【統計学】高校数学での統計学必修化は間違っている まったく異なる原理を持つ「数学」と「統計学」[03/05]
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2022年度から施行される新指導要領の案が公開され、高校の数学教育に携わる人々に激震が走っている。
最も衝撃的なのは、統計学が数学B(高校2年、理文共通)において事実上必修化され、
その割を食ってベクトルが数学C(高校3年、理系のみ)にはね飛ばされる、という変更点だ。
数学Bで必修化される統計学とは、「仮説検定」や「区間推定」などの「統計的推定」と呼ばれる方法論である。
これは小学校や中学校の統計の授業では学ばない、統計学の核心といって良い部分だ。
これまで普通は大学に入ってから学ぶものだった。
これについて、批判点は二つある。第一は、ベクトルが理系のみの学習で良いのか、という点。
第二は、統計学を数学で必修化するのは正しいか、という点。
筆者の意見では、第二の点は大問題であり、その意味で第一の点にも批判的とならざるを得ない。
■数学は「演繹的」、統計学は「帰納的」
ベクトルというのは、2次元や3次元の数を扱う代数の方法論だ。
確かに、経済学でもベクトルは必須の道具であるから、文系も学習したほうがいいという意見には同意できる。
しかし、ベクトルの計算自体は、そんなに難しいものではなく、
大学生になってから教わっても障壁が大きいわけではない。
むしろ、文系の高校生が数学という抽象的分野の中で教わるより、大学の経済学において、
経済現象という具体的なモデルをもって教わるほうがイメージよく理解できるように思える。
だから、文系にとってもっと有益な分野があるなら、ベクトルを排除しても仕方ないが、
統計学にはその価値はない。なぜなら、統計学は決して数学ではないからだ。
数学は「演繹(えんえき)的」な理論である。
これは、仮定から結論を、数理論理(「かつ」「または」「ならば」「でない」「すべて」「存在する」から展開される論理)だけで導く学問である。
だから、数学で証明された法則(定理)は常に正しい(真である)。
たとえ話で言えば、「すべてのカラスは黒い」を前提として、「だから、このカラスは黒い」を導くのが「演繹」である。
かたや、統計学は「帰納的」な理論である。
これは、観測された現象から「たぶんこうだろう」という推論を導く技術だ。
言い換えると、経験的な推論を行う理論である。
カラスのたとえで言えば、「これまで見たカラスは黒かった」を前提として、
「だからきっと、カラスというのはみんな黒いのだろう」という推論を行うのが「帰納」である。
したがって、統計学の結論では間違い(偽であること)が必然的に起きる。
このように数学と統計学は全く異なる性質の論理なのである。
続きはソースで
関連ソース画像
http://img.chess443.net/S2010/upload/2018022700003_1.jpg
WEBRONZA - 朝日新聞社の言論サイト
http://webronza.asahi.com/science/articles/2018022700003.html/ まず、大学の私立文系の入試に数学が全くないのはおかしいだろ むしろ朝日新聞などの調査で横行する
社会統計のウソを見破るために
文系こそ統計学の基本は知っておくべきだと思うんだがね
>統計学の結論では間違い(偽であること)が必然的に起きる。
つまり、これをきちんと教えるのが大事 統計学は、詐欺に引っかからないためにも小学生の算数のころから必修でいいくらい
そうすれば、知らなかったでひっかかる奴が減って理解できなかった初だけが被害者になる なんか文系の文章 理系的な意見ではないね
ベクトルなんかより、統計は実社会で役に立つし必要。 統計で嘘つく広告とか多いから、高校で統計教えること自体は良いことだよ 文系とは言え、東大(法)卒ですが、社会人30年で、ベクトルは使ったことないけど、統計の素養の重要性は、どんどん高まり、数学の実用性としては、断然ナンバーワンですよ。人を説得したり、自分の意思決定に必須の素養です。
学生の皆さん、文系、理系問わず、統計だけは、キチンと勉強しといて下さい。 厚労省資料に関しての自虐ネタなのか?
母集団の条件をそろえるのは、統計学以前の常識だと思うが。 >>10
これを書いた小島寛之は
数学科出身の経済学博士で
「数学エッセイスト」という、まあ変わった人ではあるが・・・
数学の中で統計学を扱うことについて疑問を呈するのは良いとしても
ベクトルより価値がないと言われるとカチンと来るよなw 統計学の知識はあったほうがいいと思うけどなあ・・・ >>1
むしろ文系にとっては、ベクトルこそどうでもいい。統計学の方がはるかに重要だ。 >>2
むしろ私立文系は思考力の基礎体力ともいうべき数学を必須にすべき。 複素数とかより統計学のほうが実社会で使えるのは確かじゃないの? だからといって統計学を学んではいけない理由などない。
統計学は社会人になってからも使える学問だと思うけどね。 えー、ベクトルは俺の場合は中学(私立)の時に既にちょいと習ってたというのに…
ゆとり教育終わったんじゃねーのかよw 統計学
「今までの朝日新聞の主張は嘘だった」
「だから今回の朝日の記事も嘘だろう」
やっぱ、朝日にとって統計学は天敵だな。 >>2
選択すればあるから全くないってことはねーんじゃねーの?
センター利用ならセンターで数学が課されてることもあるだろうし。
俺は早稲田政経は数学で受けてるし、慶応法のセンター入試も数学は含まれてたけども。 プレゼンで数式出したら、偉いだけの奴黙らせて本質の議論できる奴だけ喋るようになるから便利だよ >>5
あ〜、アサピー的には皆が学んでもらっちゃ困るわけね そもそも学校の成績も
テスト等によって能力を「推定」しているわけで
あからさまに統計学に基づくものなんだし
予備校偏差値とかね >数学は「演繹的」
いや、数学も帰納的だ。単に、演繹的体裁をとってるだけ。 帰納的と演繹的で間逆だから
同じ数学として括るのは間違い
という考えはわからなくもないけど
単に同じ科目の中で学ぶだけだろ
そんなに気にすることかな >>23
がんばれ朝日新聞、真実なんかに負けるな! 学問としてやるから現実感がない
DBの概念としてスタートすればいい
まあ文系と理系がミックスされた設計が必要だから、教えられる奴いねーだろうけど この記事の主張もわかるが、点推定と区間推定の区別くらい文系にも教えてくれ。
政治的な理由で点推定で話したがるバカがいかにバカかを社会的に周知する必要がある。 こういうのが
わかりにくい
悪質な日本人愚劣化戦術。
もっともらしいことを言って
日本の子供たちをますます
世界の潮流から外れたところに
導こうとしてる。
人工知能の世界にせよなんにせよ
仮説検定は最も基本。 統計学には日本語能力も要求されるから
大学でもいいんじゃないの? 数学は虚学だから、全国民にあまり教えない方が良い。
抽象化の学問は、それが虚構だと分かったやつじゃないと利益より有害度の方が高い。
実際の社会で用いられてるのは(実験や実測から落とし込んだ)計算式や計算法であって、
厳密には数学じゃない。
数学は虚構と虚構を連結してるので、SFと同じ。虚構>虚構>虚構 なのに
それを現実に持ち込まれても困る 虚構>虚構>現実 は無理
無限の直線なんて存在しないし「1」も「0」もない。
いろんな1といろんな0があって、それらは一緒に出来ない。
「異世界主人公と魔法なんとか」が数学 現実じゃない。
虚学を教えることで、実学をすっ飛ばす人間が増えるので、
実学を重視したほうがいい。配分比率が違う。
数学は(現実に存在しない)魔術を教えるようなもの、現実ベースの学問を増やすべき
数学は選択制で十分。
数学は有害 >観測された現象から「たぶんこうだろう」という推論を導く技術だ
それは統計学の応用
なぜそういえるかは演繹的に証明している
帝京か 高校卒業統一試験をやらない限りなにをやってもムダ。
全く理解してなくても、卒業できるんだから。 統計なんて実社会だとEXCELで出来る程度しかせんからな ベクトルと統計
どちらが一般人の生活にかかわるかっていったら
統計だろうな
広告に統計っぽい体裁の誇張があったりするし 確かに統計学が線形代数より重要かといわれたら断固ノーだろう 数学の用途の一つとして統計学があるんだからいいだろ 演繹か帰納かなんて天才肌のガキ以外気にしちゃいない。
微分積分とかは車の速度計とタイヤの回転数を掛け合わせるのに必須なんだよって教えてあげたらいかに大事かわかるはず。
この世の存在の本質は微分積分だし
日本人が本格的に物思いにふけって世の中の仕組みとかどんな問題が転がってて、どうやって解決していくのとか
こういうしがらみがあるから永遠に解決しないとか悟りを開き始めるのはだいたい25歳からで
10代なんてほとんどB層みたいなものだ 頭のいい大人が学術的見地でこれは教えないほうがいいとか決めるもんじゃない。
その配慮こそが余計
とにかく教科書に入れておくことが大事 気が向いた奴は興味持ちだすし 気がない奴は勝手にしたらいいけど
子供なんて頭が悪いからこそ高めるチャンスはさりげなく設置しておいてやるべき
日本人は生きている世界の違う相手の文化とか知能水準とか考えずに 性善説でとりあえず甘やかすからなあ 統計はいいんだけど、まずは中央値と平均値くらい使い分ける社会になってくれ。
特に文系は平均好きだからろくでもない偏ったデータとって、何も気にせず出してくるからな。標準偏差意識しろといわないから、それぐらいやれよと。 統計とは、客観性を持たせた主観的な事柄
だからなー 統計学が帰納的な理論とかバカなの?
統計学の理論は全て演繹的に求められるものだろ
統計はもちろん帰納的な処理だけどね AIはともかく
ビッグデータ的な情報は増えるだろうから
その意味でも統計的な知識の重要度は増すかもな
まあその処理に実は線形代数が必要なんて話もあるかもしれないけど うちの親父は東京外語大卒で 高学歴のはずなのに 平均値と中央値の区別もわからなくて
正直( ´,_ゝ`) プッってなった… 平均値でもう答えにたどり着いた気になってる…
中央値って教えてあげたらちょいギレし出す始末 2chで若者が作った人を見下すインテリぶった屁理屈言葉だとおもったらしい。
呆れ果てた なおさら子供のうちに統計は教えておくべき
あと>>46のとおり 正確に計算したところで人間が勝手に「意味」を裏付けるための道具ってこともきっちり どうせAIとかビッグデータやらせたいんだろ>>1
そういうのを必修にする必要なくね?
どうせなら選択科目増やせよ 統計学の本も書いてるくらいだから統計が要らないって思ってるんじゃなくて、
統計と統計以外の数学では全然考え方がちがうって言いたいだけなんだよね。
原理的にちがうって言うなら、統計学って科目を新設すべきくらい言えばいいのに。 たくさんのデータの相関係数とか考えるときは、個々のデータを
U=( u1,u2,・・・・・・・,uN ) のように
座標にとるとN次元ベクトルと考えることが出来て、不等式
U・V≦‖U‖・‖V‖ (コーシー・シュワルツの不等式)
不等式から、相関係数γが
−1≦γ≦1
とか、証明できるんだが。
高校1年の数T出は、無理。数学Bをやった後でわかる。 公立進学校の座学の体育で疫学のさわりをやったが
あれはよかった。体育教員も、統計学は抑えていたほうが良い。 >>30
帰納的、演繹的と分けて考える事自体が数学的思考。 ベクトルが無くなるのは批判が多かったけど、統計学の必修化は
ツイッターの教員や数学者のクラスタでも賛成の意見がほとんどだったような。 東大の惑星物理で統計学を使うシミュレーション計算していた人 プロポーカーになって統計学の知識でカジノで常勝
東大法学部卒の製紙会社の元会長 まったく統計とか頭になくカジノの丁半バクチにはまって負け続ける 4レス目でご指摘がある通りの大学側の都合による理由だよね
致し方ないとも思うよ 数学 1+1=2だよね 数それ自体は嘘つかないよ
統計 これがこうなのはあいつのせいなのが濃厚かも いやだいぶ白かも いやだれのせいでもないかも ほかのやつのせいかも 見落としがあるかも (原因究明はその先で全く別
そもそもデータ集めが甘かったらすべてパーになる) 微分やらないと統計は無理だろ
高二で統計とかw
高一で微分終えとかないと 朝日新聞の言論なんちゃらに掲載されてるなら逆張りが正解な気がする 数値で全ての事が解決出来るならそもそも人でなくていいよな
AIさんに任せよう
理系ってこう言う所がバカなんだよww ゼロ除算の発見はどうでしょうか:
Black holes are where God divided by zero:
再生核研究所声明371(2017.6.27)ゼロ除算の講演― 国際会議
https://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12287338180.html
1/0=0、0/0=0、z/0=0
http://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12276045402.html
1/0=0、0/0=0、z/0=0
http://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12263708422.html
1/0=0、0/0=0、z/0=0
http://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12272721615.html
ソクラテス・プラトン・アリストテレス その他
https://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12328488611.html
ドキュメンタリー 2017: 神の数式 第2回 宇宙はなぜ生まれたのか
https://www.youtube.com/watch?v=iQld9cnDli4
〔NHKスペシャル〕神の数式 完全版 第3回 宇宙はなぜ始まったのか
https://www.youtube.com/watch?v=DvyAB8yTSjs&t=3318s
〔NHKスペシャル〕神の数式 完全版 第1回 この世は何からできているのか
https://www.youtube.com/watch?v=KjvFdzhn7Dc
NHKスペシャル 神の数式 完全版 第4回 異次元宇宙は存在するか
https://www.youtube.com/watch?v=fWVv9puoTSs
再生核研究所声明 411(2018.02.02): ゼロ除算発見4周年を迎えて
https://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12348847166.html
再生核研究所声明 416(2018.2.20): ゼロ除算をやってどういう意味が有りますか。何か意味が有りますか。何になるのですか − 回答
再生核研究所声明 417(2018.2.23): ゼロ除算って何ですか − 中学生、高校生向き 回答
再生核研究所声明 418(2018.2.24): 割り算とは何ですか? ゼロ除算って何ですか − 小学生、中学生向き 回答
再生核研究所声明 420(2018.3.2): ゼロ除算は正しいですか,合っていますか、信用できますか − 回答 >>16
ピケティみたいな人だな
数学もやってるから帰納を使い倒してる、今の経済学に厳しいんだろ 確率論を数学であるんだからその延長上の統計をやってもなにもおかしくないぞ >>64
馬鹿なコピペを貼ってるのは貴様か
今直ぐ青本からやり直せ 具体性を説明しているのは算数な、
数学というのは数字を極力使わず、数字をnとかの定数表示して全てを
数学言語(方程式)で語るもの、
おまえらのそれは算数であって数学の入り口に近いかもしれんが数学の門すら
くぐっていない算数だ、具体性ではなく抽象性で語れない奴に数学を扱うとか
片腹痛い ジョーカーの除く52枚のトランプから無作為に3枚を抜き出してから、
さらに1枚を無作為に抜き出して箱に入れた。
最初に抜き出した3枚が全てダイヤであった時、
箱の中の1枚がダイヤである確率はいくらか? R 言語とかの計算機が欲しい分野
人間の手計算とか基本的人権が欠けているとすら思える あれ経済学の一分野じゃね?
文系学として主観を論じてるように見えるが 統計学的に2000人のデータがあれば
十分じゃないでしょうか?
って何だっけ?トリビア? 統計学は技術だ。数学とは論理学の一種だから確かに別物だ
工学のほうが近いかも知れん。両方共数学を使うがそれは道具としてだ 統計学が帰納的だからこそ必要だって自らバラしてどうするんだ。(笑
新大久保で聞いた日本人アンケート、パヨク学者だけに聞いた憲法解釈、韓国産業を持ち上げる為にセグメント変更する自動車関連の数値。
この辺の胡散臭さをパヨクが苦心して練り上げて来た数字だけで脊髄反射するんじゃなく「データの取り方」の恣意性に着目…されちゃ都合が悪いからこんな言い方するのかね。
よく彼の国でやらかしてくれる「斜め上の反応」はベクトル絡みだろうけど、あれはまぁ結果を見れば中学生でも分かるから。 >>14
高卒電気主任技術者だけど、ベクトルめちゃくちゃ使うぞ。 >>1
様々なことが実現している有名小説家H.G.ウェルズは1903年、
「統計的な思考(statistical thinking)は、いつの日か、読み書きの能力と同じくらい、
優れた市民であるために欠かせないものになるであろう 」と予言した。
なお、彼はベジタリアンであった。 >>70
そりゃクイズであって数学ではないな。
算数ではあるかも知れんけど。 これだけ大量にデータが取れるようになったんだから、
どっちが正確かって話でも帰納的な統計学ってなるのでは。
数学界の文系が日の目を見る時代に。 片方を取り入れてもう一方を捨てるんじゃなくて、両方とも半分の量を必須にすれば良いんでは? >>6
怪しげなフィクションを数式を使ってもっともらしく見せる詐欺技術は文系に相応しいだろ? >>1
経済学とか、えせ社会科学とかインチキはいらないだろ。
禁止しよう。 ここらの団体が圧力かけたんだろうな
http://www.jfssa.jp/demand20121008.pdf
大学側だって統計学の重要性とか当然認識してるけど
入試問題として出題しにくいってのがまず根本的な問題点だろ
高校レベルだと用語と公式丸暗記で解けてしまうだろうしな 数式を一体何に使うのかさっぱりわからないんだから
統計ぐらいは教えないと 実生活でベクトルなんて見ない 高校で検定とかやる必要ねえよ
それより大学院レベルの統計の概念だけを簡単に説明してやれ
それだけで大学院レベルの物理学もやることになる >統計学は決して数学ではない
でも帰無仮説などを成り立たせる数式の少なくない部分が数学の恩恵を受けているよ
確かに「経験的にこんな指標でいいから使っちゃえ〜」みたいなのがゼロではないけど 統計が帰納だというのは文系
統計は演繹で導かれる
これが最新物理学
そして、このことからこの世のがどういう原理で動いているのかわかってくる >>51
いまのAIなんて行列計算ゴリゴリ使うんだから
線形代数のカタマリみたいなもんだぞ マスコミの統計を使ったミスリードに騙されないようにするためにも必要 機械学習そのものが微積分に線形代数に統計学全て使いまくりじゃねえか 今の数1の半端なデータ分析とか残すんかな。あれはいらんと思うんだが。 占いは統計という考え方が元にある。
ビッグデータによる予測演算も根っこは同じ。
そして新聞記者という職業はAIに真っ先にとって替わられる職業の一つといわれている。
新聞記者にとってはその事実を認めたくない、認めたくない。
まあその気持ちはわからんでもないが。
日本のクオリティペーパー(笑)を自負してプロパガンダに邁進している朝日新聞様に
とっちゃあ、国民の意識調査の手口がばれるような教育は国にやめてほしいってのもある
のかしらん? 政府は6日の閣議で、おおむね5年ごとに見直す「公的統計基本計画」を決めた。
財務省の法人企業統計の調査を一部前倒しして、国内総生産(GDP)の速報値に反映することを盛りこんだ。
2019年度から試験的な調査と検証を進め、22年度をめどに結論を出す。
GDPの速報値と改定値の差を小さくし、より的確な政策判断ができるようにする。
政府は6日の閣議で、国の統計調査のデータを大学の研究者などに開放しやすくする統計法改正案など関連法案も決めた。
国勢調査などの統計の作成に用いたデータから、独自に分析できるようにする。回答者の名前を伏せるなど個人情報に配慮してデータを提供する。
どのような場合に研究目的での使用を認めるかなどを今後詰める。
これまでは統計調査のデータの提供は行政機関や、行政機関から委託を受けた研究者に限っていた。
改正案では、国の統計を管轄する総務省統計委員会に各府省の統計調査の改善を促せる建議・勧告機能も新たに与える。
統計委員会の司令塔機能を強化し、時代の変化にあわせて経済や社会の実態をより迅速に統計に反映するように取り組む。
統計委員会は大学教授ら13人の委員で構成する。これまでは各府省の大臣から諮問や報告を受け、それに対して意見ができた。
統計委員会が自ら各府省の統計調査の問題点を指摘し、改善に向けて取り組めるようにする。
2018/3/6 10:00
日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO27738110W8A300C1EAF000/ 一定点数以下だが野心と行動力がある中学生のために
商業高校、工業高校、農業高校などの授業をどれも取れて
6年間通って短大卒+起業家レベルまで至れるような学校が必要かもなあ いや、ベクトルくらい全員やっとけよ
統計についてはそもそも数学じゃないと思うんだよな、数学じゃなくて一つの分野だろうと、統計学だろと 数学かどうかの定義はどうでもいいけど
統計学は社会生活に必要なツールだろう 日本民族を正規と非正規、役員と株主に分断する
文系国家に、学問なんかいらない 数学の授業全部プログラミングにしろ
その過程で覚える数学のほうが5倍は使えるわ 演繹法からは、決まり切った結論しか導き出せない。
帰納法からは、まったく新しい見方や結論が導き出せる。
今後、どちらの能力が必要かなんて、議論する余地もない 統計学って道具だからな。分野によって使う目的も適用の仕方も全然違う。 文系数学の入試でも数学Cを試験範囲に加えれば問題の半分は解決する。 統計的結果がどれだけあやふやな概念か分かるという意味ではいいだろう
ベクトルは面白い数学の概念だけど、数学を余計に難解にしてしまう >>6
経済学=神学だもんな
学問ではない。先鋭化したイデオロギー ベクトルと行列が分からないままで統計をやるのはハリボテだと思う。。データの見方を教えるならそれは有益だがそれは統計以前だと思う。 >>10
>なんか文系の文章
バカはすぐこれ↑言いたがる 確率の理解さえあやふやなレベルで統計をやっても得る物はないよ。
確率苦手な人多いよね 有意水準に出てくるp値なんて学者の間でさえ廃止すべきっていう意見が出てるくらいだからな、、 帰納的な部分は確率論であってそこから演繹で統計的な式を導き出すんじゃね? 統計に使われる概念は数学的に定義される
実世界のモデルとして数学的な統計理論が応用されてるという関係だ
統計理論自体は演繹的なものだよ 高校数学は一応体系を保って進めてるからなあ。ブルバギの影響強いのかな
その中で統計はどうしても浮いてしまう。仮説検証型の現代科学では必須なんだけどうけど、
それを理解する高校教師もいないし統計学者もいない
前提となる仮説とモデルという概念も一緒に教えんと まったく異なる原理を持つ「数学」と「統計学」、だから別の科目にするのが最善 統計やるなら、ギャンブルと人口動態で具体的にするか、
コンピュータ(Excelでもいい)使用で離散数学教えるかの二択
高校数学は基礎系により過ぎてて9割必要ないけど、応用で教えるには皆分かってない感じ この人、高2でも読めるような統計の教科書書いてるんだけどw 演繹最高!帰納法は、まるでダメ
みたいな書き方だけど
実社会では、国の政策でも会社の方針でも
ほとんどは、統計というか帰納法のアプローチで物事が決まっていくしな ベクトルなんていらんけどな。理系でも。
統計学のほうが重要だよ。
AIもからんでくるし。 俺は確立統計が何回話を聞いてもさっぱり分からなかった。
5回目くらいに復習してやっと何となく分かってきた。
いま思うと、要するに現実社会の現象に向き合わないとこういう考え方の存在意義が分からないということではなかったか? ベクトルをやらないで統計学が分かるはずがない。
えせ統計止まり。 フーリエ解析
ベクトル解析
この辺も教えないといけないということですか?>>128 数学に入れるべきかどうかは別として統計は学んでおくべきだと思いますけども。
宝くじを買うのは無駄金だと言うことがよくわかるだろうし、
さも正しいように出てくる各種統計の「誤りの可能性」に気づけるようになることはとても大切でしょう。 >>123
証明に関わる中学から高校までのカリキュラムの大半は演繹できれいにできてるからね
言語ベース含めて今の論理はこれベースにできてるので容易に変えられない 統計学を実際に利用して何か別の分野で推定とかをする行為は帰納的かもしれんけど
統計学の理論それ自体は演繹的に求められるものだろ >>124
AIっつーか、回帰使うところでは、ベクトルで統計処理するんだけど・・・ >>1の記事は、統計学は、確率論を包含して発展してきたことを理由に
「まるで帰納的(だから非数学的)」、といってるようだな。
しかし確率論は、数学的に扱うための概念を導入して構築されている。
(その概念は、数十年前の記憶だが、中学の教科書にすら書いてある。)
つまり確率論は、その数学的概念がなければ、一寸たりと「論」じえない。
確率論も統計学も、比較的に適用の裾野が広く身近に感じられるため、
応用に注目されがちな分野だから、体系的に論じがたい事象の経験則的
方便、眉唾な帰納論、数の奇術(マジック)、などと思われがちなのは
確かだが、>>1の記事の主張は、公にするには浅はかすぎる。 時代が変わってきてるよな
もうベクトルの時代じゃないだろ
でも統計なんて物理と一緒に大学院までやらないと意味ねーよ
マスゴミや電通の統計処理やるならそれでいいけど
大学教養程度で統計を語られても困る
あとはやっぱ現実のダイナミクスの法則を見つける方が統計より断然強力 まあ眉唾の帰納でも大量のデータがあると役に立つってことが分ってきたからやるんだろ。
中途半端なデータしかないような分野では今までとそうたいしてかわらんけどな 統計学の検定なんかを文系にまで教える必要があるかは疑問
それよりも順列・組み合わせや確率の基本部分を高校生全員に必修にすべき
多くの人が騙されて詐欺の被害にあうケースの少なからずは確率に関して被害者が全くの無理解であることが原因の根底にある
順列・組み合わせは数学として高度な道具は必要なく四則演算だけで良く、有限母集団に関する確率の具体的な計算の基礎となる場合の数に不可欠だから
これも必修化すべき 数学じゃないかもしれないけど文系でも理系でも最低限知っておいたほうがいい知識ってことだろ
文系にもよるけど文系頭で間違って経済学部とか入ってもついていけないだろうし
その前に自分には無理なのか可能なのか高校で判断しとかないとな 数学の枠であろうがなかろうが
統計学を高校レベルで身に付けるべきなのは当然 >>5
今の時期、例に出すなら厚労省でしょうが。統計の前に偏見何とかしなさい。 >>1は何が言いたいのか、さっぱり判らない
ベクトルも理系には必要だけど、一般人にはベクトルより統計の方が
有用で必要な知識だよね
そして、数学で教えるのを批判してるけど、今の高校のカリキュラム体系じゃ、
科目として独立させるほどじゃないし、他に適当な押し込み先もないでしょ
統計を独立科目にするには、カリキュラム全体を細分化した
単位制にでもしないと無理じゃね
あと、>>1が想定してる数学って偏ってるんでしょうねw 数Bを半分にして「統計」って科目を入れれば万事解決?
単なる言葉遊びに見えるが。 高校数学にベクトル解析をはよ。
高校物理に特殊相対性理論と量子論(の数学的記述と実証事実)、
それから解析力学、熱統計力学、相対論的電気力学をはよ。
何百年の計があるか知らないけど。 内的要因(演算)←フィードバック(帰納)←外的要因(変化)
内的要因(演算)→アクション(能動)→外的要因(変化) ベクトルって、
・矢印を思い浮かべる人
・行列(その行ベクトル、列ベクトル)を思い浮かべる人
こう分かれるな
で、矢印止まりだと、ベクトルの応用の広さが分からないと >>1
数学でないならどの科目で学ぶの?
まさか独立した統計という科目つくるの? 数Cってほぼ全部やる数Vに比べて、実質2〜3割しか授業で扱わないからベクトルもどうなるのやら
固有問題などの行列式に至ってはベクトル抜きには語れないけど大学にたらいまわすの? 量子力学を認めなかったアインシュタインと一緒じゃないのかね
分からないものをある手段で理解しようとする姿勢もまた数学に必要なものだ つか全く無意味な古典とかなくせば解決する話
古典教師はクビでいい
体育も週1でよし、保健はレポート課題か総合的な学習の時間に少しやりゃ十分
芸術は夏休みに2週間集中講義でいい
カリキュラム効率悪すぎる
変化を恐れて外国に勝つ気ないだろ >>157
古典やらないと日本語の理解すらも難しくなるぞ。
和歌もみんな捨てることになるし、弊害がでかすぎる。
ついでにいうと、個人的には東北地方の方言の理解には必須。
音韻の変化とか転訛とか共通点が多い。
芸術は知識以外の運筆・音楽の発声や演奏・描画は習熟による
学習なので集中講義ではそれこそ無駄。
カリキュラムの効率が悪すぎるのは同意。微積なんかだらだら
やってもダメ。自分は独自に一週間で終わらせた。
地学もそう。気象と海洋と地球の地下なんてコリオリと対流と
ちょっとした物理法則で現象の半分以上説明できるのに、
なんで別々に学ぶのか。
どちらかと言えば理系の方が効率悪いな。 指導要領改定の度にこんな議論がおこるが、
覚える事が増えてるんやから修学期間を伸ばせや
就学年齢下げたら、待機児童問題も解決 >>160
>就学年齢下げたら、待機児童問題も解決
5才から小学校は考えても良いね。 >>160
歴史も科学も覚えることが増えまくってるもんな。 >>157
>>158
自分にとって都合の良いこと≠全体にとって効率の良いこと
効率化とは常に一部の非効率化を伴うもの これから益々用途が増していくAIを自在に構築するなら、統計できないとダメじゃね? 統計学・・・かつてナイチンゲールが既得権益を守ろうとする男どもを黙らせ、素人の女王を味方に付けるために駆使したというアレか 異なるのがイカンなら英語と数学同時に教えるのも問題なわけだな 基本的な考え方は共通している
文系分野の経済学や社会統計学がいい加減過ぎるだけ 統計学を理解しないとマスゴミの発表する内閣支持率や政党支持率に騙されるぞ。 実社会で必要なのは統計の知識
ベクトルなんて学者だけしか使わん 統計は人間の認知ととてもよく似てる
大多数のバカは偏見や差別そのものになる
統計って自分たちの間違った認知を数値化した気分になれるから安心できるんだろうね
統計学はバカの学問とはよく言ったものだね ベクトルが役立ったの、統計で次元削減とかのイメージがしやすくなるくらいだわ。 >>151
あれは多数の分子から成る物質や混合物が
その分子全体で平均してどんな運動量を持つから
これこれの物理量を持つだろう
って計算する分野だなあ
これを応用して、加熱した物体の温度を直接計れなくても推測することが出来る 共分散なんて計算しようもんなら
行列使いまくりだよ
ただし統計学って、その導出方法を知らない人でも
「あのパターンの事柄で帰無仮説を検証するならこの式!」って
丸暗記してるだけでもどうにかなっちゃうw >>175
>ただし統計学って、その導出方法を知らない人でも
正規分布、偏差値の概念ぐらいは、小学校ぐらいで教えても良いよ。
簡単だよ。凄い人は、少ない。 >>141
そもそもそういう人達は理解できないだろ >ベクトルというのは、2次元や3次元の数を扱う代数の方法論
この理解も間違ってる
高次,多変数代数のことではない
複数成分に分けるってのがベクトル 民主国家では統計学の知識は国民全体に必要。
官僚だけがデータを好き勝手にいじって国民を騙す時代は終わらせるべき。 >>149
死亡した人の100%は
水を飲んでいた ベクトルと統計どちらが大人になって使うかと言ったら後者だろうなぁ
恥ずかしながらベクトル演算を生活に役立てた記憶がない この記事を書いたの、小島寛之さんか。
まるで数学と科学はまったく別の分野だというようなもの。 よく対になっている確率論と統計学はまったく異質な分野? 文系馬鹿記者が意味も分からず数学にケチ付ける
>観測された現象から「たぶんこうだろう」という推論を導く技術だ。
アカヒの文系馬鹿記者は起きた事を追いかけるだけなので不必要だろうが
統計的に導くことは多くの産業で必要なスキルです。 ベクトルや行列は応用数学の基礎だからな。
用語や表現方法に馴染んでおかないと大学の教科書読むのに苦労する。 この人が言いたいのは、統計よりベクトルの方が価値があるということではないのだが…
現行過程でも統計は旧課程よりかなり強化されてて、平均値・中央値・最頻値・範囲などは義務教育で。
数Aでデータと分析として、箱ひげ図や四分位数・分散・標準偏差あたりをやる
これ以上上のレベル(正規分布とか二項分布)とかは現行過程でも数Bに入ってるけど、
大半の学校でベクトル・数列が選択されてて実質履修されていない。
で、今の数Bの統計を見てると、どう見ても数IIIの微積分をやってからでないと、苦しい
しかも、ベクトルは物理・工学でも使うし物理基礎は分離問わずほぼすべての高校が履修してる
だいいち、文理共通で線形代数から一つもないのはおかしいと思う。
行列なんかいまでは理系もやらなくなったし。 この人が心配してるレベルより現状の数学教育がずっと低いレベルだから問題ないと思うんだけどな
一次方程式すらわからん大卒多いし >>189
さすがに中学レベルはないやろ
といってみる >>188
昔、数Cで正規分布とか扱ってたことがあったけど
完全に数IIIの微積をやってることを前提とした内容だったな >>37
よく言った
やんややんや
日本は理数系の才能のあるものを育てるべきで
義務教育化をして勉強嫌いを増やす必要はない この国はすぐ結果を求めるから統計なんて応用に走る
基礎研究能力の低下が著しい ベクトルが数Cに入ったら数Cからなんか削減されるの?>>1 >>196
何も削除されない
数Cはベクトル、複素数平面、2次曲線になって
IIICのウェイトが重くなる 高度な軌道シミュレーション計算が必要なミサイル迎撃システムや
金融テクノロジー収益ビシネスモデル作り上げるのに統計学が大きくものをいう
アメリカは統計学を制するものが世界を制するという実証主義で、高校で数学のおまけで
早々と統計学基礎を学ばせて、大学では数学のおまけではなく独立して統計学専攻エリートを
しっかり育てて突き進んだ 論理的思考のためや、マスコミ等が出す統計モドキに騙されないためにも
統計学必修化は良いことだね
似非科学を弾くリテラシーの基礎にもなるし >>6
経済学は文系でいいと思うけどたびたび目にする
>>111みたいな無知をさらけ出して平然としている
ヤツには腹が立つ おれが100円で買った経済学の教科書では「切片が正の数値をとる」という説明を文学的に1/2ページ使って表現してあったぞ。
それは文系か理系かという問いではなく、文系ではいけないという社会的要求がるのではないかと思うよ 演繹と帰納ぐらい、誰でも理解してるだろ
で、帰納法を使うから、統計は数学に入れないっての?
理解できんな
文句をつけたいだけちゃうんか 統計による説明の影響力が大きいのに、それを故意にかアホなのか知らんが、間違った使い方をする輩がいるからだろ
統計の基礎ぐらいは、フツーに現代人として理解させておこうってことじゃねーの
ああ、これからはビッグデータとか扱うようになるしな
数学に入れるのが適切でないというなら、統計学という科目にしてもいいだろ 仮説検定ってうさんくさいよなあ
5%で切るって一体誰が決めたんだ
文系の人はベイズ統計をやった方がいいよ >>205
5%とかは分野によって全然違うよ。線引きの決め事だから科学じゃなくて政治みたいなもんだ
受験生全員が気にする偏差値は統計分野なんだけどなw
>>207
標準偏差とかは今は数Iで扱ってる
問題はΣが出てくる前に扱ってしまうことで
かえって理解しにくくなってしまってること 演繹と帰納がいまいち分からん。
自然科学は帰納主義?
でもカール・ポパーさんは演繹だって主張したんだよね? 時代遅れのネイマンピアソンじゃなくてベイズ統計やれよ いままで軽視されてたのは
核心中の核心である中心極限定理が
微積の先にあるからだろうな
>かたや、統計学は「帰納的」な理論である。
>これは、観測された現象から「たぶんこうだろう」という推論を導く技術だ。
>言い換えると、経験的な推論を行う理論である。
めちゃめちゃ怪しい論法だな、
文系の作文だから突っ込んでも言い逃れされそうだが。
文系風の本人はうまく逃げたつもりのw
まあ統計と言うか確率と言うか、掘ってくと測度とか出て来るからな。
高校でどこまで教えるかだな。
>>1は統計ってこういうもんだろ、って、
物凄く浅いところにしか到達してないのに全体を把握したつもりになってるけどw
帰納から推論する能力の方が現実生活では必要だよ。
誤差率も同時に教えれば問題ない。 40年くらい前は統計は数IIIの範囲だったようだな ベルヌーイは線形的な自然数理がなくても、現実の事象を数学で分析できることを明確に示したよ。 >>158
> 古典やらないと日本語の理解すらも難しくなるぞ。
> 和歌もみんな捨てることになるし、弊害がでかすぎる。
> ついでにいうと、個人的には東北地方の方言の理解には必須。
> 音韻の変化とか転訛とか共通点が多い。
だからそれを日本人全てに教える必要があるのか?という点が問題なのだよ
東北地方の方言や音韻変化を日本人全員が知っていなければならないというのは明らかに間違い
和歌は知っていれば楽しめるが、和歌を知らねば人生をおくる上で困るかと言えばほとんどの人は困らない
だから例えば古文や漢文は選択にすれば良い
また国語そのものも小説や詩などの文学(という言い方は間違いで文芸と呼ぶべき)を延々と教えるよりは
日本語を使って論理的に考えを述べ書きまた相手の主張を論理的に読み取る訓練をすべき
つまり道具としての日本語教育に徹するべきなのだ
文芸作品の観賞は芸術として音楽や美術と同様の科目として設置し教えれば良い
今の教育の最大の不幸は文芸作品の観賞ばかりで日本語を使って論理的に読み書きし考えを述べる訓練を全く欠いている点
かつて文化庁長官だった三浦朱門が妻の曽野綾子の言として「二次方程式の根の公式など今まで必要となったことがない」という発言を紹介し
そんな事柄を全ての高校生に教えるのに疑義を挟んだわけだが、それを言うならば、小説家や詩人や文芸出版編集に携わらない限りは
古文や漢文を知らなくても人生で困ることはない、もちろん人生が貧しくなる可能性はあるが(それは古文漢文に限らず音楽や絵画でも同じ)
それから統計学を教えるならば確率を知らねば意味がない、そもそも確率の概念を知らずして統計検定など教えられても理解不能だ
危険率5%で有意などと言われても確率を教えられていなければ何のことやらさっぱり理解できない(理解できる人間こそ異常とさえ言える)
だから直感的に理解しやすい母集団が有限な場合の確率を教え、そのためには場合の数として順列・組み合わせを教えておくべきなのだ
実際、順列・組み合わせや有限集合上の確率は数学的に何も高度なものはなく素直に理解できる
単に見落としをしやすいだけだ(順列・組み合わせの具体的な問題を解く際に)
そして有限集合上の確率を基にして統計の概念を教える必要がある
統計学とは本質的には確率の応用なのだから、大元の確率を教えずして統計など理解できない >>215
誤差や安全係数は学生が学ぶことはできない。
現実の数字は業務の1から100まで通しでやる以外に実感として理解できないものだから。 >>14
実用性はわかった
しかし
数学の実用性と思っているところが東大でも文科なんだなというところ
文系は、高校時点で理数系科目なんて全部選択でいい。
大半が、高校出たら二次方程式すら解けなくなる。
そういう連中は元々全然興味が無く、やる気も無い。
文系が数学をやるのは必要性を実感してからでいい。
志望校の入試にあってそれを選択するつもりなら
意欲を持って学習するだろうから、
そういう生徒用に選択の道を残しとけばいいし、
大学行ってから真剣に取り組む必要を感じたならそこからやれば良い。
文系の理数科目なんて、理系の古文漢文の類さ。
押し付けてやらせても大して身につかんし役にも立たん。
微積も線形代数もない統計とか無理だから
結局、コンピューターシミュレーションで
なんとなーく分かった気にさせるしかない
そういうのは受験数学にしようがないし、
手抜き教師は面倒くさがってやらない 「数理統計学」などとわざわざ頭に「数理」と付けることがるように、統計には数学に含まれない部分もある >>228
統計学からして数理分野。
数理統計学ってのはどこかの学校の講座名? 統計の解釈で確率分布が一様にホワイトノイズ的に均等しているという確信をもったやつらが統計学もどきをするから
元ソースを歪ませることで簡単に統計の結果を任意の目的に誘導できる。
統計では多面的要素選択やら定義やらが重要になってくるが、都合の良い2者選択など、朝鮮人がやる
安倍が大好きか、そうではないか?という設定で統計を取り、中間回答を嫌い側に集計する統計の仕組みに騙されるお前ら。
標準偏差も取らずに平均値を中央値にして全体の中心をそらす技とか、だまされるやつは多すぎる よく騙されるのが
投票だ、認知度の母数で個別評価しなければいけないのに
その投票は認知されないものが投票されず、単に認知している知っている投票に
なっている、知らないものに投票するわけないだろ、
糞映画でも日常のように街中で宣伝しテレビや広告だらけで汚染した状態では
それらが金だけですばらしい要素がないのにトップにいるように誘導する仕組みがある。
似非統計学を使って国民を騙すのは、あの民族がよくやること、KPOPなど
巨額の宣伝だけで流行らせる仕組み、そんなものは宣伝の金で決まる、 正規分布はサイコロの目の合計みたいなランダムウォークに使うモデルで
それ以外のものに正規分布を推定するのは間違い
今の統計学の教科書はたいてい間違ってると思う こういう見方は誤り?
理論数学:矛盾のない合理的な閉じた証明体系を作る分野。主な思考は演繹。
応用数学:その理論体系を自然や社会などの対象を理解するための模造として
利用できるかどうかを推論する分野。主な思考法は帰納。 ただし数学史的には応用数学が理論数学にかなり影響を与えてきた側面もある。
ゆえに数学は自然科学から独立しているようでいて自然科学から自由でもない。 >>225
> 文系は、高校時点で理数系科目なんて全部選択でいい
自然科学は普遍的だから重要なんだよ
少し大袈裟に言えば、どんな人間であろうとこの世に生きている限り人種や国籍を問わず、自然科学の様々な法則からは逃れられない
そして数学はその自然科学を学ぶ上で必要な言葉なのだ
> 文系の理数科目なんて、理系の古文漢文の類さ。
古文漢文は普遍的でも何でもない
古い日本の文化や文書に興味がなければラテン語や古英語と同様に知る必要性はゼロだ
だから全員に教える必要はないんだよ
だが自然科学や数学の基本的な部分は違う
社会の基本ルールを全員が学び知っていなければならないのと同様に必修なんだよ、文系であろうとね 東大京大の数学科が入学後に選択できる統計コースみたいなのを作ったが行く人間が少なく尻すぼみ
このあたりは大学サイドより学生が純数学志向が強すぎる
阪大の数理科学コース 早稲田の応用数理学科 慶應の数理科学科統計学専攻コース
あたりが支える
あとは東大一橋の経済学部が統計学を学べるところ 証明や確立なんて似たようなものを高校数学でやってるのに統計学だけ駄目ってのは無理筋すぎる
むしろ、微積の知識なくても履修できるなら実用性考慮して中学でやるべき科目だよな >>233
中心極限定理は抽出を繰り返したときの平均値の分布でないの
>>239
その平均値が正規分布に近づくという定理だろ。
元々の分布形によらず平均を取ると。
確かに数学と統計は異なる体系だ
海外大学では数学科と統計学科が別に存在する
すでに統計学は世界を変えつつある
google検索、スパムメール、人工知能の分野
ビルゲイツが自社にベイズ統計を取り入れた
2000年頃から革命が始まってる
ベイズ主義と頻度主義の争いは過去のもの
高校の教員に激震というのも無理からぬところ
彼らはこの状況を理解していない
日本が世界に遅れないためには、どんな形でも
新しい教育が必要だ
教員も含めて 数学
統計学
の解釈が人によってまちまちだからまともな議論にならない。 >>214
たぶん>>1は少なくともキミよりは深く確率も統計も理解していると思うよw 機械学習とか人工知能って言われてるのも全部統計の応用
同じことやってるのに分野ごとで専門用語が違う名前だったりする 数学でないから教えなくてよいと主張しているように見える 統計学の基礎は、その内包する確率論を含め、極めて数学的である。
ただし、それを数理モデルとする「応用」において、
体系的に論じがたい事象の経験則的《方便》
眉唾な帰納論、数の奇術(マジック)
などと、(>>1の如く)数理モデル(統計学)に対し誤解を招く傾向
が高い(比較的に応用されやすい数理モデルのため)。
確かに方便にすぎない「誤用」もされがちだが、 経験則とその原理
をも明らかにする有益な「応用」もあることは決して軽視できない。 鉄は錆びるものである、だからこの鉄も錆びる
その鉄もあの鉄も錆びた、だからこの鉄も錆びる 小学校で算数と集合論。初等幾何学と統計学は、中学校で。解析学と線形代数を高校で。 統計学が重要性を増しているのは、計算機のべき乗的発達とリンクしている
統計学は膨大な分野だが、世界のトップグループはここに多くの人と資源を投入しだした
ビッグデータという情報技術が国家と企業の命運を握る
数学と統計学の分類なんかで悩んでる暇はない
統計学、機械学習、深層学習、AIなんて21世紀の読み書きソロバンの、まさにソロバンだよ
知らなければ、置いてきぼりをくうだけ
大学受験で取り扱えば、塾や予備校でも扱うようになり、日本人はいっきにこの分野で世界トップの人材を輩出するようになるさ
そうなればAI分野でも追いつける ベクトルなんか簡単なんだらチャッチャと教えとけばいいんだよ
小学校でやれよ >>249
> 小学校で算数と集合論。初等幾何学と統計学は、中学校で。解析学と線形代数を高校で。
集合論(と言ってももちろん有限集合だけだろうが)を早い時期に教えるのは不要どころか有害だというのはアメリカの新数学運動の大失敗で実証済み
小学校は分数までの四則演算と図形をしっかりやることだ、要するに小学校の算数では読み書きソロバンのソロバンをちゃんとやれば良い
集合に基づいてちゃんとした数学に繋がるような抽象的な形で教えるなんてのはナンセンスというか教育効果としては大きくマイナス、これがアメリカによる実証結果だ
統計学は中学でなど教えられないよ、確率の考え方を先に教えなければ統計なんて何の意味がありどうしてそうなるか全く理解不能なままで終わるから
確率を教えてからでなければ統計は教えられず中学では無理
ついでに「解析学」が何を意味しているのか知らんが現状の微積分を超える内容は高校生全員(理系限定としても)には無理
そもそも「あれもこれも教えよう」とせずに大事なテーマに絞って徹底的に具体的な計算練習をさせて使えるレベルまで理解させることが必要
線型代数は大学初年度でやるので良い、実際、かつてはそうであったし、それが原因で日本の理工系が海外に後れをとっていたという事実は全くないのだから
高校で無理にやろうとするから中途半端な内容になってしまうのだ
ついでに小学校の算数でソロバン教育と電卓教育に無駄な時間を割くのはいい加減にしろと言いたい 統計学は全員必修でもいいぐらい
ベクトルとか微積は理系だけの選択でいい 微分方程式関係の問題が今でも何教えたいのかがピンとこない
それに比べたらベクトルは何やりたいのか理解しやすい
統計学はガウス関数以外の関数が感覚に直結しないせいでいまだに理解しにくい
χ2乗とか 高校では、確率の基礎を学んだ後、特にベン図を学んだ後、ベイズの定理を教えればいい
これは18世紀から知られてるけど、実際に役に立つことがわかったのは、第二次大戦の頃から
最初はとっつきにくいが、今ではあらゆるところで使われてる
それから最小二乗法と、決定木くらいはやっといた方がいい
ニューラルネットの基礎も理解できるだろう
これらが受験科目になれば、日本の高校生はAIのことを語りだすよ
>>244
お前が>>1より知らないと分かったw
測度論やったか?
確率と測度の関係知ってる?
>>1の帰納だ演繹だ、
そんな分類で教えるべきだ教えなくていい、
なんてほざいてるのを見る限り、
たぶん和風なコテコテの文系系の経済学やってたんだろうなw
ちなみに海外にはほとんど文系系の経済学など存在しない。
大半が数学系でわざわざ数学系などと言わない。
どっちも使いどころはあるからどっちも学べばいいやん。 数学は、「神学」。
統計学は、「実学」。
役に立つのは、むろん後者。 ベクトルを3年で習うということは、高校物理は無くなるのか?
なんだ、>>1は統計学必修化は間違っている、って言ってるのか。
なら俺と意見は一致しているな。根拠は違うが。
俺のは、帰納だ演繹だは無関係、
やる気のない人間に無差別に強制するものではない、ということ。
その点はベクトルの類も同じ。
しかしこいつは
>ベクトルが理系のみの学習で良いのか、
なんて言ってる。
こいつ線形代数の本出して儲けてるみたいじゃないか、
なんか見えて来る。
高校の教科に「社会と情報」ってやつがあるから、そこで教えればいいんじゃないのかな? 都合が悪いとすぐ二乗して、ごにょごにょやったあとシレっと平方根取ってるイメージ >>247
理系の人なんだろうが、まるで哲学書を読んでいるようで、
何をおっしゃっているのかさっぱりわからん。 面積も体積も確率も測度だ。ルベーグ積分をやれ。
アンリ・ルベーグの量の測度を読め。
お前らが習ったのはリーマン積分だ。
というのは教わった。 小島寛之さんって数学の一般向け啓蒙書ばかり世に出している人で、
しかも統計学や確率論の本が多いのに。
え? この人、経済学者さんだったの?と思っちゃう人が多いと思う。 >>261
物理で先にベクトルの大まかな概念を勉強するんじゃない?
化学でもpHのところで数学より先に対数が出てきたし
>>269
おかしいよな。
必修なんて最低限にして、
いつ学習するかも固定しないで、やりたいやつにはいくらでもやらせればいい。
初歩の線形微分方程式が解けるようになれば、
その応用として、簡単にニュートン力学に触れるだけで十分。
もうちょい進めたところで電気も磁気も簡単に触れれば良い。
>>266
確率統計には必須だから、我田引水したのかもなw
昔は数学好きの中で統計好きっていう人は珍しくて
嫌いな人が多い印象。最近は変わってきてるのかも試練が、、 >>272
時代によって全く違う。
あんたの昔はいつの話? 現代の国際社会で、最強の武器の一つが統計学
これを日本人が身に付けることは、朝日にとっては非常にマズイことになる 正直、理解してないで専門っぽい単語を出してあれだろ?で話を終わらせるのがこの板のレベル。 ・正規分布を考えたガウスは少なくともそれに関して数学者ではない
・純粋数学の、数論のようなものにさえ確率的な手法が含まれているのを見るが、となると純粋数学も数学ではない
・確率議論の固まりの量子力学や素粒子論は数学的なものではない
・統計の教科書での原理や定理の説明や証明は演繹的なものになっていない
・数学者が研究をするとき、それは必ず演繹一方であって、演繹帰納を行きつ戻りつして考えることなどしない 具体例を考えたり計算してあたりをつける-「予想を作る」といったことを行うことはない
なかなか凄い数学観 2乗が掛かった指数関数で係数が負だと計算できないけど
無限だったら
まずX軸Y軸両方にして
その2重積分を考えて
一辺に計算する式にして
x~2 + y~2 だからrθで変換して
するとπが出て来る 中心極限定理って実は
まだどこまで条件を緩められるか
完全には解明されてないはず >>257
確率と測度の関係ってw
その程度でマウンティングしようなんておこがましいよw そもそもまともに高校数学教えてる所が殆ど無いしなあ
数学語る前に教育者のレベル上げろよと
1+1=2になる理由をちゃんと説明できる奴がどれだけいるのかと 情報と社会って科目で統計扱えばいいんじゃね?
高校なら統計の細かい計算よりもおおまかな意味を知るくらいで十分やろ >>282
まあ結局判別式と相加相乗平均と三角比と背理法と数学的帰納法と・・・・って体系も何もなく
テクニックをぶち撒けてるだけかw >>1
アサヒる捏造世論調査が高校生レベルの大半にバレるからあせってんの?w これとおったら20年後マスコミは嘘ついて小銭稼ぎできなくなるな 統計はいろいろ難解で解釈の幅もあるから「専門家」とされるひとたちでも同じデータに対して
意見が全然違うとかあるからね。単なる数学じゃない 社会出たら統計の方がメシ食えるけど、いきなり統計はちょっと混乱すると思う。
高校数学のようにわかりやすい一本道じゃないからな。
逆に混乱するかもしれん。 数学もまともにできないのに学士を名乗るなんておこがましいわ
私学文系もセンター水準で良いから数学を試験科目に入れろ ゆとりからの反省だね、
昔は小4で集合を教えてたから良いことだ。 理系だけど
算数科目の中で、因数分解 だけは実社会に出て 一度も役に立った覚えがない
スドクと一緒で単なる ゲームなら止めて、統計入れたほうが良いよ >>293
因数分解しないと二次以上の関数やら方程式扱いにくいのだが? >>293
心配しなくてもあなたの知らないところで役立ってる A → B
_↗ ↖_
演繹 帰納
演繹法と帰納法はそのものが論理ではなく、論理を推測展開する手段
この世の全ての事象から論理を判断する帰納的手法は、言語から物理まで全ての学問で網羅されているが、
公理から思考する演繹的手法は数学のみでしかできない
数学を否定するのは、帰納的にしか物事を思考しなくなるので、日常がルーチンとなってしまい、
人生の半分を損することとなる >>283
>>285
統計を社会科で教えるのは良いな >>6
文系であってる
自然現象じゃなく、人間の行動の総体が経済学だから
自然科学の法則に馴染まない
行動経済学とか、最近になってようやくそこをわきまえた学問になってきた >>293
数学は、知識そのものじゃなくて
物事を体系的にとらえたり
事象を過不足なく区分けしたり
条件と隘路を発見したり
ものごとの因果関係をとらえたり
そういう思考方法が役立つんだよ
社会人になってから、数学の考え方がすごく役立つことにびっくりした
論点を整理してまとめて説得する材料を、
ぱぱぱと簡単に作ることができる
ただ、実際に説得したりするノウハウは
数学では身につかなくて、文系の分野だな
心理学というのか社会学というのか >>272
俺俺
ほんと統計学は苦手だった
大学で社会統計学の単位取ったけど
どうしても好きになれん >>250
それそれ
>大学受験で取り扱えば、塾や予備校でも扱うようになり、日本人はいっきにこの分野で世界トップの人材を輩出するようになる
日本人はなんだかんだいってマジメにやり込むタイプだから
カリキュラムに組み込まれたものは愚直に身に付けていく
逆にカリキュラムになかったものになるととたんに弱くなる
システムを作り上げるのは下手くそだけど
システムを最適化していくのは得意
「考えさせる授業」なんてことはしなくていいから
その時代で大事な分野を組み込めばいいんだよ 数学でやる演繹なんかほとんどの人は使わないし選択制でいいよ
統計は文理関係なくやっといたほうがいい >>293
因数分解は制御で使うよ
分母が高次式のときに簡単な部分分数に分けるのに役立つ もしかして統計学を真面目にやろうとしたら実はベクトルが
とても重要でしたになりそう? >>303
おれも制御屋だけど、因数分解を使うって、所詮学者様の頭の中だけ
>分母が高次式のときに
まさか 整数だけの世界の高次式じゃないよね、そんなもの実際の世界に無いから
今は フーリエ/時間 の変換だって、概念さえ理解できれば、PCで数値解が あっという間にできる
いまや、周波数軸と時間軸の理解ができれば、解析解なんて不要 >>1
統計が理解されるとカモにできなくなるとか?w
というかね、数学で統計や確率論は超大事なんだけどね
仕事で分散する結果の中から正答を探索する時に絶対に必要になる技術
まぁ試験にはしにくいかもしれんが、解析系での実用性はピカイチだぞ・・・ >>294
>因数分解しないと二次以上の関数やら方程式扱いにくいのだが?
整数だけの頭の中の世界ではね
二次以上の関数って整数だけなの?
>>295
>心配しなくてもあなたの知らないところで役立ってる
たとえば、どんな所?
学校の教室で 役に立つのはわかるけど
整数以外の 分解された式
(X-3.12)x(X+4.009)x・・・・・
という実験式はあるかも知らんが、因数"分解"とは 別の世界だ
中学で、長々と整数ゲームの因数分解に時間を潰す意味がわからんといっているんだよ 演繹と帰納の区別がいまいち分からん。
演繹ってのはトートロジーのこと? そして因数分解で苦労させられた挙句
・3次方程式の一般解は複雑過ぎて教科書に載せられません(ちょっと専門的な本にはある)
・4次方程式の一般解はその応用で、3次が出来れば理解できますがまあその1.5倍くらい複雑です
・5次以降の方程式の一般解が解析的に求められない事は、ガロアにより証明されて
その時にガロアが解を群として変換できないかとか弄り回す議論をしたので、
それ以降は代数学は群と集合論寄りの理論に変身しました
なんて具合で、数学のための数学をやる事になる
んな事やってられんからさっさと有効な桁数まで近似して解いちゃうし
たとえ対角行列やジョルダン標準形で解く場合でも、そっちの方が速い!って事になる
で、今は数値計算用にもっと簡単な粗行列による数値計算方があったなw 統計学は、いわゆる応用数学だから、理論的に考えるというよりも、すでに
先人が発見したアイディアを暗記するのがメインだから、高校生で学習するのに
適していると言えば適しているし、必要ないと言えば必要ない。 >>2
オレが受験したころは、慶応の経済には数UBがあったような気がする
今はないのかな?
>>307
中学だろ?
2次なら、どうしてもわからん場合は解の公式で出せば済む。
2次の係数がaならa(x-r1)(x-r2)か解無しだ。
これがすぐ閃かなかったら文系。
3次だと1個は値を放り込んで見つける必要はあるが、
めくら撃ちでやるのはそれ1個で済む。
あとは2次式がくくり出せる。
懐かしい。
これで時間を潰すとか言うなら生まれながらの文系w
数理統計学は微積と線形なしじゃ不可能だから
情報科目のなかで数値解析として教えれば良いと思う 因数分解は数学というより算術なんじゃ?
東アジア人が得意な分野。 >>309
でも、PCがあれば 5次でも10次でも あっという間に 数値解がでる
今や、因数分解はスドクと同じ 整数限定の算数ゲーム以外の何物でもない
だったら統計の基礎でもやって、アサヒのアンケート集計の誤魔化しを見抜くほうが有益 代数・幾何・解析は絡み合ってるところも多いが統計はなちょっと離れてるか
>>316
俺、AI全般は知らんが、
ビッグデータだAIだ言ってるのは、
単なる相関分析に見えるんだけどな。
以前NHKがAIどうのでなんかを予測する番組があったが、
盛んに「理由は分からない」と強調、
相関分析なら機序は分からないから辻褄はあってる。
>>算数ゲーム
九九だって同じだと思うけどなあ
「電卓で掛け算できるから九九いらない」とか言わんでしょ 数学と統計学というより、数学と自然科学と言うべきでしょう。
つまり、理系が数学畑を意味するなら、自然科学者を理系と呼ぶべきではない。
これらは本質的に異なる。
また文系という表現もいったい何を指しているのか不明。
単なる文芸なのか社会科学なのかも。
>>323
文系的説明ありがとう、
あっ、何にお礼言われてるか理解できんか、失礼。
つーか2020年からの情報科目におもいっきり
「データサイエンス」って項目が入ってるじゃん ただ勉強したくないとか
ただ教えたくないとか
そういう事じゃないのか? 「行間を読め」というのは理系が言うことじゃない。(~o~) >>322
>九九だって同じだと思うけどなあ
九九は算数の基礎の基礎だろ、毎日の買い物だって 九九を使う
でも 因数分解は 学校を卒業以来一度も 使ったことが無い
PCがいきわたって、数値解が一般的な今日
因数分解はスドクと同じ 整数の算数ゲームとしか思えない だったら、そもそも偏差値で成績評価していく大学を振り分けるシステムから見直せよw
偏差は学ばなくてもいいんだろ?w いろいろな計算が(プログラムの書き方を変えただけで)どこまで高速に計算できるのか、また、高速に計算できる場合は、どんな性質を満たすのか、
同じような計算でも、計算速度が大幅に異なってしまうのはなぜなのか、理論的に算定した計算時間と、実際に実験してみた計算時間がどの程度違うのか、
そんなことを研究するのが、アルゴリズムの研究なのです。 偏差値って成績を正規分布モデルを使って力づくで無理やり計ってんじゃね? S言語(S-PLUS)にはR言語という学生さん向きの代替があって、
構文がかなり似通っているが、
Mathematicaにはそういうものってあるんでしょうか?
数学徒は何を使っているの? 文理共通として統計学が必要なのはわからんでもない
ベクトルは理系だけというのもありだな。行列、虚数と同じか >>329
無知だなあ
まあ一般的な生活を送る上で必要ないのは分かる アカヒの電話調査の母集団が偏ってるってのが判るだけでも統計学は必要 代数学の基本定理
は、因数分解的な発想が無いと導けなかっただろうなあ 理系ならLATEXでほとんどの数式を記述できるよな? >>1
ベクトルなんてクソの役にも立たないが、
応用統計の多変量解析法は、品質管理や
経済学、心理学、金融とあらゆる分野で
利用価値がある >>225
そんな単純なもんじゃないぞ
経済学なんて初歩の初歩である乗数効果からして無限等比級数だからな
そこまでじゃないが、経営学だったファイナンス辺りで高校くらいの数学が当たり前に出てくる
法学では直接数学は使わないが論理思考が必要とされるので、まあ日本のカリキュラムでは
それを高校で鍛える為の科目は数学くらいしかない 正規分布にこだわるとブラック・ショールズの二の舞になる むしろ統計みたいなものほど文理問わず教えておくべきじゃないんか
>>343
単純なもんだろ。
心配するな、入試に数学の無い経済学部なんて、
入学後に多少学習させたところで将来何かの役にも立つこともあるまい。
4年間遊んでもらって営業や販売員、力仕事なんかやってもらえばいい。
元々高校段階で、全然興味が無くやる気も無い人間に数学なんか教えても無駄w
もちろん入試科目にあったり興味があったりでやる気があれば大いに学習させればよい。
だから高校時点から選択できるようにしておけばよく、必須の必要はない。
統計って言っても、
統計自体の原理を数学的に扱う分野と、
統計の処理手順と使い方を憶えて活用する分野じゃ違うからな。
後者ならそんなに難しくもないしわざわざ高校で教えることもない。
大学以降は色々使い道はあるし随所で出て来るが、その時ちょっと憶えれば十分。
前者は難し過ぎて高校じゃ無理だ。
いずれにせよ強制する必要はない、やりたいならやらせればいいけどね。
数理統計学は全くの数学。問題はそこから出てきた理想的な世界に基づく理論を現実世界的に当てはめようとするときに起きる。別に帰納でもなんでもない。 経済学者に騙されないようにするために既存の経済学を学んだほうがいいというが
これは正しいのだろうか?
例えばある子供に日本語をインストールするということはその子に英語や中国語を
インストールすることを難しくしてしまうということでもあるように、
他の学問でも同様のことが起こっているんじゃないだろうか?
数学がつまらないのは数学は創造的な学問でないと思わす数学教育に責任の大半がある。 ベイズ統計とか専門家の間でも言っていること真逆でちゃんと理解してないのが
多いらしいじゃん。ちゃんとやるとそれくらい難解でややこしいもんよ統計って >>346
常識で考えりゃすぐにおかしいと分かるエセ経済学を振り回す輩が跋扈した
小泉改革の頃を思い出したら、そんな能天気なこと言えんわ
乗数効果の算式と年収階層別の消費性向を組み合わせたら、トリクルダウンなんぞ
あるわけないことくらい素人の俺でも分かるのにそれを偉い先生方が平気で口にしてたしな 5は?
1+4
1+2+2
2+3
これも数学の問題
>>351
数学や統計教えたらそういうのが解消されるとは思わんよ。
二世議員を禁止するとかその辺だろ、バカが権力握る状況を改善しないとね。
統計学(statistics)は帰納的で確率学(stochastics)は演繹的・・・?
今の統計学は確率学のうら付けがないんだよね AIっつーかDeep Learningって、表現の自由度が高過ぎる「万能近似関数」である
が故に、これまでの回帰の常識を無視して、むしろあり得るデータに対して過学習
なところまで学習させる事によって、汎化できないレベルのフィットを得るところに
あるのではないかと思う今日この頃。 統計は数学ではなくリテラシーの扱いなのか
早押しクイズみたいな断片情報の最適化はリテラシーの真逆を行ってる気がするんだが
ボトルネック解消には効果あるんだろうな
ゴミ情報でも出現頻度が高ければ最適化が効くし >>359
だから分析しやすいの。
ポイントの加算方法の勘どころを知っておけば汎用的に分析も出来る。
例えばEXCELだけで延々手作りの分析ロジックをソラで書いてやってきた人には良い道具だよ。 いまいまの使いどころの話と、数学的な純粋性の話を並べる人は、そもそもものを考えてないんじゃないかと思う。 暗記科目になるだけだな。卒業半年で全て忘れるだろう。 >>364
ガッコで、お勉強するだけが数学なのかな?
大学や社会で使う技術は違うよね? そりゃそうだわな
統計学はどのようにすれば有意な統計がとれるかからスタートして
得た統計の数字から何をどう抽出していくかという「判断」の学問だから
数学一般とは確かに違う
統計はいわゆる「応用数学」なんだよ 理屈を教科書の文書で学んで、例題をこなし、自分なりの応用をするのが日本の義務教育の定例会だよね。
それが出来ない人がなんで上から目線で一分野の学を批評してるの? なんでどっちかなんだ?両方やらせればいいじゃないか。 言葉遊びが大好きだよなアカヒ
紛らわしいってなら教科名を変えればええだけやし
数学と統計学が似てようが異なろうが
必要な学問には違いないのだから 統計学なら、其れこそトランプをシャッフルして任意の枚数引いて、その合計が期待値とどれだけぶれるかを実験的に学べば良いのでは無かろうか。 確率が一様分布であると思い込むのが教授クラスまでミスリードしている時点で
統計学の負の面が故意に情報操作する道具になっている。
>>364
そうとは限らんよ、
進路次第で役に立つ場合はある。
だから俺は、必須ではなく選択にすればいいと思ってる。
二次方程式の解の公式だって、
文系なら卒業したら忘れちまうし、それで全然構わんと思う。
>>1は文系にもベクトルを無差別に?ご冗談でしょw
>>304
>もしかして統計学を真面目にやろうとしたら実はベクトルが
行列できないと駄目 共分散すら扱えないからなぁ
必然的に多変数は扱えなくなる >>1
朝日新聞なんてこんな駄文を平気で載せる程度の知的レベル ゆとりを作って、
日本を滅ぼすのが新聞のやくめ。
邪魔をするな。 勉強せんと自分らが受けた模試で出てくる偏差値の意味も分からんぞ 宝くじの当たる確率は、無視していい確率
買うのが馬鹿らしくなるよ >>380
でも1枚だけ売れてそれが1等だったらどうするのかな? 微分っていったい何なんだよ。接線の傾きってけっきょく何を表しているんだ? >>382
グラフってあるじゃん。
方程式を使って座標を割り当てて平面上にXがいくつのときの答えをYの座標に書き込んでいくやつ。
微分は、任意のXのときのYの変化率を求めるための方法だよ。
例えば、〇 という円形の図形があるとして、右上だったら右下がりのカーブになっている。右下なら
右上がり、左上は右上がり、左下は右下がりとなる。これは図形の形状解析をするときにも使えるし、
時系列に何かの変化率を表したグラフなら、ここは上がってる、下がってる変化なしってのが判る。
これを使うと、現実的なところだと、グラフを解析してその先の傾向を調べることができる。すなわち、
この記事で書いてある統計予測にも使えるわけ。
学術的なところだと、例えば通信の世界だと、電波や電気の波形でものを伝えるから、微分を利用
して正しく通信ができる条件を探ったり、新しい効率的なプロトコル(電波の通信方式)を開発できたり
する。そういう学問の積み重ねと、細かい部品作ってる素材や回路設計の技術の積み重ねでいまの
携帯は成り立ってるわけで。
ちなみに俺のチンコは右曲がりなんだけど、右曲がりだから性格悪いとかはないと思うよ。 大学の理系の教養課程で必修でやらされるのが、微分積分と線形代数学
大学の経済学部で経済学のための数学としてやらされるのも、微分積分と線形代数学
そして経済学部の上級レベルでさらに必要になるのが確率統計 >>382 変化率のことだよ
時間あたりの移動距離とか、距離当りのガソリン消費とか なんかわかる
入院したり授業殆ど聞かなくなったりで代数幾何は毎回赤点だったけど
確率統計だけはスラスラできてクラスで2位だったわ
いつも上位だった奴等が悪戦苦闘してるのが謎だった 変化率って言われても平均変化率という概念もあるからね。微分って結局なに? これ書いたやつ本物の馬鹿だな
日本の駄目さは統計学に基づいた合理的判断ができないことだぞ 統計ってセクシーなの?
ーーーーーーーー
GoogleのChief Economist である Hal Varian 氏が
2009年のNew York Times の記事で
「今後 10 年間で最もセクシーな仕事は統計学者である」と発表しました。
I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians. And I’m not kidding.
今後 10 年間で最もセクシーな仕事は、統計学者であると常にみんなに広めている。冗談抜きでね…
ーーーーーーーーーーーーー
茂木健一郎
ベイズ推定って、なんでこんなに「セクシー」じゃないんだろう。量子統計はセクシーなんだけど。通常の統計的アプローチって、砂をかむような思いがする。
量子統計には、ダイナミクスの裏付けがある。ベイズ推定にはそれがない
ベイズ統計はセクシーじゃない。アホな理論や。統計で唯一セクシーなのは、量子統計や!
結局、統計的描像に、データ処理の方便以上の意味を見いだせないから、学会に来ても、ほとんどの人と話すことがないんだよな。
ベイズとか真顔でいうひとたちと、話すことは別にない。1997年から、本質的には何も変わっていない。
ベイズは単なる道具であり、物事の本質に関係ない!
認知神経科学まわりでもそうだが、ベイズや統計モデル一般は、本当につまらん。セクシーではない。
しかし、コンピュータの能力の発達とともに、とにかくがしがし書けば何かできるという思考停止がすっかり主流になった。リュックの言語分野でも同じらしい。
ところで、統計をどのように読むか、どのように解釈してはいけないのか、ということについて、
学校教育の中でもっと教えるべきなのでしょう。もっとも、そのような教育哲学の中にある健全な懐疑主義は、国が教科書の内容を「検定」するという世界観と整合的ではありません。
たとえある経験が統計的な意味では有意なものではなかったとしても、大切なのはその人がその経験をしたということである。
例えば予知夢は統計的に有意ではないが、予知夢を見たと信じた人の心はそれにとらわれ、変わる。つまりこれは個別性の問題である。統計は個別性は扱えない。
ディープ・ラーニングを含め、統計的な学習則は、便利だが空虚な洞窟だと私は考える。 >>389
茂木なんて馬鹿にそんなに文字使うのが無駄 中学受験の算数は図形問題と文章題
図形問題 幾何学の資質
文章題 数的処理や統計学の資質
理系の数学ができるというタイプは、空間認識能力が高くて図形問題はスラスラできて
勉強時間が少なくて済んだというのが多く、余った時間を文章題の繰り返し演習に多く
費やして文章題に対応して中学受験クリアというタイプは統計のほうには対応しにくい
中学受験の時に図形問題よりも文章題のほうが好きで得意で繰り返し勉強しなくても
スラスラできていったというタイプが統計向き 「数学的帰納法」という間違った用語を訂正すべきってこと? @2004年11月にに近畿財務局が、兵庫県伊丹市の不動産会社に売却した約2000uの国有地(金額不明)から売却後に地中からコンクリート片やヒ素などが確認された。
会社は契約を破棄し賠償を求めて提訴。国側が11年2月に約2100万円の損害賠償を支払った。
A2007年5月に近畿財務局が、滋賀県の不動産会社に約30億円で売却した大津市のJR湖西線唐崎駅前の土地(約3万u)から、環境基準を大幅に上る有害物質が検出された。
翌年11月に財務局は契約を破棄し、工事費などの賠償に応じたものの、賠償金額は明らかにしていない。
(西宮市と大津市の土地は今も売却できていない。)
B2010年3月に近畿財務局が豊中市に約14億2300万円で売却した土地(約9500u)からも廃棄物が見つかった。
国土交通省と内閣府から補助金計約14億円が出て、市は実質的に2300万円で買った。
その後のヒ素や鉛の土壌汚染も判明。近畿財務局側が土で覆う費用として約2300万円を支払う。これで実質0円で豊中市は土地を得たことになる。
C新関西国際空港株式会社が豊中市に7億7700万円で売却した給食センター用地(約7200ku)の土地からも、後になってアスベストなどを含む多数のガレキが埋まっていた。
見積もられた撤去費用14億3000万円。
D、近畿財務局が森友学園と最初にとりまとめた契約は
1.7年から10年めどに森友学園は時価約9億円で買い取る。
2.それまで賃料は2730万円/年。
なので、8770kuの土地を仮に最短7年として、
2730万円×7年+9億円=合計10億9110万円で収得することになる。
◇◇◇◇◇◇◇
で、@からDを比べると
@は売却価格が分からないので除外
AのJR湖西線唐崎駅前は、売値約1億円/u。坪当たりだと約3万3百円
B野田中央公園は、売値約14億98百万円/ku。坪当たりだと約45万4千円。
Cの給食センターは、売値約10万8千円/u。坪当たりだと約3万27百円
Dの森友学園は、売値約12万4千円/uの売値。坪当たり約3万75百円。
Bの全額値引きされる前の野田中央公園の坪当たり単価約45万4千円と、Dの森友学園の坪当たり単価約3万75百円だけを並べると、森友は10分の1以下の安値で、成る程『ソンタク』されているようにも見える。
しかし、Bの野田中央公園を外し、ACDだけで比べると、
JR湖西線唐崎駅前は坪当たり約3万3百円。
給食センターは坪当たり約3万27百円
森友学園は坪当たり約3万75百円。
大体三万円台だ!!
つまり、売れない国有地の相場は約三万円台。
なのに、野田中央公園だけが突出している!!
なんと12倍!!!
最初から地面の下に廃棄物が埋まっているのを知りながら、野田中央公園への約14億円補助金目当てで、わざとべらぼうに高い土地評価額を設定していたとも考えられるではないか!?
つまり、補助金不正受給はじめ、当時の民主党支援者らを含む何らかの大がかりな不正があったと考えられる。
マジックには例えば大袈裟な動きでもって右手に観衆の注意を引き付けて、その間に左手でタネを仕込む。
日本は米国によって焼夷弾や原爆という人道を無視した形で無差別に大量虐殺された。
その負い目のある米国は、東京裁判で南京大虐殺をでっち上げた。
そして中国は新疆ウイグルやチベット、自民族の法輪功の弾圧や天安門事件では大量に殺戮した負い目から未だに南京大虐殺を自国民に吹き込む。
韓国はベトナムでの殺戮やレイプへの批判をかわすためにも慰安婦をでっち上げる。
自分たちの犯罪を隠蔽するため、あろうことか自分たちの行いを、被害者のせいにする。
後ろめたいからだ。
衆議院予算委員会 足立議員 野田中央公園で検索 >>387
瞬間の変化率だな(納得しないだろうけど) 計算できる可能な範囲の自然数で成り立つ式が
全ての自然数で成り立つと推定することは帰納法じゃないの? 数学用語に限らないけどしばしば不適切な用語が定着してしまうと
変えるのが難しくなるってやつ。数学的帰納法とか有理数とか行列式とか、、 セクシーという文言を使うから批判されるのであって、魅惑的、という風に文章を
とらえれば意味が通じそうではある
量子統計は魅惑的ではある
宇宙の深層にせまるものだから
ベイズ統計は18世紀に発見のベイズの定理に由来する
これは証拠をもとに推論していく、いわばシャーロックホームズの推理の手法と
同じ
計算機のおかげで、これをビッグデータを元に、高速で行うことが可能となった
手法が魅惑的かといわれると、微妙ではあるが役に立つのは事実 ベイズ統計は経験則そのものというイメージ
茂木は経験則とか興味なさそうだもんな >>382
極限は想像上のもので現実には存在
しない 実は探偵シャーロックホームズやポアロの推論の手法は、現代科学の手法そのもの
現代科学とはデータを集め、データに基づき理論的に推論し、実験で確かめるのが普通のやり方
ベイズ推論は、ビッグデータに基づき人間に代わって推論しようとする新しい手法の基礎
いずれに人間ができないことを機械が推論す流ようになり人間を凌駕する
その力をわれわれはどう評価すべきだろう >>401
なんでそう思うの?
評価は人がつけるものだろ。
機械が人と同じ生活を体験するなら兎も角、そうじゃなきゃ人の評価を肩代わりすふことなんてないはずだよ。
機械に知性が宿る可能性があるのはそう。
でもベイズ推定からの話でどうということはない。
評価手法が人格に置き換わったら大変だよ。
ピタゴラス教団だってそこまで盲目的じゃない。
何を考えてそんなこと書いたのかな?
評価すべきはいまの君の視点だよ。 統計を理解する人が増えると新聞社の記事がいい加減なことバレるからな 統計を必修化したら入試問題つくるの大変そうだよね。
演繹的に解く問題は数3レベルになると思うし。 >>経済現象という具体的なモデル
これは誤り。
確率・統計・論理 は表裏一体で一般的な規則や解法を組み立てるもの。
経済という具体的な現象ありきの確率統計には論理の学習が完全になくなる。
いまは義務教育でも行列や集合扱うだろ。義務教育も否定すんのかよって話。
何故集合を学ぶのか、という話だ。集合がどこにも行きつかなくなる。 確率統計は必修にした方がいいよ
ガチャやって乱数が偏るとか言ってるアホ見ると頭が痛くなる 国営ギャンブルや宝くじはやるべきじゃないとは教えられない そもそも役立たずの童貞ばかり育てる数学がいらない
少子化も日本の技術が遅れてるのも理系のせいだからな 数1、基礎解析、代数幾何、微分積分とずっと5だった俺様が、唯一3だったのが確率統計だった。
>>406
あなたにとって義務教育は歴史を超越した普遍的な神か? >>412
神様のことは知らんけど、数学の体系は歴史問わず「ある」ものだと思うよ。
最初は数学の世界の中で、汎用的な規則を目指して作られた、n次元の幾何学や非ユークリッド幾何学なんかも後追いでいろんな学問の中に登場して、普遍的で応用が利くものとされている。
論理も統計も同じだよ。
義務教育は、学問の中で確立されたものを体系的に扱うんだから、繋がらない一部で閉じた理屈で終わるのはもったいない。
義務教育でやったことの応用を、選択でもいいから高校で広げられるようなカリキュラムがいいんじゃないのかな。 人の世で生きるなら数学なんかより文学でもやった方がマシ。 数学的帰納法という用語が間違っているとするなら、
なぜこんな間違った名前が作られ、数学の世界で定着してしまい、
誰も問題にしなくなってしまったのだろうか?
科学というのは誤りを訂正するから科学たりうるんじゃないだろうか? >>417
演繹も帰納も数学の一分野でもある論理学で応用と、有効な条件を扱っているよ。
帰納法も演繹も使い方によりけりであやまることもあるのは当たり前。
でも手放しで、数学のパターンの一つである「数学的帰納法」が誤りっていうことはない。 帰納(きのう、英: Induction、希: επαγωγ?(エパゴーゲー))とは、個別的・特殊的な事例から
一般的・普遍的な規則・法則を見出そうとする論理的推論の方法のこと。
演繹においては前提が真であれば結論も必然的に真であるが、帰納においては前提が真であるからといって結論が真であることは保証されない。
なお数学的帰納法・構造的帰納法・整礎帰納法・完全帰納法・累積帰納法・超限帰納法などの帰納法は、名前と違い帰納ではなく演繹である。
次々と命題の正しさが"伝播"されていき、任意の自然数に対して命題が証明されていく様子が帰納のように見えるためこのような名前がつけられたにすぎない。 「ランダム」を「恣意的」と訳すのは正しいのかって問題みたいに
ややこしい、わかりにくい、入門者泣かせの用語法になってしまっているね。 基本的な統計のトリックについて教えればいい。それは1時間もあれば充分。 モンティホール問題、
シンプソンのパラドクス
ペテルスブルクのパラドクス
擬似相関
擬似乱数
こういう系かな? モンティホール問題とか、それなりに受け入れ態勢が無い人が聞かされたら
完全拒絶モードになりかねないネタじゃないかと。 >>1
ベクトルがないと、物理できないだろ。
ベクトルなくすなんて愚の骨頂。
統計よりベクトルだろ。
まあ学校教育なんか何も期待してないけど。 >>425
そこは大した問題じゃない
ある程度の概念がわかってればいいわけだし。
今までもベクトルや微積未習の時点で物理の授業が始まってたし
化学でも電気陰性度のところで極性ベクトルが出てきたり
対数未習の時点でpH計算が出てきたりと
他科目の進度の関係で未習範囲が出てくるなんてざらにあった 統計学は物理学的な側面があるから
数値のとり方が結果をすごく変えてしまう
それは複雜系的な面である
数学はまだ素直な一面があって
結論的だけど逆に神秘性があって
人を惹き付ける力となっている 自然科学は全事象を観察・観測できるわけじゃないから
一部の具体的なサンプルから全体の法則を推理するんだよね?
サンプルで観察・観測されたことから得られた結果がその範囲で真でも、
それが自然の全事象に渡って絶対に真であるとはかぎらない。
自然の斉一性が最初っから保証されているのでもなければ。 ぶっちゃけ、大学の数が多すぎる。
要らねえんだよ、F欄とか。 氷河期世代より前は、
高校で「確率・統計」としてやってるけどな。 俺はベクトルの意味をずっと勘違いしていた
矢印の事だと思ってた >>431
歴史における近現代史と一緒で
多くの場合、最後の最後に出てくるから実際には軽視されてたんじゃね? >>424
実際に番組と同じシチュエーション
作ってやらせれば面白いんどけどな 株やFXやる人は統計学をやっておいたほうがいいような気もする >>434
試しにエクセルでシミュレーションしたら、
本当にその通りになって納得せざるを得なかった。 統計やるよりもっと早くからベクトルやったほうがいい
というか理系は線形代数をやれ
統計は要らんなあ モンティ・ホール問題は、理系においてさえ
その学の専門家がいかに信用ならないかを露呈させてくれた
社会科学的に極めて興味深い事件であった。 >>14 >>18 >>124 >>145
ベクトルって、2次元ベクトルや3次元ベクトルといった、
図形でしかないと思ってないか?
統計だって、コンピュータで大量のデータを処理するなら、
ベクトルや行列(複数のデータの並び)を駆使してるんだが。
図形としてのベクトルは減らしてもいいと思うが、
ベクトル自体をなくしたらいかん。
統計をちゃんと学ぶには、ベクトルも必要。
>>112 >>152 に同意。 確率は人間の直感が働きにくいっていう話やな
確率統計は間違いに気づきにくいから悪用されやすい >>329
そういう意味で要らないというなら、
因数分解より、置換積分じゃないかなあ。
因数分解は、割と単純なルールで応用がきくけど、
積分は結局いろんなパターンを暗記して解くしかない。
あれこそ、数値解でいいんじゃないの? あと、三角関数のいろんな公式も、
全部、試験問題と一緒に載せておけばいい。
数学の試験問題は、最後のページに公式集を載せればいい。 >>447
名大の入試では数学の試験のときに公式集が配布される >>445
直感もなにも、数学の専門的な訓練を受けた人々たけっこう間違えたんだよね。
中にはいくつかの業績で高名な数学者も含まれていた。 まあ、確率の基本は数え上げだからなぁ。
演繹でカバーする仕組みを入れたから数学っぽく扱ってもらえるだけで。
>>425
>>1は文系にやらせろと言わんばかりなんだが
統計学の認知はひどい、
たとえばアニメの人気投票だ、海外などで世界一人気(好み)なアニメは何か
それは人気ではなく「認知」=知っているという投票になっている。
KPOPが日本で宣伝ばかりして認知度を強引に上げた結果、認知度アップ=人気だと
摩り替えた技術にすぎない。
お前らは騙されている。
知らないものにどうやって投票するのか?
内容を知っている前提で投票しなければ、まったく知らないそれに投票されることはありえない。
統計学を上手に使い、好き、好きではないという2択で中間(わからない)設問を作らず、
好きではないがほとんどだから、嫌いだと誘導する技術のようなものだ。
統計学を安易に導入すると、それらの底辺となる認知分布が全て一様で全員しっているような
前提で統計を取ってそれが答えだと押し付けている、故意に誘導するマスゴミの数字操作にすぎない。
モンティ・ホール問題って知ってる?
俺は有名な問題と知らずに一目見て即答し間違えた。
凡人だったので。
答えを見て、間違ってると知った後で紙に書いて考えたらすぐ分かった。
凡人でも、凡人なりに頭はいいからな。
ところがその俺みたいな凡人を下回るバカなのに、
大先生と言われる人間が多数居た事に驚いた。
この問題はある番組で出題されたが、
ある女の天才が瞬時に正解を出した。
ところが、視聴していた大量の大先生とやらが、
まるで5chの低脳住人みたいに瞬時に正解した天才を批判し続けたらしい。
「違ってるぞバ〜カ」みたいにね。
そこまで言うなら多少は慎重になるだろ、ちょっと紙に書いて考えれば分かるんだから。
でもそれもせずにわめいた大先生が大量に居たのだった。
小島を大先生と呼ぶ者は少いと思うが、
小島はこの問題に対しどういう反応をするのだろう?したのだろう?
とふと思い浮かべた。
中学の時、将棋好きの仲間と話している時、こういう話が出た。
「囲碁は有限の組み合わせしかないが将棋は無限だ。」
しばらく考えて俺は「いや、有限だ、勝負がつくかいつか千日手になる。」
するとそこに居た仲間は全員俺をアホバカみたいに。
心の中では俺がこいつらを全員バカにしていたがw
>>380
宝くじはよく当たるよ、1割りを超える当選確率だ。
考えるべきは期待値だろ。大昔計算したら40%位だったな。
しかしあれはよくできている。
当選確率を上げ→よく当たる
最高賞金を上げ→高額当選する
しかも
前後賞→連番購入が有利(実際には違う)
10枚買う→必ず1枚当たる
っと巧みに心理を突いて連番での大量購入を誘う。
心理学だよなw
宝くじの事を考えたら、
ふと、サンクトペテルブルクのパラドックスを思い出した。
この問題を見た時、
単純に期待値だけで判断してはいけないということがよく分かり記憶に残っている
あるゲインができる確率も加味して判断しなければいけないということ。
その後これが役立ったことは無いが感心した思い出としてずっと憶えている。
そういや、あと、レニングラードをサンクトペテルブルクに戻した時にも思い出したな。
自然現象の探索も帰納的なんだけどなぁ
帰納的=要らないもの ってわけじゃないんだよなぁ
>>53
シュワルツは高校のどっかで積分形が出て来て暗記させられた。
バカみたいなカリキュラムだ。
ベクトルを教えて次に直交関数系やフーリエを教えてからだろあんなもん。
入門書と統計ソフトで訳もわからずに、
検定してたな。
データ型と目的のフローに沿って
手法選んでポチっとな。
こんなんで生物学科卒業してしまった。 >>452
数学のできる人(思考能力のある人)とできない人(暗記しかできないバカ)を振り分けるために必要です。 >>456
テレビ番組は喩え話であって新聞のコラムに掲載された問題だと思うよ。
読者の多くが見事に外れたが、数学の訓練を受けたはずの大学の先生方が
それを知ってコラムニストの女性のほうが誤っていると指摘した。
それに対してコラムニストの女性が反論。論争が続いた。
コンピュータでシミュレーションをするまではこの論争は収束しなかった。
というのが真相だったんじゃないかな?
その先生方の中には数学の多数の功績で知られる著名な数学者も含まれていた。 数学という分野は非常に大きく複雑化していて
数学者といえどもすべての数学の分野に精通しているわけじゃない
という話はよく聞かれる。
>>464
>テレビ番組は喩え話であって新聞のコラムに掲載された問題だと思うよ。
とりあえずようつべで見かけたが、そう説明してあった。
>コンピュータでシミュレーションをするまではこの論争は収束しなかった。
無い無い。
紙に書くだけ分かる。
モンティ・ホール問題の考え方。
* * *
A0 ◎○○ → A1−1 ◎×○ → A2−1 ◎×○
* *
→ A1−2 ◎○× → A2−2 ◎○×
* * *
B0 ○◎○ → B1 ○◎× → B2 ○◎×
* * *
C0 ○○◎ → C1 ○×◎ → C2 ○×◎
ここで
* 選択している
◎ 当たり(見えてない)
〇 はずれ(見えてない)
× はずれ(見えている)
A0,B0,C0,A1−1,A1−2,B1,C1,A2−1,A2−2,B2,C2
は各状態。
まずえらぶものを横に3つ並べ、3つの並びの1番左を選ぶ場合を場合を考える。
その他を選ぶ場合も対称性から一般性は失われない。
矢印でそれぞれのステップでの状態変化が示されている。
1番左の縦列が最初の状態、(A0,B0,C0)
その右の矢印の右の列が2番目の状態、(A1−1,A1−2,B1,C1)
さらにその右の矢印の右の列が3番目の状態(A2−1,A2−2,B2,C2)
まず一番左の状態では、A0、B0、C0の3つのケースとなるが確率はいずれも1/3である。
次に、はずれを開けてくれるので2番目の状態となる。
この状態では、A1−1もしくはA1−2となる確率が1/3、B1、C1のケースとなる確率はいずれも1/3である。
次に選択を変えると3番目の状態となるが、
この状態では、A2−1もしくはA2−2となる確率が1/3、B2、C2のケースとなる確率はいずれも1/3である。
ここで
2番目の状態で当たりの確率は見て分かる通りA1−1もしくはA1−2となる確率なので1/3、
3番目の状態で当たりの確率は見て分かる通りB2もしくはC2となる確率なので2/3である。
簡単でしょ?
錯覚するのは、何もない状態ではずれを1枚除去してくれたのと、
1枚選択した状態ではずれを1枚除去してくれたのとで、
何が違うのか?違わないよね、と同一視してしまうことによる。
この説明を見た後ならこう考えれば良い。
最初選んだ時点では、1/3の確率で当たり、2/3の確率ではずれる。
この状態ではずれをひとつ明かしてくれた段階で、
もしそのままなら、
1/3の確率で当たり、2/3の確率ではずれるのは変わらない。
しかし乗り換えれば、
1/3の確率で当たっていた場合は必ずはずれに変わり、2/3の確率ではずれていた場合は当たりに変わる。
つまり1/3の確率ではずれ、2/3の確率で当たることになる。
最初から正解できた人は、たぶん、こう考えたのだろうと後から推定した。
>>467
前提なしに結論だけ書くもんだから簡単なわけない。
自分で手放しの状態で読むとどうって視点で読み返してごらん。
この板、たまにあんたみたいに自分が頭いいと思われたい人が
くるんだよね。まぁ鯔もほとんどそうなんだけど。
>>468
前提w
元々有名問題な上今じゃ検索という方法がある。
あ〜〜〜んと口開けると食い物を入れてもらえると思ってる人間が増えたんだなw
科学に一番遠い人種が来てもつまらんだけだよw
>>469
なんでここであんたの手放しの話で検索する人がいると思うの?
それにモンティ・ホール問題は世間のプロの学者/ライターがもっと
短く明快に解説してる本が山ほど出ているんだよ。自信あるなら
出版社でも行けばいい。
こんなところで別の話題のスレに長ったらしい文章投げ込んでも
あんたの人生にいい影響まったくないだろうに。
>>470
なんだおれが投稿したことに腹を立てたのか?
いったい何に腹を立てたか知らんが、5chには不思議な人間が出入りしてるんだなw
でもためになる話をありがとうw
>それにモンティ・ホール問題は世間のプロの学者/ライターがもっと
>短く明快に解説してる本が山ほど出ているんだよ。
こんなもんで本を出す人間が居るんだなあwwwwwwww
まあ、お前みたいなのが大量に居れば売れるかもしれんのか...
教えてくれてありがとう。
それにしても確かに俺は商売には向いてないけど、さすがにそういう判断はできんなあ。
>自信あるなら
>出版社でも行けばいい。
こんなもんで本を出すって発想が分からん。
紙っぺら1枚なのに。
こんなもんで自信もつかんし。
不思議な人間って居るもんだw
>467の説明はわかりにくいね。「簡単でしょ?」とか言ってるのがウケルw
ドヤ顔で書き込む前に目の前の箱で既存のモンティホール問題の解説を調べたらいいのに。
>>472
そうですか、分かりました。
色々と。
あなたのことが。
程度とか。
>既存のモンティホール問題の解説を調べたらいいのに。
別に他の解説には興味がありません。
あなたと違ってこんな問題で問題自体に思い入れはありません。
言いたかったのは>>456ということでしかないんでね。
そしたら誰かがレスを付けて来たんで相手しただけ、ちょっとうんざりしたけどw
>>473
なんかアンタいろいろとイタい人だねw
>467みたいなグダった解説を書いておきながら「思い入れはない」
とかチョーウケルんですけどw
>>475
何因縁付けてるんだ?
俺は、「どうだ世界一簡単な説明だ」なんて言ってないし、そんなことはに全く興味がない。
紙一枚っぺらの説明で簡単だと言っただけだろ。見返して見ろよ。
俺の主張はそれで十分だ。
それは、>>456を主張する上で要件を満たしている。
世界一簡単で最高の説明で本に出そうなどとは思わんが、
とにかく紙一枚っぺらの(平均的な知能なら)簡単な説明で、分かるようなものを、
大先生とやらが、ろくろく確認もせず正解者にお前風の因縁を付けてるって話を
みっともないと指摘しただけだろ。
それを何にカチンと来てるだか知らんが、
お前が他の説明を見ろとか、出版しろとか訳の分からん因縁付けて来たんじゃねえか、
これはこれでみっともねえけどなw
横から変な言いがかりをつけるんじゃねえよ。
>>476
いや単にあなたが公表した>465の説明はわかりにくいんですよ。
だからそう批評しただけなのね。
これを因縁というなら公表しなきゃよかったよね?
あとおれは出版社云々の人とは別人だよ。 あれ、間違えた465じゃなくてわかりにくいのは>>467だったわ
>>478
>>479
後から追加したよね、
>>476で、
>とにかく紙一枚っぺらの(平均的な知能なら)簡単な説明
ってw
まあ分からんと言う人間が多数現れたら、
どう追加説明していいか分からんがコメント位追加してやるよ。
ちゃんとどこがどう分からんのか説明すればだけどな。
それにしてもこれで分からんとなると平均より3σ下かもなwww
順に場合を追っかけて、たったこれだけで全ケースシラミ潰して網羅、それだけなのにw
>>480
いやモンティホール問題程度で紙一枚も使って説明する
時点でおれはあなたのこと相手にしてないのねw
しかもしらみつぶし?w演繹的にぱっとわかるのに・・
あんたさ、>>469で「検索という方法がある(ドヤァ」ってやっといて
自分では調べようとしないんだね。井の中の蛙ならそれでいいよw
自分のこと凡人っていうんなら、凡人程度のあなたが思いついた解法なんて
すでに誰かが思いついてるんじゃないかって発想が出ないのが不思議だわ とりあえず、算術平均、中央値、最頻値とかの統計量、尺度水準、なんかは、名前はどうでもいいが教えるべき。
あと、相関関係と因果関係は、論理学の分野にもなるが教える必要がある。
高校でやる統計学はどうしても計算問題になるのが、ダメだ。
計算方法は知っておくべきだけど、計算は電卓なりエクセルでいいのに。 統計上の嘘を見破る力は必要だと思うぞ
特にマスゴミ対策として モンティ・ホール問題はどうやらいまだに論争が続いているらしい。
>>481
あっそう、
何にカチンと来てイチャモン付け続けてるの知らんが、
バカにされるだけだよw
μ-3σ君w
>>487
カチンと来てないよ。
説明がわかりにくいことすらわからないんだからこれ以上相手にしても仕方ないなと。
μ付近をうろうろしてるオッサンがガンバッテもその程度なんだなとしか思わないよw >>484
いや論争なんて、恥ずかしいんでヤメて下さいw
なんか自己流の解説上げて「簡単でしょ?」とかどやってる人に対して、
>>468さんとか>>472(おれ)がわかりにくいよって指摘したら
発狂してる人が1名いるだけでして・・。 アホ高校の教師(一応大卒)が国立理系と私立文系の偏差値を
同じテーブルで比較したときは軽く絶望したな モンティのような神学論争よりはスケール感が分かりやすい問題のほうがいいな
>>484
分かったよって言ってるジャンw
もしかして簡単でしょって書いてあるのに自分が分からなかったから因縁付けてるのねw
ハイハイww
μ-3σ君w
>>489
そうそう、簡単でしょって書いてあるのにカチンと来て粘着するなんてどうかしてるよな。
簡単でしょ?が確かにそうかどうかは各人が判断すれば良い。
実際これの説明で瞬時に分からなかった人間は周囲には1人も居なかった。
家族も親類も、最終学歴中卒も混ざってたけどww
だから簡単でしょって書いたんだが、
世の中には恐るべき思考力の低さの人が科学板に来てるという事実を痛感したよ。
ここまで粘着されるとはねw
モンティ・ホール問題は直感に反しているのではなく
ある程度洗練されたインテリの直感に反しているだけでは?
素朴な子供の直感には反していない。
だからこそ理系の訓練を受けた人がまんまとひっかかったのでは? モンティ・ホール問題はどう直感に反するか?
ABC三人の容疑者がいる。そのうち真犯人は一人。
ABCの疑わしさは同等であるが、起訴できるのは一人だけ。
検察は一か八かでBを選んだ。
しかしその後、Aが無実である可能性を高くする証拠が見つかった。
検察はBを起訴するのをやめてCを起訴すべきか? 容疑度
1. A = B = C
2. A < B = C
3. A < B < C
2の発見によって3が自動的・合理的に導かれるとは
普通は考えない。 本一冊読むことのない人が手軽にお気軽に簡単に解説するのってどうなんだろう 統計はデータから推定する。
データ処理も推定の確率も
ベクトル空間 線型空間を使う。
経済学のモデルも線型空間を使う。
結論、ベクトルを先に学ぶ 数学は抽象的で具体的に比喩すればするほど判らないものなのに
巧妙に具体さだけで説明しちゃうやつがでてくるからいつまでたっても
算数の延長になっているだけだろ。
数学というならば、全ての数字を記号定数に置き換えて数字なしで
説明してみろよ
本を読むと何かが分かるようになり、読まないと分からるようにならない、と断定する人間は文系w
歴史的な例題に関して真面目に考えるなら、本は読んだ方がいいと思うよ。
一般論。
事実だけを書いた歴史書は意味があるが、
ある対象を主役にした娯楽小説は、楽しみたい人だけが読めばよい。
事実調査なら今どき書籍だけに頼る必要はない。
>>495
>検察はBを起訴するのをやめてCを起訴すべきか?
それはやってもやらなくても同じ。
犯人の確率はBが1/2、Cが1/2だから。
モンティ・ホールとは違うよ。
◎か○の3つの並びは左からABCの順、その左の数字はその確率。
◎が犯人、○が無実、その他の意味は>>467と同じ。
[容疑者起訴の問題]
* *
1/3 ◎○○ → 0/3 ◎○○
* * *
1/3 ○◎○ → 1/2 ×◎○ → 1/2 ×◎○
* * *
1/3 ○○◎ → 1/2 ×○◎ → 1/2 ×○◎
[モンティ・ホール]
* * *
1/3 ◎○○ → 1/3 ◎○× → 1/3 ◎○×
* * *
1/3 ○◎○ → ×◎○ → ×◎○
1/3(上下両方で) 1/3(上下両方で)
* *
→ ○◎× → ○◎×
* * *
1/3 ○○◎ → 1/3 ×○◎ → 1/3 ×○◎
>>496は何を主張したいのか分からなかった。
>>503
あぁこれがわかりにくいって説明か、たしかに。 >>503
> モンティ・ホールとは違うよ。
そこを具体的に説明しないとモンティ・ホール問題がいったい何をやっているのか
伝わらない。そもそも言葉のマジックがある。
文章題がAIに難しいのはたぶんそこ。 なぜ経済学で数式を使うの?
経済学の学者は近代の成り立ちから
学んだ方がよい。 口先だけの文系大学教員が圧倒的に多い
今日この頃、
>>504
ああ
μ-3σの方か、通常の知能の方限定で対象外なので悪しからず。
>>505
口で言わなくてもいいように図を出したんだけどな。
これで全ケースを網羅しているから見たままだ。
どうしても口で差を説明しろと言うなら、
モンティ問題が
選択した以外の残り2つから、外れを選んでオープンにするのに対し、
容疑者問題は、
A限定オープンにし、それのみが外れの場合に前提を縮小している、
位かな。
まあ図を見れば分かるしその方が分かり易いと思うけどw
>>506
一応モデルを作って分析するからでしょ。
そのモデルが現実と言一致しているとは思えないけどな。
個人的には、
人間を色々な形質に分類し(膨大な種類になると思う)、
ゲームの理論で市場参加者全員を模した大量のシミュレーションをしないと、
精度のいい結果は得られないと思う。
但し、人間を色々な形質に分類するのがものすごく難しいと思う。
演繹を重視するというのなら、数列の数学的帰納法も教科書から無くしてみろよ。
実際、本当の数学では第n項が数列の式通りになる保証なんてどこにもないからな。
>>511
まあ俺も、元々の
>■数学は「演繹的」、統計学は「帰納的」
は何の例え話なのか分からんが、
どう汲み取っても、どういう切り口に限定しても、ウソ臭いと思う。
どっちも「演繹的」や「帰納的」のアプローチはあると思うけど。
>>509
モンティ・ホール問題はコラムに掲載されたもともとは文章題なので
それを読んだ人がそれをどういう意味に解釈したのかにその答えが大きく依存する。
つまり、多くの読者が文章題の意味を誤解するように文が巧みに仕組まれていたなら
多くの読者の「直感に反した」答えが生じた原因がそこあったことになる。
とすれば事の本質は数学問題というよりは純粋に語学問題であったんじゃないかい?
だからその文章題をそれを母語とする英語話者がどう解釈するのが自然だったのか
というのが非常に重要。それに大きく依存している。
英語母語話者の多くがコラムの文章題を誤解していたならば、そもそも文章題が悪い、
それが悪文であった可能性が高い。 統計で大切な点は 前提条件、データ集計方法、モデリング方法、誤差だ。
古典 統計力学は 比から等重確率を仮定。
統計は 多くの場合、
大数の法則から極限の正規分布を使う。
前提条件 データ集計方法、モデリング方法
誤差を問わないのは 統計で嘘をつく方法だ。
経済学のモデルは近代経済学からで
宇宙の設計者理性神が存在し、経済にも
物理法則と同じく法則があるから数式の
モデリングは可能、となった。
文系 経済学 教員は前提条件に無知が多い
から数式をいじっているだけ、が目立つ。 >>509
> モンティ問題が
> 選択した以外の残り2つから、外れを選んでオープンにするのに対し、
> 容疑者問題は、
> A限定オープンにし、それのみが外れの場合に前提を縮小している、
はて? >>505の容疑者問題でも事は一緒だよ。
違いがあるとしたら、モンティ問題では出題者モンティが事の真相を知っているが、
容疑者問題では神が事の真相を知っている、というだけのこと。
Aをオープンにするという約束は初めにはない。 >>511
ベイユの整数論は 、数学的帰納法の根拠を
仮定. 全ての空でない正の整数の集合は
最小の整数を含む、に置いた。
実際は 帰納から演繹があってこそ
集合論の仮定が意味を持つと思いますね。 演繹的か帰納的かは突き詰めると哲学的な問題になりそうなので話がややこしい。
その点、数学ならば仮の前提を決めて以降はその前提を疑わないという契約の上に
論理を展開していくのですっきりしている。
論理実証主義の系譜をもつ(その批判者ではあるものの)カール・ポパー氏は
すべての科学(あるいは通常科学だけ?)を演繹的だと主張した。
確率や統計ですらも演繹的である、つまりモデルがあってその上で観察やデータが
成り立つんだ、と彼は主張したのではなかったかな?
そこはまた議論になりそうだ。
しかしそうではなく、統計学を帰納的だと考えれば、ポパーが考えた「科学」は
非常に限定されてしまう。
ある人物がネイチャーに掲載された2000年度の70の論文を調べた結果、
ポパーが認めた「科学」の条件を満たしていた論文はたった1つでしかなかったそうだ。
過半数はモデル以前にデータありきの帰納主義的なアプローチをとったものだった。 このポパーの演繹的科学論はアインシュタインの考え方に通じるところがある。
>>515
空間把握能力が著しく欠如してるんだろうなw
折角出してやった図を見て分からんかい?
まあいい。
モンティ問題は、
選択した以外の残り2つから、外れを選択してオープンにする。
容疑者問題は、
選択した以外の残りの2つから外れをオープンにするのではなく、
Aを勝手に外れと限定し替えた。
あるいは元々Aが外れの場合をだけに限定した。
→もしその場合に限定して最初3つのうちから選択すると、その時Aを選択されてしまった場合問題が成立しなくなり、
それは初めからこの問題の前提がモンティ問題より限定されているってこと。
これで分からんなら、やっぱ、μ-3σ君には無理だよw
すまんが相手にするのは通常の知能の方限定までにしたいんで。
「数学的帰納法」については上のほうでもちょっと話題になっていたが、
この用語自体が誤解の産物であって、そもそも間違いだという主張がある。
>>513
あんた物言いが文系w
しかも何でも文章で理解しようとするとこなんか、
宗教学かなんかがいいんじゃないか?
禅宗を研究して禅問答の大家を目指すとかさw
だからさ、自然科学のスレには来ない方がいい。
うわ、
0HJv+XUp
って完全に浮いてる、哲学か宗教で語ってる...
江戸時代は洋学から和算になったが、
絵馬も帰納法で解決している。
文明開化で 演繹法を導入した。
日本文化を持つ日本は具体例で調べ帰納法
で論理化し 演繹法で構成するのが
わかりやすい。
ま、統計でも大切なのは一次資料の
データじゃん。
で、行列は比例式の発展だ。
文科省は具体的、のレベルが低いよ >>519
容疑者問題をそちらが納得するように書き換えてみよう。
ABCの3人の容疑者がいた。ABCの容疑は3人とも等しい。
だが犯人は一人だけだ。検察官はそのうちの一人しか起訴できない。
神は事の真相を知っている。神は検察官に問うた。
「検察官よ。この容疑者の中から真犯人を当ててみよ」
検察官はBを選んだ。そこで神は言った。
「一つだけ真相を教えてやろう。Aは無実だ」
これを知った検察官はBを起訴せずにCを起訴すべきだろうか?
この場合の神がクイズの司会者に相当する。 >>521
文章で理解できないなら>>496を見てくれ。それで理解できないなら考える。 漢文の時間削って統計を増やせばOKな気がする。
ついでに古文の時間削って英語の時間を増やすともっといい。
ほれ、調べてやった
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BB%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%AB%E5%95%8F%E9%A1%8C
>モンティ・ホール(英語版) (Monty Hall, 本名 Monte Halperin) が司会者を務める
>アメリカのゲームショー番組、「Let's make a deal(英語版)[1]」の中で行われたゲームに関する論争に由来する。
宗教的とか哲学的とか以前に、雑w
元々論理が組み立てられない上に雑www
ID:aP7s3Ut+さんがモンティホール問題と>>524のような容疑者問題の違いを
明確に述べられない場合、ID:aP7s3Ut+さんも理解していないことになる。
>>528
どこが明確でないと思うのかw
容疑者問題なんか、
ホスト側がAは外れにして、
最初にBかCを選べとか、Aを選んだらそれ以外を選びなおせ、
と言って選ばせた上で、
そこからゲームが出発するんだぞ、
そこからゲームが出発するんだぞ、
そこからゲームが出発するんだぞ、
そこからゲームが出発するんだぞ、
そもそもそこからして違うだろ。
μ-3σ恐るべしだなw
ちょっと勘違いした。
BかCを選べじゃなくてBを選べ、だな。
あるいはAかCを選んだら他のにしろ、と言ってBを選ぶまでそれを続け、
Bを選んだら、
そこからゲーム出発なんだぞ。
ああ、めんどくせえμ-3σw
>>522
浮いてんのはテメーだろカス
いつまでも粘着してんじゃねぇよこの老害が
どのスレでも改行から始めやがって丸わかりなんだよボケ >>526
漢文 倫理は選択で十分だわ
英語は論文が必要 >>532
あと歴史も近代史だけにして浮いた時間分を法学にすれば文系でも論理的思考力を養えるし実用的だと思う
>>531
益々浮いてるぞw
それとも同類?ww
自然科学スレに文系が来て、
他人の論理的批判も論理で答えようとせず自説をバカの一つで繰り返すだけ。
それも哲学風、宗教風だったりして閉口する。
>>525
>>496は何が言いたいのか分からないって言っただろ、>>503で。
読ませて議論がしたけりゃ、見ろだけじゃなくてちゃんと説明文つけろ。
>>503のほうが何が言いたいのかわからない
とても読ませようと思って書かれた代物ではない >他人の論理的批判も論理で答えようとせず自説をバカの一つで繰り返すだけ。
大きなブーメランですね 選挙で選ばれた政治家が学校に介入するのはおかしくて
一私企業の朝日新聞が学校に介入するのは正しいのか? >数学は演繹的、統計は帰納的。
帰納法による証明は、数学じゃないのか?
数列の漸化式は数学じゃないのか?
どっちも数学だろ?
記者は文系数学しかやってないバカか?
朝日新聞はやっぱりバカか?
>>536
説明文はついている。
その文のどこがどう分からんのか、きちんと垂れろ。
本なら著者に聞くのは難しいが板なんだぞ、ヴォケ。
段々声が小さくなって来たな、
宗教風や禅問答風の自説バカ。
恥ずかしさにやっと気づて遠吠え始めたのかな?w
>>524 をもとに考える
ABC3人の容疑者
ABC3つのドア
犯人は一人
あたりは一つ
検察官が容疑者を一人えらぶ
解答者がドアを一つえらぶ
神は犯人を知っている
司会者はあたりを知っている
神は検察官が容疑者を一人選んだのち、犯人でない人を一人公にする
司会者は解答者がドアを一つ選んだのち、あたりでないドアを一つ公にする
神は検察官に問う「選んだ容疑者を変えますか」
司会者は解答者に問う「選んだドアを変えますか」
形式的にはまったく同じではないか ID:aP7s3Ut+は違うと言っているが,何か根本的な見落としをしているのではないか
バカは文章で理解しようとするから図を見せても分からないところがクソ痛いが、
しょうがないから文章で説明してやるが、
図より分かりにくいからもっと理解できない気がする。
無駄とは思うがしてやる。
容疑者問題とモンティ問題の決定的な違い、
それは容疑者問題は、
途中で限定する条件を持ち込んでいること。
「Aが潔白だったことが明らかになったとする」
ここだ。これが条件を絞り込んでいることになる。
以下はAが潔白だった場合に限った上での条件付き確率となる。
だから以後は、
残り2人でどっちかが犯人でどっちが潔白でどっちが犯人か、の問題になる。
要するに、問題はAが潔白だった場合に限った以降について、どちらが犯人か?なのだから、
どちらも確率1/2だ。
一方モンティ問題は、場合を限定する操作は何一つ無い。
最初に1つ選択するとホストは何が外れか知っていて、
必ず対応して、選択したもの以外の中から外れを一つ除去してくれる。
ここには、これがもし外れだったら、といった条件限定を一切していない。
まあ分からんだろうな、なんせμ-3σな上、考え方が文系だからw
普通は、
分かりにくい時は、図で書いて理解する。
文系の最下層は、図を見ること、図で考えることにアレルギーを持っているw
よ〜〜〜おっく分かったよwww
どちらかというと統計学の方が重要じゃないか?
社会に出て役に立つ
あ〜〜〜〜面倒臭せえ、
図を図と文章に書き直してやる。これでダメなら真性バカw
【モンティ問題】
Bを引いた場合を考えるが他を引いた場合も対称性があるから同じになる。
@最初確率はこうなる。
・当たりを引いている場合
*
○◎○(1/3)
・外れをを引いている場合
*
◎○○(1/3)
*
○○◎(1/3)
Aここで選択している以外外れを除去してくれる。
・当たりを引いている場合
*
×◎○(不明)
*
○◎×(不明)
但し、両方合わせると確率は1/3
・外れをを引いている場合
*
◎○×(1/3)
*
×○◎(1/3)
このままだと当たる確率は1/3 ←←←←←←←←ココ
B乗り換えると、
・当たりを引いている場合
*
×◎○(不明)
*
○◎×(不明)
但し、両方合わせると確率は1/3
・外れをを引いている場合
*
◎○×(1/3)
*
×○◎(1/3)
これで当たる確率は2/3 ←←←←←←←←ココ
【容疑者問題】
Bを引いた場合を考えるが他を引いた場合も対称性があるから同じになる。
@最初確率はこうなる。
・犯人が当たっていた場合
*
○◎○(1/3)
・犯人を外していた場合
*
◎○○(1/3)
*
○○◎(1/3)
AここでAが違うと判明するので、
当初1/3ずつだった確率はAが犯人だったケースは除去され、
残りで1/2ずつとなる。 ←←←←←←←←条件を限定したから、以後条件付確率となる。
・犯人が当たっていた場合
*
×◎○(1/2) ←←←←←←←←ココ
・犯人を外していた場合
*
◎○○(0/3) ←←←←←←←←ココ(条件限定で場合が除去される)
*
×○◎(1/2) ←←←←←←←←ココ
B乗り換えると、
・犯人が当たっていた場合
*
×◎○(1/2)
・犯人を外していた場合
*
×○◎(1/2)
どっちにしろ当たる確率は1/2 ←←←←←←←←ココ
穴のあくほど見比べろ。
それで分からなきゃ一生分かるまいwww
jBnEwbnYと2ONTsBlBは誹謗中傷に逃げているが、
冷静な>>542のまとめを見てどこに違いがあるのか
合理的な説明ができないと証明したことにはならんよ。 じゃあ、こう問うてみよう。
クイズの司会者と回答者がいる。
ABCの3つのドアがあり、その一つが正解であり他はハズレである。
司会者は正解のドアがどれかを知っている。
回答者にそのうちの一つを選んでもらう。それがAだったとしよう。
そこで司会者はAを「除外」して
「BとCのうちでハズレを一つだけ教えてあげよう」とハズレのドアを開けた。
そのハズレのドアはCだった。Cはここで消えた。残りのドアはAとBである。
さて、司会者による検定をクリアしたBのドアと検定にかけられなかったAのドア、
どちらがより正解っぽい度合いが高いと感じる? 深く考えないで。
そして、回答者の多くはどちらが正解っぽいドアだと踏む(直感する)かな? 思うに、こう問うた場合には
AのドアよりもBのドアのほうが正解の可能性がいくらか高まったと
主観的に認識する・直感する回答者が増えるんじゃないかなあ。 ここでは「深く考えないこと」が重要だよ。
心理的・主観的な直感に頼ることが頼ることが大事。
深く考えるとまずい。 演繹的だろうが帰納的だろうが、大切なのは論理だ。
数学は大学入試で必須にしろ。
文系なら何も数学でなくても・・・というのなら、名探偵コナンばりに何か推理させる試験にしろ。
ふわっとした言葉で説明して筋が通ると思うな。 こういう心理的トリックを使うと逆に回答者をハメることができる。 >>555
まさしくその通り。
数学できるやつってロジカルなやつが多い。
理屈っぽいのが玉に瑕だが。 変な図を描いて説明するより文のほうがわかりやすい。
>>551
文系脳だな、差が分かるように説明してやったのに。
もしかして第三者を装った本人?w
一生分からんかもしれんな。
もし本人だったらきりが無いから相手にしたくないがまあいい、
ここが違う。
>神は検察官が容疑者を一人選んだのち、犯人でない人を一人公にする
>司会者は解答者がドアを一つ選んだのち、あたりでないドアを一つ公にする
モンティ問題は、
司会者はあたりはずれを全部知っていて、
選択した以外の残りの中からはずれをチョイスする。
もしBがあたりなら残りのどちらでも好きな方、
もしBがはずれなら残るひとつ(しかない)はずれ、
を公にする。
だから条件付確率みたいな確率要素は入らない。
一方容疑者問題は、
あたかも神が居てはずれを選択する操作をしているように言っているが
実際には全てを知った神が外れをチョイスするという行為はしていない。
たまたまある容疑者が潔白であると判明するだけ。
たまたまある容疑者が潔白であると判明する場合も判明しない場合もあるのだが、
判明した場合に限定している。
ここで潔白と犯人を全員知っていて潔白者をチョイスして公にする操作はしていない。
だから条件付確率となる。ある容疑者が潔白であると判明した時限定の。
そこまでの説明見りゃ分かるだろ。
いまふと、
モンティ問題と容疑者問題の違いみたいな明白な違いもも分からんような
大バカ者でも分かる例を思いついた。
モンティ問題の番組でこういうことがあったとしよう。
@まず選択する。
A次に司会者が外れを除去しようとしたのだが、
Bここで選択していないあるひとつが「偶発的に」機械の誤動作で開いてしまい、はずれであると判明した。
この場合、
残りの2つの確率は乗り換えても乗り換えなくても1/2になる。
それは、
誤動作で開いたものが外れであった場合の条件付確率となるからだ。
これが容疑者問題と一致する例だ。
これでも容疑者問題が元のモンティ問題とは違うって分からなかったら、
宇宙ができて宇宙が終焉するまでの間に現れる人間で最低の脳w
サル以下かもなwww
>>1
大学だって、統計が専門の教授の所属は、たいてい数学科じゃないのか。
そんなに大問題なら、数学科に統計専門の教授のポストは不要ってことでいいのかな? 醜い書き方だな・・
要するにモンティ・ホールだと司会者は必ずはずれを選ぶが,容疑者のほうは神は必ずはずれを選ぶとは限らない
と言いたいのだろう? ただ>>524を見ると,神はサイコロをふって答えを決めるとは書かれていないんだが
>>561
統計学という言葉があいまいなのさ。
・ツールとして使うための統計処理手法
・ツールを提供する為の研究
高校でやろうとしているのは前者
もちろんそれを教える為にはツールの中身まで仕組みを熟知している必要があるから
専門に研究した数学科かなんかの要員が必要ということになる。
個人的には、
統計学もベクトルも理文無差別に必修化、なんてナンセンスの極みと思うが。
まだやってるのか、モンティ問題と容疑者問題。
あんなの「神が居て狙い撃ちで潔白を指名公開した」と考える点がクソ、
実際には神など存在せず、
偶発事象で、
狙い撃ちでもなんでもなく、たまたま潔白が明かになったに過ぎないのにだ。
扉が「開く」のと潔白が「明らかになる」、という形式的な動作のアナロジーを見て、
それが偶発でも狙い撃ちでも一緒と考えるのは思弁の塊の文系の脳。
思弁的で図で場合を検討、検証しようという姿勢も0 ←度し難いw
その上自説の禅問答だか説法を垂れ流すだけ、「お前は説明していない」って。
それをしてないのは自分のくせにw
もう沢山、おぇ〜〜〜〜〜〜〜〜
>>565
私はあなたの書き込みのほうがもうたくさんだ
無駄な書き込みでずっと議論を長引かせていたのはそちらだろう ベクトルよりは統計学の方が学術的に汎用だと思うがなぁ
>>566
尻尾www
>>562じゃまるで第三者を装ってるじゃないかwww
お前だけだよ、
>>560を見てまだ元のモンティ問題と容疑者問題が同一と言い張るなんて、
大方、3日3晩考えて分からなかったモンティ問題を、
「簡単」とか「紙一枚っぺら」と言ってるのを見かけてカチンときたんだろw
それ以来だからな突っかかって来るようになったのは。
>私はあなたの書き込みのほうがもうたくさんだ
っじゃ粘着するな、
粘着したいなら、きちんと相手のどこがおかしいか指摘することだ。
それなら粘着とは呼ばない。
まあできんだろうけどな、禅問答や哲学談義以外w
◆
ベイズとかぁ
あれ ロンリじゃない。 これ 勝手に 前提化すれば 妄想すら 言えてしまう。
都合よく 正規分布に従う変数として 未知のモノを設定しさえすれば 数学らしく 見えてしまうという。
ミソ糞分野。 使い勝手がいい と言えばいいけど。それ以上でも以下でもない。 ◆
でも
脳神経ネットワークとかぁ 結構 当てはまる鴨。
ほとんど 有限で無限の操作を 必要としてるから。 簿記、会計学、統計学、株式運用、労務管理。
これらを必修科目とし、中学校から組み込め。
日本人は世界における現代の「船場商人」を目指すんやあ。 ID:3EPaHswC が数学ができないということはわかった.
あと狂信的というか,どうやら複数の他人と私を同一視したいらしい.
今日も朝から、
>>572
っときちんとどこがおかしいか指摘しないバカがわめいておりますw
ということで、
bppca/J0さん、早く>>560のどこがおかしいか指摘して下さい。
得意の神を持ち込みますか?クスクス
>>559
>>552ですでにしびれを切らして種明かしをしてあるのに、
なに今更俺が教えてやる口調なの? >>560
それを理解していらっしゃるならば
なぜ>>552の前に最初からそう説明しなかったのさ。
文で簡単に説明でき、多くの人の直感に訴えかけることができるじゃん。
図や式を使って小難しく「見せる」ことが理系脳だと言いたいのかい?
>>575
>>552は質問形で終わってるけど、何言いたいのか分からなかったから無視したよ。
お前がなりすましかどうかは知らんが、
お前も>>560がおかしいのかおかしくないのか、
おかしいならどこがおかしいのか、
答えてみろ。
>>565
とすると、回答者が「神を信じているか信じていないか」
「サイコロ論者か神論者か」によって答えが変わる、
確率が変わってくる、ということをおっしゃりたいわけだ。 そもそもモンティ・ホール問題はコラムニストのマリリンさんが
例えば>>552のように問題を出していれば、回答者の多くがその直感によって
「変更したほうがいい」と答えたはずの問題にすぎないってことなんだよ。
だから文章題だ、文系問題にすぎん、と再三書いている。 数学界で知られる高名な数学者までがひっかかったのは
モンティ・ホール問題が実は文系問題だったからだとすれば
説明がつく。 モンティ・ホール問題って質問の仕方を変えるだけで
人びとの直感に訴えられるごくごく単純な問題なのに、
直感に反する問題だ、直感に反する問題だなどと
なんで尤もらしく語り継がれてきちゃったんだろ?
>>578
では、>>560に答えて下さい。
ちゃんとこの部分がこうおかしいと、答えてね。
別の話を持ち出して、これで答えたことになる、なんてしちゃダメだよ。
天才バカ文はよくやるけどw
それにしてもまだわからんのかw
全てを知る者が狙い撃ちする場合と、偶発的に何かが分かる場合の差が。
これだから思弁的な文系はw最後は宗教や禅問答になるww
容疑者問題だって、
神様が検察の前に現れ、
「私は誰が潔白で誰が犯人か知っている。」
「今起訴しようとしている人間以外には最低1人必ず潔白者が含まれているが誰か教えてやる。」
「それがこの人だ」
と検察に言って指名したならモンティ問題と同じ。
起訴対象を残っている方に変えると当たる確率は2倍になる。
一方、モンティ問題だって、
最初選択したところで、偶発的に機械が誤動作して開いてしまい、
Aがたまたまはずれと判明したら、それは容疑者問題と同じになる。
選択を変更しても、
偶発判明した時点で既に1/2になっている確率は、1/2のままで変わらない。
これは、はずれや潔白が明かになった経緯が、
全てを知っている何者かがはずれや潔白を選択して狙い撃ちしたのか、
偶発事象でたまたま結果的にはずれや潔白が分かったのか、
では、その観測事実の情報量が違うことからそうなる。
それにより確率が変わるのは当たり前。
確率(正確にはエントロピー)の差分=情報量だ。
情報量が違うと言っても文系には理解できまい。
勉強しろと言うつもりもない、どうせ落第するだけだからw
だから、折角、
よほどのバカでもわかるように図に書いてやったんだが、見ようとしない。
天才バカ文は文章しか脳に入らないのだw
神を勝手に持ち込み、
単なる偶発事象を、
あたかも神がモンティの司会者と同一の行動をとった結果と考えるところが
文系であり間抜けな文系。
誰かがはずれや潔白となったことが「形式的」、「結果的」に一致した場合は全部一緒と思うのがバカ文。
>>576
だから>>560には、ふと思いついた、って言ってるでしょ。
問題が非常に難易度の低いものだったとしても、
それが理解できない大バカが現れた場合、
それをそいつに理解させるのは、
非常に難度の高いことなのだ。
直感といえば、サイコロを順に20回振って
66666666666666666666 (a)
になる確率と
34512654521653141256 (b)
になる確率は
a > b, a < b, それともa = bか? 統計ってすごいなと思ってたけど
モンティ・ホール問題をきっかけに調べたら
頻度論派とベイズ論派が宗教対立起こしてるの知って
一気に胡散臭くなったw
それでもそれぞれが日々の中で使われサービスの向上に関与してるのを見ると
サービスの質自体が集団幻想のように思えてくる 確率とか統計とかは、数学の訓練を受けた脳の持ち主たちでも
しばしばミスをおかしてきた分野だと言われることがあるね。
通常の数学的思考とは違うという説には一理あるのかもしれない。 >>560 それモンティ問題と同じでしょ
最初に選んだ扉の確信度は増えない。2つ目の扉の確信度は増える。まさにベイズ
ピアソン流の人はたいてい
元の事象の確率とそれを前提にしたある統計値の確率を混同している。 >>587
↑
誘導される典型的なアホの例
統計も文系のいんちき学問とは違ってイヌでもサルでもわかるくらい数学的に明確なんだから自分で確認すればいいだけのこと。 演繹は、問題の中に答えがある
帰納は、答えの中に問題がある
>>589
違うんだがな。
粘着と同一人物か?度し難いな。
偶発事象で、開いてしまい、それが「たまたま」外れであった、というのと
狙い撃ちして開いた(必ず外れ)場合で情報量は違う。
昔の人が、バカに付ける薬はないってよく言ったと実感する。
>>590
「自分の目で確認してください」
どこの新興宗教かキャッチセールスだよwww
こりゃマジモンの科学真理教信者だな
というか、何故統計の学派同士が対立する学派の学会出席を禁止してるのか
全く説明できていない 偶然と狙い撃ちの問題じゃない。
>>552に書かれているように「除外」の問題。
モンティホール問題では最初に回答者が選んだ扉がハズレの扉を一つ開ける
種明かしからは「除外」されることが、その最大の特徴になっている。
この点は文章題の問題であって、文の解析力・読解力の問題になるが、
この点さえ回答者にしっかり伝える文章題に改良してやれば
数学のスの字もしない人びとがその直感でも普通に正解を言い当てるだろう。
そういう問題にすぎない。
だからそもそも数学的問題じゃないし、直感に反する問題でもない。
計算としては1/2をはじき出すほうが少し複雑。
いかにも数学のスキルの有無を試す問題かのように流布されているのが問題。 数学のスの字も理解しない人びとがその直感で普通に正解を言い当てるだろう。 最初の段階で下のように3列3行の可能性がある。
[T]FF [F]TF [F]FT
T[F]F F[T]F F[F]T
TF[F] FT[F] FF[T]
その全ての可能性からハズレのFを1つ取り除く。
ただしこのとき、回答者が最初に選択した扉がハズレかどうか
そこの種明かしだけはしない。ここがいちばん重要。
そのため、この行列の各要素から[F]を残してFだけを引き算することになる。
そうすると
[T]F [F]T [F]T
T[F] [T]F [F]T
T[F] T[F] F[T]
になる。
回答者が選択した扉
[T] [F] [F]
[F] [T] [F]
[F] [F] [T]
※[T]は3つ。
回答者が選択肢なかった扉
F T T
T F T
T T F
※Tは6つ。
後者(最初に選択しなかった)ほうがT(当たり)の数が多い。
しかしこんなことをしなくてもこの文章題さえ回答者が理解すれば、
数学の教養ゼロで人びとは直感によって後者を選択するはず。 モンティホール問題が話題になった理由の1つは
この問題をコラムに書いたマリリン・ヴォス・サヴァントさんが
ギネスに載るほどの高IQの持ち主だったからかもしれない。
この問題で彼女と喧嘩腰に論争した数名の数学者
(その数学者の中には高名な業績を遺した数学者の名もあった)
が論争に敗北するという結果が、
高IQの凄さを人々に知らしめたからだったのだろうか。
しかし、マリリン・ヴォス・サヴァントさんは他のところでは、
同じく確率に関する問題で間違いをいくつかおかしてそれを認めている。
例えば>>586の問題で彼女は間違ったことを書いてしまっていた。
>>594
また粘着?
違うようにも見えるが、まあいい。
お前のような大バカにはこういう例をプレゼントしよう。
あるゲーム番組があり抽選で何人かが参加者として招待された。お前もだ。
箱が6つある@〜E。
@ABCDE
左3つの箱(@〜B)のうち1つに当りが入っている。右3つの箱(C〜E)は空。
参加者が左3つのうちのいずれかを選び、
次に司会者が右3つのうちひとつを開ける(空に決まってるが)。
但し司会者は、
@に当りがある時はC、
Aに当りがある時はD、
Bに当りがある時はE、
を開くルールになっている。
その後参加者は1回だけ選択を変更できる。
さあゲーム開始!
まず最初の参加者はAを選んだ、
ここでおもむろに司会者がCを開いた、
これを見た参加者は@に変えた。
当然ながら、「当たりです、おめでとう」、となり無事ゲームは終了。
さあ次の参加者だ!よく見るとお前じゃないかwようこそ。
まずお前はAを選んだ、
おお〜〜〜っとここで機械が誤動作、勝手にCが開いてしまった、もちろん空。
ここでお前は考え込み、そしてしたり顔でこう言い放った。
「これは司会者がCを開けた場合と同じだ。」
「だから@に変えれば当たりさ、簡単なもんだ、ふっふっふ」
会場のスタッフも見学者はあっけにとられる中、
この様子は全国に放映されてしまったのであったwww
これは同じ動作をしても、そうなるに至る経緯が違えば、確率は違って来る例で、
エントロピーが一気に0になる場合と、不変の場合の極端な場合の対比。
こんな単純な例でも分かる通り、
@が開いてそれが空だったという結果が同じであったとしても、
得られる情報は、条件、経緯によって全く違うのだ。
@が開くという動作が同じだと全てが同じだと思う人間は天才バカ文のバカ文パパwww
文系の特徴
・図や式を信じる信じない以前に見ようとしない。
・観念論的論述の中で自説を形成し確信を通り越して陶酔する。
一方理系は
・論理的に推論思考するがそれだけでは確信しない。
・図や式で思考の正しさの検証を試みる。
文系って元々簡単な問題を、こね回してことさらわかりにくくするのが得意なんだよな。
モンティなんて>>467図で全ての場合を尽くしてるってのに、
それをわざわざ分かりにくくするバカの多いことw
モンティホール好きな奴が多いなw
鰡はモンティホール問題の話題のスレ立ててやれよw
>>598
訂正
誤--------
@が開いてそれが空だったという結果が同じであったとしても、
得られる情報は、条件、経緯によって全く違うのだ。
@が開くという動作が同じだと全てが同じだと思う人間は天才バカ文のバカ文パパwww
正--------
以下@→Cに訂正。
Cが開いてそれが空だったという結果が同じであったとしても、
得られる情報は、条件、経緯によって全く違うのだ。
Cが開くという動作が同じだと全てが同じだと思う人間は天才バカ文のバカ文パパwww
よく言うね。
>>552で種明かしをするまで
ここまで明瞭に説明した人がいたかね?
>>552は数学の知識ゼロでも文章題の表現をちょっと
変えただけで人びとの直感に訴えて人びとから正解を引き出す
もっとも明瞭な説明だし、
>>596ほど分かりやすい図式による説明をした例がこのスレッドのみならず
これまでネット上にあっただろうか? 要するに、数学の知識をいっさい使わずにモンティホール問題は解ける、
これはただの文系問題(文章読解問題)だということをここで証明したわけだ。 古代から音楽、数学、哲学が重要と言うけど
どう考えても統計は数学じゃないわな
2次元でも3次元でもなく思考の発展がない 文系連呼さんはご存知なのか?
モンティホール問題を出題したマリリン・ヴォン・サヴァント氏が
学歴的には大学で哲学科を専攻して中退している人物だということを。
モンティホール問題事件はいわば「1人の文系出身者vs数名の数学者」の論争であり、
その結果が無残にも数名の数学者の敗北に終わった事件だったということを。
そのなかには数学で著名な業績を残している人物までもが含まれていたわけだ。
つまり、理系が文系にブザマに完敗した事件なんだよw
それを知ったうえで、文系ガー、文系ガーと連呼しているんだろうか。 今までは同じ統計学でも純粋数学っぽい数式をこねくり回して研究して
現実のデータはほとんど扱わないような学者が幅を利かせていて、
現実のデータを題材に現実社会を分析したりいろんな業界とつながって
研究している統計学者は一段下に見られていた
ところが、最近統計学やその周辺の応用が急に脚光を浴びてきたおかげで
立場が逆転してしまった マリリンさんが出題したモンティ・ホール問題とは大体こんな感じの文章題
{
あなたがゲームショウに出場したとする。
そこであなたは3つの扉の選択肢を与えられる。
そのうちの1つの扉の裏にはクルマがある。他の扉の裏には羊がいる。
あなたはそのうちの1の扉を選択した。
すると、それらの扉の裏に何があるか知っている出題者が他の扉3を開けた。
そこには羊がいた。
そこで出題者が言った。「あなたは2の扉を選択したいですか」と。
あなたはその2の扉を選択することで利得を得ますか?
}
この文と>>552とを読み比べてみてほしい。 どちらかというと古典とか漢文を削って
ベクトルも統計も必須にすべき
紙1枚、いや実際にはB6半枚の図で中卒でも分かったのに、
文系と来たら厳密さの担保できない文章をこねくり回して長々とw
しかも自己陶酔w
うんざり。
文章同士で厳密さに欠ける話をするのが文系w
式や図では正当性の話が丸見えになり、
欠陥をの指摘を受ければ自己陶酔できないのを本能的に嫌ってるw
ぶつかって、これまた文章で厳密性の無い泥仕合をするのも文系w
だから開いて中が空だった事実だけ見て、
それから得られる情報がどれもこれも同じなんてアホを垂れるw
科学板に来てもしょうがないと思うがなあ。
モンティ・ホール問題は文系が出した文章題に理系がひっかかったんだよ。
それを分かっているのかい? []が回答者が最初に選択した1のドア、
{}がモンティ氏が開けた3のドア。
Tが当たり、Fがハズレだとすると、
[T]F{F} [F]T{F} [F]F{T}
しかしこのいちばん右はTを開けてしまうことになるので
このケースはないことになる。よって、
[T]F{F} [F]T{F}
に絞られる。{F}を取り除くと
[T]F [F]T
になるが、1(左)から2(右)に乗り換えたほうが得か?
そんなことはないね。 マリリンさんの文章題がいかに意地悪だったかが分かるねw >>606
哲学はプラトンの時代以降は幾何学がベースだよ。 幾何学は特定の自然界に引っ張られているのでまだ帰納的だね。
代数学になるともっと自由になった。いろんな仮想的世界を計算できる。 >>609
その通り。
でも統計って線形代数と微積なしに学ぶことってそんなあるかな?って感じ。
情報の授業でエクセルを使って統計処理させるとかでも高校では十分な気がする。
そうすれば文系くんでも数学って大事なんだなって身をもって理解できるようになる。 ベクトルより統計の方が社会人になったときに役立つだろ 同感。思うに、統計学が生活にもっとも身近な応用数学。
経済統計・社会統計、疫学、製造業のQC数学、実験計画法...
ベクトルも統計も、役に立つ人間も居れば立たない人間も居る。
理系でベクトルは必須だが、
それ以外は高校時点で無差別に必須にする必要など無い。
文系を目の敵にしている理系崩れの粘着君が自説をとうとうと語るクソスレと化したな。
なんでこの粘着は3行ですむ証明を長々と図にしてわかりにくくしてるんだろうね・・・ モンティ・ホール問題は、たしかに
TFF FTF FFT -> FF TF FT -> F T T
3/9 -> 2/6 -> 2/3
たった3手順で2/3が求まる。小学生レベルの算数問題。
しかしこの文章題に数学者までひっかかったというのだから
それなりの合理的理由があったはず。 >>2
おれも英国数でも受けたぞ
選択は数学と日本史やって出来が良い方出してたわ
>>622
文章で長々と間違った自説を垂れたからじゃないか、
読み返せ、文系粘着の同類w
モンティ自体は>>467の図で終わってるのに。
今更バカが3行とか垂れてるが、
確かに短いことは短いが、
たぶんそんな舌足らずで分かる人間などそうは居まい。分かるのは初めから分かってる人間。
>>467の図は、周囲の人間に説明して即座に分からなかった人間は、
最終学歴中卒のおっちゃん含めて誰も居ない。
催行の説明とは言わんが「簡単でしょ?」と言うには十分だと思うが、
どうもその後の粘着の中で「簡単でしょ?」が気に入らなかったらしいが、
この文系脳の価値観にもうんざりしたw
中卒おっさんにモンティ問題を図を書いて説明するとかアスペかよ 国内だけ忖度して決めないで アジア欧米の教育に
遅れないだけの配慮がいる >>552や>>596なら小学校低学年でも理解できるだろう。
より簡単にすることが数学の理解に長けていないと見下す
変なエリート意識は棄てるべき。
小学生にも理解できるように証明してこそ真の数学者。 モンティ・ホール問題の教訓、その本当の逆理は、
数学の訓練を受けないほうがかえって正解する可能性が高くなる問題が
この世には存在する、ということをむしろ証明したことじゃないか?
そういうのを文系の自己陶酔、いや、文系のマスコキって言うのだよw
分かりにくいのは、
モンティの手順との対応と、
フェーズフェーズで全確率の合計が1になっているのが見えにくく、
聞き手が自分で考え汲み取らないといけないからさ。
>>467や>>503の図では
モンティの手順に沿っている上、縦列足すと必ず1になると簡単に理解できる。
だから今までの実績として、瞬時に理解できなかった者は居ない。
お前の図で説明して分からせろと言われても、俺には自信が無い。
>>628
アンカー忘れたので再投稿。
そういうのを文系の自己陶酔、いや、文系のマスコキって言うのだよw
分かりにくいのは、
モンティの手順との対応と、
フェーズフェーズで全確率の合計が1になっているのが見えにくく、
聞き手が自分で考え汲み取らないといけないからさ。
>>467や>>503の図では
モンティの手順に沿っている上、縦列足すと必ず1になると簡単に理解できる。
だから今までの実績として、瞬時に理解できなかった者は居ない。
お前の図で説明して分からせろと言われても、俺には自信が無い。
>>632
お前の図の説明はたんなるオ○ニーなんよ。
そんなコキタナイもん見せられる方は苦痛でたまらん。
とりあえず祖チンひっこめてはよいねや! 図による説明
>>596 >(越えられない壁)>>>(汚物)>>>467&>>503 AさんとBさんがいてそのうちの1人だけが数学が得意だと自称しているとする。
1. Aさんを除き、BさんとCさんの2人が数学のテストを受けたらBさんだけが合格した。
2. Aさんを除き、Bさんを含む100名が数学のテストを受けたらBさんただ一人が合格した。
3. Aさんを除き、Bさんを含む100名が数学のテストを受けたらBさんを含む99名が合格した。
さて、1, 2, 3の場合で、数学が得意だと自称しているのはAさんかBさんか
どちらのほうがより有り得そうか?
思うに、統計をとったら2のケースでは大多数の人がAさんよりBさんを選ぶはず。
少なくともそれは直感に反していないのではないか。
1と3のケースでは割れる可能性があるかもしれない。
意思決定(選択)問題を人間はそこまで精密に計算して行動しないということかもしれない。 アンケート受ける時点で忖度が働くから
統計処理よりデータが怪しい >>629
そんな気がする
数式などの解を導くのは能力が高いけど
現実の課題や問題を数式の形に落とし込む能力は決して高くない
現実の世界を翻訳する人がいて初めて能力を発揮できるんだろう 文系はベクトルやらなくても良いと思うけど、理系が高校二学年でベクトル学べないで、三学年で極限微積二次曲線複素数と一緒に全部詰め込まなくてはならなくなるのが不味い。
文系は二年で統計やって理系はベクトルやるように分けるのが良い。
やっぱり高校の理系数学は物理や工学の為に有ると思うんだよな。 >>632
>>467や>>503の図では
今までの実績として、瞬時に理解できなかった者は居ない。
>>467
>>468
>>503
>>504
−−−−−−−−−− 終了 −−−−−−−−−−− >>639
そうだね。
基本的に数学の時間が少ないんだと思う。
文系科目は趣味みたいなもんだから授業時間を削るべきだと思う。 >>212
それでねえ
【統計学/金融】京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明[04/08]
ttps://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1523239119/
京都大学の梅野健教授と新谷健修士課程学生は、
世界中の様々なビッグデータに現れる「べき則」の普遍性を説明する新しい統計法則を発見した。
この統計法則は「超一般化中心極限定理」と呼べるもので、データ上に普遍的に現れるという。
これにより世界の様々な現象の統計モデルの構築が期待される。
超一般化中心極限定理だってさ
物凄いのが出て来たよwww >>1 数学が演繹、統計学が帰納って対比は間違っとるぞ。
数学は演繹で成り立ってるが、統計学が帰納で成り立ってるわけじゃない。
統計学は帰納のための手段だってだけ。 1を読んでも高校で統計学を教えるべきでない理由は何もわからないぞ。
大学に行っても出会うのは統計と検定ばかりで純粋数学に関わる機会なんてまったくないぞ。 東大以外のほとんどの場合は大学入試の時に統計中心のところに行くかどうか
判断して、それが学習できる学部学科狙って受けないといけないから、高校で
適性判断材料としてなるべく統計に触れさせないと高校生は何もわからない
統計コースがない普通の理学部数学科に行ってしまったり
今の流れに流されて医学部受験に走ったりしがちになる そもそも授業科目の考え方は教育学的に合理的なのか? コルモゴロフの公理とか出てくる確率論の講義は別として
統計学の授業でユークリッド原論みたいなことをやってる? ビッグデータとガウスとか好きなんだろ
文部省のど底辺無能アホたれマスカキ役人は この公式を成り立たせるためには観察対象を増やせってのは帰納的? モンティ・ホール問題で、誰も、ぐぅの音も出ない回答。
扉AからBへSwitchしない場合の勝率は、当初の1/3のまま。
扉AからBへSwitchした場合の勝率(=扉Aを開けると羊の確率)は、当初の2/3のまま。
こんなの、Wikiほどボリュームを割かなくてもいいんじゃないかな。 一見、数学(確率論)の問題に見せかけて、実は算数(文章題)の問題。 は?
数学より統計学のほうが大切なんじゃない?
相関関係を因果関係にすり替える、イカサマ屁理屈も横行しているし、
今、「コンピューター」とか「人工知能の合理的判断」の根拠のほとんどが統計学だよ。
アマゾンのお勧め機能も、コンビニのPOSレジが弾き出す「売れ筋商品」も、
Googleの検索表示順位も、ほぼ統計学だよ。 例えば、「犯罪者と一般人の差異を調べて、犯罪を予見させる特徴を抽出しました」という論文。
そもそも、犯罪の区分が明確でないところに、いくら、理屈をねじ込んでも無意味。
だって、考えてもごらん。
政治家や経営者が行う巨大な犯罪は、犯罪と分類されず、
こそ泥のような小さな犯罪だけを、犯罪に分類して、いくら精緻な屁理屈を並べても、
そもそも分析対象が間違っているんだから、分析そのものが無意味。 その前に美術とか音楽とか古文とか倫理とか止めよう
そうじゃないと時間たりない。 天気予報を理解するのも統計学だよ。
少なくとも、今の所、未来を100%確実に予見はできない。
だから、相場でも天気予報でも、未来のことを語るには、統計学の様式で記述するのが標準的。
未来が予見できると何ができるかって?
金が儲けられる。
統計だってベクトルだって大事に決まってるじゃないか。
っが、
どっちも無差別に必須にする必要など無い。
特に>>1のバカは文系までベクトルを必須にしろと垂れている基地外w
義務教育なら、まずは法律の勉強をすべきじゃない?
法的な知識がないばかりに、ブラック雇用で泣き寝入りしたり、
交通事故の示談で保険会社に丸め込まれたり。
あるいは、法律の容認範囲を超える損害賠償を要求してしまい、
被害者のはずが、恐喝犯や脅迫犯扱いされてしまったり。
裁判のやり方を知らないがために、
法律に沿って解決できることを、私的な報復合戦にしてしまったり。 まあ、もともと、高校は義務教育じゃないんだから、「必須」とかの議論は無意味。
どちらが、生徒の需要に応えているか、くらいだろう。
別に数学でも統計学でも国語でも英語でも社会でも理科でも美術とか音楽とか古文とか倫理でも、
個人で図書館やネットで勉強しても済むもの。
いわば、やってもやらなくてもよい事柄。 進学校のように、受験に特化した科目のみを教育しても良いし。
どうせ、高々3年の高校で扱える内容など、高が知れている。
それより自学できるように、使い古しの教科書を図書館に置いて欲しい。 先日の新ルパンで 帰納法は仮定だよ のセリフで理解した
図書館は要らないな。
国会図書館ですらネット化されつつある。
ネット上の教材を充実させるべき。
活版印刷は大発明だったけど、
ここへ来て時代は回転したよ、盛者必衰の理。
もはや印刷物のコンテンツよりネット上に存在する、紙にしないコンテンツの方が質量ともに上。
国会図書館の納本制度は意義を急速に低下させている。
さらに決定的なことに、紙の印刷物はそのままでは検索の対象にならない。
大学にしろ高校にしろ
こっちの好きな科目を勉強させろ。
別の学校の講義も単位と認めるとか。
必須とか、そこまで多くなくていいだろう。
まあぶっちゃけ文系に無理に数学なんかやらせんでいいよ。
どうしてもってなら、モンティ見せて感想文を書かせてそれで全員合格点やればいいw
東大一橋早慶クラスの経済学部行くのには大学入ってからの必要性でも大学受験時の得点効率
でも、微分積分と確率に力を入れて勉強したほうが有利でいいのに、そういう情報が高校生には
行かないから整数と図形問題のほうにどっぷり浸って比重を置いた勉強やるのが多かったりする >>666 これを書いた小島寛之は、自称経済学者なのに、
線形代数の入門書で行列式を図形的な理解を勧めるみたいな、
全然経済学と縁のない説明した奴だから、
経済学徒にとっての意義なんてなんも考えとらんやろ。 >>651
扉の数が3だと勝率2倍アップだが、
例えば100なら99倍か?
一般化は、そう単純でない。
>>668
そんなに無難しいか?
例えばルールを、
まず1つ選ぶ、
選んだもの以外から外れを1つ教えてくれる。
モンティと違い乗り換える先は1つではなく選択の余地があるが、
ここで乗り換えた場合と乗り換えない場合の当たり確率変化を考える。
絵にするのは掲示板上では面倒で難しいが、
記号はモンティの場合と同様として、
対称性から1番左を選ぶと考えても一般性を失わない。
@最初1つ選ぶ
*
1/100 ◎○○○○○ ○
1/100 ○◎○○○○ ○
1/100 ○○◎○○○ ○
1/100 ○○○◎○○ ○
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・
A選んだもの以外から外れを1つ排除
*
1/100 ◎○○○○○ × ○ ←*以外から外れを1つ排除
1/100 ○◎○○○○ ×○ ←*以外から外れを1つ排除
1/100 ○○◎○○○ × ○ ←*以外から外れを1つ排除
1/100 ○○○◎○○× ○ ←*以外から外れを1つ排除
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・
このままなら当たり確率は1/100
B乗り換えた場合の当たり確率
1/100 ◎○○○○○ × ○ ← (1/100) x 0
1/100 ○◎○○○○ ×○ ← (1/100) x (1/98)
1/100 ○○◎○○○ × ○ ← (1/100) x (1/98)
1/100 ○○○◎○○× ○ ← (1/100) x (1/98)
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・
乗り換えた場合の当たり確率は
(1/100) x (1/98) x 99
だな。
>>668
またルールを、まず1つ選ぶ、
選んだもの以外から外れを98個教えてくれる、ということなら。
対称性から1番左を選ぶと考えても一般性を失わない。
@最初1つ選ぶ
*
1/100 ◎○○○○○ ○
1/100 ○◎○○○○ ○
1/100 ○○◎○○○ ○
1/100 ○○○◎○○ ○
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・
A選んだもの以外から外れを98個排除
*
◎○×××× ×
◎×○××× ×
・・・・・・・・・・・・・・・・・
◎××××× ○
以上全部で1/100
1/100 ○◎×××× × ←*以外から外れを98個排除
1/100 ○×◎××× × ←*以外から外れを98個排除
1/100 ○××◎×× × ←*以外から外れを98個排除
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・
このままなら当たり確率は1/100
B乗り換えた場合の当たり確率
◎○×××× ×
◎×○××× ×
・・・・・・・・・・・・・・・・・
◎××××× ○
以上全部で1/100 ← (1/100) x 0
1/100 ○◎×××× × ← (1/100) x 1
1/100 ○×◎××× × ← (1/100) x 1
1/100 ○××◎×× × ← (1/100) x 1
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・
乗り換えた場合の当たり確率は
(1/100) x 1 x 99
だな。
思弁に走る文系は、
元々単純な問題をこねくりまわして、
神様とか意味不明な要素まで練り込んで訳が分からなくして
自己陶酔と言うかマスコキというかシコシコw
これを言い張り続ける、うんざり。
ドアが3つの場合
1. TFF FTF FFT = 3/9 ≒ 0.333333
2. FF TF FT = 2/6 ≒ 0.333333
3. F T T = 2/3 ≒ 0.666667
変更したほうが
0.666667 / 0.333333 ≒ 約2倍当たる
ドアが4つの場合
1. TFFF FTFF FFTF FFFT = 4/16 = 0.25
2. FFF TFF FTF FFT = 3/12 = 0.25
3. FF TF FT FT = 3/8 = 0.375
変更したほうが
0.375 / 0.25 = 1.5倍当たる
ドアが5つの場合
1. TFFFF FTFFF FFTFF FFFTF FFFFT = 5/25 = 0.2
2. FFFF TFFF FTFF FFTF FFFT = 4/20 = 0.2
3. FFF TFF FTF FFT FFT = 4/15 ≒ 0.266667
変更したほうが
0.266667 / 0.2 ≒ 約1.33倍当たる
ドアが6つの場合
1. TFFFFF FTFFFF FFTFFF FFFTFF FFFFTF FFFFFT = 6/36 ≒ 0.166667
2. FFFFF TFFFF FTFFF FFTFF FFFTF FFFFT = 5/30 ≒ 0.166667
3. FFFF TFFF FTFF FFTF FFFT FFFT = 5/24 ≒ 0.208333
変更したほうが
0.208333 / 0.166667≒ 約1.25倍当たる
...どんどん1倍に近づく? マスごみに騙される奴が少なくなるから捏造朝日新聞は阻止したいんだろ。 選択されたドア以外のドアを1つだけ遺して
ハズレを全部開けた場合:
ドアが3つの場合
1. TFF FTF FFT = 3/9 ≒ 0.333333
2. FF TF FT = 2/6 ≒ 0.333333
3. F T T = 2/3 ≒ 0.666667
変更したほうが
0.666667 / 0.333333 ≒ 約2倍当たる
ドアが4つの場合
1. TFFF FTFF FFTF FFFT = 4/16 = 0.25
2. FFF TFF FTF FFT = 3/12 = 0.25
3. FF TF FT FT = 3/8 = 0.375
4. F T T T = 3/4 = 0.75
変更したほうが
0.75 / 0.25 = 3倍当たる
ドアが5つの場合
1. TFFFF FTFFF FFTFF FFFTF FFFFT = 5/25 = 0.2
2. FFFF TFFF FTFF FFTF FFFT = 4/20 = 0.2
3. FFF TFF FTF FFT FFT = 4/15 ≒ 0.266667
4. FF TF FT FT FT = 4/10 = 0.4
5. F T T T T = 4/5 = 0.8
変更したほうが
0.8 / 0.2 = 4倍当たる
ドアが6つの場合
1. TFFFFF FTFFFF FFTFFF FFFTFF FFFFTF FFFFFT = 6/36 ≒ 0.166667
2. FFFFF TFFFF FTFFF FFTFF FFFTF FFFFT = 5/30 ≒ 0.166667
3. FFFF TFFF FTFF FFTF FFFT FFFT = 5/24 ≒ 0.208333
4. FFF TFF FTF FFT FFT FFT = 5/18 ≒ 0.277778
5. FF TF FT FT FT FT = 5/12 ≒ 0.416667
6. F T T T T T = 5/6 ≒ 0.833333
変更したほうが
(5/6) / (6/36) = 180/36 = 5倍当たる
2倍、3倍、4倍、5倍....
>>669
>>700
を見れば、一般式はあまりにも簡単。
n個あった時、
・選んだもの以外から外れを1つ教えてくれる場合
乗り換えなければ確率は1/n
乗り換えれば、
[1/n] x [1/(n-2)] x [n-1]
となる。
・選んだもの以外から外れをn-2個教えてくれる場合は、
乗り換えなければ確率は1/n
乗り換えれば、
[1/n] x 1 x [n-1]
となる。
・選んだもの以外から外れをm個教えてくれる場合は、
これも2例からの類推で簡単。
乗り換えなければ確率は1/n
乗り換えれば、
[1/n] x [1/(n-1-m)] x [n-1]
となる。
どうして簡単か?
コンビネーションやパーミュテーションをほとんど考える必要が無いからだ。
一旦条件を広げて全てを潰して行くという方法は、
頭のいい人間のすることではないし、
素人に分かり易く説明することもできない。
アンカーミスしてた。
再送。
>>669
>>670
を見れば、一般式はあまりにも簡単。
n個あった時、
・選んだもの以外から外れを1つ教えてくれる場合
乗り換えなければ確率は1/n
乗り換えれば、
[1/n] x [1/(n-2)] x [n-1]
となる。
・選んだもの以外から外れをn-2個教えてくれる場合は、
乗り換えなければ確率は1/n
乗り換えれば、
[1/n] x 1 x [n-1]
となる。
・選んだもの以外から外れをm個教えてくれる場合は、
これも2例からの類推で簡単。
乗り換えなければ確率は1/n
乗り換えれば、
[1/n] x [1/(n-1-m)] x [n-1]
となる。
どうして簡単か?
コンビネーションやパーミュテーションをほとんど考える必要が無いからだ。
一旦条件を広げて全てを潰して行くという方法は、
頭のいい人間のすることではないし、
素人に分かり易く説明することもできない。
モンティアスペはことのほか多い。
と言うより、そんな連中が居たのか、って初めて認識した。
「簡単でしょ」で切れるアスペ
紙っぺら一枚の説明なのに本を出せというアスペ
偶発事象に神様の意思を練り込む文系アスペ
簡単な問題を複雑化してから収束させて威張るアスペ
etc.
今回散々粘着されてうんざりした。
ドアの数を増やせば増やすほど選択を変更することが無価値になってゆく。 ドアの数を増やしたモンティホール問題の拡張版では
司会者が出すヒントが
a. 選択外のドアのうち1つを残して全てを開ける場合、
b. 選択外のドアのうち1つだけを開ける場合
とで確率が違ってきてしまう。
aの場合、ドアの数が増えれば増えるほど選択を変更した
場合の確率は2倍、3倍、4倍と増えていく。
しかし
bの場合、真逆のことが起こる。ドアの数が増えれば増えるほど
変更した場合の確率が2倍から減っていき、1倍に近づくのだ。
モンティ・ホール問題はこれをトリックとして使っている。
マリリン・サヴァント氏が説明に利用したのはaの場合だった。 統計的には、公平なサイコロを5回振った時に
すべて6が出ることがあり得る。
このとき6が出る確率は1/6ではない。
統計的確率論はこのことを考慮するだろうが、
数学的確率論ではこのことは無視される。 >>681
無視されるって前提をなかったことにしてるだけで
そもそも求める先が変わってない?
統計学=前提ということ? >>669の手法は>>596などTFFとか書いている人の手法をパクっているだけ。
これ以上に直感的にわかりやすく説明する方法はない。
TFでだらしなくべろんちょと展開したら、
最終学歴中卒どころか大卒だって3分説明しただけでうんざり顔が脳裏に浮かぶw
やってみれやww
前レスでも書いたんだが
俺は工学部で、比較的数学を使う仕事をしているんだが
学校で時間をかけたにもかかわらず卒業以来一回も使ったことが無いのが
(1) 因数分解
(2) 円周率、台数で算出できる面積、三角定規と分度器の角度と辺長さと三角関数
以外の幾何
PCが普通になって、解析解より数値解が一般的に成ったんだから上の2つは要らない 因数分解が必要ないってたすき掛けのことか?
さすがに2次方程式を解けないまま高校以降の数学を学習するのは困難だと思うが。。。 けっきょく人工知能に取って代わられるかどうかってことか?
自分を基準にあれが要るこれが要らないと主張する愚w
要る人間には要るし要らない人間位は要らない。
だから問題なのは必須化であって、
必要な人間、やりたい人間、がやればいいってこと。
もちろん不要ならやらなくて良い。
>>1は統計の必須化はおかしいと言っておりこの点はその通りだが、
一方ベクトルは、文系でも必須化しろとでも言い出しそうな勢いなのがどうかしてるってこと。
>>1は「自分の飯のタネ(ベクトル入門書)こそが大事」って言ってるだけ、
似たようなの(自分の環境だけで判断)も多数スレに出入w
>>1
そもそも論として
数学と統計学の論理が異なるという事は、
数学と統計学の科目を分けるべきという論拠にはなるけど
統計学を必修化しちゃダメという論拠には、ならないよ 読み書き算数ができれば、大多数の人びとにとって
学校教育がそもそも必要なのかって問題にゆきつく。
理想としてではなく現実として。
現代人の標準的な社会生活のなかで教養として使われる
ものがあるとすれば、せいぜい確率と統計くらいなもん。
それらが数学じゃないと言われたら数学は大多数の人にとって
時間の浪費ということになる。 「統計学」というと、微積や線形代数の知識をバリバリ使う学問というイメージがある
統計は商業高校で教えればいい。
もちろん原理なんて言い出す必要はなく、機械的なやり方だけちょっと触れとけば。
必修にする必要も無い。
ましてや受験予備校化した普通科に必修として持ち込む必要も無い。
いや、やっぱり商業だけじゃなく、工業や農業でも教えとけばいい。
勿論必修の必要は無いが。
要するに実戦に近くなったところで使い方を教えればいいってこと。
車の運転と一緒。
だから大学に行くなら、大学に行ってからやればいいってjこと。
っが、車自体を作るって話になると別だ。
大学できっちりやればいい、もちろん専攻として選択し。
数学ではなく、情報で教えればいい
今、高校の必修科目なんでしょ、きっとお遊び科目になってるだろうから >>699
確かにな
だいたい、数学の範囲で統計学をやるとただの計算問題になってしまう
そんなの、PCでやれば良い
エクセルがスンダードなのは仕様がないから、エクセルの悪いところも教えておいてくれ 商業高校で統計学なんて使うのか?用途が思いつかない。 初等的な統計処理なら製造業でも使う。QCサークルでのレポート作成。
社員の自主サークルという名目になっているが、実際にはほぼ義務。
どんな平社員でも会社によっては順番が回ってきて人前で発表せんとあかん。
生産管理課でなければ需要予測のようなことまではやらされないが・・・ そりゃあ製造業なんて統計学の塊みたいなものだろ。でも商業高校で・・・ しかし会社やビジネスシーンで必要になることを学校教育で教えるべきかって問題もある。
社員教育で会社が負担しろよって。そのコストまで学校教育が担うべきかと。
学校教育はあくまでも民主主義国家を支えるための民主的国民の政治的リテラシーの養成に
努めるべきじゃないかという。
政府が発表する統計を理解して適切な政策や政治家を選択するのに必要な判断能力だね。
それは民主国家の最高責任者である国民の最低限の教養と考えられるから。 >>1で問題になっているのは統計学の中級以上の話だね。
市民社会の一員、民主国家の一員として、統計リテラシー(ナンバーセンス)が
どこまで必要なのかってことによる。
統計の「トリック」、ビッグデータのウソを見抜けるくらいの教養が身につくには
統計学についてどこまで知っていればいいのかっていう。 >>705
統計と確率の考え方は理系・文系を問わず全員に教えるべき
社会で生活する中で最も使えるというか知らないと騙されることが珍しくない数学的な思考法だから
詐欺や大衆に対する経済犯罪の少なからずは被害者が確率や期待値の考え方を全く知らないか言葉で知っていても理解していないことが原因だ
逆に微積分や多項式の因数分解なんかは文字通りの文系には不要だね
今の高校数学は確率・統計を数Vで教えているが明らかに間違い
順列・組み合わせと共に数Tで高校生全員に教えるべき
正規分布はガウス積分は使わずに数値的な結果だけを使って計算問題として全高校生に教えれば良い
逆に理系だけを対象とする数Vの微積分で必要ならばガウス積分を教えれば良い >>706
確率統計が数3っていつの時代の話?
現行課程では
四分位数、標準偏差、相関係数とか→数1
順列、組み合わせ、確率→数A
確率分布→数B
となっていて、数1Aは基本的に高1で全員学習することになる
Σ計算も学習してないのに標準偏差や相関係数を数1で扱うのは酷だと思うが
>>706
教えれば騙されなくなるという短絡?
成り立たねえな。
そもそもやる気のない者に教えてもしょうがない。
すぐ忘れるし何かに応用しようなどと思うこともないだろう。
これは理系に漢文を教えるのに似ている。
やる気も無いのに教える必要は無い。つまり必修化の必要は無い。
40年程前の課程では、数学Iで確率、数学Vで統計をやっていたと思う。
区間推定や仮説検定も一応あった。一部の医学部以外、入試には出なかったが。
>>711
その論法だと、小学生に統計を教える必要があるなw
私立中学入試じゃ大事な指標だろ?
社会統計学の講義では同じ調査を2度する必要はないとかアホなこと言ってたからな
それじゃ信頼性全くないだろ >>708
今はそんななのか
さすがに統計よりΣというか数列の方が重要だと思うんだけどな
数列は文系でもSPIで役に立つはずだ >>708
>Σ計算も学習してないのに標準偏差や相関係数を数1で扱うのは酷だと思うが
そうそう。オレは塾で数学教えるけど、
Σ使わずに分散や相関係数の説明することのメンドくささと言ったら…(-_-;) 表計算ソフトウェアの登場で萩L法なんて不要になったんじゃ? 偏差値は統計学の入門書にトンデモだって書いてあったぞ。
そういうことを微塵も知らされない学生が多いんじゃないか? 統計を操作して自分の主義主張を普及したいというインチキ野郎どもへの対策として
統計学の基礎はしっかり押さえておいたほうがいいいと思うぞ
それこそがリベラルアーツたる学問のあり方だと、わりとマジで考えてたりする 統計を「操作」って、もうすこし具体的に何のこと?
(集計対象になる一次データの改ざん、集計の意図的改変とか?)
Σって単なる表記法だろ。
Σ計算の学習って何のこと言ってるのか分からんな。
数学ではそれらの記号で組み立てられた数式を理解することが
数学書読解のコミュニケーションスキルになっているからね。
ただし数学書を読む機会がない人に教える必然性はないのかもしれない。
表計算ソフトウェアで実演してみせたほうがより実践的で直感的だ。 >>717
偏差値と学力偏差値は別物だ
正規分布の限界というか、正規分布の定義にテストや学力は本来は適さない 間違いだろう
関数解析無しでやると全部丸暗記になる 数式ばっかの本を見てそれだけで目が回らないように
数式文法みたいなことだけ教えてくれればいい。
あとは自分が興味のある数学書をどんどんあたる。 >>5
この記事って朝日ってるサイトだったのか、みんな統計学に詳しくなったらそりゃ困るだろうな、妙に納得。 アメリカ大統領選でトランプさんが勝つかクリントンさんが勝つか、
マスメディアが発表する調査結果が通常の誤差の範囲内だったと理解していれば、
クリントンさんが負けたことに驚くこともないし、
それメディアが嘘をついたとか騒ぎ立てることもないだろうからね。
>>723
自分が数学分かってるとは思ってないが、
根拠を書かずに結論だけというのは理系ではない、
このスレにも文系バカが大量混入してるのはモンティで知ったが、
文系なら話しかけないでくれ。
>>724
丸暗記が絶対にダメとは思わんけどね。
いわゆる定理というものは、
その過程=証明、を知らなくて、
も前提条件と結論の関係を丸暗記すれば使えることになる。
実際自分の知っている定理を全部証明できるかと聞かれたら、自信がない。
統計だって同じ。
車を設計できなきなくても車の運転は憶えればできるようになる。
それで十分役に立つ。
っが、便利だから全員が全員車の運転ができるようにすべきだ、
という主張があれば、それはおかしいと思うけどな。
丸暗記で済むような辞書的な知識はそもそも丸暗記する必要もない。
人間の脳はガベージコレクションの機能が発達していて効率的にできている。
引き出される頻度の低い記憶は意識とのリンクが断ち切られて
自動的に解放されていってしまう。
そういう種類の記憶は脳に保存しておく必要もない。外部記憶装置に任せるべき。
外部記憶装置を検索し、その説明文を読解するスキルだけが重要になる。
公式を丸々暗記するのは経済的じゃない。 根拠を知らされずに公式を丸暗記させられることを気持ち悪い、
抑圧的で納得しづらい、と感じる生徒さんもいる。
そういう生徒さんがいるのは幸いだ。
そういう生徒さんには数学者の素質がある。 >>729
理系が常に根拠を提示してくれるとは幸せものだな
まずぐぐれ
https://mathtrain.jp/sigma
数学に限らず抽象化によって元のものをそのまま扱わなくて解けるようになるわけだ
科学の基本
>>733
根拠を必ず出せとは言わんが、
ケチを付ける時は出すのが当たり前だろ、文系並み君w
ちなみにお前の出して来たページは、
Σの表記の意味の説明以上はかけらも無いぞww
偏差値の意味も求め方も知らないくせに「偏差値ガー」「Fランガー」言ってる
バカが多いから統計は必修化すべきだよ。 ある箱から正の整数の書かれたボールを10回取り出したら以下の通りになりました
1→1→1→1→1→1→1→1→1→1
次に1が出る確率は?
数学上の確率:1/x
統計学上の確率:1/1 >>6
文系、理系区別してるアホな国は
先進国で日本くらいだから >>718
統計のレトリックを看破するのは
統計学ではなく論理学 むしろ文系の経済学部とか経営学部とか目指してる人は多少なりとも統計学とは
何かを知っておかないとまずいし数学の授業で学ばなくてもどこかでは学んだほうがいい
工学系の学生も経験式が多用される分野だし理論式と経験式の折衷のような式もたくさんあるから
そういう実情から高校の広く浅い知識の修得段階では一緒にしてるんじゃないのか >>1
確率論をほとんどの学生に履修させないくせに
統計学を必修にするなんて本末転倒
アホ過ぎる 『統計学が最強の学問である』というタイトルの本が話題を誘ったり、
人工知能やらビッグデータやらが話題になっているせいか、
統計・確率への関心が高まるちょっとしたブームが起きているのかな。
その一方で
「統計学はそもそも数学じゃないんだからあっちに行っててくれる?」
「とくにベイジアンなんて気持ち悪い。あんなの数学じゃないから」
(´・ω・`) いま、コンピュータ・プログラミングの世界でも
関数やクラスのライブラリ、フレームワークを利用すれば
そのパッケージ化された中身、アルゴリズム、設計思想に
ついて詳しく知らなくても済むみたいなことにどんどんなっている。
公式みたいなもんだね。
これを気持ち悪いと感じる人はハッカーなんでしょうね。 いまの科学技術は必然的にエリート主義になっているね。
分からない奴は分からなくたっていい。
そいつらにはただ「理系崇拝」の信仰心さえ植え込めばいいんだ
という一種の宗教になってきている。
訳がわかっているのは理系のエリートたちでいいんだと。
知識が高度になればなるほど必然的にそうなる。
あげくのはては人工知能が出てきてシンギュラリティーが実現すれば
人工知能以外の人間はみんな人工知能が考えることを理解できないんだから、
人類にはただ「人工知能崇拝」の信仰心さえ植え込めばいいんだ
という結論に必然的に行き着く。 >>734
科学における道具の便利さに気付けない程度の素養であることを公言する形になったな
ラプラス変換と比較したらわかるか?
時間領域から周波数領域に変換して計算容易な周波数領域で計算したあとに逆ラプラス変換で時間領域領域に戻して答えを得る。
Σも同じだろ?
Σとラプラス変換の計算論法を対応付けて説明できるか? >>743
研究が進みすぎて今の学生は修士でも勉強が最先端のところまで間に合わない状況になっているとアカデミアでは問題になっているらしい。特に理学系。
シンギュラリティが来なくとも人間はDLのことはまだよくわかってないし、DLどころか非線形カーネルの機械学習で学習したモデルは解読不能だ。最近は解釈可能性を改善しないといけないというトレンドに人工知能系の学会ではなってるから今まで通りでなんら問題ない。
あとシンギュラリティは50年はこないから安心しろ。
>>744
元はと言えば、
>>708の
>Σ計算も学習してないのに標準偏差や相関係数を数1で扱うのは酷だと思うが
や
>>715の
>そうそう。オレは塾で数学教えるけど、
>Σ使わずに分散や相関係数の説明することのメンドくささと言ったら…(-_-;)
なんて言ってるのを見て
>>720で
>Σ計算の学習って何のこと言ってるのか分からんな。
って言ったんだが、
>>733のΣの記号の意味を説明したに過ぎなリンクから始まって、
とうとうラプラス変換まで持ち出したかwww
>Σとラプラス変換の計算論法を対応付けて説明できるか?
そういう説明はあまり目にしないが大方直行関数系の級数の話でもするんだろ?
聞くより先にお前が説明しろよ。
ちなみにそれを説明しても、
Σ計算の学習って何を言いたいのか分からんけどな。
単なる加算記号でしかないのに「Σ計算の学習」って。
旗色が悪くなると話をジャンジャン拡大する文系バトラーは話しかけるなよ、うぜ。
>>746
大丈夫だ
しがない数学の知識をもってマウントしてたのを理解してのことだ
おまえが過学習に陥っていることは折り込み済みなので説明という方法論はとっていないと言っておこう
直交関数系の考え方はいいと思うぞ >>1
なんで高校の数学の話ししてるのに無理くり経済学と結びつけるんだろ?
演繹的でないのがまずいなら、確率や数列もダメだろw 東大理Tの進路振り替えで数学ができる人間の選択順位
理学部数学科>経済学部>>工学部 必修化と言っても形だけだろう
そもそも教えられる教員がいないだろう
>>747
何偉そうに言ってる、
お前の付けたいいがかりに、説明をもとめられてるんだぞ、
早く答えろ。
>>720で
>Σ計算の学習って何のこと言ってるのか分からんな。
に対し、
>>723で
>おまえは数学わかってないな
という喧嘩を売るにも似た言いがかりだ。
・Σ計算とは何か?(Σに相和記号以上のどういう意味があるのか)
・Σ計算を習得すると標準偏差や相関係数の扱いがどう変わるのか?
酷であるものがどう酷でなくなるのか?
をきっちり説明せんことにはこの話は終わらないはず。
似たような議論を見つけた。
http://webronza.asahi.com/science/articles/2016062200003.html
プログラミングは文系のスキルだから、理系学習のための貴重な時間を
それに割くなというご見解。
しかし、理系・文系という区別が数学的にそこまで厳密に定義できるのだろうか?
昨今ではますますこの境界が曖昧になりつつあるのではないだろうか? >>752
プログラミング=語学なわけがない
英語でも文法ができたところで意味のある文章を書けるわけではないのと同様にプログラミングでは所望の機能・性能を満たす効率の良い実装が求められる
アルゴリズムやコンピュータアーキテクチャなどの知識が必要のため文系に分類するのは間違っている
たかがプログラミングされどプログラミングで、ツールとして使いこなせている研究者は論文を出しやすい そんなこと言えば、幾何と代数も全く違う学問
ただ、関連性はある
数学と統計学のように
プログラム?
文系でも理系でもできるだろ。
上手下手は分からんが。
出来不出来は系統的にものを考える能力に依存する。
まあ日本じゃ成果物=コードの出来不出来を評価し報酬を左右することはほとんどない。
大半が事実上時給いくら、だ。
だから適性があってもプロのプログラマはなり手が少ない。
なるのは主として適正に疑問のある人員で派遣が多い。
まあだから今の日本のIT産業構造があるのだが。
>>1
数学と統計学が別物だと知ることが教育です。
別教科にせよというならまだ分かるけど。
別でもおんなじでも、どうでもいいと思うけどね。
どっちも有効活用できる場合はあるし、やりたいやつはやれば良い。
しかし必修化の必要はどっちもない。
>>729
お前はまずその文系よりも劣るってことに気づけよな >>751
消えろよ
とりあえずてめーは理系を名乗るなよゴミが >>2
だってコミュ力無いとなーんにも出来ないんだもん
むしろ数学必須の大学なんて1つあればいいよ
今の日本の理系の絶滅っぷり見ればね
お前ら何にも生み出してないじゃん?子供すら産んでねえときたもんだw 高校の教科って二つに別れてたよな、良いんじゃね?数値を出すための教科と数字から情報を出す教科で分ければ 統計学、物理、歴史、全てはこの世の事象から思考をする帰納法の学問であって、
演繹法の数学からみれば、同一レベルの事柄なんだよ
統計学を数学として教えるというのは、数字を年号として使っているから、
歴史を数学として授業でやろうと言ってるのと同じ訳
>>761
お前、文系の特徴全開だなw
最後は理屈抜きでヒステリックに。
自分が売った喧嘩なのにww
みっともねwww
>>760
理系は何かの指摘をする場合、
どこがどうと、根拠と共に指摘するものだよ。
文系君w
まあ、自分のやってることがサイコーって思いたがるのは人間の性だな。
>>1は線形代数やベクトルで飯を食ってる。
だから、
高校教科書で文系にもやらせてたベクトルが理系のみになって、
代わりに統計が割り込んで来たことに我慢がならないのさ。
文系でもベクトルを必修にしろとか言ってるし。
中学までとは違う。
やりたい奴にやらせればそれで良い。やりたくないやつには無用。
理文共通の統計の必修化は、理文共通のベクトル必修と同レベルのクソさを感じるね。
モンティの次は文系粘着アスペか。
外野だが明らかに別人だろ。
判別できないコミュ障だから文系が羨ましいんだろうな。
粘着アスペ達でゴミスレ化したな。 文系連呼厨は文系と理系の境界を数学的に証明してから書きなさいw
文科省にまず言えよ、あっこが文系理系に分けてるじゃないかw
文系には、図形としてのベクトルは不要かもしれないが、
ベクトルは行列の一種で、行列は統計にも結局必要になるんだが。
図形としてのベクトルならなんとかこらえる分系もそれなりに居るかもだが、
マトリクスとなった途端大半が逃げ出したりしてwww
極わずかな残渣がそれでもついて来るだろうが、
その残渣をすくい上げるために全体の必修化などまるで必要無い。
>>774 ベクトルやるのをやめて、行列を復活させた方がいいと思う。
図形感覚は、文系にはあまり重要ではない。
マトリクスも矢印も同じ概念の中で把握して初めて理解が進む。
線形空間とは何か?
まあいずれにせよ、文系に必修化は不要。
>>773
文系、理系のどちらの知性にも達しないクソが
>>769
>>772
>>775
>>777
このスレはとりあえず文系サゲで溜飲をサゲたい
このクソのせいでまともな議論ができない。
落とした方がいい
反論不能や気に入らないと視界から消したくなるのが文系w
ゲームのリセットと同じ乗りかww
ネイチャーに掲載されたある年の論文のサンプルを抽出して
分析してみたら、その半分以上はカール・ポパーさんの
演繹的科学方法論に当てはまらなかったって話があったよね? 経済学でも最近は演繹的方法論(モデルをいじくりまわす方法論)の評判が悪い。 >>779
そういうレッテル貼りが知性の無い証拠だよね。
お前が痛々しいのは「ボクたんのモンティの説明を
受入れないヤツは文系だー」ってファビョってるとこ。
まともな理系wならお前の説明にはちっとも感心しないし、
むしろ馬鹿にするんだけどねwそうやってずっとからかわれて
きたことにいいかげん気づけ。
文系理系と二分して片方を貶すことでアイデンティティ保ってるって
よほど何かにコンプレックスあるんだろうな。悲しすぎるわw
あ〜あまたおっぱじめやがった、
そんなんだから言われるっていい加減悟れよw
>>776
図形ベクトルをやめて行列復活するのはありだろうね。
それなら、物理の授業にもほとんど支障がないだろう。
「こういう図形関係を行列(ベクトル)で表します」と
最初に説明すれば、あとの計算式は図形と関係ないわけで。
行列を形式的な計算としてやり方だけ教えるならちょっとやればすぐ憶わる。
しかし試験が終わればすぐ忘れる。
それはもう使わないから。使わなけりゃ忘れる、その程度のものw
だから必要が生じた時憶えれば十分。
必要が生じてやるならその間は憶えてるだろう。
必修化して無差別に教える必要など無い。
これは文系理系問わず言える。
この世で最も深遠かつ重要な、
「中心極限定理」を教えるならば、
それだけで必修化は意義がある。 >>785
そういう意見が多くて、行列が消えちゃったんだろうけどさあ、
計算方法は忘れても、行列というものの存在を知る意味がある。
複数の数をまとめて扱う方法があるとか、
可換でない積があるとか、そういうことを知るだけでも意味がある。
というか、実際の計算はコンピュータにやらせることになるんだから、
概念を広げる知識を教えることのほうが重要なぐらいではないか。
この世には行列みたいなものがある、
を中途半端に知らしめるだけの効果を狙って文系にすら必修化?
冗談っしょ、やりたいやつ限定でいい。
ついでに言っとくと、理系でやる気のある者に今の内容は物足らない。
直交変換やRank、固有値あたりまで線形空間内のベクトルと対応付けて教え、
ベクトルに正方行列を作用させることの意味を、
ベクトルがどのような変換作用を受けるのか?
ベクトルイメージで把握するところまでやらせるべきだ。
こちらも必修にする必要は無いが、
文系に行列計算を必修にするくらいならこっちを必修にした方がまし。
>>781
モデルを柔軟にいじくりまわせればむしろ問題ないんだが・・・
特定のモデルに固執する性質が人間には往々にしてある。
エレガントなモデルに魅了される性質がね。 実用数学か抽象数学(純粋数学)か、という論争はかつて
new math初等教育論争に見られたんじゃ?
教育界での評判が悪く、沈静化していっちゃったようだけど。 >>788
何のことを「必修」と言っているのか知らんが、
そもそも、数IIBは高校で「必修」ではない。
多くの国立大学の入試で必須科目になっているというだけ。
>>792
俺は>>1や、直近の発言者に合わせてるんだけね。
>>1では今までベクトルが文系でも必修だったと言っている。
直近で文系にも形式的な行列計算を必修にしろみたいなことを言っている。
それに概ね合うようにしてるだけ。
違う系統の論理を学ぶことになんの問題が?
ただでさえ理系は原理原則に縛られてめんどくさいやつ多いんだから「実質的」な結論も身につけないと
不確定要素が多い仕事するには真理じゃないと動かない秀才は逆にじゃま
問題は何もない。
>>1は自分の飯の種がベクトルや線形代数だから、
文系でそれが必修でなくなり怒りをぶちまけてるだけ。
しかし、>>1の新たに導入する統計を、
必修にするのはおかしい、
という部分に限定すれば支持するけどね。
どっちも選択で良い。文系のベクトルも統計も。
>>796
>>1は自分の飯の種がベクトルや線形代数だから、
これは全くのでたらめ。
てか>>1は確率統計の本を出している人だと
いうことくらい調べてから書けよ。
>>797
こりゃ失礼、
調べたらベクトルや線形代数ばっかだったらねえ。
どっちが収入として多いのかな?
大学で生徒に買わせて?あるいは売れ行きとして。
たぶんベクトルや線形代数だろうねえ。
だいたい教育は逆の作用も持っている。へたに押し付けるとその人はそれを嫌いになる。 >>798
ゼロから学ぶ線形代数(2002)Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 32,136位
完全独習 統計学入門(2006)Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 927位
誤解を避けるために言うと、この本は今年急に売れ始めたわけではない。実際、最新の増刷で17刷になった。初版は2006年だから、毎年2刷以上増刷されている計算になる。
部数的にも売り上げ金額的にもぼくの本でトップの本になった。
ttp://d.hatena.ne.jp/hiroyukikojima/20130628/1372413645
著者自身がこう書いているんだがな。
これだから思い込みだけで語る文系はイヤなんだ。
>>801
なるほどね、調べが十分じゃなかった。
まあ食い扶持で文句言ってるんじゃなさそうだとは分かった。
まあ俺の認識が間違ってたなその点は。
っがAmazonで見て笑った。
ここ何年か統計ブームみたいだが、2014年以降に大量に本を出している、
機を見るに敏でもあると分かった。
https://www.amazon.co.jp/%E5%B0%8F%E5%B3%B6-%E5%AF%9B%E4%B9%8B/e/B003UW8HUU
では自分の食い扶持で文句を言ってるというのは撤回しよう。
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