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・メカニズムの理解なくして「分析」と呼ぶべからず？（仮）
・あえて大阪書籍「現代数理科学事典」（1991年3月）をひも解く（紐）
（約69000字）
[3582]に関連する話題です。
・JR西日本「データ分析コンテストの開催」（2017年12月1日）
https://www.westjr.co.jp/press/article/2017/12/page_11563.html
https://deepanalytics.jp/compe/58
※おことわり：本件コンテストの実施に影響しないよう、チュートリアルを超えない範囲の言及に留めます。…というより、そもそも入賞者を左右させるほどの影響を（わたくしめが）与えうるわけがないと思って言及します。
> 当社は株式会社＊＊＊＊が株式会社＊＊＊＊と連携して運営するデータ分析オープンイノベーションプラットフォーム「＊＊＊＊＊＊＊＊」において、走行中の北陸新幹線車両台車部への付着する雪の量（以下、「着雪量」）を予測するモデル作成をテーマとしたデータ分析コンテストを開催します。
「着雪量」というと数字にしか見えない（？）んですけど、つららですよね。つららって、小さなつららというか水滴の凍ったの（？）みたいなのがあると成長するってことですよね。むしろ降雨やスプリンクラーで濡れているから着雪していくんですよね。（※気象庁のページに「着雪注意報」の解説ございます。）この一連の（自然現象の）メカニズムについて実感があるのとないのとでは、大きな差がついてきそうです。一度とけた冷凍食品をもう一度凍らせないでください。霜がついた冷凍食品は食べないでください。…食べないよっ！！（棒読み）
> 過去の気象条件・列車の走行条件と着雪量のデータを分析し、任意の列車の着雪量を定量的に予測するモデルを作成していただきます。これによる精度の高い着雪量予測を用い、列車の着雪除去の要否判断の一助とすることを目的としています。
「データ分析コンテスト」なので、基本的には「あくまで数字」として見るだけで解ける（※「ドメイン知識」に頼ってこしらえた重みベクトルみたいなのとか場合分け（変数選択）みたいなのを入れるとかえってデータを活かせなくて大外れみたいなのが出てきて平均では悪化するというような）問題（および評価関数）になっているということですね、わかります。（棒読み）
> 残り55日
> 応募人数 18人
> 解析手法
複数選択ですね。なるほどねぇ。…実になるほどねぇ。（※次回は締め切り後に内訳を見たいと思いました。恐縮です。）
> other 22.4％（11）
> Neural Network 20.4％（10）
> Regression 12.2％（6）
> Deep Learning 10.2％（5）
> Boosting 8.2％（4）
> Extremely Randomized Trees 8.2％（4）
> Linear Regression 8.2％（4）
> Logistic Regression 4.1％（2）
> Random Forest 4.1％（2）
> Alternating Least Squares 2％（1）
※▼Alternating Least Squares：…テンソルてんそるぅ。▼Extremely Randomized Trees：…あなた使ってみたかっただけでしょ！ リアルタイムデータじゃないんですからぁ。▼Neural NetworkおよびDeep Learning：観測点もデータの種類も少ないのにソレですかっ。▼Boosting：ハレでも（ざーざー）アメでも（ごろごろ）アラシでも（ぴよぴよぴよ）天気といえばアンサンブル学習☆すたぁ…ずぅ。気象庁のデータに頼らずにじぶんで天気予報しちゃうつもりですかっ＆気象予報士は取ったんですかっ。▼各種線形回帰ございますみたいなの：それをベンチマークというのですよ。（※意図的に「ぜーんぶだめ！ ぜんぜんなってないわ！！」みたいなのを演出しています。惑わされずにコレと思ったら実装してください＆恐縮でした。）
> 専門分野
> Machine Learning
> Time Series Analysis
> Data Mining
> Natural Language Processing
> Computer Vision
> Optimization
> Information Retrieval
> Database
> Distributed Computing
> その他
うーん（略）。あまり「専門分野」に自信を持ちすぎているとだめっぽい課題ではありそうだと思いました。（メロン部…じゃなくて、「車両台車部」そのものの温度や列車の速度（風圧）という「JR西日本殿に起因する人為的な事象等！」を除き）自然現象が相手なので、ほとんど物理（シミュレーション）そのものみたいなアレだと思いますけど、そのためにはデータがぜんぜん足りてないっぽくないですかねぇ。…いやいやいや！ だから推定させるんでしょ。とはいえ、「出たとこ勝負！」みたいなコンテストになってしまうと「食味計」（[3519]）からの「マルチ味度メーター」（[3576]）と同じレヴェルで（数理的に）はにわ！（※はにわはイメージです。ご乗車にはなれません。「イチゴメロン味」からの「卓越風」「風配図」「微地形」については[3403]を参照。）
> ２０１７年１２月５日（火）
> 評価関数画像を正しい表記に変えました。
> 精度評価は、評価関数「weighted mean absolute error（WMAE:重み付き平均絶対誤差）」を使用します。
> 未来の情報は利用禁止
> 予測対象日の午前4時に取得可能な情報のみ利用可とします。
> 列車の着雪除去の要否判断の一助とすることを目的
午前4時に判断して当日の人員数を調節する（主に減らす⇒別の業務や別の曜日に割り振る）ということですね、わかります。ナウキャストで急な降雪がわかっても人員配置が手配できないよっ。…そっちですね、わかります。着雪量がスプリンクラーだけで間に合うか間に合わないかという（以下略）おおっと。（※演出です。）
> これ以外の列車は、金沢駅で折返し運転のため、金沢駅における着雪量は不明です。
「御社」としては東日本旅客鉄道殿のことは知らない（上越妙高駅で下り発車時の着雪量というデータは東日本の管轄だ）ということでよろしかったでしょうかみたいな（略）。実は「【長野県・群馬県の全域に大雪注意報】」みたいな、きわめて簡潔なカテゴリー変数みたいなのとの相関がいちばん高いかもしれ（略）おおっと。（※演出です。そんな雑な話では話にならないよっ。）帝国書院…じゃなくて、東海テレビ「札幌から名古屋です」「大阪から那覇です」については[3533]を参照。
> 乱数を利用したモデリングの場合の乱数シード（再現性確保のため、固定シードでのモデル推定にご協力下さい）
> 気象学と鉄道オペレーションの両面に関わる分野なので、非常に難しい問題となっている可能性がありますが、皆様のアイデアや技術力・クリエイティビティを活かし、革新的な方法で解決策を見出し、鉄道オペレーションの品質を向上させていきたいと考えています。
気温が0℃前後（略）おおっと。（※あくまで演出であり、ちょっと気象庁のページを探せば誰もが見つける「公知の」知見です。）そして、気象と鉄道は同じ省の所管でしょ。…その発想はなかった！（棒読み）
> 副賞：鉄道会社ならではの副賞をご用意いたします
> 副賞：鉄道会社ならではの副賞をご用意いたします
> 副賞 西日本旅客鉄道株式会社関連施設のスペシャルアテンド
…ゴクリ。（違）賞金だけで200万円も用意しなくても、東日本旅客鉄道殿がわざわざ豪雪地帯と呼ばれる新潟で運行してきた上越新幹線、わざわざ豪雪地帯と呼ばれる新潟で運行してきた上越新幹線（…なぜに2回いうし！）で得られた知見を融通してもらいさえすれば、とりあえず間に合う話ではあるわけですよ（＝そういう意味では現に間に合っていて「切迫感」がない、の意）。そうでなくても統計数理研究所（統数研）「共同研究スタートアップ」（[3330]）を活用なされば、本質的には「無料で」（※「む」にアクセント）課題は解決することが明らかであるので、むしろ「本職のかたの応募は無効です」とか「発表会」での発表も採点の対象にするとか、ひいては「達成型」の評価といいましょうか、「金賞」とかを決めるんじゃなくて、「合格証」を授けるような、あくまで研修っぽい評価（※応募者の採点）のしかたにしないとですよね。…その発想はなかった！ K府立大「高校生懸賞論文の審査」については[3564]を参照。
・Google てっぱく「東日本旅客鉄道殿がわざわざ豪雪地帯と呼ばれる新潟で運行してきた上越新幹線」のイメージ、「わざわざ豪雪地帯と呼ばれる新潟で運行してきた上越新幹線（…なぜに2回いうし！）」のイメージです
https://goo.gl/maps/NVe495iV3Cv
・YouTube 北陸新幹線「糸魚川駅」通過です（2016年1月24日）
https://youtu.be/wmNecNFKE4U?t=2m50s
映像のいちばん最後、くもったレンズに大きな水滴がポヤンとできる（ついたのでなく「できる」）ところがみどころですぞ。（棒読み）
・YouTube 北陸新幹線「新高岡駅」通過です（2016年1月24日）
https://youtu.be/HNBjxxHT228?t=2m7s
・北國新聞「新幹線に付く雪の量を予測 ＪＲ西、コンテストで募集」（2017年12月2日）
http://www.hokkoku.co.jp/subpage/K20171202303.htm
> 参加者は過去の気象データや走行区間の地理データなどの提供を受け、来年１〜３月に金沢駅を出発する車両が富山駅到着時に付着している雪の体積を予測するモデルを作る。
> 応募は来年１月末まで。同２月中旬に入賞者を決定する。
…！？ 来年3月分の予測の精度は問わないというか、そもそも西日本管内の北陸新幹線、3月の雪はアレだと、そもそもアレだから3月に雪の予報が出たら人員を張りつけますよと（略）おおっと。（※あくまで演出です。）偏見かもですけど、北陸先端大で3年目くらいのひとみたいなひとに「地の利！」みたいなのがありそうな分析課題に思えてきそうです。さあさあ金沢駅にマイカーを乗り付けて入場券を2時間おきに1枚お求めになって＆駅員さん駅員さんいぶかしげ！ 上から下までジロリ（中略）実物を1度も見ずに予測モデルだけいじるというのも、なんだかなぁ。「よく観察し」というのは、先入観がー（↑）というのとは別のことだと思うんですよ。うん。（※個人の感想です。）
・名状しがたいじゃい…いえ、「北陸先端大 バス」検索結果のイメージです
https://www.jaist.ac.jp/top/access/
http://www.jaist.ac.jp/misc/mail-list/jaist-ml/JAIST-ML-FAQ01.html
たとえば、きみが北陸先端大へ行くとする。いろんな乗りものや道すじがある。…ドラえもんの有名な図を反転したみたいな図ですよね。（違）
> 昔発行された昭文社の地図で、「北陸先端科学奇術大学」と誤植されたものがあるんですよね。
MS-IME（※大文字）がー（↑）…ぉぃぉぃ！！ あなたATOKでカナ入力ですね、わかります。（※ATOKは推察です。やーい一太郎な文化圏ーっ。）「放送大学学園様」（[3406]）…じゃなくて、「放送大学学園法に基づく放送大学」からの「沖縄科学技術大学院大学学園法に基づく沖縄科学技術大学院大学」については[3566]を参照。わあぃじゃい×す！ さあさあ超サイバーな岡本太郎記念現代芸術振興財団公認商品「ぱらぼーら！（きらーん）」（※仮名）についても[3566]を参照するのですよ。
・Google ストリートビュー 北陸新幹線「福井駅部高架橋」付近の「止マレ 止マレ」のイメージです
https://goo.gl/maps/orKCUGnrFDL2
・テーブルマークの見解です
https://www.tablemark.co.jp/inquiry/qa_reishoku.html
> 何らかの温度変化を受けて凍結状態が緩むと、食品中の水分が表面に出て霜や氷となります。霜がたくさんついた商品は、品質が劣化している可能性が高いので、お召し上がりになることはおすすめできません。
> 冷凍食品は食品の組織を壊さないよう急速凍結をしています。一度解凍したものをご家庭で再び凍結させると、ゆっくりと凍る「緩慢凍結」となり、食品の組織が破壊されて品質が損なわれますので、再度凍結させることはおすすめできません。
・YouTube JR西日本（※公式です）
https://www.youtube.com/watch?v=V9Bry8py4yA
http://www.westjr.co.jp/press/article/2014/11/page_6430.html
http://www.westjr.co.jp/press/article/items/141119_00_hokuriku_taisaku.jpg
> 北陸新幹線では、高架橋上や高架橋下に雪を貯めるスペースを設けており、積雪が多いときには、夜間に線路上の雪を除雪作業車で除雪します。なお、一部の豪雪地区では、スプリンクラーや高架橋を覆うシェルターを設置しています。
> （図より）
> 貯雪スペース
> 軌道をかさ上げ
> 列車や除雪作業車で除雪
いわゆる「一定間隔で走らせ続けることが最大の除雪です！」みたいなのですね、わかります。
・YouTube 北陸新幹線「飯山トンネル」付近（※開業前）
https://youtu.be/5aO0g2GY_xE?t=36s
・スーパーえむジンせんせい「Rと時系列（1）」
https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_33/33.html
> 時系列データにトレンドを含む場合は、差分操作で線形関係のトレンドを除去することができる。
> 時系列では、平均、自己共分散 (autocovariance)、自己相関 (autocorrelation) と呼ばれる統計量がある。
・日経BigData「データの自己相関を調べる」
http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/recipe/102100010/
> キャベツへの支出は前日のデータと相関することがわかる。このような、自己相関がある時系列データで回帰分析を行うと、決定係数が非常に高く出る場合がある。こういった場合の回帰モデルは有用とは言えないので注意しなければならない。
> 統計分析は正規分布を仮定していることが多いのだが、自己相関があるデータは正規分布とならない場合がある。そのため、時系列データの場合は、前処理を行ってデータを仮定に合わせる必要がある。時系列解析においては、このような前処理を行わずに、回帰分析等を行うと、非常に見栄えのよい結果を得られる場合がある（例えば、日経平均との相関が0.9等である）。
> もちろん、そのようなこともあるかも知れないが、経済データや社会におけるデータにおいては、実際はかなりまれである。多くの場合、ヒストグラムを描いて正規性をチェックしたり、差分をとったりすると、途端に通常のデータと同じになる。時系列データの性質と処理方法を知っているだけでも、誤った解釈を招きかねない分析結果を生むことを避けられるのである。
「「いちご」「キャベツ」「きのこ」の間では「いちご」を摂ったので「キャベツ」は摂らなくていいんだとはいえない」については[3398]を参照。
・かみつたセンセイ「ブースティング」
http://ibisforest.org/index.php?%E3%83%96%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0
> 代表的なアンサンブル学習の手法で，クラス分類問題を扱う．
・あえてウィキペディアで「テンソル」を引いてみる（談）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%AB
> ベクトル空間のテンソル積の元としてテンソルを定義する
> おそらく工学でテンソルが最も活用されているのは応力テンソルとひずみテンソルだろう。これらは2階のテンソルで、4階のテンソルである弾性率テンソルによって一般の線型的な素材に関連づけられている。
> 物理学者や技術者たちはベクトルやテンソルが（勝手に選べてしまうような）座標系に左右されない概念としての重要性を認識した。同様に、数学者たちは座標表示することで簡単に導けるようなテンソルの関係があることを見いだしている。
> 現代流の成分によらないベクトルの概念によって、成分表示にもとづく伝統的な（しかし、初学者にベクトルの概念がどんなものかを教えるには有効な）取り扱いが置き換えられるように、この取り扱いは成分にもとづく取り扱いをより高度な考え方によって置き換えることを目的としている。
並べ替えただけで、なんかわかりやすげ〜（↑）な感じに見えてくるんですけど。…気になります！（違）
☆メカニズムの理解なくして「分析」と呼ぶべからず？（仮）
ほかのコンテストも眺めてみます。（恐縮です。）
・「気象データによる鉄道支障予測」のイメージです（2014年6月26日）
http://www.opt.ne.jp/column/service/detail/id=2329
https://deepanalytics.jp/compe/2
https://deepanalytics.jp/compe/2?tab=compesummary
> 応募人数 48人
> 評価はAUC(Area under the curve)を使って行い、AUC値の高い予測を提出した参加者様を上位とします。
> 「気象データによる鉄道支障予測」の入賞者3名は、それぞれ、(1)変数選択、(2)モデル、(3)後処理に工夫をしていました。
…あたりまえすぎるって、こうですかっ。（棒読み）2位のかたがまともです（アンサンブル学習の素性としてなるべく毛色の違うのを並べて…ですよね）。3位のかたの「（じしょー）変数選択法みたいなの」がモデルベースであればスバラシイ。しかし実務では1位みたいなひとが「インテリジェントエイヤ！！」…うーん。あくまで初期ですけど、コンテストの実施者が「素」で「みなさんのお知恵をお借りできれば」みたいなテイストで講評している（ようにしか見えない）のって、…なんだかなぁ。
「データ分析コンテスト」の目的は、応募要項のあちこちに断片的に書かれている通り、「再現性」「汎用性」のある方法を（模擬）提案してほしい（＝そういう提案ができるような人材が育ってほしい）ということにある…と読めました。今回のデータでたまたま評価関数がわずかによかったといって、この（評価関数でいう）1位のかたのような方法を（応募者に対する総合評価として）1位とみなしてしまうことは、きわめてアレだと…思うんですよ。（※思うだけです＆恐縮です。1位そのものはおめでとうございますです。ええ。）
翻って、▼「評価関数」を絶対視する（リニアに応募者の評価とする）のはアレだと、▼「評価関数」のランク分けみたいなの（「不合格」とする線引きなど＝ベースラインそのものでない）をしたうえで、▼「くふう」をきちんと採点していただきたいのだと、たぶんこういうわけです。いわば、ほぼ明治大学「5つの評価項目」（[3564]）みたいなのそのまま、「小論文」が「データ分析」に代わっても同じように「採点」してほしいと、そういうわけです。
・[3041]
> なんでも性別や利き手に帰結させるのは「血液型占い」並みだと思いますが、統計的に差があるのであれば、期待してよいのかもしれません。それでも、なぜそういう差が出るのかというメカニズムが解明されるまでは、本当の意味では期待してはいけない（狭くは採用や昇進に加味してはならない）ことだといえます。
・[3574]
> 「風雲！ 衣笠城の支城」（[3564]）も思い出していただきながら、理科の模型みたいな地形でメソッド…じゃなくて、メソγスケール（南西から北東へ約10km）な天気のメカニズムがよくわかるとはこのことだよ。（棒読み）
・[3399]
> 現実の事象のメカニズムを考えないまま機械的に（略）実装して『1丁あがり！』というのも、…なんだかなぁ。
・[3425]
> > 数ある身近な発光現象の中で，雷ほど未解明な課題が多く残っているものはないのではないだろうか。地球上で1秒間に40〜100回も起きているといわれる雷放電は，その電荷分離のメカニズムの主因が氷晶とあられの摩擦であるということさえ，明らかになってきたのは比較的最近のことである。実際の絶縁破壊電圧が単純な理論よりも1桁以上小さい理由も，はっきりしていない。
> > ところが，この15年余りの間に，状況は大きく変化してきた。まず1989年，地上の高感度カメラによって偶然，スプライトと呼ばれる中層・超高層大気（高度50〜90km）で発光する新たな放電現象が発見される（図1）。
> > 一方，地上では誘雷実験が成果を挙げ始める。特に注目すべきなのは，落雷に伴うX線・ガンマ線の検出に成功したことである。後に誘雷だけでなく，自然落雷でも確認されるこの事実は，絶縁破壊メカニズムの解明につながる可能性があるとされる。
それどころか反物質については[3580]を参照。
・[3180]
> 「相関がみられる」だけでは、あくまでそれだけで、どうしてそうなるのかというメカニズムの解明が待たれます。
じぶんが気まぐれに集めたデータだけで、さらにじぶんで決めつけただけのわずかな（一部分のみを説明する局所的な）仮説が検定で棄却されなかったというだけでは、まったくメカニズムが解明されたとはいえないというわけでございます。
・[3283]
> つまり、何がわからないかといって、その実、▼明らかに「平均値」を一律に適用して概算して問題ないとみられる「道路の改良が十分に進んだ地区」について、本稿の重回帰分析をゴリゴリと行なう理由（必要性）がわからない、ということだとわかってきます。
・[3564]
> （目上の者が）賞を懸けて（目下の者の）論文の出来栄えを競わせて高みから見物する（※）イヴェントのことを（もっぱら文系でいう）「懸賞論文」というのですよ
> あくまで「コンテスト」というのであればですよ（大巾に中略）取り組みを通して達成すべき単元の体系を明確化しながら（＝それがそのまま採点の基準にもなる※＝）「課題部門」と「自由部門」を並べて設定されたいと思えてきそうです。
・「The 3rd Big Data Analysis Contest」
https://deepanalytics.jp/compe/48
賞の設定や審査員それにチュートリアルの提供など、全面的にエレガントだと思いました。ほかのコンテストがどのような運営をしているかということを見ることもできない（思いもよらない）ようではアレだと思いました。
> 解析手法
> Random Forest 19.4％（300）
> Boosting 19.2％（297）
> Neural Network 16.3％（252）
> Regression 12.2％（189）
> Linear Regression 9.4％（145）
> Cross-validation 4.3％（66）
> Support Vector Regression 2.3％（36）
> Support Vector Machine 1.8％（28）
> Bagging 1.6％（25）
> other 13.5％（208）
「Cross-validation」って、（この並びでいう）「解析手法！」なんですかっ！！（棒読み）ふーん。ほー。へー…
・[3514]
> ほかのひとが「ですます」で書いているのを見ていない（＝誌面を読んで中身の理解をするだけで注意力を使い果たして、細かなニュアンスにまで気が回っていない＝）かのように「すべき」といいながら、しかし「と思う。」とまとめちゃうひとって、いますよねぇ。しかも、それ、記事のあらましそのものじゃありませんこと？ …ギクッ。「読書感想文」にあらすじだけを書くひとって、いますよねぇ。（※表現は演出です。東京急行電鉄とは無関係です。）
・[3528]
> > 1. テスト（Test）
> > 2. 検証（Verification）
> > 3. 適格性評価（Qualification）
> > 4. 証明（Certificate）
> > 5. 監査（Audit）
> > 6. 照査（Review）
> ▼データ（統計）に対するマナーという面からも、▼論文（研究）としての再現性という面からも、データを「クラスタリングしてみた」で終わることや、恣意的な分析結果を振りかざして見せることは、許されません。
> 前述した「正解データとのクロス集計表をつくりましょう」というのは、ここでいう「2. 検証（Verification）」あたりのことをいっています。
なお、小湊鉄道（※実名）の風速計については[3504]、京成電鉄の「雨量計・風速計・地震計・積雪量計」については[3545]を参照。わたし、まったくの部外者ではありますけれども、これまで風速計については「切実感」をともなって（資料などを）見るようにしてきましたので、「データ分析コンテスト」の題材として（ほかのいかなる数字ともまったく同類の、ただの数字として）鉄道沿線の気象データを見ようということには、無意識のうちに反発を感じてしまうのかもしれません（※という意味では、既に先入観なしで分析に取り組めるための資格のようなものは喪失しているという認識にございます）。そこはそういうものだと思って割り引いてお読みいただければと思います。（※お気になさらずコンテストなさってください、の意。）
※先入観ゼロで、「高度なデータ処理！」として各種技法を鮮やかに使って見せるコンテストとしては有意義なんだといいきかせながら、それなら「データ処理」といってよ（研究や調査でいう「分析」「解析」とは違う言葉でいってよ）という気持ちになってきます。（あくまで気持ちです。）「強風警報システム」については[2552]を参照。
・[3543]
> このPDFでおっしゃる『特徴』って、単に「最大値」とか「卓越○○」を採ってきただけっぽくないですか＆それを『特徴』といいきるのはちょっとねぇ。（※見解です。）
> 「卓越天気」からの「雨か雪」については[3540]を参照。
・[2988]
> もっと合理的に風速に応じた運転規制を行なうとすれば、音圧における「等ラウドネス曲線」のような考え方で、車両の形状や重量、線路に対する風の吹込み角度などのもろもろをいっさい勘案した「等転覆限界曲線」のようなものを作っておき、列車ごとに異なる運転規制をするということにしていくことが望まれます。
・[2989]
> 「風向角」がキーワードで、これまでの「風速がンmだから大丈夫orダメ」という（気象の専門家から見て）素人っぽい発想ではだめなのだということがわかります。
・[3481]
> じぶん、風の研究なんてしたことないんですけど、風って、すごく気になる（＝きわめておもしろい）現象ではあるんですよね。研究すればよかったのかしら。（…いまさらっ。）
・日経BigData「鉄道支障予測コンペの入賞者たちは、予測モデルをいかにして作りあげたか」（2015年1月19日）
http://business.nikkeibp.co.jp/article/bigdata/20150116/276336/
> 今回は話を分かりやすく整理したいので、2つの観点で見て行こう。
> 今回は話を分かりやすく整理したいので、2つの観点で見て行こう。
じぶんがわからないから簡単にしましたとしか読めません！ …なんと、じぶんがわからないから読者も同じくらいわからないだろうと決めつけましたみたいにしか読めません！！ …あざっす！！！（違）
※あざっす：もちろん賢明な読者諸君は喜んでみせるに違いないだろうし筆者のあなたは楽でお互いにウインウイン（[3323]）みたいなのですけど、こんな記事を書いていていいんですかね、の意。
> ざっくりと相関や分布を確認し、クロス集計などによって定量的な関係の強さを評価することが大切だろう。
そのための主成分分析とかk-means法とかって、あるじゃないですかぁ。主成分回帰（PCR）とPLS回帰（PLSR）については[3572],[3576]を参照。
> 2位入賞者は4つの異なるモデル（ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰）を組み合わせた、「アンサンブル学習」と呼ばれる手法を選択した。各モデルのパラメーターや、各モデルに対する重み付けなどは、得られたモデルの予測精度が上がるように細かく調整しており、「探索的なアプローチ」ということができるだろう。次回、これらの手法の解説をする予定だ。
どの記事が「連載第2回」なのかわかりませんでしたっ。…なんだかなぁ。もしかして「予測分析コンペの入賞者たちが使ったのは、アンサンブル学習とディープラーニング」だったりしませんよね。…うわぁ。
（12月19日に追記）
コンテストの説明が更新されたとのこと。
・（URLは同じ）
> １２月１５日（金） 提供データ（積雪深計データ）の説明とルール（数理モデル作成方法の制限）を更新しました。
> 既存研究を参考にする場合は、ソースコード内、もしくはreadmeファイルにて、参考文献として明記してください。ただし、特許を含む手法に関してはご利用をお控えください。
あたりまえでしょ＆最初は書いてなかったんでしたっけ。いえ、これが書いてなかったので、きわめてプログラミング競技みたいなもの（※持ち込み不可の試験！ すべて暗記に頼る試験！ …みたいなの）だと思っていたんですけど、あなたがた本気でアイデアを200万円で買い取るおつもりですかっ。…なんだかなぁ。
・[3485]
> なにしろ京都なんでぇ（略）何食わぬ顔で桜餅と称して、各々けっこうバラバラなソレを食わせる（※どこぞのアレを「完こぴ！」するなんてプライドが許しません！）といって、こりゃあいっぱい＊＊されたわい。（違）この、いくら時代を経てもあまり規格化されない感じ（変わり続ける感じ）こそが関西風…いえいえいえ、そこまでいえませんってば。製菓学校で「これが桜餅だッ」といわれてお手本を見せられながらつくらされたのが採点されるというセカイとは、かなり趣が異なりそうですのう。製菓だけを学ぶのと、（本式の）彫刻を学んだ人がお菓子の材料で彫刻するのとは、かなり違いますよね。いえ、桜餅には彫刻しませんけど、1枚たりとも完全に同じものなどない桜の葉の合格と不合格（※形が崩れたものなど）の判定など、なかなか美的なセンスが問われそうですよ。本当でしょうか。
本件「データ分析コンテスト」は、あくまで製菓学校なんだと理解しました。
・[3330]
> 統計数理研究所「共同研究スタートアップ」
> > ｔ検定について ＊＊＊＊／鉄道総研
> 詳細を伏せた結果、やさしそうなテーマに見えてしまうということもあるかもだ！
・[3519]
> 鉄道総研が「t検定」について、わざわざ統数研に相談してまで解きたい問題って、いったい、どんな問題なんでしょうねぇ。
コンテストのページで挙げられている鉄道総研報告（2015年）が「t検定」だったらどうしようかと思って参照しました。（棒読み）
・「軌道上の雪質を考慮した車両台車部の着雪量予測手法」（2015年1月）
http://bunken.rtri.or.jp/PDF/cdroms1/0001/2015/0001003893.pdf
> 本研究では，着雪量を精度よく予測するために
じゃあ「精度」の定義が出てくるかといって…ギクッ。
> 予測値と測定された着雪量との間には比例関係が見られ，相関係数は0.86，残差の二乗平均誤差は0.008m3であった。
> 二乗平均誤差が小さい方が予測精度は高いため
うーん。（明示的に）クロスバリデーションはしていない（※）ということです。「精度」というからには、着雪量の推定値はしかじか、そこを「雪落とし作業」が「必要」「不要」の「2水準！」みたいにして、そのあたりはずれで「TP」「FP」「TN」「FN」を見ていくんだというイメージが浮かびますけど、そうではなくて「比例関係」で「相関係数」だということなんですよ。ふーん。ほー。へー…
※「インテリジェントエイヤ！！」でこさえた予測モデルで、過去のデータぜんぶに対して予測値を出してみせ、その全体を評価しているわけです。先に「変数増減法による重回帰分析」で予測に効きそうなやつ（！）を取り出して、それ以外は捨てたということなんですよ（※実際には「盛岡」だけを除外してます＝ほとんどぜんぶ使ってます）。おおらかな気持ちでは、先に選んだ（「盛岡」を除く）地点での観測値からつくった「重み」を使って、これとは別に予測してみせている、この2段階の流れがクロスバリデーションの『ようなもの！』ではあるわけですよ。しかし、実は「盛岡」も0.05くらい効かせて「大曲」はアレだとか（略）そういうのを網羅的に試しながら（先に「変数増減法による重回帰分析」で選び取ってしまうのでなく）予測値を評価していくという「明示的な」クロスバリデーションは行なっていないということなんですよ。うん。（※0.05とかいうのはまったくてきとーです。それに、本来のクロスバリデーションというのはそこじゃないっ。）
※もちろん賢明な読者諸君はお気づきだろうが（違）本報告の貢献は、「図7」を得るために模型で実験したところにあるんですよ。予測もしてみせたのはおまけみたいなものですよね、わかります。
・「適合度の評価」MathWorksの説明です
https://jp.mathworks.com/help/curvefit/evaluating-goodness-of-fit.html
> 適合度の統計量
> 残差分析
> 信頼限界と予測限界
> データの大部分の変動性を説明でき、高い確度で新しい観測値を予測可能
> 一般に、グラフィカルな方法ではデータセット全体を一度に表示でき、モデルとデータの関係を広い範囲で簡単に表示できるため、グラフィカルな方法は数値的な方法よりもメリットがあります。数値的な方法では、データの特定の特徴に絞って注目し、通常はその情報を単一の数字で要約することを試みます。実際には、データと解析要件に応じて、両方のタイプを使用して最適な近似を決定する必要がある場合があります。
もうちょっとグラフィカルなほうがよかったりしないんでしょうかねぇ。（※あくまで素人です。）
> 物理的意味のある近似係数の抽出が目的であるのに、モデルがデータの物理特性を反映していない場合は、結果として得られた係数は役に立ちません。この場合、データが何を表すか、データがどのように測定されたかについて理解することが、適合度の評価と同様に重要です。
ここですよね。このために金沢駅で入場券を2時間ごとに1枚、買うべきなんですよね。（違）
（12月23日に追記）
このコンテストに副題なんて、最初からついていましたっけ。（見落としていたのだと思います。…たぶん。）
> コンテスト概要 〜車両にくっつく雪だるまの身体測定コンテスト〜
> コンテスト概要 〜車両にくっつく雪だるまの身体測定コンテスト〜
うーん。気象庁「着雪注意報」の説明はみんな読むんですよ。実質的なスタートラインはそこにある（※気象庁のページをじぶんで参照できる、の意）のに対して、ずいぶんアレな副題ではないですかねぇ。（※感想には個人差があるというひともいます！）
・[3251]
> 何も読まずに、ぜんぶ口頭ですって？ とんでもない！
> 回覧板や立て札を毎朝、見ているからダイジョーブ、ダイジョーブ！ …などと
> 立て札の内容が…いえ、社長の朝礼の内容が日に日におかしくなっていく、と読み替えてゾッとするのが現代的な読みかただろうと思われます。「文書主義」（[3084]）によって、立て札の「履歴」（バージョン管理！）がバッチリ、記録されていさえすれば、どこからおかしくなったのかを後から「検証！」できるんです！
・[3091]
> ものの名前は短いほどプリミティブ（基本的、原始的、最小単位で原理的な、の意）で、頭にゴテゴテと「盛」れば「盛」るほど「盛りナントカ」（[2908]）…いえ、何か限定的な、より狭い界隈でのみ通じるものになっていきます。
> 「本格研究」やら「産業論文」やら、といったものもあるにはありますが、うーん、とうなります。そう呼んで、「自分たちにもできる！」という気になっていただかないと、まったく取り組まれもしないので、あえてそう呼んでいる、という、実に「上から目線」な実情もありましょうが（※）、しかし、「本格中華！」は中華なんでしょうか。「本格イタリヤン！」と称しながら「当店イチオシ！」が「昔ながらのナポリタン！」であったりしては、限りなくイタリアンでないように感じます。（感想は個人です。）ナポリタンの大盛り…いえ、いくら「盛」っても、研究は研究であり、論文は論文であります。
「データサイエンス」というのも同じことで、「データサイエンス」と名乗れば半額！！ …いえ、（『本式の』）サイエンスが備えるべき何かを備えなくてもいいんだというようなふーちょーには感心しないなぁ。（※表現は演出です。）
・「着雪」というのだから、トンネル内の湿度、トンネルの構造（単線か複線か、斜坑はあるのか）、列車が出入りしたときの気圧の詳細な変化を知りたいよね
・YouTube 「Science of Fog Formation」（2017年12月6日）
https://www.youtube.com/watch?v=QkRqjcO1ROk
・静岡県総合教育センター「小学校理科 観察・実験集」より「雲をつくってみよう 発展」
http://www.center.shizuoka-c.ed.jp/curri/cpc/Web/kannsatujikennsyuu/index.html
http://www.center.shizuoka-c.ed.jp/curri/cpc/Web/kannsatujikennsyuu/04/C2-6.pdf
> 小学校の理科教育では、子供が身近な自然を対象として見通しをもって観察・実験などを行うことにより、自然を追究する能力や態度、自然についての認識を形成していくことに特徴があります。問題解決の活動を通して、自然について感じ、考え、自然の性質や規則性について実感することにより、自然を愛する心情や問題解決能力、科学的な見方や考え方が育つようにすることが大切です。
> （全略）
> 最後になりましたが、研究を進めるにあたって、御協力をいただいた皆様に心よりお礼申し上げます。
・NHK「雲を作る実験」のイメージです
http://www2.nhk.or.jp/school/movie/clip.cgi?das_id=D0005401260_00000
> 雲の発生の実験を行い、雲の発生には気圧、気温、湿度の変化が関係していることを知る。
（「着雪」のメカニズムをよく理解し、かかる物理法則に基づく予測を行なうためには、）どんなに簡単そうなデータであっても必ず実測値（＝じぶんで測らなくてもよいが推定値ではだめ）を用意しなければいけないんですよ、うん。（棒読み）自慢できそうな装置にばかり関心があって、つまらない装置で測定されるデータに無関心というのは感心しないなぁ。
※そういう用意のないまま、つまり一種の「（データセットの）完全性」のないままこさえた予測モデルなんて、甲羅の割れかた（占い）みたいなものなんですよ。見かけ上、「精度」がよいとかなんとかいっても、まったく占いなんですよ。そんなことをしていてはだめだよね。んだんだ。（※見解です。）
・しょくん！ ウィキペディアのお時間だッ。おもうぞんぶん（略）「物理法則一覧」
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%A9%E7%90%86%E6%B3%95%E5%89%87%E4%B8%80%E8%A6%A7
少なくともウィキペディアにすら載っているレヴェルの「物理法則」とやらに堂々と反する推定値を平気でのうのうと出しよる予測モデルをこしらえちゃうようなひとはだめだね。これはゼッタイだね。（※見解です。）
・[3543]
> 装置やプログラムを自慢しながら我々「ここに置いてください」と書かれた投入口みたいなところに（中略）とっておきの試料やデータをもったいぶって（さらに略）わざわざ費用・労力・時間などを費やすのだから、これはもうすばらしい結果が出ないといけないんだ＆むしろ出るんだと言い聞かせながら「OKぐーごー？」などと言葉による働きかけを（以下略）からの「途中であわてて止めてみせる」ところまでが「かける」です！
トンネル内の湿度と気圧の詳細な変化を知りたい、これはもう、ぜひとも知りたいのですよ。トンネルに出たり入ったりするから「着雪」が大きくなるのではなかろ（略）おおっと。（※あくまで演出です！）
・「トンネル内の空気の流れと温熱環境を予測する」（2015年9月）
http://bunken.rtri.or.jp/PDF/cdroms1/0004/2015/0004006344.pdf
> トンネル内空気とその周囲の覆工コンクリートを含む地盤（湧水を考慮）
> 計算には空気流動シミュレーションの入力条件に加えて，熱移動に係わる空気や水，地盤などの物性値，外気温・湿度や地盤周囲の境界条件，列車走行に伴う発熱量などを与える必要があります。
所望の計算に対しては、湿度計の応答性が悪すぎるのではないかと（略）おおっと。（※表現は演出です。）
・ウィキペディア「湿度計」
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B9%BF%E5%BA%A6%E8%A8%88
・TDK「電子式高分子湿度センサの構造と原理」説明のイメージです
https://product.tdk.com/info/ja/products/sensor/sensor/humidity/technote/tpo/index.html
https://product.tdk.com/ja/products/sensor/sensor/humidity/technote/tec00002.png
> 容量変化型湿度センサ素子はリニアリティに優れ、相対湿度0%RHからの計測が可能です。
> しかし、その一方で、0%RHにおける静電容量が数100pFと大きく、また0%〜100%RHでの静電容量変化幅が数10pFと小さいので、小さい容量変化を拡大することと、大きなゼロオフセットを相殺することが同時に必要となるため、回路は非常に複雑かつハイコストになり、また定期的な較正が必要となるなどの欠点があります(図4)。
> 感湿素子のインピーダンス湿度特性(周波数別)
> AC1V at 25℃
> 20Hz
> 100Hz
> 1kHz
> 10kHz
> 100kHz
> 1MHz
ぬおー…（略）。
（1月7日に追記）
> 残り24日
> 応募人数 56人
なるほどねぇ。…実になるほどねぇ。（棒読み）
・NEXCO東日本「つららん棒」とはにわ
http://www.e-nexco-tech-service.jp/details/nmn-007.html
http://www.e-nexco-tech-service.jp/img/details/nmn/nmn-007-photo01.jpg
> 迅速なつらら・雪庇処理によりお客様の安全走行を確保！
> アルミパイプ製4段伸縮自在式構造で、先端のアタッチメントを交換するだけでつらら処理、雪庇処理を行えます。
ほぉお！（略）
> 実績（販売・施工・導入）
> 当社：139基（北海道、東北、関東、新潟支社管内）
> 他道路会社：113基（NEXCO中日本、NEXCO西日本）
> 民間会社等：73基（メンテナンス、舗装）
JR殿はお求めになっておられないとの理解でよろしかったでしょうか。（棒読み）
・その他の「雪氷管理」のイメージです
http://www.e-nexco-tech-service.jp/area/snowy-road.html
http://www.e-nexco-tech-service.jp/img/details/neh/neh-004-photo01.jpg
http://www.e-nexco-tech-service.jp/img/details/neh/neh-004-photo02.jpg
> 移動気象観測システム（インテリジェント・ウェザーカー）
> 移動気象観測システムは、(株)環器・(株)ＴＭＳとの共同開発製品
おおー！（以下略）
https://e-nexco-engiho.co.jp/wp-nexco-e/wp-content/uploads/2017/04/weather.pdf
> 前方散乱式による1S出力の視程計
> KP整合機能
キロポストですね、わかります。位置補正地上子って、こうですか？ わかりませーん。（棒読み）
> 10Hzでのデータ取得が可能
> 超音波風向風速計
> 気象庁検定取得可能
> 気温計
> 路面温度計
> 高感度な狭視野タイプにより路温変化を把握
> 前方散乱式視程計
> カメラ
> 民生のデジタルビデオカメラを採用し安価で高画質
カメラかく語りき！ やっぱり画像データもほしいよね。んだんだ。（棒読み）
> 当社：1台（北海道支社管内）
> 公共団体等：1台（寒地土木研究所）
> 民間会社等：7台（コンサル・JWA）
寒地土木研究所については先述。
・（再掲）土木研究所 寒地土木研究所「北の道ナビ」ほか
http://northern-road.jp/navi/time/time_info.htm
http://www2.ceri.go.jp/jpn/rwml/
・NEXCO東日本「ゆき見るネット」のイメージです
http://www.e-nexco-tech-service.jp/details/neh-005.html
http://www.e-nexco-tech-service.jp/img/details/neh/neh-005-photo02.jpg
http://www.e-nexco-tech-service.jp/img/details/neh/neh-005-photo03.jpg
> 製造元：新潟電機(株)
> 気象庁の検定取得可能な計測精度
> 降雪強度を多地点同時にビジュアル表示
> 管内別の降雪量一覧トレンドグラフ
> レンタルサーバー構築費別途
> 工事費別途
さあさあ降雪強度を多地点同時にビジュアル表示からの管内別の降雪量一覧トレンドグラフ、降雪強度を多地点同時にビジュアル表示からの管内別の降雪量一覧トレンドグラフですよぉ。（棒読み）…ちょっとした回帰すらしないんですよね。もともとが「ジャーナル（記録）」のシステムからの発想であるとみられますから、データをその場でアレするようなことはご法度だという意識も（無意識かもですけど）ありましょう。「計算機の出力に手で修正が加えられて写真製版されてしまった報告書を無効として破棄させたビデオリサーチ社」については[3569]を参照。…その発想はなかった！（※そのような取り扱いというものを学ぶまでは考えもつかない＝だからナイーブに改ざんされちゃう事例が絶えないんですよっ。）
・「ウェザーニューズ、NEXCO東日本と協力し、高速道路でドローンを用いた路面温度の観測を実施」（2017年12月28日）
https://www.watch.impress.co.jp/headline/docs/extra/drone/1099322.html
> NEXCO東日本北海道支社では、冬季は路面に凍結防止剤を散布するなどの凍結対策を実施しているが、路面温度の低下を予測し確実に散布するには広範囲の観測データが必要となる。従来は高速道路の路面に設置された観測機器からの“点”データや、整備車両に取り付けられた温度センサーによる“線”データを元に散布作業を行っていた。
> 今回、より最適な凍結防止剤の散布につなげるため、赤外線サーモグラフィカメラを搭載したドローンを用いて、上空から広範囲に観測することで、路面温度の“面”的なデータの収集に成功したという。
スバラシイ。しかし、そういう多彩な（土木の）要素が一目で見渡せる塔や高台みたいなところにカメラを常設すれば、それで済むということですよね。…なんてこったい。（※表現は演出です。）あとは道路の立体形状のデータに日付を指定すれば当日の日射（⇔影）がわかるときたもんだ。…もっとなんてこったい。（※見解です。）
・NEXCO東日本「あられ検知器【特許出願中】」
http://www.e-nexco-tech-service.jp/details/nmn-005.html
http://www.e-nexco-tech-service.jp/img/details/nmn/nmn-005-photo02.jpg
> あられ検出に特化、制御機一体化によるトータルコストの削減
> 当社：84基（新潟支社管内）
おおー！（以下略）新潟支社管内って、あられへの警戒も必要なんですね。（棒読み）
・YouTube 産経新聞「東京スカイツリー、新兵器で雪対策」（2016年12月5日）
https://youtu.be/9Cb6eysfSok?t=1m1s
> ふさぎ金物
> 圧縮した空気で雪を吹き飛ばす器具
> 高いところまで届くブラシ
> 撥水や親水加工したネット
・「つららの研究」（1985年3月18日）
https://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/bitstream/2115/18506/1/43_p125-138.pdf
> 第2図 つららの成長過程の模式図（鉛直断面）
> つらら先端部は薄い板状氷の管となっており，内部には未凍結水が取り残される
> 前章で述べたように，つららの全体的な形は，長さと太さの成長速度のかねあいで決る。しかし，両者とも，気温，水の供給量，水の温度と純度，風の有無などの外的な条件，およびつらら自身の長さ，太さ，形（側面の凹凸）などの内的な条件に依存して決る複雑な関数である。したがって，天然のつららの観測から物理的に意味のある成長速度を求めるのは，不可能に近い。このような理由から，上述した多くのパラメーターをコントロールしやすい人工つららの実験を行なった。
> （略）まわりの空気に熱を奪われ，水滴の温度は，更に冷える。しかし，水滴は臨界の大きさになると落下して入れ替るので（略）
> 過冷却度
> 過冷却度
わあぃ「あいすくりん」（[3595]）。
・三冷社の説明です
http://sanrei.co.jp/technology/index.html
> 冷凍冷蔵庫で発生した結露水が凍結し、しだいに大きくなって、構造体を破損することがある（凍上現象）
> 対策のポイントは断熱と乾燥
> 断熱と乾燥
> 断熱と乾燥
> 温度差を付けない
> 適度な湿度を保つ（40％〜50％程度）
> 換気により湿気を排出する
> 室内の露点温度を下げる
> 冷凍庫と冷蔵庫ににはさまれた天井裏が結露する
> 床パネル付冷蔵庫の隙間に結露する
> 天井内換気をしている天井裏に結露する
・鹿島技術研究所年報「夏型結露防止技術の体系化に関する研究」（2005年9月30日）
http://jglobal.jst.go.jp/public/20090422/200902205512514432
> 外気温度
> 外気露点温度
> 外気相対湿度
> 天井裏温度
> 2F床スラブ裏表面温度
> 天井断熱パネル表面温度
> 天井裏露点温度
> 外気露点温度
> 建築学会にて作成された拡張アメダス気象データ（以下EA気象データ）
わあぃ拡張アメダス気象データ。＊＊＊拡張アメダス気象データ＊＊き。（棒読み）
> 夏型結露の発生し易さを評価する指標として，露点温度のデグリーアワーを提案する。ここでは低温室温度（15℃）を超える露点温度の年間積算値（「DPhour（15℃）」）として（略）
ぬおー（以下略）。
・NTTアドバンステクノロジ「結露防止シート G-ブレス」のイメージです
http://www.optoscience.com/maker/nttat/lineup/G-breathe.html
> 寒暖差が大きく、密閉されている配電盤の内部は、特に結露が発生しやすい環境と言えます（左）。
> その結果、設備内の金属部等に腐食が発生し（中、右）、これが機器の故障や動作不良の原因になる場合もあります。
（1月14日に追記）
・（上述）
> 次回は締め切り後に内訳を見たいと思いました。
…とは思っていたんですけど、やっぱり…気になります！
> 応募件数：827件
> 応募人数：72人
> other 13.7％（144）
> Random Forest 28.7％（302）
> Boosting 21.5％（226）
> Regression 15.0％（158）
> Deep Learning 7.7％（81）
> Linear Regression 6.0％（63）
> Neural Network 3.1％（33）
> Support Vector Machine 1.6％（17）
> Extremely Randomized Trees 1.4％（15）
> Cross-validation 1.1％（12）
合計すると1,051ですぜ★お客さーん！ 「other」の回答のしかたがわからないのですが、用意された選択肢から複数回答するときに「other」は1個しか選べないみたいな問いかたであれば、1件の応募につき「other」が2つとか3つとかいうことはないのだろうと＠本当でしょうか。
その限りにおいて、827件の応募のうち17.4％が「other」を使っている（併用も含む）とうかがえます。同じく、▼らー・んー・だー・むー・ふぉー・おー・れー・すー・とーっ…いえ、「Random Forest」は、827件の応募のうち36.5％が使っている、▼「Cross-validation」を（併用するのが基本ではあろうかといいつつ）併用しているのは827件の応募のうち1.5％に過ぎないとの…なんだかなぁ。おぬしプログラムを書くだけ書いてだなぁ＆しかるにデータの全域を何も考えずにほうりこんでそれっきり、じぶんではまったく評価をしないで、評価をすべてコンテスト側に丸投げしてるでしょ。…ギクッ。
※じぶんの手元でも「Cross-validation」によって評価を重ねておれば（＝そのような「セルフPDCAサイクル！」みたいなのを自力で構築できるなら）、1人で30件も50件も応募したりなんて、する必要がないとわかります。
・ハーイぽーるぅ！（違）「Cross-validation」のイメージです
https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*J2B_bcbd1-s1kpWOu_FZrg.png
https://towardsdatascience.com/train-test-split-and-cross-validation-in-python-80b61beca4b6
> Hi everyone!
> （※超訳）
> ちわ〜っス。
※あくまで『超訳！』です。
> After my last post on linear regression in Python, I thought it would only be natural to write a post about Train/Test Split and Cross Validation. As usual, I am going to give a short overview on the topic and then give an example on implementing it in Python. These are two rather important concepts in data science and data analysis and are used as tools to prevent (or at least minimize) overfitting.
> I’ll explain what that is — when we’re using a statistical model (like linear regression, for example), we usually fit the model on a training set in order to make predications on a data that wasn’t trained (general data). Overfitting means that what we’ve fit the model too much to the training data.
「3.24テラ！」を36バイトに…じゃなくて、1枚の図で、▼「クロスバリデーションする意味」と、▼その結果の見せかた（クロスバリデーションの結果の「評価のしかた」）まで説明しきっているというのは秀逸ですぞ。（※個人の感想です。）
再び本件「データ分析コンテスト」です。
> ソフトウェア
> Python 495
> R 221
> Knime 96
> scikit-learn 54
> TIBCO Spotfire 17
> PipelinePilot 8
> Excel 4
> MINITAB 4
> Hadoop 3
> other 42
合計すると944ですぜ★お客さーん！ 結局のところ「R」「MINITAB」のいずれかを使いながら、そこに投げるデータやタスクを管理する単純なプログラムを（これら解析環境の）外側でてきとーに書くかなぁみたいなぁ（略）デスヨネ〜。
・こちら「Minitab」のイメージでよろしかったでしょうか
http://www4.kke.co.jp/minitab/case_studies/service/page1.html
> オーストラリア国内最大級の金の生産業者
> Minitabを用い運搬トラックのスピードに最も影響を与える原因を定量化し、低品質に陥っている要因を見つけました。最終的に発掘場内の斜面を整備することにより運搬スピードを改善し、コスト削減に貢献しました。
※「生産」「発掘場」は原文ママですが、「産出」「採掘場」などとですね（以下略）…なんだかなぁ。金（ゴールド）を（原材料から）『生産！』できたらクロウしないよ＆いくらゴールドは希少とはいえ『発掘場』というくらい滅多に発見されないのでは鉱山（の経営）としてどうなのよ＆そこんとこどうなのよっ。（棒読み）
おおー！ ゆあ・まいん！！（違）かねへんのこうぎょー（棒読み）とらぎとぎひょー（違）しーきゅーっ！！ 解析そのものはきっと「R」でも「Scilab」でもできるのだけれど、「R」や「Scilab」の講習会みたいなのを“金”で買えるかといって…うーん。翻ってJR西日本殿、最終的にトンネル内を乾燥させることによ（略）おおっと！（※表現は演出です。）
サーバーというものを使わせてもらえない環境下では、Excelでhttpするみたいな（中略）ええーっ。
・「ExcelでJSON」のイメージです（しかも2016年10月11日です）
http://minor.hatenablog.com/entry/2016/10/11/205527
データベース（SQL）へのニーズがありながらサーバーというものが導入できないといって「MS-ACCESSのファイル！」（※大文字だし！！）を手渡しするなどの（諸事情により略）…ゲフンゲフン！（※失礼いたしました。）
・いっぽうそのころ「scikit-learn」のイメージです
https://ja.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn
> 2015年以降、scikit-learnは活発に開発されており、（略）Evernoteはscikit-learnを使用しており、ライブラリのナイーブベイズ分類器でユーザーの投稿から食べ物のレシピであるものを判別している。
> サポートベクターマシンはLIBSVMをラップするCythonで実装されておりロジスティック回帰や線型サポートベクターマシンはLIBLINEARの同様なラッパーで実装されている。
ミーハーとはこのことだよ。おぬしPythonと呼ばれるこたつから出ずにミカンを引き寄せる方法ばかり考えておるじゃろ。…ギクッ。（棒読み）本件コンテストくらいに、ヒトが頭を使ってカワサキこまかく考える必要のある（面倒な）データ分析（解析）では、もう少し基本に立ち戻った感じの、「R」や「MINITAB」くらいの立ち位置から取り組まれたいものだという期待が暗になかったでしょうか＆本当でしょうか。（あくまで私見です。）
・手堅いとはこのことだよ（棒読み）「アジャイル・データ分析−先進的なワークフローとRの統合」IBMの説明です（2014年9月18日）
https://www.ibm.com/developerworks/jp/devops/library/d-agile-data-analysis-R-integration/index.html
ま、PythonからRを呼んでもいいんですよ。（極端には）そこがPerlでもシェルスクリプト（ういずAWK[3569]）でもVBA（べいすどおん昔ながらのBASIC）でもいいんですよ。…その発想はなかった！（棒読み）逆にいうと「わたしたちぃ、KNIME組でぇーす♡」みたいな…ゲフンゲフン。（※失礼いたしました。）KNIMEかどうかは、どうでもいいんですよ。（あなたが構築する解析環境の）コアは「R」だということですよね＆それだけですよね。（※見解です。）
・やじうまの杜「「Excel」に「Python」が統合される？ Microsoftがアンケートを実施中」（2017年12月18日）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/1097447.html
> なぜ2年も放置されていたフィードバックに対し今頃になって返信がついたのか
> “Stack Overflow”の調査によると、「Python」の利用は急速に拡大しつつあるそうです。
https://forest.watch.impress.co.jp/img/wf/docs/1097/447/image2.jpg
> predicted with an STL model,
こういう『予測！』（点線で囲まれグレーになっている部分※）をしちゃあいけないよ。
※（全体に対する「比」であることを忘れて）折れ線1つごとに（回帰でいえば）単回帰でトレンドみたいなのーっ…とんでもない！！ （同じく回帰でいえば）重回帰（に相当する、多次元な方法で）なされよ＠できるんでしょ＆してないだけでしょ。…ギクッ。
2017年のうちにPHPとC#が減ってPythonが増えた（≒新しく学ぶひとがデフォルトではPythonを学ぶようになった）のだと、それが「1巡！」すれば変動は収まり、「新しい勢力図！」みたいなので3年くらい推移するんでしょ…ええーっ。
…そうじゃない、そうじゃないんだっ（大巾に中略）近年『Python組！（わたしたち学校ではPythonを習ったデース＆ですでーす！）』のひとたちはなんでもとりあえず質問したり、「Stack Overflow」みたいなのを積極的に見ようとするってことなんですよ。この折れ線は、質問の閲覧数なんですよ。なんと、この折れ線は質問の閲覧数なんですよぅ…その発想はなかった！（棒読み）
ま、ExcelにKNIME相当の機能が付いて「R」を透過的に使えて、データの前処理などExcelに搭載されたPythonでちょちょいとだなぁ…おおー。（※あくまで想像です。）
・[3386]
> 「…あ、…あの、＊＊センパイ☆」「わたしたち、センパイのファンです☆」「…は？」「いっしょに写真撮ってくださいっ☆」「…へっ！？」「はい、笑って☆」の流れで「…ぅ、ぅっ」といいながら顔を引きつらせる「＊＊センパイ」
…コレジャナイ。
・[3527]
> ハレでも（ざーざー）アメでも（ごろごろ）アラシでも（ぴよぴよぴよ）うぃーあーざあーるういずえくせらー…ズ（ぱらぼーら）
・[3526]
> 「R with Excel」を体験してみよう
> 「R with Excel」ステップバイステップ（仮）
> 「R」ではマウスはほとんど使わず、キーボードを使います。
> 「R」ではマウスはほとんど使わず、キーボードを使います。
> > とても簡単な計算式なので、
> > 手でも算出できます・・・が、一応やってみましょう。
> まあまあまあ、そうおっしゃらず…ねぇ。
ま、こんな面倒が『Excelに組み込まれたMS-KNIME！』みたいなのでちょちょい…おおー。（※あくまで想像です。）しかし、そこで使うのは紛れもなく「R」なのですから、先に「R」をよくわかっておこうということは無駄にはなりませぬぞ。（見解です。）
・[3526]
> 「RStudio」には、まだ「tDiaryみたいなにおい！」がするのでね。
> 表計算ソフトを先に学習し、後からプログラミング言語の学習に進む場合、その第一歩として、「R」の操作に慣れるというのも好適だと思われます。「Excel」で実現しようとすると七面倒くさいことが、「R」ではすぐに実現できる（こともある）というのは、「R」を利用しようという強力な動機の1つになることでしょう。
ま、だからこそデンソー（トヨタグループ）さんなどこぞって「R with Excel」みたいなのをいますぐ使おうといって使っておられるのですよ。『MS-KNIME！』みたいなのを待たずにちゃちゃっと内製。これだね。（違）そもそも（商用の）「Minitab」を既にお使いであれば「MS-KNIME！」など待たずともいますぐにだなぁ（以下略）たいへんメッソウではございました。
・「KNIME」かみつたセンセイの感想です（2010年5月29日）
http://ibisforest.org/index.php?KNIME
> Mac版で割り当てメモリを増やすには，KNIME.app の中の Contents/MacOS/KNIME.ini で -Xmx512m を増やす
> RapidMinerと比べて，拡張性はKNIMEが上で，ヒントやサンプルなどアシスト系の部分はRapidMinerが上な気がする．実験・研究系はKNIMEを，BI系はRapidMinerがいい気がする．
・スーパーえむジンせんせい「関数stl」付近
https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_35/35.html
> Rには時系列データを、トレンド、周期変動、残差に分解する関数stlがある。
これ（だけ）じゃだめだよね。Pythonの質問の閲覧数が「右肩上がりっ！！」…ええーっ。
> 多変量時系列解析に関しては、最も広く知られているのはベクトル自己回帰 (VAR: Vector AutoRegressive) モデルである。
（せめて）こっちだよね。比ゆ的には「動きベクトル！」（[3345]ほか）の「自己相関！」を「キャベツ！！（違）」（上述の日経BigData）してから、あくまでベクトルのまま予測するんだよね。キャベツじゃないもん…じゃなくて、知ってたもん。たぶん！（棒読み）
> 統計数理研究所が1972年に発表し、1984まで開発し続けたTIMSACシリーズのRパッケージtimsacについて触れておく。
> パッケージtimsacについては、統計数理研究所のエヌ野＊＊教授から情報を頂いた。
・[3345]
> 「Convergence of cyclic and almost-cyclic learning with momentum for feedforward neural networks.」IEEE Trans Neural Netw.（2011年8月）
> ※タイトルしか見ていません。
> momentum（いわゆる「動きベクトル！」[3306]）つきでcyclic（[3125]）ですとぉ？ コレですよコレ！ …などと（略）。
・Wikipedia「Vector autoregression」
https://en.wikipedia.org/wiki/Vector_autoregression
> Vector autoregression (VAR) is a stochastic process model used to capture the linear interdependencies among multiple time series. VAR models generalize the univariate autoregressive model (AR model) by allowing for more than one evolving variable.
※stochastic process：確率過程。time series：（折れ線グラフでいう）1本の折れ線。generalize A by X：XによってAを一般化する。
・「キャベツ方式」2008年末の用例です（2008年12月25日）
http://www.asahi.com/special/08-09/info/gantan.html
> 元日から３日のテレビ・ラジオ番組表や番組案内、特集記事は、広告を１枚めくると始まります。
> 今年も「キャベツ方式」。一枚ずつはがしても読みやすく使えます。
やーいキャベツの芯ーっ。…食べないよっ！！（棒読み）
> 元祖「東大ノート」は夏目漱石
> 下村脩さん
じゃあ（※）「下村脩さん」の「ノート」が見たいとかって、言ってはいけなかったでしょうか。…その発想はなかった！（いまさらぁ。）
> サル１８０匹を見分けられます。その秘密はなんでしょう。
『2分木！』でいえば8分岐（8bit！）あれば256匹を見分けられるってことですよね。（棒読み）ま、実は7bitくらいで、128匹を超えるとちょっと紛らわしいとかって、なかったんですかねぇ。（…いまさらぁ。）むしろ36匹くらいは『顔ぱす！！』（違）で、『2分木』みたいなのでキミはだれだっけみたいな判別プロセスが（※処理は一瞬であるとしても、プロセスとしては）走るのは144匹、そこが7bitなもんで、16匹くらいはちょっと紛らわしいとかって（以下略）本当でしょうか。（※あくまで想像です。）
・兵庫県博物館協会ほかの説明です
http://www.hyogo-c.ed.jp/~museum-ac/121-160/136.html
http://www.tbs.co.jp/doubutsudaizukan/archive/oa20120121.html
> およそ250頭
> およそ250頭
なっ…なんか増えてません？ あらあら、まあまあ！（棒読み）おおらかな気持ちで対岸の南海加太線については…『まだ未稿！』でしたっけ。
・（公財）日本モンキーセンター「ミュージアムトーク」のイメージです
http://www.j-monkey.jp/event/museumtalk/index.html
・「ニホンザルの自然社会 −エコミュージアムとしての屋久島」京都大学学術出版会（2000年1月）
http://www.kyoto-up.or.jp/book.php?id=660
> 日本の自然が圧縮された野生の宝庫・屋久島を舞台に、11人の研究者が，ニホンザルを中心としたさまざまな研究の最新成果をわかりやすく紹介する．
買ってきたバナナを36バイトに圧縮…じゃなくて、本書を読まずしてニホンザルについて云々してはいけないね。んだんだ。（※個人の見解です。）
・同「科学論文の英語用法百科」（2004年8月、2016年10月）
http://www.kyoto-up.or.jp/jp/kagakuronbun.html
http://www2.yukawa.kyoto-u.ac.jp/ptpwww/book/kagakuronbun.html
> 日本語だって、べらんめえ調では論文は書けないでしょう……
> 一般的な和英辞書の知識で、日本語と英語をルーズに対応させる感覚では、精密な論理は表現できないとうことを、読者はいやと言うほど思い知らされる。
※「とうことを」は原文ママ。
あたりまえですよ＆そのこと自体は高校のうちに習ったですよ。…えっ、習ってないですって？ おかしいなぁ。（棒読み）あなたがた、そもそも日本語が書けておらず、（事実上）『日常日本語会話！（エリンできます！）』しかできてないでしょ。…その発想はなかった！（[3373]ほか）
> エー木＊＊氏（翻訳家）
> 日本語ネイティブにとって冠詞は鬼門だ．（略）その冠詞ワールドを，日本語ネイティブのためにつぶさに見せてくれる本である．私は本書を読んでようやく隅々まですっきりした．英語を書かなければならない人だけでなく，英語を読む人にも本書をお薦めする．（以下略）
・[3373]
> > 私が関わってきた和英や英和辞書でもその違いがまだじゅうぶん説明されていない
> わあぃ「まだじゅうぶん説明されていない」！ ＊＊＊「まだじゅうぶん説明されていない」＊＊き！ これをじぶんですることなしに文章が書けるとも翻訳ができるとも、思ってもらっては困りますなぁ。…たぶんゼッタイですっ。
・[3394]
> 和英辞書で「デジタル化」を引いて一丁上がりとはいかないことがよくわかります。
・[3398]
> 「英和辞書は4番目まで見ないと原語でのニュアンスをうかがい知ることすらできないのよ」「ましてや和英辞書を引いて一番上の説明をうのみにするなんて信じられないわ」（＝後述）からの「滑稽だわ！」キターっ。やーいそういうことは『上から目線なキャラ！』に代返…じゃなくて、代弁していただこうとの認識を新たにしてございます！ キリンビール大学「エレガントなケーキの食べかた」については[3370]を参照。
・[3559]
> > そもそも、日本の近代演劇は、西洋のやり方をむりやりに輸入してできあがったものです。だから、日本語としては変な文体やセリフ回しが横行して、歪んだものになってしまった。僕の「現代口語演劇」は、それをもう一度、現代の生きた日本語でやり直そうという試みなんですよ。
> 訳が無骨だからヘンテコになるということばかりではなくて、原文がもともと「芝居がかって」いるということもあるかもだ！（棒読み）
・きょうはOM10じゆうがおか。夏目漱石とはこのひとかとたずねたい（違）
https://goo.gl/maps/6wcaq7zVQTv
・よろこべしょくん！「こぞって」のお時間だっ（違）
https://ejje.weblio.jp/content/%E3%82%82%E3%82%8D%E3%81%B3%E3%81%A8%E3%81%93%E3%81%9E%E3%82%8A%E3%81%A6
※ExcelではできないけれどMinitabを必須とするところまではいかない「ちょっとした解析」（を行なう必要のある部署数や人数がきわめて多いみたいな）をRに投げようというのは、きみたち全員分のMinitabは買ってあげられないよ（ゴメンネー！）みたいなことなのかなぁ。（棒読み）
「一般的な和英辞書の知識で、日本語と英語をルーズに対応させる感覚では、精密な論理は表現できないとうことを、読者はいやと言うほど思い知らされる。」（※「とうことを」は原文ママ）と同じことが、日本語のうちでも方言（ネイティブかいわー）と標準語（敬語でしょくばー）の間でも起きるんですよ。「いやと言うほど思い知らされ」てからでは手遅れかもだ！（棒読み）
・[3592]
> 岡山駅みたいなところから乗車した車両保守担当社員みたいなひとの業務用携帯電話みたいなのからは「鉄道電話」につながるんですよね。指令員が「列車無線」と「指令電話」のいずれかにかかると問答無用で後回しにされるってことですよね。（※あくまで想像です。）
・[3399]
> > 同郷の友人は、大分にいたころはおしゃべりでしたが、標準語で話すとどうも調子が狂うらしく、口数が減ったそうです。彼は結局、「やっぱ大分弁やねえと自分が出せん」といい、卒業後はさっさと故郷に帰りました。
思った通りのことを正確に、特に「程度」をあらわす表現をよく使い分け、豊かなニュアンスで、それを方言でなく標準語（※東京でJR東海に採用されて東京で勤務してるみたいなひとが使うのと同じ言葉！）で述べよというのが、「岡山駅みたいなところから乗車した車両保守担当社員みたいなひと」に（しかも圧縮コーデックばりばりの携帯電話やVoIPみたいなの越しに）求められるわけですよ＠なんてこったい。
・[3361]
> 「男声」は16kHzでいいんだとか、「女声」は32kHz、「発車メロディー」は42kHzで12秒までだとか、いろいろ想像できそうです。（まったく想像です。）
・[3471]
> 64kbpsなんて、そんなの、セミの抜け殻みたいなものですよっ。（※個人の偏見です！）
> ITU-T勧告P.861 PSQM (Perceptual Speech Quality Measure)
雨の少ない地域のひとがいう「大雨」というのがどのくらいかとか、台風の直撃コースにある地域のひとがいう「さほど風が強くない」とは（略）そういうことも含めて、きわめてむずかしいとは思われましょう。計器が指す数字でいえばゼッタイだというものは、それでいいのですけれども、そうじゃないところで人に頼る場合、最後の難関は「標準語の壁！」なのだと、たぶんめいびーこういうわけです。（あくまでめいびーです。）
・おおらかな気持ち®（YouTube）「南海加太線」のイメージです
https://youtu.be/20sHp3dcDqo?t=23m6s
隣の駅から40km/h、ぴたりと張りつくように40km/h、速度制限が解除されても40km/h、雨が降っても40km/h（以下略）路線バスと同じ速度で走る電車に揺られて我々…どんな山奥まで運ばれてしまったのかと思いきや、海なんですよっ。
・Google ストリートビュー 「車両方転地」ほか
https://goo.gl/maps/ypSN8HBTcTy
> カ--ブ注意
1ドットほど消灯してません？ あらあら、まあまあ！（棒読み）
> 只今の気温
> 29℃
https://goo.gl/maps/EZmyiV5zakQ2
https://goo.gl/maps/ReeLbQbNZar
https://goo.gl/maps/wKDWFioVUoJ2
https://goo.gl/maps/ktNPW7bgNJv
https://goo.gl/maps/QdCmxhjKKQK2
https://goo.gl/maps/t1BeBy5q1Lv
https://goo.gl/maps/zE5KvdzeJ3U2
> 武蔵野
> 武蔵野
> 食堂
> 市川荘
> かわしま荘
うっ…。ここ、千葉県内とかじゃないですよね。うん。
・南海電鉄「友ヶ島」の説明です
http://www.ai-nankai.com/nankai100/kada.php
> 加太港から、観光船で約20分、友ヶ島に到着します。友ヶ島は、神島、地の島、沖ノ島、虎島の四島を合わせた総称のことです。
・大阪府内の南海電鉄「多奈川駅前」交差点前（※お好み焼あり）
https://goo.gl/maps/fDa9wfu3Loy
行田市内のCDロムロム…じゃなくて、行田市内の「フライ やきそば」については[3529]を参照。
https://goo.gl/maps/mFA4Evu9V6B2
> 大型快速
> 大型快速
わあぃ大型快速！ …大型快速乗合船って書いてあるんですけど…しーっ、せっかく大型快速って読んだんだから大型快速でいいじゃないですか。…えーっ。（※表現は演出です！）
・「大型快速」のイメージです
http://file.hokomaku.blog.shinobi.jp/jinryo-211-r-nakatsugawa.jpg
> 快速 中津川
（「方向幕」が）「大型」かどうかというのは、相対的なことなのだということが改めて実感されましょう。…いえいえいえ！ ちょうどよい長さの蛍光灯がこの大きさであの発熱量なのだから（中略）「方向幕」としてはこれより小さくはならなかったんですよぉ（＝当時）。部屋を明るくして10フィートほど離れて大型中津川3時間スペシャルでも見てなさいってこった。（違）
・たゆたうJR中津川（じぇいあーるなかつがわ）付近（※推定）
https://goo.gl/maps/dbye1jqUTY92
https://goo.gl/maps/dsuTCVdz1Vt
https://goo.gl/maps/jvwoEkBcoXx
https://goo.gl/maps/DWVSjJdMw8R2
https://goo.gl/maps/zBUBC1t35oS2
https://goo.gl/maps/6dEHmWmmwW12
https://goo.gl/maps/Zn3qzWTf7Fy
https://goo.gl/maps/CtKexbmoNUz
このいかにもドムドムとか入っていてほしいところが（中略）だったときの“痕跡”が実は残ってるんです＆いきましょーいきましょー。（棒読み）ドムドムがあってもなくてもだべるのはここだべ。んだんだ。（※表現は演出です。）
https://goo.gl/maps/hesyQTTgANA2
https://goo.gl/maps/fd2C4VqTQ3u
> 【P】⇒
https://goo.gl/maps/J73yUka5zoq
https://goo.gl/maps/BSvTs91Y4MK2
ぬおー…（略）おぬし「ダイエー中津川店（閉店）」じゃな＠このこのぅ！（※対照の画像はダイエー港南台店です。）
・「蛍光灯」のイメージです
https://lh3.googleusercontent.com/-YUMJulqvjl4/VWXJcEuXMkI/AAAAAAAAZzw/LPxeFk8Puxg/s640/IMG_0593.JPG
> 適合ランプ FL20×1
> Koito
> 小糸工業
・[3386]
> 「…へっ！？」「はい、笑って☆」の流れで「…ぅ、ぅっ」
…コレジャナイっ。
・中解像度『大型小糸！』のイメージです（※推定）
http://gougou.jp/kaku/ko/imagej/031012_113359.jpg
あーっラーメンに梅…じゃなくて、この金具の名前が思い出せないんですよぅ。（※個人の感想です！！）
・中解像度「蝶ボルト」の1例です
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/61yvOw87qnL._SL1100_.jpg
・「大型○○」の用例です
https://www.sponichi.co.jp/entertainment/news/2015/05/28/kiji/K20150528010429300.html
・なんと「大型小糸」のほうございます付近のイメージになります！（※画像は公式です）
http://www.koito-ind.co.jp/new_product/images/led-out_1.jpg
> 特急東京
> 特急東京
「特急東京」っ。…「特急東京」っ！！ しかも東海道線のE231系だし。…E231系で「特急東京」だし！ 海老名とか二俣川とかに停まるんだよね。（棒読み）
※あくまでメーカー側のイメージです。鉄道事業者等の施策とは無関係とみられます。あしからず。
・「小糸」前の信号機って「小糸」なんでしょうか…気になります！（※本文とは無関係です）
https://goo.gl/maps/2EG11SNJ4Um
https://goo.gl/maps/N6hEoUJcd3M2
https://goo.gl/maps/vYaLiRFRgQ22
https://goo.gl/maps/Rngd71RiqyE2
・もしもし新大阪駅はここですか（棒読み）
https://goo.gl/maps/kJDZEYzgbNA2
https://goo.gl/maps/kzQYPuTpzYR2
https://goo.gl/maps/ZQ2ut78zoqL2
https://goo.gl/maps/ynZjAakS8482
https://goo.gl/maps/tjRfoQrjxFU2
https://goo.gl/maps/Q6yq76xpTZ72
https://goo.gl/maps/tGB6YRk6BSH2
https://goo.gl/maps/29WvYkEwd4S2
https://goo.gl/maps/xEVZcERmdHN2
https://goo.gl/maps/SDNhwPVddq72
https://goo.gl/maps/FigrTw566pP2
https://goo.gl/maps/sfN1QuTM4QF2
https://goo.gl/maps/N8fDdYZc9Fm
https://goo.gl/maps/LpqZ9CTiq7G2
https://goo.gl/maps/skLkycYFh2D2
https://goo.gl/maps/ZBWZsh3ZU5t
・大阪府内の南海本線ここまで付近
https://goo.gl/maps/kzc8gfEzvZF2
https://goo.gl/maps/7tbwL8EWLbv
https://goo.gl/maps/nW6Va76gLyk
> 金矢道
> 金矢道
わあぃ、…かねへんのてつどー。なんと××できないようだが＆しかたがないから「矢」にしておくことにするよアリガトウみたいなのーっ。（棒読み）
・脈絡もなく大型快速「エクスプレス六郷」のイメージです（※本文とは無関係です）
https://goo.gl/maps/CPKTi4hwsQ22
https://goo.gl/maps/nWJweqQT4RK2
https://goo.gl/maps/GiB18FJWqW42
https://goo.gl/maps/uGyT3KmpjHS2
https://goo.gl/maps/BYxMp5X6BKr
https://goo.gl/maps/F2ANSxBSwEU2
> MaxValu
> MaxValu
わあぃ最大値。みんな大好き最大値のお時間だっ（中略）思う存分…じゃなくてですよっ。（棒読み）
https://goo.gl/maps/t9gKFY2AP3F2
https://goo.gl/maps/SLDNevgoGtw
https://goo.gl/maps/4jKYrnWWusx
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%8A%E3%82%93%E3%81%8B%E3%81%84%E6%97%A5%E7%94%A3%E5%BB%BA%E8%A8%AD
・「大型快速」のイメージです
https://goo.gl/maps/eBihpF91QmN2
https://www.keio.co.jp/group/traffic/capacity_for_transport/index.html
18m以上のクルマなら大型ですよね。20mなら文句なしに大型ですよね。…その発想はなかった！（ありますってば。）
・もしもし日産大阪千里東店さん並びネッツ中央大阪およびカローラ新大阪はここですか（※名状しがたいホンダワールドあり）
https://goo.gl/maps/c4zXNCvVZqk
> プリウス
> ヴォクシー
> オーリス
> bB
> ウィッシュ
> ヴェルファイア
> プリウスα
> ヴィッツ
> iQ
> イスト
> TECHNO SHOP
> 車検
> 点検
> 鈑金
> 塗装
「金反」ですよ。念のため。そして…これ、「方向幕」みたいですよね。両国から自転車とか伊豆急下田とか…えーっ。「回送」「臨時」「団体」「試運転」みたいな感じに「車検」以下が並んでますよね。…その発想はなかった！（棒読み）
https://goo.gl/maps/1Z2pUHGPK8Q2
https://goo.gl/maps/G7x7KVijKup
https://goo.gl/maps/bsYEZM8MKB32
…ぐふっ（以下略）。
・日産大阪千里西店さん並び「プジョー千里」のイメージです
https://goo.gl/maps/8R1vh69XQ272
https://goo.gl/maps/NV4cngbWW9t
・さらに「Volkswagen Osaka Senri」「レクサス千里」さん向かい「大阪トヨペット 千里」あまつさえ「大阪トヨタ千里店」さん脇入ル「フォルクス中環千里店」のイメージです
https://goo.gl/maps/kjPAUEGf1XP2
https://goo.gl/maps/NGQ913ysC832
https://goo.gl/maps/M7WniUw32f12
https://goo.gl/maps/48kHaStPALn
https://goo.gl/maps/6HjUD2rkQEJ2
https://goo.gl/maps/yZS9UpgFxyw
http://creativity-online.com/work/volkswagen-customized-trucks--vegetable-crates/17382
http://gaia.adage.com/images/bin/imgstore/work/print/v/o/l/Volkswagen_CustomizedTrucksVegetableCrates09.jpg
https://goo.gl/maps/nUmhwvx9xyJ2
https://www.youtube.com/watch?v=RlNwo36PiXw
https://goo.gl/maps/oBr5ZdVb1GA2
https://goo.gl/maps/28iJUEaLD7T2
https://goo.gl/maps/sZWzY2adJM22
https://goo.gl/maps/xtEXyRPfHpL2
> （道路標識より）
> 0℃
レッツお野菜！ 「フォルクス」より「Volkswagen Osaka Senri」のほうがレッツお野菜ですぞ！（目をぐるぐるにしながら言ってのけてみせるとＧＯＯＤ！！）
https://goo.gl/maps/qcpBUzF7VXp
https://goo.gl/maps/JBpVS5XZwJG2
https://goo.gl/maps/6SdnNHhYWzS2
https://www.nintendo.co.jp/wii/rmcj/tournament/img/cont_ph201210-02.jpg
…えーっ。（以下略）
・【合流注意あり】「思い出したように「ホンダカーズ大阪」ございますのほうなどおつけして（以下略）」のイメージです（2015年12月ほか）
https://goo.gl/maps/cqd4VC2psVy
https://goo.gl/maps/wVg9FpkCyWk
https://goo.gl/maps/xe1P2RYxNV32
https://goo.gl/maps/GSWRQjZ6jdH2
https://goo.gl/maps/RkpgFkxoYcq
https://goo.gl/maps/jtymTF6CtQq
やーい12月にも枯れない「ハイフンの木」ーっ。森のフジパン＠こびとさんははやおきだー…じゃなくて、あざとく丘の上に造られたプール（スイミングスクール）の前で水道工事。これだね。（棒読み）
・本日は時間の関係で「諸外国」の自動車販売店を各自でご覧いただきます
https://goo.gl/maps/j3QTrL7bk6w
https://goo.gl/maps/78GNkp2hRov
https://goo.gl/maps/j5WpE5Jsz9s
https://goo.gl/maps/6W1rru2mEkM2
https://goo.gl/maps/etawgLTJDjt
https://goo.gl/maps/wcvWRgVeNMC2
https://goo.gl/maps/XoivnsQ5Wjo
「諸外国」といってもいろいろ（中略）『レジ袋de長ネギ！』くらいの（地域）を見たいのだよ。これをスペイン語でいえますかっ…はひ！？（※画像はマドリードです。）
・客が勝手に呼びつけていわく（駅の説明のどこにもそうとは書かれていないのだけれど）『大型ポケット時刻表』とはにわ
http://keioline-5701.up.n.seesaa.net/keioline-5701/image/635-320E3839DE382B1E38383E38388E69982E588BBE8A1A8E3808026.6.21.jpg?d=a0
…それ、『拡大コピー』って、いいませんこと？ あらあら、まあまあ！（※表現は演出です。）
・超立体®「4倍角「荏」「原」「中」「延」「駅」」（5文字）のイメージです
https://goo.gl/maps/PUP9iZcW82K2
https://goo.gl/maps/YjkykxgSjas
https://goo.gl/maps/5e3CYdArWDS2
えーっ…「株式会社荏原中延」じゃないんですからぁ。（棒読み）
※超立体®はユニ・チャーム（愛媛県四国中央市）の登録商標です。
・新しい最新式©「＾戸」ございます（平塚1丁目）付近（※東急セキュリティあり）
https://goo.gl/maps/9hhyDpsdyQR2
http://www.yamaki.co.jp/press/files/yamaki100th_02.jpg
ヤマキ…じゃなくて、やまとしょうゆですかやまとみそですかやまとしゅぞーですかーっ！！（わがはい…じゃなくて、撮りっきりコニカのリズムで棒読みしてみせるとＧＯＯＤ！！）
https://goo.gl/maps/JxkVTHHntZ62
やーい下り線は「巨越銀座駅」ーっ。我々ありもしない横棒の『幻』を勝手に補ってだなぁ（以下略）なんということでしょう！（棒読み）
https://www.youtube.com/watch?v=_CZcZVDuFvM
以前から（＝TASCがないときから）こんな感じの運転曲線だったかと記憶しますが、（TASCがなかったとき）これで停まるとは信じられんですばい。んだんだ。（※個人の感想です！）
https://goo.gl/maps/vgH78VE2UCS2
AIとか使ってますってことですよね。ほかのビルやマンションに対応している間、誰も見ていませんとかって、ないですよね。（棒読み）
・[3269]
> カメラは見ているっ！ そして『AIと呼ばれる人工知能』は見逃さないっ！！
・日経ニューメディア（日経BP）「東急セキュリティとイッツコム、IoT活用のホームセキュリティサービス」（2017年10月26日）ほか
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/102602534/
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/051900125/122100153/
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/051900125/122100153/01.jpg
> 東急セキュリティは、新サービスの提供開始に合わせて管制システムを更新し、警備監視機能の強化や警備員駆けつけ対応の迅速化およびサービスレベルの向上を図る。
> KYOKKO TSUSHIN
> KYOKKO TSUSHIN
> メトロ
> 遺失物
> 返還書
> 保管期限 月末
> 保管期限 月末
> 保管期限 月末
うーん。…うーん！ まいっか。（※「まいっか」みたいなのキターっ。）
・旭光通信システム「システム事例」のイメージです
http://www.kyokko-tsushin.co.jp/system/
・エバラ食品工業…じゃなくて、三菱食品「SENSY 食の人工知能」のイメージです（2016年6月29日）
https://goo.gl/maps/zX3z2CyATER2
http://www.mitsubishi-shokuhin.com/160629Release%20HP%20INTRANET.pdf
> 有名ワインソムリエ7名を含む2,500以上の味覚データが基盤情報としてインプットされており、生活者や取引先の情報と連携することで、更なる機能向上を図ることができます。
> これまでのレコメンドエンジンは情報提供に至るロジックを人間が設計していたのに対し、本アプリケーションは人間が想像できない複雑なロジックを独自に作り出す（以下略）
おおー（以下略）これでこそAIっぽいですよね。（※個人のお客さまの感想です。）
・レファレンス協同データベース「JRの鉄道の鉄の字が金矢になっているらしいが、それがわかる資料はないか。」岡山県立図書館の事例です（2014年6月28日）
http://crd.ndl.go.jp/reference/detail?page=ref_view&id=1000160368
> 四国旅客鉄道株式会社は通常の“鉄”の字となっていた。
・「JR四国ワープ梅田支店」のイメージです
https://igx.4sqi.net/img/general/600x600/151195417_S0pumdomc0VLEQcvZDCd7QvJAqKefLshw5I0Z8gylvI.jpg
http://www.jr-shikoku.co.jp/02_information/warp/inquiry.shtm
・もしもしワープ徳島支店はここですか
https://goo.gl/maps/mZKi1x1vY9z
https://goo.gl/maps/o6SFzmw2u8Q2
https://goo.gl/maps/CxCCmW3The72
https://goo.gl/maps/nQQ5vCWiexm
https://goo.gl/maps/PV4sQ3o99wH2
https://goo.gl/maps/ZKGWPdg1Xzu
・「日本貨物鉄道（JR貨物）」「鉄道情報システム（JRシステム）」「鉄道通信（JR通信）」それに「（公財）鉄道総合技術研究所（JR総研）」も「金矢」ですぜ
http://www.jrfreight.co.jp/common/img/logo.png
http://www.jrs.co.jp/layout/JRS/images/custom/logo.gif
http://mm12121975.tea-nifty.com/photos/uncategorized/2013/12/31/13122956.jpg
http://www.nonowa.co.jp/areamagazine/images/blog/201510/01/01.jpg
https://goo.gl/maps/sV53t6rq1YP2
ロゴタイプだけでなく、建物に掲出される毛筆でも「金矢」。ここまで調べないとアレだね。（※個人の感想です！）
☆あえて大阪書籍「現代数理科学事典」（1991年3月）をひも解く（紐）
（1月25日に追記）
この話で事典類をきちんと引くことをしていなかったと、いまさらながら気づきます。…ギクッ。気づいてしまったからには引いてみなくてはなるまいて。
・大阪書籍「現代数理科学事典」（※リンク先は初版刊行時の書評です）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/bjsiam/1/4/1_KJ00005767554/_article/-char/ja/
> 攪乱項 IX〔1〕3-1
まったくあてもなく和文事項索引を頭から眺めて2ページ目（左ページ）「か」で目に留まるは「攪乱項」にございます。まったくもってあてずっぽうであります。
・現代数理科学事典「IX 計量経済学」より「〔1〕回帰モデルと計量経済学の展開」から「3. 同時方程式モデルに関する諸概念」「3-1 同時方程式モデルとは」付近の「攪乱項」
> 同時方程式モデル（simultaneous equations model）は経済学以外の学問では見られないモデルである．
はひ！！ でっかい経済学と呼ばれる学問おもたげ重〜い！（棒読み）気を取り直して読み進めようではありませんか。
> その特色は，(i)いずれかが原因，いずれかが結果という一方的な関係ではなく，
きたこれカワサキ！！ わたしたち、嬉々として読み進めてまいります。
> 相互依存の関係にある複数の変数の間の関係を問題とし，(ii)統計データが提供する情報のほかに，経済学の理論から得られる未知のパラメータへの制約条件を活用することである．
スバラシイ。
> 以下では説明を簡単にするため線形の関係のみを取り上げる．
…うそーん。
> （全略）ただし誤差の期待値はE(u)=0である．uは攪乱項（random disturbance）または誤差項という．
ま、攪乱項を英語でなんというのかがわかったのでよしとしようではありませんか。（棒読み）
この続きは有料です！ …じゃなくて、図書館でお読みいただきます。「4-1 動学関係」などに進むと「ダービンのt検定」からの「コクラン−オルコット変換」を経て「OLS推定量」「BAN推定量」が出てきて、その後に「トレンド（trend）」が出てくるという親切な記述と見受けられますぞ。わあぃボックスとジェンキンス。「4-3 同時方程式モデルとVARモデル」といって、現代の水準で新規わたしたち、いきなりステーキ！ 「R」を使いながらスーパーえむジンせんせいのテキストを参照しさえすれば、最初からVARモデルを使いこなせることが暗に期待されているのです。…えーっ。
※あくまで初版（1991年3月）を参照しています。第2版（2009年8月）では目次がばっさり変わっているので、新しく探し直してください。あしからず。しかし、新しければいいといいきれるのかもわからない（一般の読者や初学者にとって理解していきやすい構成になっているかという観点ではどちらが優れているのか一概には決めかねる）事典ですから、あくまで初版と第2版は別物だと思って、それぞれに（レファレンスサービスの提供上）役立つ場面があるのではないかと思っておけばいいのかなぁと思っておくことにします。（現時点での感想です。）
> しかし経済学の研究に必要な変数をすべて含むVARモデルは，実在するデータの長さに比較して，あまりに多くのパラメータを必要とする．
> （執筆 畠中道雄）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%95%A0%E4%B8%AD%E9%81%93%E9%9B%84
いわゆる行列「上から見るか」…じゃなくて、「縦長」とか「横長」みたいな問題（※データが縦方向または横方向で足りていないときに機械的に解析してはいけないよ）について述べておられます。…デスヨネ〜。
この続きも畠中氏の執筆でございます。
> 離散選択モデル
> 大局的識別（global identification）
> 局所的識別（local identification）
> フィッシャー（Fisher）の情報行列
> カルバック−ライブラー（Kullback - Leibler）の情報指標
> 3. 工学用語との違い
> 識別は英語ではidentificationという．確率的なモデルが工学の分野で（とくに制御を目的として）用いられるとき，モデリングから母数の推定にいたるまでのすべての作業を英語でidentificationという．明らかに統計学や計量経済学の分野でidentificationというのとは異なり，はるかに広い概念である（→XIII〔3〕）．
（経済学のひとから見て）やーい工学！（いわれてなかばヤケで）われわれは工学なので！！（棒読み）畠中氏はここまで、この先は森棟公夫氏であります。
※歴史的に「工学部」というものは「人材」の需要が先にあっての即席じみた講座であったという事実がでっかい重たげ！ …それを忘れてのうのうと、学部の重みというものを無視するかのように工学部の者があまりにソンダイな態度をとってはいかんよキミぃみたいな（諸事情により略）時間をかけさえすれば工学部も重くなるですって？ しょーじきそれはないなみたいなー。
・ご近影のイメージです
http://www.sugiyama-u.ac.jp/univ/about/message/
> 構造式
> 誘導式
> 誘導形回帰式（reduced form equation）
> 式おのおのに関しての経済学的な意味あいは失われている．
ぜんぶ漢字だよ『変な日本語！』だよ（※）わたしたち「主成分回帰（PCR）」みたいなのだと思って「R」でいきなりステーキ！ （式の導出については）訳も分からぬまま（コマンドをたたいて飛び出すという意味で）「主成分回帰（PCR）」してもいいんでしょうか＆それは誰がいいといえばいいということになるんでしょうか。…そっちですかっ。
※英語で議論されていたときにあったとみられる（なければおかしい）ニュアンスが日本語ではうまく表現しきれていない印象がある、の意。いえ、英語での議論を承知しているわけではなく日本語だけを見ての印象にはございます。しかし、日本語で教科書や事典を書く意義に照らして、もっと日本語がうまくないといかんのではないかといってですね（以下略）…なんだかなぁ。
> 推定に関しては3種の考え方が存在する．
> 第1は単一式推定法
> 第2は全体系法
> 第3の方法はシステム中の2式以上をまとめて推定する中間的な方法で部分体系法（sub-system method）とよばれる．
うーん。…うーん！ いわゆるケモメトリックスでいう「PLS回帰」みたいなことをおっしゃる＆そういう理解でよろしかったでしょうか＆本当でしょうか。（メッソウではございました。）あくまで早合点でいいのだといわれるなら工学、いきなりRでステーキしちゃいましょうか。ぼかぁ（大巾に中略）それが工学というものですよ。これだね。Rで肉を焼かないでください！ …焼かないよっ！！（棒読み）
この後は、実際の計算法がテクニカルにかつヒストリカルにまとめられてございます。おおー（中略）あなたの図書館にもあるでしょ。え、ないって？ …おかしいなぁ。（※表現は演出です。）
「現代数理科学事典」目次を頭から（中略）「IV 流体力学」より「〔9〕パラドックス」からの「4. 境界層と渦層」に目が留まります。
> 図4.1 物体を過ぎる実在の流れ
> 図4.2 流線形
計算をするかしないか（それで採点され卒業のための単位が云々）ということを問わなければ高校までの理科の教科書に出てきそうな図でございます。しかし、その説明が、一般向けにきわめて明快に書かれていると感じました。
> 1904年にプラントル（L. Prandtl）が提唱した境界層理論
> 物体の形が適当な場合には，境界層は物体からはがれず，全表面をおおう（図4.2）．このような物体が流線形（streamlined shape）である．
おおー！
> 流線形でない物体，すなわち境界層が途中ではがれるような物体をにぶい物体という．
ぬおー！（以下略）むしろはがれてくれたほうが着雪（略）おおっと！（※表現は演出です。）
> （執筆 今井 功）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%8A%E4%BA%95%E5%8A%9F_(%E7%89%A9%E7%90%86%E5%AD%A6%E8%80%85)
> 佐藤の超関数が流体中の渦層に他ならないことを見出し、そのイメージをもとに超関数の理論を体系的にまとめ『応用超関数論』として出版した。
> 阪大を定年退官した後は工学院大学に身をおいて、若い人々に科学の面白さを伝えることに力をいたし、高校生の書いた科学研究論文の審査にまで楽しんで参加し評価した。
いやーさすがですぞ。
再び目次より「XIII 制御理論」より「〔7〕適応制御理論」の「4. セルフチューニング・レギュレータ」を見ようかなぁといって750ページ…を過ぎ752ページ「システムダイナミックス」との囲み記事（コラム）に目が留まります。
> フォレスター（J. W. Forrester）
> 複雑な社会・経済現象も多重のフィードバックループシステムにより分析できることに気づき，社会・経済現象のためのシミュレーション手法として，フィードバック制御理論をもとにしたシステムダイナミックスを構築した．
※中黒は半角ですが全角で示しています。
> 高度に複雑なシステム
> 高度に
> 高度に
> においては，人間の直観に反するような（counter-intuitive）挙動が存在する．
> 従来の定量モデルは，入手可能な
> 入手可能な
> 入手可能な
> 数値データと変数間の線形関係を前提とする重回帰分析などの統計学的手法にたよりすぎていたために，反直観的な挙動を予測することができなかった．
デスヨネ！ デスヨネ〜！！
> 反直観的な挙動を予測するには，システムの構造を重視しなければならないとフォレスターは主張するのである．
> 状態を表現するレベル（level）変数
> 活動を表現するレート（rate）変数
> 物や情報の流れを表現するフロー（flow）
ま、PageRankですよね、わかります。…うわぁいきなりPageRankみたいなのーっ。制御理論だと思っていたのにPageRankというか、PageRankだと思っていたのに制御理論というか、ま、そんな感じですよね、わかります。（棒読み）
> 工学システムにおいては，一般的に，負のフィードバック機構を考える．しかし，社会システムの分析には，正と負の2種類のフィードバックループを考えることが必要である．
工学システムといってもいろいろあらあな（中略）不良品をはじく品質管理みたいなのを指して「一般的」といっているんですね、わかります。（棒読み）
> 自律的成長
> 悪循環
> 反直観的挙動をもたらす第1の原因は，社会システムの随所に存在する時間遅れである．
ぬおー！
> 第2の原因は，社会システムが不可避的にもっている因果関係の非線形性である．変数間に存在する非線形な関係のために，システム全体の動きに支配的なフィードバックループが入れ替わったりする．正のフィードバックループから負のフィードバックループに，あるいはその逆に変わってしまうこともある．
> カタストロフィー現象
> カタストロフィー現象
> > チップスアホイ!
かっ…カタストロフィー現象みたいなのキターっ。我々「ロシアパン」なるケッタイな食べものを珍しそうに眺めてみせながら（大巾に中略）ぎちょーっ（違）部屋いっぱいの勲章や盾（もっと違）カオスって、こうですか！？ ぜんぜんわかりませーん！！（棒読み）たいやき（諸事情により略）船が出るぞお！（小略）小生『下手な毛筆！』数かきゃ（※30倍速）…って丁寧に額装した『乗り遅れてもひとり。（by アームストロング）』みたいなのーっ。JTB静かの海支店で発行されたマルス券（違）せっかくのコメット号の座席未指定券が紙切れになっちゃったよ＠どうすんべ。（※勝手なイメージは連想です。）
> （執筆 児玉文雄）
https://www.rieti.go.jp/users/kodama-fumio/
この、（いわば時流に乗って）機械工学を専攻したけどもっと数学してたい感じみたいな、工学とのほどよい距離感のようなものが、なんとも得がたい…いえ、いまいち時代と合わない感じ（≒いちいち時代に食ってかかるような感じにならざるを得ないみたいな感じ）なのがもどかしいみたいなことってなかったでしょうか＆しつれいしました。
※「〜でしょうか＆しつれいしました」：ポテトを買いそうにはない客とわかってなお「ポテトはいかがでしょうか」といいながら、お客さまお客さま首を斜めに振られるのを見るやいなやただちに「しつれいしました」もおつけしておくというマニュアルみたいな会話をイメージした表現です。
・[3584]
> あくまで図書館としては、参考図書（『館内』で『禁帯出』）として「多変量解析実例ハンドブック」と「現代数理科学事典」を備えておき、それらしき質問（＝レファレンスカウンターでの質問です）には「多変量解析ですね？」と聞き返し、お客さまお客さま…患者さまじゃなくて利用者さま！！ 首を斜めに振ったとしても、もはや質問は多変量解析であったと決めつけてこの2冊を自動的に持ってくればいいんですよ！！（…ぼうろんです！！！）
・JAXA「コメット号」に関する説明です
http://www.aero.jaxa.jp/publication/column/0201.html
> コメットには天窓が付いていました。
> コメットには天窓が付いていました。
うわぁナントカフラグみたいなの。いかにもナントカフラグみたいなのっ。わかりやすいって、こうですか？ わかりませーん。
> 天窓から亀裂が成長し、一挙に胴体を割いた事故であることを突き止めたのです。
亀裂の成長って、きっと枝分かれがあるんですよね。亀裂そのものとして見えなくても、亀裂の成長に資する構造の変化と力のかかりかたならびに「その逆」（＝構造と力のどちらが先とも後とも、長い目で見ると決まらない＝）みたいなのが「指数的！」に累積するってことですよね。…その発想はなかった！（棒読み）…じゃなくて、なぜに天窓つけたし。計算はしたけど天窓の有無を考えたりはしないで、（天窓をつけるかつけないかということに関しては）何も考えずに天窓つけたんでしょ。…ギクッ。（※表現は演出です。）
・[3438]
> 「あたまがない」⇒「あたまから決めてかかる」「あたまを悩ませた形跡がない」
> 右から左へ任天堂はつらいよ「バンダイナムコゲームスさんが「夢のドリームチーム」って書いちゃうんですよぉ」付近
> 任天堂さんとしてのお考えのほうなどお聞かせ…ゲフンゲフン。（※押し問答はイメージです！ ぬぉっ…ICレコーダーが鼻にっ。）
・日本経済新聞の報道です（2017年10月13日）
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO22234280T11C17A0CC1000/
> 東武鉄道は13日、昨年５月に東京都板橋区の東武東上線大山−中板橋間で10両編成の普通電車の一部車両が脱線した事故について、製造時の台車の溶接が不十分で亀裂が入り、車輪が浮き上がったのが原因とみられるとの調査結果をまとめた。
> 脱線したのは５両目後部にある台車で、1989年に住友金属工業（現新日鉄住金）が製造。台車の枠と、それを補強する鉄製の板の溶接が適切な形になっていなかった。
> 脱線した台車は現在製造されていないが、東武鉄道は新日鉄住金に調査結果を知らせ、同種の不具合が起きないよう再発防止を求めた。
後ろ向きな態度には思われるかもですけど、みなが揃って「じぶんのせいじゃない！」を立証していくというナントカオオカミのゲームみたいなことを、これ、ちゃんとやることは全体として「好循環」に反転するのかもですぞ。…その発想はなかった！（…いま「システムダイナミックス」のコラムを読んだばかりでのうのうと「その発想はなかった！」とかいっちゃいますかっ！！）
・[3211]
> 靴下は裏返しながら＊＊＊ッ！ おもてはうらに、うらはおもてに、これがホントの『お・も・て・な・し（O-mo-te-na-shi）』！
・[3505]
> 「靴下を裏返したような」って、こうですね。
・Wikipedia「Catastrophe theory」
https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophe_theory
・日本語版ウィキペディアさめてます®「カタストロフィー理論」とはにわが知りたい
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%BC%E7%90%86%E8%AB%96
> 画期的な理論として一時注目をあび、さかんに研究、議論された。
> 画期的な理論として一時注目をあび、さかんに研究、議論された。
> あび、さかん
> あび、さかん
レッツきときと！ 朝日町が誇る恐怖の（※9）「なないろKAN」については[3520]を参照。（違）
・（再掲）本日は天候の関係で宇奈月温泉「朝日IC」より「なないろKAN」のイメージをご覧いただきます
https://goo.gl/maps/3rVYRAJKHEn
https://goo.gl/maps/LF9G6BdL1xy
https://goo.gl/maps/sUTMHSJhXiF2
※9 「恐怖の」：「KAN」の書体から受ける印象をストレートに表現しています。
> （縦書き）
> 満満
> 足腹
解いてうれしい問題が解けて「満頭」とか、描いてうれしい絵が描けて「満手」とかって、ないんですかねぇ。（違）
> ランチ
> やってます。
> （のぼりうらがえってます）
> 山富もちもち
> 山富うちうち
…えっ。
> きてきて富山
> きときと富山
> （縦書き）
> 北陸新幹線富山＊＊
> ２０１５
※数字は全角です。
・「シミュレーションによるシステムダイナミックス入門 STELLA体験版CD付」東京電機大学出版局（2005年11月）
https://www.tdupress.jp/bd/isbn/9784501540401/
・「システム・ダイナミックス入門 −複雑な社会システムに挑む科学」講談社ブルーバックス（1984年1月）
https://www.amazon.co.jp/dp/4061181572
> （カスタマーレビューより）
> 少し古いシステム・ダイナミックスの日本語文献では，モデルの作り方などより言語（もう既におそらくあまり使われていないであろうＤＹＮＡＭＯなど）の解説書，といったものが多いようですが，本書ではモデルの作り方の考え方の紹介に紙幅がちゃんととられており，往年のブルーバックスのコンピュータ関係のレベルの高さをうかがわせる一冊
> ただ，今では存在しないポケコンのBASIC言語でいかにモデルを表現するか，といった，すでに時代遅れの話題にもかなりの量の記述があり
いまPythonで同じことをしてるでしょ。…ギクッ。
> この著者は日本のシステム・ダイナミックスの草分けの方だそうですが，パソコンが8bit，16bitと進化するにつれてより大規模なモデルが自分の目の前で実行できる喜びを熱く語られた書物を何冊も書かれておられます。
この喜びが実感できないまま、いきなりXeonどっさり高火力っ…もう食べられないよ！（棒読み）
> フォレスターの計算の一例をほぼ忠実に再現している。
ぬおー（略）。「なりきり図工」については[3126]を参照。これだね。
> 導入の題材として殺虫剤ＤＤＴの汚染が取り上げられているのが印象的。
…DDT！ DDT！ 駅前で名前も名乗らずにDDTっ！（※あくまでふいんきです。）
> 残り6日
> 応募人数 100人
> 応募件数：1547件
なるほどねぇ。
> other 15.3％（293）
> Random Forest 26.6％（509）
> Boosting 20.1％（385）
> Regression 15.1％（289）
> Linear Regression 5.9％（112）
> Deep Learning 5.6％（108）
> Association Rule 5.0％（95）
> Alternating Least Squares 2.6％（49）
> Neural Network 2.1％（41）
> Support Vector Machine 1.6％（31）
…実になるほどねぇ。合計すると1,912ですぜ★お客さーん。1応募あたり1.2…うーん。「5件に1件は複数の手法を併用しているとみられます」のほうなど（以下略）縦読み…じゃなくて、「縦書き」（※数字を言葉で丁寧に説明すること）って、数学とは別のスキルですよね、わかります。（棒読み）
円グラフに10個しか表示できないみたいな（仮）上位の9個までを表示して、10個目以降は「other」といってまとめて表示されていたのだとわかりました。（恐縮でした。）前に見たときに出ていた「Extremely Randomized Trees」「Cross-validation」が「other」に埋もれ、「Association Rule」と「Alternating Least Squares」が浮上してきたと、こういうわけです。じゃあ（※）円グラフに表示しなければいいじゃない。…その発想はなかった！（棒読み）
・[3473]
> 靴下は裏返しながら…じゃなくて、▼ゴールが不明確、▼客観的とはいいきれない評価指標も使わざるを得ない、▼じぶんでじぶんを研究対象にするようなあやうさがある、といって、自由研究にはおすすめできないなぁ。
・[3355]
> > 街頭では、天然痘の流行に対応して主要駅の駅前などで予防接種の種痘を受ける場が設けられた。また、ツベルクリン反応検査やレントゲン撮影など、結核予防への対策も講じられていた。
> これからはエキナカ（改札外）で名前も名乗らずに無料で予防接種だっ。本当でしょうか。再び、そういう時代になるんでしょうか＆もっと本当でしょうか。
「無料で」の発音（アクセント）はNHK方式でオネガイシマス。（違）
・（上述）
> 統計数理研究所（統数研）「共同研究スタートアップ」（[3330]）を活用なされば、本質的には「無料で」（※「む」にアクセント）課題は解決することが明らかである
・[3442]
> 「図45」「図47」ほか、グラフ中の数字が読めなくて困ります。
> むにゃーっと『エクセル』で適当につくった（挙句、読めないラベルが生じる）『100％積み上げ横棒グラフ！』なんて要らないですから、きちんと読める表を入れてくださいオネガイシマス。そして、この「図47」からの「表47改」では、あくまで「小学5年生」と「中学2年生」が混ざっているはずですので、なんともいえませんですよ。
なにげに大阪府だし。…なぜに大阪だし！ 何らかの系統的な××（数学・統計につながってゆく算数の教育がおざなりであるとか、そろばん教室からの簿記に偏重しているとか）を疑うならば、その疑いの目は西日本旅客鉄道殿にも向けざるを得ないとの…ま、よほど数学教育の部会が活発な都道府県とかじゃないと、こんな感じですよねぇ。…ギクッ。（※あくまで個人の感想です！）
> Python 840
> R 341
> C 160
> Knime 126
> scikit-learn 98
> PostgreSQL 29
> TIBCO Spotfire 20
> Octave 17
> PipelinePilot 13
> other 111
ぬおー！！（略）なんでも「Octave」でできて、「Octave」でできないことは「C」で書かないといけないと思ってる高専のひとみたいなひときたーっ（※ほめてます）…じゃなくて、合計すると1,755ですぜ★お客さーん！（以下略）ま、「R」を使うのは『基本線！』だよね。うん。（※見解です。）「other」111の内訳は何種類なんでしょうかねぇ＆そっちですかっ。（棒読み）
・[3080]
> > ロザムステッド農事試験場の研究員であったフィッシャーは、大麦、小麦、じゃがいもなどの作物の高収量の優秀な品種、効果のある肥料などを選択することが主な仕事でした。というのも、当時、農事試験場での実験で推薦された品種が、一般の耕作地では上手く育たないなどの問題が指摘されていたのです。作物の収穫量の変動に影響する要因は、偶然の変動や誤差（accidental error）以外に、土壌、天候など系統的な誤差（systematic error）があります。フィッシャーはそこで、同時に働くいくつかの要因に依存する観測値を分析するための、分散分析と呼ばれる方法を導入しました。これは、複数の要因の中でどの要因が重要であるかを決め、その効果を推定しようとするものです。
※ここでいう「偶然の変動や誤差（accidental error）」とは、個体差に由来するばらつきが、えーと、まっ…まろやかにまいりましょーまるこふれんさもんてかるろほーっ…みたいな意味で（前段のシステムや現象の出力が後段の入力になるという意味で）累積（※フィードバックともいう）していくことを指していますよね。本当でしょうか。その答えはぜひ、みなさまお手元の計算機を実際に動かしてじぶんの手で確かめていっていただければと思いますみたいなパネルのオープニングコーナーがあるんですよ。わあぃ半開きオープン！（※表現は演出です。）
・[3557]
> いわゆる「スローフード」を『ひょう榜！』されながら朝の開店直前にあわただしく半開きの店舗正面入り口から「桃太郎トマト」と書かれた箱を搬入なさっておられる
「半開きオープン」のステート（状態遷移でいう状態の1つ）があるから開店時刻に開店できるのですよ。小町的に開店と閉店の2ステートしかないみたいな発想しかできないひと低〜い！（※あくまで小町です。）
・[3584]
> ＊＊＊＊にかければ変量をじぶんで削除する（というか、変量「1つ単位！」でごそっと削除してしまう）ことは不要になるのですよ。
> 「変量「1つ単位！」でごそっと削除」というのは、商品開発や品質管理の発想なんですよ。そもそも（デザイン上、あるいは工場で）制御可能な変量（＝『選べる選択肢！』）を変量として取り上げて分析する場合は「変量「1つ単位！」でごそっと削除」でいいんですけど、そうじゃない社会調査みたいなの（＝立脚するのが心理学なのか社会学なのか経済学なのか定かでない、の意）にまで「変量「1つ単位！」でごそっと削除」という『変な枠みたいなの！』をはめないでほしいなぁ。（感想です。）
再び現代数理科学事典「I 数理物理学」をポヤンと眺めます。…むしろそっちですよっ。（※メッソウでした。）
・「図3.2 レイリー数とヌッセルト数の関係で示すベナール対流実験の熱輸送量」
・「図3.3 ベナール対流実験で生じる流体運動のパターンをレイリー数とプラントル数によって分類した相図」
おおー。
> プラントル数を固定して，レイリー数を大きくしていくと次々と違った散逸構造が現れてくる．
> （下から）
> 流れが生じない静止状態
> 時間的に変化しない2次元的な対流パターン
> 時間的に変化しない3次元的な対流パターン
> ゆっくりした時間変化を伴う3次元的な対流パターン
> はやい時間変化を伴う3次元的な対流パターン
> 乱流状態
ぬおー。お風呂でお湯をかき混ぜてみなさいってこった。しかし、それを感覚だけで終わらせずプロットして説明するということの（ヌッセルト数、レイリー数、プラントル数を導入するまでは）なんとむずかしいことよ。（※見解です。）
囲み記事とも呼ばれるコラム「数学と物理学との関連」も必読であります。
> もちろんフラクタル，ファジー，1/fゆらぎを，3Fなどといってさわぐのは，安易な流行を追う態度であろう．
3F！ そこにコピー機はありますか。B4は切らしておりまして…。（違）
・「やってきました亀有駅入口交差点。」のイメージです（※常磐線（59）第5亀有ガードは東京施設指令です）
https://goo.gl/maps/47N2vKstZ6p
https://goo.gl/maps/MnhvEVsFaDp
https://goo.gl/maps/PS6uycsbsdH2
どどどど…全身を上下に揺さぶる振動。これだね。（※振動を30倍に強調しています。）
https://goo.gl/maps/fSuQiGeoeg12
> 流物スデンア
流物スデンア！！（※効果音「シャキーン！」入りまーす…いただきましたっ）とっても強そうだよね。わけあっていまはこんな姿だけど実は強いんだよね。（われわれ飛べないけどしゃべれるニワトリみたいな格好をしてみせながら大阪とも神戸ともつかない関西弁みたいなのでまくしたててみせるとＧＯＯＤ！！）
https://goo.gl/maps/Hh9M4EvfMS52
https://goo.gl/maps/b5PpBJmxik82
https://goo.gl/maps/FSX2c8vkzVR2
https://goo.gl/maps/GzB8YbhuTWE2
https://goo.gl/maps/psEvAZEMhRu
https://goo.gl/maps/vm6Fi5WAgjs
ええーっ（略）圧倒的じゃないかっ…じゃなくて、イトーヨーカドーは既に始まっているんだっ。（棒読み）
https://goo.gl/maps/hWTGCdHN5LL2
https://goo.gl/maps/wHWKQFwV7su
https://goo.gl/maps/HHi9eFZxr6N2
https://goo.gl/maps/QLBtuJJoXcE2
https://goo.gl/maps/AfmxJpp2Xrv
https://goo.gl/maps/hh1osRakU9y
メトロセブンの亀有駅と直結ってことですよね。…あわわ！（違）
・Google アリオ亀有 「「もしもし3Fのコピー機はここですか」付近にコピー機はなかった！」のイメージです
https://goo.gl/maps/dDpbxMadDRL2
https://goo.gl/maps/8WppHWbeWwH2
> DRINK CORNER
> DRINK CORNER
> ドリンクサービス
森永がミルク。森永がミルク。…森永ー、ですかぁーっ！（棒読み）ドリンクといえば酒だろう（※酒以外は「飲む」という動詞を意識する前に飲んでいる）みたいな英語的ナントカ（中略）アメリカ版「キッズコーナー」のイメージ（＝「キッズコーナー」という表示から母語話者が受ける印象）については[3571]を参照。
https://goo.gl/maps/5NybNUf8AR52
http://www.sairyusha.co.jp/bd/isbn978-4-7791-2360-3.html
https://goo.gl/maps/v8CsXXt8JUv
https://goo.gl/maps/wFroygrucG32
http://fluid.mech.kogakuin.ac.jp/~minnie/FreeBSD/
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a2/Digital_Unix_distribution_media.jpg/440px-Digital_Unix_distribution_media.jpg
https://www.vissel-kobe.co.jp/pic_img/news/0000012440_1.gif
https://goo.gl/maps/1fWUU7sjfr42
> Pie
> yaki
…えっ。
> What is this?
> Pie? Taiyaki?
> パイ焼き
やっ……焼かないパイがあるかぁーっ！（エコー入りまーす）
https://goo.gl/maps/Vv533EbRNHD2
https://goo.gl/maps/2EG2YwUcb552
https://goo.gl/maps/1qmiVdLna6N2
https://goo.gl/maps/CNreQEQwTwL2
https://goo.gl/maps/8AVmBESLEVE2
https://goo.gl/maps/gsXguuVcC3N2
われわれは電子レンジなので！！＆マジすか！？ ……マジです。（眉間にしわを寄せてジト目で棒読みしてみせるとＧＯＯＤ！！）
https://goo.gl/maps/YbiSten7Z4Q2
https://goo.gl/maps/5qeeVJnUqB42
https://goo.gl/maps/VojycYXP3ds
※コピー機ございます！ 1Fだけど。…1Fだけどっ！ アリオ札幌（[3591],[3594]）では3Fにあったんですよぉ。…それはアリオ札幌だからですッ（ぴしゃり）。
・本日はYouTube 名状しがたいピアノのようなもの（※いい意味で！）で本日の話題をおさらいしていただきます（違）
https://youtu.be/7ucVf7NlN5g?t=13s
https://youtu.be/CKf2TxtLzzw?t=21s
https://youtu.be/lsXdAV4vMhY?t=3s
https://www.youtube.com/watch?v=ygmiD1QpfOU
辻堂駅で貨物線を『電車』（※旅客の列車番号が付与された列車、の意）が通過（※場内信号と出発信号に相当する信号機の内側＝閉そく＝に列車が入ってから（完全に）出ていく）すると次発放送みたいなのがポヤンと流れるんですねぇ。…その発想はなかった！
・[3448]
> 横浜と小田原の中間に位置する辻堂のほうなど遠目に眺めながら、柏と成田の中間に位置する東我孫子駅も、辻堂と同じくらい、いけると思うんです。ひいては、藤沢と辻堂は同じ藤沢市内で、3.7キロの駅間距離にございますけれども、我孫子と東我孫子も我孫子市内で、きちんと3.4キロの駅間距離がとられているのですよ。やっぱり辻堂のほうなど見ながら東我孫子を見るのはまっとうなことだと思えてきそうです。
先入観を排して数字を使って冷たく見ようというのは、例えばそういうことだという認識にございました。
・[3571]
> > ごはんの隣にフルーツ
> > ごはんのコーナー
> > こら！妹を叩かないの、部屋の角に行ってしばらく反省しなさい！
> > アメリカで子ども達がしかられると、部屋の角で、角を見ながらしばらく反省するそうです。
> > （日本で悪いことしたら、押し入れに閉じ込められるイメージです。）
・「森永がミルク。」の「が」は古語の「が」です
https://kobun.weblio.jp/content/%E3%81%8C
> 学研全訳古語辞典
> 〔体言・連体形の下に付き「ごとし」「まにまに」「からに」などに続ける〕
> 〔希望・好悪・能力などの対象〕…が。
> 〔体言に準ずる意味に用いる〕…のもの。
※このへんが混ざった感じで「森永がミルク。森永がミルク。」とわれわれ、つごう2回、しみじみと繰り返してみせる、「いかにも森永ーっといいましょうか、森永らしいといいましょうか、ミルクといえば森永、その森永が乳飲料等（とう）のベンダー（自販機）を置いていらっしゃる。これは森永ですなぁ。ミルクは森永のこと。これだね。」みたいなニュアンスなんですよ。たぶんですけどね。ここでいう「森永」とは単なる名詞ではなく、「森永がミルクを製造・販売すること」くらいの体言なんですよ。…その発想はなかった！（ありますってば。）
そして、これまた現代数理科学事典、同じ事典の中でも後ろから読む、ある章を1つとっても、気づくと後ろから読んでいるというフラクタルにございます。このコラムで物理は終わり、「II 数理化学」（ケミカルです）になりますが、物理の章を少し戻ります。
> 自律的秩序形成（self-organization）
> 分岐現象
> 動かない結晶（rigid lattice）
> レプリカ対称性破れ（replica symmetry breaking）
・「図3.3 連続極限」
この「図3.3」を「縦書き！」で説明するなら「2次元の倍々ゲーム！（※縦軸と横軸の目盛りがそれぞれεに応じて倍々になってゆく＝格子が細かくなってゆく）」ですよね。これが「シュヴィンガー関数（Schwinger function） S(ε)」だという、きわめて明快な説明にございます。数学はこうでなくちゃ。
・「〔18〕くりこみ群」より「3-4 構成的場の理論における応用」
> 場の理論を構成する方法にはさまざまなものがあるが，ここではその1つ，格子正則化（lattice regularization）を用いる方法について，くりこみ群の応用例を述べよう．この方法では，ミンコフスキー4次元空間を（ユークリッド化した上で），格子間隔εの格子のε→0の極限からつくりあげようとする．すなわち，まずユークリッド空間の中に格子間隔εの格子をとり，この上の時空点の関数として（離散的な時空点における）シュヴィンガー（Schwinger）関数（以下略）
そこに水蒸気あらば結露したがっているんだっ…などと叫びたくなってきそうです。湿度ですよ湿度。これだね。湿度計のタイムラグみたいなのを逆算したり、湿度計は無視してシミュレーションして、はーい隣のひとと交換するー（↑）…じゃなくて、タイムラグを付加して湿度計と答え合わせするー（↑）みたいな（略）おおっと！（※あくまで演出です。じぶんでじぶんを採点してはいけません。これゼッタイ。）
> くりこみ変換をn回行うと，もとの格子でLn格子間隔の距離の有効理論が得られるのであるから，（以下略）
ぬおー！（略）宇宙での距離1cm！ 宇宙での距離1cmっ！！ 北陸新幹線での距離1cm！！ トンネルは試験管の中みたいですけど外はいきなり宇宙みたいなものですよね。『宇宙速度！』みたいなので何度も（トンネルなどというまとわりつくような水蒸気からの）離脱と突入を繰り返しているんですよね。いつぞやのコメット号とは『ダンチ！』だっぜ★。（違）
・「レイリー数」「ダンチ」とはにわ
http://www.aldnoahzero.com/assets/img/story/story_006_sub.jpg
http://www.shin-ei-animation.jp/2016/21emon/chara/data/sheet_rigel02.gif
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q101078385
> 身につけるものは＊＊＊に至るまで超一流、高級ホテル「オリオン」の御曹司。＊＊に好意を抱いているせいか、つぶれ屋…おっと、つづれ屋のエモンをライバル視してちょっかいを出してくる。
何かにつけては「ダンチ」だぜ！ …ちょっと忘れてましたけど急に思い出すキャラコピュラみたいなのって、ありますよね。えっ、ないって？ …おかしいなぁ。（棒読み）
・やっぱ公津の杜のマンションはダンチだっぜ（棒読み）
https://keiseicard.jp/panda/images/family/room.jpg
https://keiseicard.jp/panda/family.html
> 博士号を取得している。専門はロボット工学。
> 現在は動物園で飼育係をしており、公津の杜のマンションで一人暮らしをしている。好物は茹で落花生。
…ぐふっ。あなたもわたしも京成パンダっ。京成パンダみたいなひと、きっと公津の杜のマンション（⇒♪ゆあっえるーむぅ〜っ[3573]）にたくさんおられるんでしょうねぇ。MS-ACCESSみたいなので集計されてきたけどエクセルに転記されて端が切れながら印刷された公津の杜のマンションの購入者プロフィールみたいなのを見ながらキャラクターを設定して（略）おおっと！（※あくまで想像です！）翻って、多変量なのに変量ごとの平均値みたいなのを採ってきちゃうような解析になっちゃっていないか＆あなたのダッタカ遺跡（datakaiseki）ぶよぶよ…じゃなくて、やーい京成パンダ！ 何を入力しても京成パンダしか出力されてこないみたいな分析システムぅーっ。…えーっ。（※あざとく額をたたいてみせながら「絶句したっ！」と叫んでみせるとＧＯＯＤ！！）
・[3582]
> 「時刻合わせがしたいだけなんでしょ」「あなたのPCバナナだね」…しーっ！！ お客さまのパソコンを指さすんじゃありませんっ！！（※あくまで演出です。）
・[3448]
> せっかくだからいなりずし（[3435]）…いなりずしですかっ＆そっちですかっ。これにはさすがのお狐様もびっくりです！（違）
> こう、めでたそうなものをぜんぶ集めさえすれば、▼赤飯のいなりずし、▼黒豆のいなりずし、▼きぬさやのいなりずし、それに▼ひいらぎのいなりずしのほうなど…げふ。もう食べられないよ！（※演出です。）
・[3370]
> 実際のまちなみを観察していない感じが強いといいましょうか、ものすごくピンポイントで目に留まった特徴的なビルを、割とそのまま忠実に模型化しました感がありましてですね（当該ビルの模型としては、かなりの『再現度！』なのだろうと想像します＆そして「パーツ！」に分解してから組み直してですね…福笑いじゃあるまいし）
> 翻って、パーツに分解してから組み直そう（思い通りに組み換えよう）なんて、ゆめゆめ考えないことですな、という＊＊を思い知らせるのが「福笑い」と呼ばれる正月の遊びであってだなぁ（略）建物だって同じなんですよぉ。建物は1軒ずつ建っているんじゃない、まちなみの中で建たせてもらっているんだッ！
> ケーキのほうおつぎしてよろしかったでしょうか＆わあぃ減らないケーキ！ うーん♡…「もう食べられないよ」（[3099]）キターっ。
・芝山町を間近に望みながら我々「「絶句する」と「絶句」の違い」とはにわが知りたい
https://thesaurus.weblio.jp/content/%E7%B5%B6%E5%8F%A5%E3%81%99%E3%82%8B
https://goo.gl/maps/x2nidknPTK22
https://goo.gl/maps/XPzHLwC7Liz
https://goo.gl/maps/bX9CkgqJw4s
> 空の駅
> 風和里しばやま
あのぅ…、空の駅が飛んでっちゃったんですけど。（違）
https://goo.gl/maps/cbnXadNu5gp
https://goo.gl/maps/J4Wz1gTQYqD2
https://goo.gl/maps/uCsCm7CuGtn
https://goo.gl/maps/PPcTiXdLXUK2
https://goo.gl/maps/t8pY1KS3fAm
すごーい！（棒読み）
・とっきゅー！！ 近鉄エクスプレス「成田（タ）」前行き
https://goo.gl/maps/ueURWswHytp
我々はさっそく芝山町へ飛んだ（中略）「成田（タ）」は実在したっ！！（しますってば。）
・Google 県道62号線「ローソン 空南工業団地前店」さん並び「サンクス 芝山はにわ道店」のイメージです
https://goo.gl/maps/y1Y9fgdFGz62
https://goo.gl/maps/aTWLCJuSN9y
https://goo.gl/maps/nAHkRbV5xBr
https://goo.gl/maps/wC5ySNnbcco
> ＊＊の＊ここにあり
サンクスどのーっ。そんじょそこらの初心者がきのうきょー始めたみたいなはにわ道といっしょにしないでくれる？（違）芝山はにわ道の道は険しいわ。覚悟はよろしくって？（もっと違）
・Google 成田山新勝寺 「三重塔」のイメージですほか
https://goo.gl/maps/1wZw1ykYM272
…ココジャナイ。どことなく同時代性の感じられる「エルム楽器」「エルムの里公園」「レストランエルム」「エルム公園」については[3586]を参照。
https://goo.gl/maps/yeBtFrwyVCG2
> 成田市公設地方卸売市場
> 成田市総合流通センター
> わくわく感謝デーは（市場一般開放）次回【７】月【22】日（土）
わあぃ成田市公設地方卸売市場なのに「わくわく感謝デー」。成田市公設地方卸売市場なのに「わくわく感謝デー」…ヅョイナスいかなきゃ！（違）
https://goo.gl/maps/wsgjyBJYay12
https://goo.gl/maps/sLasTkWgBmQ2
あなたのえるむいとーよーかどーだね。テナントとしてのヨーカ堂殿は20年。「よーかどーさまおねがいっ＆あとよーかだけ！」とかいってもむだぽよん。（違）きっかり20年（[3150],[3168]）。あとにも先にも20年。これだね。（棒読み）『街開き』と同時に新築で住むひとはいいですけど、そうじゃないひとは『残りのライフ！』みたいなのをよく把握なさってですね（以下略）ライフとは無関係です。
7Fや8Fより上なら、イラストのような眺望が楽しめる…気分が楽しめる…かなー、みたいなー？（※現地の状況をふまえた一般的な推定のほうになります！）じぶん、『n階建のm階のL号室！』みたいなところから首だけつきだしているニワトリみたいだと思ってしまうと（＝外から冷たく見た図を想像してしまうと）興ざめですけど、あたかもじぶんだけが『m階！』から眺望しているかのような錯覚とともに我々（以下略）きょうも成田山が見えるぅ。晴れていると筑波山と加波山も見えるのよ。えー、どれどれ？（※気分です！ 加波山が見えるといって晴天を喜ぶのはかなりローカルだなぁキミぃ。武山と富士山とかって、ありますよねぇ。山は2つセットで呼んでみせるのがデキる技術者の…あわわ！）
・[3142]
> 鉄道の需要追随（[3139]）とも似た話で、目先の製品の発売時期を決めるあなた、目先の輸送計画をたてるあなただけが、データの世界の外側にいる（自分だけが外側からデータを見て施策を決めている）というのは、錯覚です。あなたの施策もまた、即座にデータの一部になるのです。
・「実践 Ｒ 統計分析」オーム社（2015年6月19日）のイメージです
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274217517/
https://www.ohmsha.co.jp/Portals/0/book/large/978-4-274-21751-7.jpg
> 実務に直ちに応用できるように、できるだけ広範な統計手法を取り上げること、Ｒからの出力結果がブラックボックスとならないよう、Ｒの出力結果の「検算」の仕方を示し、計算過程を明示したこと
> オール・イン・ワン
> オール・イン・ワン
> 院生
> 統計実務家
> 第7章 ツリーモデルとrandomForest
> 回帰問題のためのrandomForest
> 分類問題のためのrandomForest
らー・んー・だー・むー・ふぉー・おー・れー・すー・とーっ。（字余り）最後の1歩は走り幅跳びでオネガイシマス。
> 第10章 時系列分析
うーん。
> #auto.arimaによるモデル選択
> X <- data.matrix(cbind(気圧高度, 風速, 風速2, 湿度, 気温))
> n <- 366 #データ数
> idx <- 1:(n-31) #最後の31日分の実績を除くためのインデックス
うーん。…うーん！（略）
・オーム社といえばこのひとだろうみたいな（以下略）
https://www.ohmsha.co.jp/Portals/0/images/index/kv/manga_series.png
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274066146/
> 5. マハラノビスの汎距離と重回帰分析における信頼区間と予測区間
> 6. 説明変数に“測れない”データが存在する場合の重回帰分析
> 7. 多重共線性
> 8.「目的変数に対する各説明変数の影響度」と重回帰分析
これぜんぶマンガっすか？ えーっ。（※表現は演出です。）同じ内容でExcelでなくRを使う本みたいなのプリーズっす。…あざっす。（※表現は演出です。だぶだぶのパーカーで「ちーっす。」みたいなキャラに言わせるとＧＯＯＤ！！）
・「だぶだぶのパーカーで「ちーっす。」みたいなキャラ」がなぜか持っていそうなアイテムを、これまたなぜかアスクルで探してみた。（談）
http://www.askul.co.jp/p/335853/
http://askul.c.yimg.jp/ais/img/product/3L4/335853_3L4.jpg
> とじひもが付いたクラフト封筒（保存袋）。
> 事業所間の通い袋としても便利です。
通い袋っ。…通い袋っ！ いやさ、その、アレだよ、そういう概念は知ってるけど「通い袋」という呼びかたは知らなんだ。うん。（※表現は演出です。）
http://www.askul.co.jp/p/5348470/
http://askul.c.yimg.jp/ais/img/product/3L1/5348470_3L1.jpg
> グリコの人気ブランドポッキー、プリッツがアソートセットに。食べ切りサイズの量で個包装になっているのでおもてなし品や配付品にぴったりです。
これはいうまでもない…いうまでもないんですかっ！（棒読み）らー・んー・だー・むー・ふぉー・おー・れー・すー・とーっ。…きょうはこれにしよ。（違）
http://www.askul.co.jp/p/316357/
http://askul.c.yimg.jp/ais/img/product/3L4/316357_3L4.jpg
> 穂先に上質な人造毛を使用。本物の筆のような書き味です。経済的なカートリッジ式です。
さらさらーっ。じぶんで「さらさらーっ。」と言いながら（中略）なにげにうまいし。…実はかなりうまいし！！ …みたいなひとって、時々いますよね。だぶだぶのパーカーで「ちーっす。」みたいなキャラには筆ペン。これだね。（※あくまで演出です。）
・本日は改めまして角川つばさ文庫「いみちぇん！（10）」のイメージをご覧いただきます
https://www.tsubasabunko.jp/bookdetails/index.php?pcd=321705000523
https://www.tsubasabunko.jp/special/images/pop/Imichen/pop-Imichen-newstory05.jpg
> 本日の計画書
> 本日の計画書
いたよ。…ぜんぶ持ってそうなひと、ここにいたよっ。（※いい意味で！）
・[3438]
> 『小学生でもわかる』などと、むっとしますよね。（※感想です。）「3月生まれの1年生」と「4月生まれの6年生」をいっしょくたにしないでくれる？＆そっちですかっ。
> > 10才からはじめるプログラミング図鑑 たのしくまなぶスクラッチ＆Python超入門
> 「小学中級から（8歳から）」「小学上級から（10歳から）」といって、配当の漢字も理科や社会の単元も踏まえて称するのが「10歳から」とのタイトルであろうとの期待にございます。▼「8歳から」としては「ワー！ 動いた動いた！ 見て見て！」や、既に完成されたゲームなどのプログラムを本の通りに入れて動かしてみる段階、▼「10歳から」としては、よく練られた網羅的なチュートリアルに沿って「一通り」体験の上、あとはプログラミング言語のリファレンス（※その言語の、原則として「すべての」コマンドや関数が辞書のように載っている本）を見ながら試行錯誤していくとの理解にございます（[3336]）。
・「応用例で学ぶ逆問題と計測」オーム社（2011年2月19日）のイメージです
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274068294/
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/418WyWMwfXL._SX367_BO1,204,203,200_.jpg
> 第2章 逆問題の数理
> 2.2.1 非正方行列による変換の振る舞い
> 2.3 特異値分解による逆問題の分析
> 2.3.1 特異値分解を用いた解と最小二乗解
> 2.3.2 特異値分解を用いた解と最小ノルム解
> 2.4 特異値分解による逆問題の分析の具体例
> 2.4.1 ゼロあるいは絶対値が小さい固有値・特異値の扱い
> 2.4.2 最小二乗解と計測との関係
> 3.5 1 次元拡散の逆問題の解析例（1）
> −計測の誤差・頻度・時間，計測点の数・配置
> 角砂糖の位置・大きさ・形
> 角砂糖の位置・大きさ・形
うー…シュガ！！
> 手を離したときの弦の形
> 5.2 差分法による離散化
> 5.3 逆問題の離散化
うーん。（略）
・[3485]
> 「テンパリング」の「し過ぎ」って何ですか右から2番目は『シュガ！！』だよね☆覚えなおしたからダイジョーブ…でもなくて、えーと、もしもしさわやかはここですか…じゃないですってば！ えー、コホン……1回しかいわないからねっ＆ケーキができたからいますぐ食べに来てよねっ。えーっ！！ ▼「加熱のし過ぎ」による天然の豆や乳成分などの何かの分解的なものと、▼「温度変化の繰り返し過ぎ」による全体的な構造の均質化（？）みたいなのを想像しますけど、主にどっちなんですか＆そこからですかっ。源さんちからはいつもお菓子のにおいがしてくるのよ。あらヤダー！ お店でも開くのかしら。（棒読み）
> わあぃデキストリン。
> 「お店でも開くのかしら。」は、いぶかしがる表現ですので、あしからず。「いぶかしがる」がわからないですって？ …あらヤダー！（棒読み）『※事情をお聞きする場合がございます。』のほうなど発動なされるかどうかのぎりぎりのラインっぽくないですか？ えーっ。
・[3143]
> > いいか！ケーキ作りは科学だ！工学だ！きちんと量って設計書の通りに手順を進めないと（略）
・[3134]
> 「自動ブレーキの効きが弱いと感じた」
> 「データ量削減のため」などと称して「差分値」で追随していくような実装ですと、一度、（アルゴリズム上の）「目盛り」や「基準点（ゼロ）」が狂うと、そのままずっと狂いっぱなし…などと、いえいえいえ、さすがにそんな、『1年生が書いたプログラム』みたいなことは起きていないですよねぇ。
※あくまで演出です。さういふレヴェルのプログラムは『1年生！』のうちにたくさん書いて懲りておくことですな。んだんだ。あなたにとって、あるテーマに関しては今が「1年生」であるといいながら『1年生が書いたプログラム』みたいなのをあえて書いてみせて（じぶんで）懲りながら学んでいくというのは、これは1つの清く正しい勉強法ではあると思うんだな。（※見解です。）
（3月24日に追記）
うーん。更新日を明記せずに「ルール」が追記されてカワサキこまかくなってませんか。気のせいでしょうか。
> 心構え
> ・企業課題の達成、社会問題の解決、研究成果の共有等、大前提となる目的に合わせ、実用性を意識したアプローチで臨むこと。
そうじゃない応募を失格にしたいと読めます。そういう応募のプログラムがまともとは思えないんですけど（≒ふつうは自然と淘汰されるはずでどうでもいいとは思うんですけど）、そういう応募が軒並みスコアが高いとあらば、あなた、データセットと評価関数がいけないんですよ。本当でしょうか。（※あくまで推察です。）
> 実装方法
> ソースコードは、以下のように、前処理、学習、予測、の3つに分け、それぞれを実行すれば処理が進むように実装すること。
少なくともInternet Archiveで参照する限り、12月1日には記載がなかったとわかります。もちろん、不備がないよう改訂されるのは望ましいことですが、いつ、どこを改訂したのかは、わからないとですよね。…その発想はなかった！（棒読み）
・[3528]
> 【研究倫理】データに対するマナー（作法）
> ビスケットなしで、スナック菓子をつまみながらべたべた触るような…とんでもない！（棒読み）
・[3436]
> > くるりんポ
> こう、何の名前なのかわからない名前をつけてしまうというのが、「リーガルマインド」の『1派生形』としての「セカイが見えていない観」なのかもしれないといって、6時間ほどですね（後略）わあぃめぐりん（[3392]）。
・[3213]
> > 研究能力とは別の人間としての成熟度
> > このような周りを一段下に見る態度は隠しきれるものではありません。
> 「メタ目次」（[3093]）でいう「2章」をしっかり書くことができていれば、一種「セカイが見えて」いて、そんな「不そん」な態度にはならないはずですが、いえ、もとから「不そん」であった人はいつまでも「不そん」なままである、ということなのではないかなぁ
（4月2日に追記）
うーん。『新幹線の台車！』というだけでびみょーな（略）2017年度が終わってしまいましたよ。イベントの開催費用みたいな支出は年度内にきちんと完了しないといかんですばい。そして、JR西日本のプレスリリースに記載のURLではコンテストの内容が見られなくなりました。Googleのクローラーのようなものから見たときに、JR西日本と無関係なのにJR西日本のロゴを使っているサイトみたいに見えてしまうという意味で信用にかかわることだと思うんですけどね。（※個人の感想です。）
[3636]に続きます。
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