTA動画をYouTubeで再生して気分転換しています。（見てて気持ちいいので）

 

youtu.be

 

 

さて、壺おじRTAを見て気分転換できた所で本題に入りましょう。

 

北海道の大きさ

 

こんにちは、しゅれぬこ（@syurenuko）です。

突然ですが、北海道の大きさってどれくらいの人が正しく把握してるのでしょうか。

 

道民歴が長いのですが、北海道に馴染みのない方と話すと北海道のスケール感についての認識がズレている方がたまにいらっしゃったりします。

例えば、函館〜札幌間が車で1時間程度の距離で捉えていたりと、道民の感覚からしてみるとそれはあり得ないだろうみたいなことがあったり。（函館〜札幌間は車で高速使っても4時間以上かかる）

北海道の大きさは以下の図の通り。

 

f:id:syurenuko:20211217213500p:plain

左端は和歌山から右端は千葉まで

 

 

もちろんこれは自分が道民だからそれなりに正しい北海道のスケールを知っているわけであって、逆に馴染みのない土地のスケール感について問われたら正しく答えられる自信はないです。

自分に限らず地理に詳しいとかそういうことでなければ、馴染みのない土地のスケール感を正確に把握できているというのが稀な気がします。

 

そこで思ったのですが、地名や名所とかが知られているような有名な場所でも、その土地のスケール感が正しく共有されているケースって実はそんなに多くなかったりするのではないでしょうか。

そして、誰もが多少の違いこそあれど土地のスケール感に関して知らず知らずのうちにバイアスが入ってしまっているのではないでしょうか？（主語大きいかも）

 

「地理スケール感」の検証

 

前置きが長くなりました。

先ほど私は「地理上におけるスケール感について知らないうちにバイアスがかかっているのではないか」ということを書きました。

 

そこで今回、この地理上におけるスケール感覚のことを「地理スケール感」と勝手に命名し、自分の場合どれくらいバイアスがかかっているのかを調べてみたいと思います。

（つまりこれから語られる内容は全て私の感想であり主観です。 ）

 

使用したツールはこの2つです。

1.The True Size Of...

thetruesize.com

 

任意の国土を自由に動かすことができ、国同士の大きさを比較することができます。

世界地図の場合気を付けなければいけないのが、メルカトル図法で緯度によって描かれている国土の大きさは変わるという点です。北極や南極など赤道から離れるほど描かれる国土の面積は実際よりも大きくなります。（なので北極近いグリーンランドがオーストラリア大陸よりも大きく描かれたりする）

しかしこのサイトではそのズレも補正してくれるので正確な比較ができて便利です。

 

2.ダブルマップ

apple.co

2つの地域を同縮尺で上下2分割して表示してくれるアプリです。「The True Size Of...

」と同じくメルカトル図法の歪み補正をして比較してくれます。

国内の地域同士の比較はこのアプリを使っていこうと思います。

 

 

まずは規模が大きいもの同士から比較していきます。

日本 vs ロシア

f:id:syurenuko:20211217223141p:plain

国土面積ランキング1位だけあってやっぱりロシア大きいですね。ですが想像以上に日本も大きかったというのが感想です。

右下に日本がありますが、メルカトル図法の歪みが大きい...。北極に近い地域が実際よりも大きく描かれるのはこの比較図で実感できました。

 

日本 vs ヨーロッパ

f:id:syurenuko:20211217223221p:plain

 

ヨーロッパちっちゃ！

ヨーロッパ各国の大きさって日本で言うところの東北地方近畿地方みたいな区分の大きさなんですね。これだけ狭い地域に色々な国があると国境の概念って県境くらいの感覚なんでしょうか、気になる。

 

日本 vs アフリカ

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ヨーロッパが想像以上に小さかったので近接するアフリカも意外に小さそうと思ったら全然そんなことありませんでした。

 

日本 vs アメリカ

f:id:syurenuko:20211217223323p:plain

うーん、アメリカはもう少し大きなイメージがありましたが...

意外に日本の大きさも健闘しています。

 

次は国内の地域同士で比較することにします。

比較対象ですが色々考えた結果、おそらく自分に一番馴染みがある地域であり、なおかつこの記事のメイン読者がFUNの学生であることから道南函館地域を中心に比較していきます。

函館 vs 札幌

1.

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217223831p:plain

2.

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217224039p:plain


同縮尺の函館と札幌の地図を比較したものを2枚用意しました。

一応想定の範疇でした。強いて言うなら札幌の市電の周回範囲が思っていたより狭かったことですかね。

 

函館 vs 東京

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217224800p:plain

よく東京こんな狭い範囲に鉄道網その他インフラを張り巡らそうって考えたな...っていうのがこれを見た感想です。圧巻です。

函館 vs 京都

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217224014p:plain

京都は親の実家があるので幾分か馴染みのある土地でしたが、もう少し京都は広いものかと思ってました。

余談ですが「ゼルダの伝説ブレスオブザワイルド」は京都のスケール感をイメージして作られているそうです。

jp.ign.com

 

京都 vs 東京

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217225620p:plain

ここで京都と東京を比較。京都御所の大きさと比較すると皇居の大きさってそんなものだったの？っていう感想です。

函館 vs 琵琶湖

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217225645p:plain

一気に地図のスケールが変わりました、琵琶湖デカすぎる...

琵琶湖の端から端までって津軽海峡間に匹敵するような距離なんですね。

函館 vs 沖縄

　　　　　　　　f:id:syurenuko:20211217225707p:plain

沖縄もなかなか大きいです。琵琶湖よりも少し大きいぐらいの大きさでしょうか。

 

最後に-検証を終えて-

とりあえず自分の場合で検証してみましたが、色々と見比べてみると自分もそれなりにバイアスがかかっているなぁと。

（まぁ世界地図の場合、バイアスどうこう以前にメルカトル図法の歪みの影響が大きすぎるのではという気がしてきましたが...）

 

検証は以上となりますが、気になった方は上述したツールを使って比較して遊んでみてください！思わぬ発見があるかもしれません。

 

 

以上、人はある地域を実際よりも広く、もしくは狭く捉えているんじゃないかという記事でした。

 

 

 

明日は山鳥さんの「半年で退職した猿」です。

とても気になる内容なので明日に期待ですね！

adventar.org

 

新たな知見を得られるYouTube動画を紹介していく

この記事は FUN Advent Calendar 2020 Part2 11日目の記事です。

adventar.org

 

こんにちは、しゅれぬこ（@syurenuko）です。

 

7つの大罪の内「怠惰」に分類されるサービスで名高いYouTubeですが、皆さん快適なYouTubeライフをお過ごしでしょうか？

他→（憤怒:Twitter　強欲:Amazon　傲慢:FaceBook　嫉妬:Instagram　暴食:UberEats　色欲:PornHub）

 

私は過去にYouTubeで数万本の動画を見てきましたが、面白い動画が日々何本も投稿されるからYouTubeは面白い（し辞められない）んですよね。インターネットの出現により、個人や団体が世界中に自由に動画を発信できるプラットホームができたのは革新的で歴史的な出来事だと思います。

様々な人が色々な動画を投稿するため、普通に暮らしていたら絶対に得られないような新しい知見を得られるのがYouTubeの魅力で素晴らしい所です。 

 

そこで今回私は過去に高評価ボタンを押した3千近い動画を全て洗い出し（死ぬかと思った）、新たな知見を得られるYouTube動画を12本厳選したのでそれらを紹介していこうと思います。

 

1. 古代日本語会話講座-上代日本語で喋ってみた Old Japanese conversation

youtu.be

中学高校である程度古文は勉強したし、仮にも同じ日本語なので過去に飛ばされてもある程度コミュニケーションは取れるだろう、と考えていた時期が私にもありました。

絶対に無理です、この動画を見て確信しました。

同じ日本語でも話し言葉が別言語で東南アジアのどこかの国の言語かな？と思います。時代とともにここまで発音が変わることに驚きました。

結構な衝撃を受ける動画だと思います。

 

2. 1990 池袋駅 夜の様子 JR線-西武線乗り換えとひばりヶ丘駅 901220

youtu.be

1990年の東京の池袋駅とその乗り換え風景を撮影した動画です。

今ではスマホで簡単に街の様子を撮影できますが、まだ個人がビデオカメラを持ち歩いて街中を撮影することが一般的で無かった時代、一般人目線のこのような動画は非常に珍しいです。

カメラで自分を撮り、喋りながら移動する姿は正に現代のユーチューバーでタイムトラベラー感があります。

投稿主は自身で撮影した過去の東京の動画をこの動画以外にも大量に投稿しており、どの動画も当時の東京の雰囲気を感じることができます。（まだまだ小汚い所が残っていたり、誰もスマホをいじらず前を向いて歩いている...など）

東京に土地勘がある方は見てみると新たな発見があるかもしれません。

非常に貴重な歴史的史料だと思います。

 

3. (1080p)1992年の東京の日常風景

youtu.be

これは1992年の東京をハイビジョンカメラで撮影した動画です。先ほど紹介した動画とほぼ同じ時代であることが信じられないくらい鮮明なことに驚くと思います。

過去を映した光景（例えば昔のテレビ動画など）は「動画の粗さ、不鮮明さ」を通して「あぁこれは昔の光景なんだな」と思うことが多いため、これが今から約30年前の光景であることに頭がバグり始めます。

やはり動画が鮮明だと受ける印象も全然違いますね。昔も今と変わらない世界が広がっていたんだ、と当たり前のことをハイビジョン動画を通して実感します。

これを見ていて思ったのですが、例えば100年後とかに現代を鮮明な動画を通して振り返る時、過去に対しての思いの抱き方、感じ方って今と結構変わっているんじゃないかなと思いました。

 

4.【FF8】球面ワールドマップの謎

youtu.be

これはゲームFF8にて本来球面に投影できないはずの平面マップをどのように球面に投影して見せているかの考察動画です。

見た後にゲームクリエイターすごい...ってなる動画です。（そこに気が付いて謎を解明しようと思った投稿主もすごい）

 

5. マツダ７８７B　あまりの快音に観客から拍手

youtu.be

この車はマツダが開発したレーシングカーで、1991年のル・マン24時間レースにおいて日本車メーカーで初めて総合優勝を果たした伝説の車です。（動画で走っている車はその実機）

もう明らかに音の気迫が違いますよね、、、

787Bが通り過ぎた後の実況席の興奮冷め止まない「幸せですか！？皆さん幸せですか！？」がとても好きです。

この787Bには背景に結構なドラマがあり、それがまとめられたこの記事を読んだ後に動画を見返すとまた違って見えると思います。

matome.response.jp

 

6. それでもあなたは、クジラを食べることに反対ですか？

youtu.be

これは日本捕鯨協会による、捕鯨肯定サイドから意見を述べた動画です。

宗教的、思想的立場の違いによる捕鯨否定サイドからの意見はよく聞く一方、肯定サイドからの意見はあまり聞いたことがなかったので新鮮でした。

捕鯨問題に関しての賛否はさておき、様々な意見を知っておくことは捕鯨問題について多角的に見ることができる助けになると思います。

 

7. 世界全部行けるオープンワールドゲームで観光してみた！フライトシミュレーター実況

youtu.be

これはフライトシュミレーター「Prepar3D」の紹介動画です。

これを見た当時ゲームに疎かった自分ですが、文字通り「世界中に全部行けるゲーム」の存在に衝撃を受けました。こんなゲームを探していた.......。

まだプレイには至っていないですが、時間（とお金）に余裕ができたら環境整えてゆっくり世界中をフライトしてみたいなぁと思っています。

 

また2020年の今年マイクロソフトからフライトシュミレーターの最新作（Prepar3Dとは別シリーズ）が出ましたが、クオリティ高すぎ....（見てるだけでワクワクします）

youtu.be

 

8.【公式】宇部興産専用道路

youtu.be

これは日本一長い"私道"「宇部興産専用道路（全長31.94km）」の公式動画です。

資源に乏しいと言われる日本ですが、資源を自国でほぼ全て賄えて輸出するほどの量ががあるのが石灰石。

この私道は石灰石と、その生成物（セメントから作られたクリンカーなど）を運ぶためだけに14年の歳月をかけて作られました。

私道のため、公道では走れないような大きさのトレーラーを走らせることができ、効率的な運搬が可能となっています。

「日本の産業」をこの道が支えているということを実感できる動画です。

 

9. 般若心経 cho ver. [超テクノ法要Remix.] live act (前半) / 薬師寺 寛邦(キッサコ) × 照恩寺(テクノ法要)【@ニコニコ超会議2018】

youtu.be

これは2018年ニコニコ超会議で行われた音楽活動をしている現役僧侶達によるライブ映像です。

テクノ調の音楽に乗せて般若心経を歌って（唱えて）います。

お経とテクノ、初めはなんちゅう組み合わせだと思いましたが動画を見ると「アレ、意外といいじゃん...」ってなりました。

もともとお経自体がラップ調というか音楽的な所がある？のでこういうのと相性いいのかなと思います。

新たな音楽と仏教の側面に出会える動画です。

 

10. アニメ『ヴァイオレット・エヴァーガーデン』制作風景 第3弾「ペイント」

youtu.be

これは京都アニメーション制作の「ヴァイオレット・エヴァーガーデン」のペイント作業の制作風景の動画です。（これは第1弾から第6弾まである内の一つです。）

ヴァイオレット・エヴァーガーデンといえば京アニが手掛ける繊細で美しい作画が有名ですが、それがどのような過程を経て作られているのかがよく分かります。

こうやって色をつけるんだ...と思うとともに、1秒にも満たないコマの一つに過ぎない絵がここまで緻密に色付けされていることに驚きを覚えます。

この動画を見てアニメ制作に興味を持った方がいればアニメ制作現場を舞台にしたアニメ「SHIROBAKO」を見てみるといいかもです。（面白いです）

 

11. Honda "Paper" by PES | Emmy Nominated Commercial

youtu.be

ストップモーション（コマ撮り）動画の制作で世界的に有名なクリエイター集団「PES」によるHondaの広告動画です。

ストーリーはHondaが過去に開発したものを振り返り、それらが今そして未来に繋がっているというもの。この動画はエミー賞の広告部門にノミネートされるなど高い評価を受けています。

この動画を見ていると広告の表現手法の可能性を感じます。

Hondaの会社精神が伝わってくる素晴らしい広告です。

 

12. Box 

youtu.be

目の錯覚と動くキャンバスに投影されたプロジェクションマッピングを巧みに活かした動画です。

現実と仮想の境目が分からない錯覚に陥ります。（当然CG無し）

初めて見た時は鳥肌が止まりませんでした。

この動画では「TRANSFORMATION（変形）、LEVITATION（空中浮遊）、INTERSECTION（交差）、TELEPORTATION（瞬間移動）、ESCAPE（脱出）」と5つのコンセプトに分け、それらに応じた映像を順番に展開していきます。

仮想と現実の融合、そして各コンセプトが見事に表現されているメディアアート作品です。 

 

終わりに

どうだったでしょうか。

 

この記事を書くために過去に高評価押した動画を見直しましたが、たまにはこう一度見た動画を見返すのもいいですね。

今回立て続けに私が「これは良い！」と思った動画を紹介したので、中には私の嗜好の傾向が分かったという人がいるかもしれません笑

 

この記事で紹介した動画を見て、知見が広まったよという人がいたら嬉しいです。

 

では皆さん、良きYouTubeライフを！！！

統計検定2級に合格したのでやったことを書く

 

 

この記事はFUN Advent Calendar 2020 4日目の記事です。

adventar.org

 

こんにちは、しゅれぬこ（@syurenuko）です。

2020年9月に受験した統計検定2級（cbt方式）に合格したので、合格するまでにやったことを書いていきたいと思います。

統計検定2級の受験を考えている方々の参考になれば幸いです。

 

 

統計検定2級とは

www.toukei-kentei.jp

 

統計検定は、日本統計学会が実施している統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

その中でも2級は「大学基礎統計学の知識と問題解決力」を対象としています。

 

あくまで個人的見解ですが、2級は「"統計的"にデータを見ることができる」と胸を張って言える最低限のラインだと思います。

（ある確率分布に従うデータから適切な検定方法を選んで検定を行う問題など2級から本格的に出題されるのがその理由です）

 

また試験方式は2級の場合だとcbt方式とペーパー方式の2種類があり、合格点はcbt方式が60%以上でペーパー方式が70%以上の点数、合格率は大体45%前後です。

 

大まかな対策

受験を決めたのが8月初旬だったので約1ヶ月程の準備期間でした。

統計検定2級は確率分野3割、統計分野7割の割合だと言われています。

 

とりあえず初見で解いてみた過去問は20~30%くらいの点数。

確率には自信があったので捻った問題じゃなければまず解ける、データ分布などの高校の数A範囲に入る問題も一応解けるといった感じです。

統計分野に関しては特に検定などはほぼ手付かずなのでほとんどゼロからのスタートといった感じでした。

 

とりあえず過去問で傾向を掴んで、良さそうな参考書等で合格点に必要なレベルに近づけていく戦略です。

 

使った参考書

この2冊です。

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 まずは過去問集です。これが無いと始まりません。 

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2017〜2019年]

 

ペーパー方式で実施された過去問3年分計6回の過去問が解答解説付きで載っています。

解説が充実してるのでこの本に関しては困ることは無いと思います。

  

2冊目は「基本統計学(第3版)」です。

基本統計学(第3版)

  

この本がなければ合格レベルに達することができなかったと言っても過言ではないくらい良い参考書でした。

何が素晴らしいのかと言うと、「標本分布→推定→検定」と明確に順序立てて内容が進んでいくことです。

 

この順番で学習することで例えば仮説検定の場合だと、単にp値やt値の大きさで採択棄却を判断する作業的なものだという認識では無くなります。

 標準化した検定統計量が例えばZ>1.96かZ<-1.96の範囲にあれば帰無仮説を棄却し対立仮説を採択する、というのが仮説検定のセオリーかと思いますが、機械的なこの作業のみだと仮説検定が何をやっているのかという全体像が非常に見えにくいです。

 

仮説検定は、帰無仮説が正しいという確率分布である事象が起きる時それは信頼区間から外れているかどうか、帰無仮説が正しいのに帰無仮説を棄却（第一種の過誤）してしまう確率が十分に低いかどうかということを判断しているんですよね。

そんなの当たり前じゃん、という話ですがこれを感覚的に掴むのは私にとって非常に難しいものでした。標本分布を頭の中（もしくは紙の上）に描き、面積と確率と統計量を対応させて考えることで初めて理解しました。

すると「あれ、この数字よりも大きい時が棄却だっけ採択だっけ？」みたいに悩むことが無くなりました。

 

当然これらのことは一朝一夕では身につくものではないので、「標本分布→推定→検定」のサイクルを何度も繰り返し自分のものにしました。反復は力です。

 

またこの本は演習問題も充実しているので問題不足に悩むこともありません。

本当に素晴らしい参考書です。

強いて欠点をあげるなら演習問題の解答を出版社HPからダウンロードするタイプってことですかね、、、（巻末付属にして欲しかった）

 

当然この本以外にも良書はあると思うので「あっ、この本良さそう！」と思ったら迷わず買って読んでみるべきです。

（重要なのは今の自分に実力レベルに合った本を探し、それを自分のものにすることだと思います。）

 

確率分野ですが、前述の通り確率は自信があり対策はあまり必要ないと感じたので、「基本統計学」で申し訳程度に割かれている確率の項目の練習問題を少し解いて対策は終わりにしました。私と同じように確率に自信があるならば後述する統計Web等などでサラッと勉強して試験に臨むのもアリだと思います。

（確率分野には有益な助言ができないので対策法は他の方の記事をお願いします）

 

各所でおすすめされている統計Webです。自分もおすすめです。

bellcurve.jp

 

2級範囲はほぼ網羅されている他、練習問題も解答解説付きで公開されています。

さすがにこのWebページだけで合格するのは厳しいと思いますが、統計検定2級の相場感を掴むのには最適だと思います。（実際はこれよりもう少し踏み込んだ内容）

今回使用した参考書の「基本統計学」には2級出題範囲の分散分析に関する記述が無かったので、自分はこのWebサイトで勉強しました。

 

勉強のコツ

検定統計量、任意のX%の信頼区間を即座に出せる（導出の方針が立つ）というのが合格のカギです。これができなければ試験本番で合格点に持っていくことは難しいと思います。

これには対象となるデータの平均と分散がいくつでどのような分布に従うのかを理解しているというのが前提条件です。

 

このデータは平均がいくつ、分散がいくつで、、、、

確率分布は正規分布に従うのか、自由度いくつのt分布に従うのか、それとも別の分布に従うのか、、、、

 

ということを常に意識して問題に取り組む必要があります。

 

また標本分布を頭の中に思い描き、与えられた分布表から任意の区間の確率をすぐに出せるようにしておく必要があります。即席で書いたので雑ですがイメージです。

(光源どうなってんねん)

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まずは標本分布と確率、統計量の関係に存分に親しみましょう。時間をたっぷりかけるべきです。

推定、検定はその延長線上にあります。

 

また回帰の問題ですが、回帰係数等を計算しなさいという問題ではなく、統計ソフトウェアの出力結果を見せられて適切な選択肢を選べというのが中心になってくるため、統計検定のためだけの独自の対策が必要です。

対策ですが単回帰、重回帰分析の知識をある程度入れた後、過去問を数年分解いて傾向を掴み、足りないと思った部分を参考書ウェブサイト等で学習するのが近道だと思いました。過去問重視です。自分にはこれ以外の有効な対策が思いつきませんでした。

ここら辺に関してはあまり捻った問題は出さない（というか出題される問題のレパートリーがそこまで多くない）ので頑張れば得点源になると思います。 

 

受験当日

ここまで書いて書き忘れてましたが、統計検定は電卓の持ち込みが可能です。

（よほど計算に自信があるという人でない限り電卓の持ち込みは必須です）

 

自分はこれを機にマイ電卓を購入しました。

高いものを買う必要はないですが、分散から標準偏差を出す時など√計算を多用するので√計算機能があるものがいいと思います。

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問題を解いていて感じましたがペーパー方式の過去問と若干の傾向の違いは感じました。

細かく書くと問題の形式が一部違ったり、知識問題がペーパー方式よりも幾分か多かった気がします。 ですが、きちんと対策しているなら気にならない程度の差異です。

 

解いている中でどう検定統計量を出したら良いのか検討もつかない問題などがありましたが、統計検定は2割ほど難問が紛れてるというので難しいのは後回しにしてできる問題中心に解き続けました。

 

問題数の割に90分の試験なので時間が余るかな、と初めは思っていましたが計算ミスや読み違いは無いかなど慎重に解き進めていったため見直しも含めて90分で丁度良い時間に終わりました。

 

結果

cbt方式なので結果はすぐに出ます。

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合格しましたが、結構ギリギリの点数でした。

1ヶ月程度の勉強だと理解が粗い所もあったのでまぁ妥当な結果かなと思います。

 

反省点ですが、知識問題は確実に取れるようにしておくべきですね、、、

 

合格後

合格から3ヶ月ほど経ちましたが、統計に関する勉強は続けています。

勉強するたびに多くの発見があり、あぁ受験した時には本当に理解が足りなかったんだなぁと思わされる日々です。

（上述した勉強のコツなどは当時の自分に足りなかったことなどの反省点も踏まえて書いています）

 

今2級の問題を解けば8割以上は安定して取れるくらいには成長したのでは（と思いたい）

 

あと統計が楽しいです。

 

後期に入り大学の講義で実験があったのですが、レポートで実験結果を元に検定しなさいと指示があった時「これは試行回数が多いから正規分布と近似して平均値の差の検定やればいいのか」とすぐに見通しを立てられましたし、

回帰係数に関する内容のレポートが出た時には、決定係数の知識を用いて「この回帰モデルは実験で得られたこのデータにこれだけ当てはまりがいいです」と定量的に示せた瞬間は気持ちよかったです。

 

どれも初歩の初歩ですが、これは統計検定2級レベルの知識がなければ確実に苦手意識を持っていた分野だろうと思います。

  

今後ですが、時系列解析とノンパラメトリック分析に興味があるのでそれらに繋がるようことをやっていきたいです。

次は準一級ですが、多分受けると思います。

 

終わりに

統計は数学とはまた違う非常に独特な世界だと思います。

かなり抽象的で掴みにくいですが、統計は非常に優れたツールです。

 

一度腰を入れて勉強すると世界の見え方が変わってくる...とは言い過ぎかもしれませんが広範囲の分野にそれくらいの影響を与える力を持っているのが統計学。

 

あなたも統計検定をきっかけに統計の世界に足を踏み入れてみませんか？というお誘いの記事でした。

 

 

合格から1ヶ月半後に来た賞状

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