統計学（その２）ポアソン分布、少数の法則と大数の法則

通勤時にマセマの統計学の本を眺めていると、統計学が少しずつ理解できるようになってきた。

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今日はポアソン分布や正規分布について、多少理解したつもりである。

グーグル先生に聞いてみると、ポアソン分布はPoisson distributionと書くようである。

oiはフランス語で「ワ」と発音するので、多分"プワソン"の方が発音に近いのではないかと思うが、こういう表記は慣例にならうしかない。ウィキペディアによれば、シメオン・ドニ・ポアソン（Siméon Denis Poisson, 1781-1840）という、やはりフランスの数学者の名にちなんだものであった。しかも、ポアソンの指導教官はピエール＝シモン・ラプラス（Pierre-Simon Laplace, 1749-1827）だったという。あのラプラス変換のラプラスである。

atarimae.biz

ポアソン分布は滅多に起こらない事象の確率分布であることから、ポアソンの少数の法則*1と言われることもあるらしい。

統計学ではまた「大数の法則」（「ダイスウの法則」ではなく「タイスウの法則」と読むらしい）というものがあって、要するに、試行回数を無限に（n→∞）増やしていくと、その平均値が極めて真実に近づくというものである。

mathtrain.jp

ただネットで調べて知ったのだけれど、「大数の法則」には２つのものがあり、「大数の弱法則」と「大数の強法則」とがあるらしい。

とりあえず今日はここまで。

*1:『ファスト＆スロー』で有名なダニエル・カーネマンの「少数の法則」もあって、それはまた別の意味らしい。カーネマンの「少数の法則」は、試行回数が少ないがゆえに偏った結果が出て、その極端な結果に基づいて人間が誤った因果関係を推測しがちなことを説明したもののようである。認知バイアスの話かと思われる。

【読書メモ】神田昌典『新装版 非常識な成功法則』（フォレスト出版）

神田昌典『新装版　非常識な成功法則』（フォレスト出版） は、結構度肝を抜かれる内容です。確かに著者が「この本は私が一番書きたくなかった本」というのは頷けます。でも、だからこそ使えるノウハウが詰まっています。読んだのはもう数ヶ月前ですが、めちゃくちゃ役立っています。 

例えば、紙に「やりたくないこと」を書き出してから「やりたいこと」を書き出す方法が挙げられています。これは紙に書くことで、脳の仕組みを利用して水面下で夢を実現させる合理的な方法な訳です。もっと言えば、パソコンのメモリやストレージは年々倍増していきますが、そもそも私たちの生まれつき持っている脳みそは、ある意味でパソコンの処理能力に匹敵するような処理を潜在意識で行なっているので、それをうまく利用するという目から鱗の説明があります（72〜73頁）。

またこの本では、テープを聴くという情報収集法が紹介されています（130〜136頁）。これは、通勤時間に耳から情報を入れるだけで、潜在意識に知識を刷り込めるスゴ技として紹介されています。昔はカセットテープやCD、MD、ストレージで容量に制限がありましたが、今ならiPhoneやスマホにイヤホンを挿して、通勤途中にYou Tubeでも起動すれば、無制限にアクセスできるのだから、この本の中でこれほど今すぐに応用しやすいネタはないかもしれません。

ビッグデータとGoogle

先日ちらっと書いたように、ビッグデータについて調べています。

西田圭介『ビッグデータを支える技術』（技術評論社、2017年）と西田圭介『Googleを支える技術』（技術評論社、2008年）の２冊が手元にあります。西田圭介さんの本、とてもいいですよ。

「何でビッグデータとGoogleの２冊？」って思った方もいるかもしれませんが、Hadoopというビッグデータ処理方式が、GoogleのMapReduceという分散処理システムを参考に作られているということで、遡って勉強してみました。

www.atmarkit.co.jp

「Googleを支える技術？ページランクでしょ。知ってるよ」って声も聞こえてきそうですが、例えばGFS（Google File System）とか電力の問題とか、『Googleを支える技術』には他にも面白い情報が載ってますよ。

ちなみに私は『Googleを支える技術』をブックオフで200円で買いました。安いし、嬉しいですね。他のビッグデータ関連本もブックオフで安く売っていました。

きっかけはビッグデータがどのように処理されているのか、一応知っておきたいなぁと思ったからなんですが、ついこの間My SQLを知ったばかりなのに、今はとっくにNo SQL（≒Not only SQL）。MapReduceについて知ったばかりなのに、「MapReduceの時代は終わった」（『ビッグデータを支える技術』p.200）と西田さんは書かれております。時代の流れは速い。

shiumachi.hatenablog.com

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１０年ぐらい本の虫

私は１０年ぐらい本の虫です。

休日はもっぱら本を買って読んで過ごしております。振り返ると、１０年ぐらい本を買って読む生活を送っています。

最近ここ１年ぐらいでよく読んでいるのは、このブログで取り上げているようなテクノロジー関連の本です。

１、２年ぐらい前までは、研究のため思想書とか別ジャンルのものが多かったのですが、もうお腹いっぱいです。頭が受け付けません。

子供の頃は本をほとんど読んでいませんでした。読んでいたのはマンガぐらいです。しかし、マンガも中学２年ぐらいにつまらなくなって、一部の作品を除いて読むのをやめてしまいました。最近はもうマンガも読めません。本当に。

ほとんど活字の本を読まなかった自分が、活字の本を毎日のように買って読み始めたのは、大学に入って3ヶ月ぐらい過ぎてからだったと思います。新書と文庫を主に読んでいました（講談社現代新書とか岩波文庫とか）。

本を買って読むといっても、小説はほぼ読みませんし、苦痛で読めません。村上春樹は本屋で手に取って一行読んだだけですぐに棚に戻しました。

小説を読まないのは、僕が本を情報源として捉えているからかもしれません。情報源としての価値があるなら、多少高くても買います。この傾向は大学院に行ってさらに加速しました（何せ論文を書くには文献集めと先行研究の整理が必要なので）。

１０年ぐらい本を読んで過ごしているということは、この先１０年、２０年過ぎても、自分は本を読んで過ごすような生活を送っているのでしょうか。そんな疑問がふと頭をよぎりました。

統計学

最近、統計学とビッグデータについて調べています。

きっかけは、最近手に取った西内啓『統計学が最強の学問である』（ダイヤモンド社、2013年）が面白かったからです。実践編とビジネス編も買っちゃいました。

統計学の本なのに読み物として面白いというのは素晴らしいですね。

そういえば学生時代に統計学をちゃんと勉強したことがなかったので、先ほどマセマの『統計学』の本を買いました。

学生時代にマセマの本にお世話になった人も多いんじゃないでしょうか。

僕は大学では経済学部だったので、カリキュラムの中に数学を学習する科目はありませんでした。なので、「数学は自分で独学しないといけないなぁ」と考えて、マセマの本を手に取ったのを覚えています。確か『複素関数』や『常微分方程式』の本を買って勉強したと思うのだけれども、『統計学』はまだやってなかったんですね。

【音楽】いい曲とは何か【Buzy・SURFACE・奥井雅美】

最近よく聞いている曲を三つ紹介したいと思います。

もう１０年以上前の曲ですが、どれもすごく良い曲です。

ちなみに、これらの曲が良い曲だというのはわかるのですが、何で良い曲だと思うのかわかりません。音楽って不思議ですね。

Buzy「鯨」（2004年）

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SURFACE「さぁ」（1998年）

youtu.be

奥井雅美「輪舞-revolution」（1997年）

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プログラミング学習スピードが指数関数的に伸びている

こんばんは。

今回は、プログラミング学習の進捗について書きたいと思います。

僕は毎年何かしら新しいことに挑戦することにしているのですが、今年はプログラミングに挑戦している年だと言えそうです。

それで「プログラミングを意識し始めたのっていつだったっけな〜」と思いまして、自分のブログ記事を遡って見たら、今年の１月にちょまどさんを取り上げた記事で「プログラミングを勉強しようと考えている」と書いているのを発見しました。この時はまだ全然プログラミングに取り掛かっていませんでした。

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次にプログラミング言及しているのが今年２月の以下の記事でした。この時は確かブルーバックスの『プログラミング２０言語習得法』（小林健一郎著、講談社、2014年）を読んで一人で格闘していました。ただ、正直プログラミングってどうやったらいいのかは良くわかりませんでした。

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次にプログラミングに言及したのは６月の二つの記事で、XcodeとAndroid Studioでアプリ開発に触れてみたというものです。Xcodeで"Hello World"をシミュレーション表示した時が初めてプログラミングを始めて手応えを感じた瞬間だったと思います。

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この時期には、他に『たのしいRuby　第５版』（高橋征義＋後藤裕蔵著、まつもとゆきひろ監修、SBクリエイティブ、2016年）という本を仕事終わりにコーヒー飲みながらさらっと読んだりしました。

ただRubyのインストール方法が良くわからないので、未だにmacにはruby 2.0.0p648というプリインストールされている旧バージョンしか入っていません。つい先日、20分ではじめるRubyというページを参考に、irbで簡単なコードを実行させてみました。

で、今月Pythonの勉強を始めたわけですが、Pythonすごく分かりやすいし、Pythonを勉強してからプログラミングがすごく身近になりました。一番の効用は、Pythonを通じて他のプログラミング言語も理解できるようになったことです。

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Pythonでプログラミング上の概念を理解した効果は本当に凄まじくて、今月に入ってから並行してかなり学習が進んでいます。Java、JavaScript、SQL、Xamarinの本を買って読み進めています。

最初の数ヶ月はほんとゆっくりしかプログラミングに取りかかれず、理解には程遠い状態だったのですが、徐々にスピードが上がっており、今月に入ってから爆発的に理解のスピードが上がりました。もちろん学習スピードを数値化したわけではないのですが、どうやら学習スピードは線形的ではなく指数関数的に伸びていくもののようです。