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（約7000字）
[4265]の補足です。
・ＡＲＸ・ザ・「Rのハローワールド」ワールド！（※キャプションは演出です）
https://arx.neorail.jp/experiment/?R%E3%81%AE%E3%83%8F%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%89
> 経済学の著者によるもの：
はっきり経済学というコア（コンピタンス）があるので確かだ。（※恐縮です。）「光文社新書」だから不安になるかもしれないが、出版社より著者が圧倒的に優位だと認定する限りにおいて、出版社は光文社でも東京図書でもいい。…うわぁ東京図書。東京書籍じゃないよ東京図書だよ？（※笑顔）
https://www.amazon.co.jp/dp/4334033555
> 2020年1月11日
> いろいろな分析手法のイメージをざっくり伝えてくれる。個人的には、クラスター分析の解説がわかりやすくて気に入りました。作者の方はミリタリーファンなんでしょうかね。例がえらくマニアックでした。
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51RjmO3b9uL._AC_SX466_.jpg
…POI！ POI！ そもそも計算機はミリタリーだ三角関数だ。（※白目）
https://www.ism.ac.jp/ism-tour/img/floor/floor03_72%20_w768_h559.jpg
https://www.ism.ac.jp/ism-tour/img/floor/floor04_72_w768h406.jpg
じゃん…じゃなくて、ドスパラでもソフマップでもないよ統数研だよ？（※什器が。）きたる首都直下地震の震源が統数研の直下だったらひとたまりもない。東北大学で揺れを体験したひとはいないのか。…いないからこんなことができるんだ。（ぶつぶつ）
https://www.dospara.co.jp/5info/img/shop-hakata/gallery_photo_17.jpg
https://www.dospara.co.jp/5info/img/shop-sapporo/img28.jpg
https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/img/ah/docs/1142/161/mp1.jpg
https://ascii.jp/img/2017/03/08/576743/o/e227201ba038d383.jpg
…POI！ POI！
https://www.nikkansports.com/general/nikkan/news/202008210000700.html
https://www.nikkansports.com/general/nikkan/news/img/202008210000700-w1300_0.jpg
> タイトル奪取から一夜明けて福岡市内で記者会見し、さらに強くなるための“秘策”として「落ち着いたらパソコンを1台、組みたいなと思います」と明かした。
> 棋士と人工知能（AI）ソフトが対決した電王戦で機材提供などし、ハイエンドPCで知られるサードウェーブ社
ぬふっ。
> 2018年4月2日
> 既にデータ分析に片足を突っ込んだ人ではなく、もっと手前にいる人のために「何のためのデータを集めるか」「データをどういう方向で解析するつもりか」という、非常にプリミティブな論点を提示していいます。具体的な数式やテクニックは出て来ない代わりに、もっと汎用性の高い考え方が詰まっています。定量的な研究に取り組むなら、最初に読んでおいて損は無いです。
「非常にプリミティブな」というと、痛烈に非難する文脈にもなりえるけれど…（てんてんてん）。
> 心理学の著者によるもの
心理学ということにしたった。（※恐縮です。）
・[4015]
> …ハーマイオニー！！
放送大学の学生役のCGのキャラの声がハーマイオニー！（棒読み）
https://www.amazon.co.jp/dp/4062573253
> 2002年4月19日
> これはデーマイニングというより、人工知能の入門書といったほうが最適である。ニューラルネットと人工知能論の章があるが、人工知能の解説といった感じである。ニューラルネットは、生物学としての脳から解説している。人工知能は学習の仕組みから解説している。
> とにかく、どういう仕組みで、知識を獲得するのかと概略を知るのに手がかりとなる。
2001年3月ですから「マイニングとは」みたいな字引きのレヴェルからイントロだ。しかし、2002年4月にもなると、『人工知能』は先に習いましたよ（ふっふーん）みたいなひとが「データマイニング」という言葉にひかれて本書を手に取り「なんだ『人工知能』じゃないか」とおっしゃる。えー…（てんてんてん）。
当然ながら、この『人工知能』と書いておられるカスタマーレビューも2002年4月ですから、いまから18年以上前の『人工知能』なんです。2002年4月に『人工知能』といえば、非常に手堅い。東芝である。というわけで「東芝AI技術カタログ」を紹介しておきましたので、ぜひご笑納ください！（違）「東芝AI技術カタログ」が2020年4月に公開されていたけれどぜんぜん気が付かなかったことをお許しください。「きょうは中目黒で小松菜。」みたいなことを書き連ねて半年が経った。えー…（てんてんてん）。
・[3585]
> > 「パンパパーン！ ヤッホー、朝ですよ〜、おきてくださ〜い」
…。
https://www.seiko-clock.co.jp/product-personal/up_files/NR445_3B.mp3
> ……こんこんこん！！！
> > ・朝ですよ。眠いですよね。さあ起きましょう！
……？
https://www.seiko-clock.co.jp/product-personal/up_files/CQ139_2.mp3
> > はーやーくー起きるニャン！ 起きないと… ひゃくれつ肉球ー！ にゃにゃにゃにゃにゃにゃ！
> > ©L5/YWP・TX
！！！
・[3689]
> > ああ、きょうもパン工場が稼働してるよ（生きててよかった）的な感じ
> 「ああ、きょうもパン工場が稼働してるよ（生きててよかった）的な感じ」を名古屋弁でいきいきと表現してください。（違）
・…総務省のほうから！（げふ）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc142120.html
> 第二次人工知能（AI）ブームは、1980年代である。「知識」（コンピューターが推論するために必要な様々な情報を、コンピューターが認識できる形で記述したもの）を与えることで人工知能（AI）が実用可能な水準に達し、多数のエキスパートシステム（専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム）が生み出された。
> こうした限界から、1995年頃から再び冬の時代を迎えた。
この「第二次人工知能（AI）ブーム」の中で見い出されて“実戦投入！”された東芝、というのが、2002年4月に「それは知ってるよアリガトウ」というニュアンスで語られる（そこに漠然とした期待はない地道なものとしての）『人工知能』なのだ。
https://www.amazon.co.jp/dp/4480093699
> 2013年4月28日
> 復刻ありがとう
いかにして「数量化Ｘ類」の類が見い出されていったかという物語なんですよね。（どやぁ
※「物語なんですよね。」と言っただけで、何かをすごく言い得たような顔で言い放ってください。わあぃ昭和時代。えー…（てんてんてん）。
・[3491]
> > キャッチフレーズとして「あなたの直感と連想能力に挑戦する象印クイズヒントでピント（、迎えて第○○○回です）」と言うのが恒例になっていた。ただし、末期には「あなたの」を省略していた。
・[3738]
> まっ！ …「末期」とか言うなぁぁぁ！！（※エコーはいりまーす）
> > 「あなたの＊ー＊を＊＊っ＊です！」
> …「あなたの＊ー＊を＊＊っ＊です！」！！（棒読み）
・[3553]
> > 1987年（昭和62年） 神戸ポートアイランドに世界唯一の“カップから農園まで”網羅したコーヒー専門博物館「UCCコーヒー博物館」を開設。
> さあさあおねーさんが空中からとんと落ちてきて『前説！』みたいなの（中略）『変なへっぴり腰！』からのカメラ目線（※枕木方向…じゃなくて、高さ方向です！）で手（※両手です！）を振りながら「UCCコーヒー博物館」に入っていきますぞ…おっと「7段ほどの階段ございます」ですぜ★。続きまして「UCCから提供された資料（※推定）」を忠実になぞった館内映像みたいなの入りまーす…いただきましたっ。（違）わざとらしくきょろきょろしたり、おおげさにおどろいてみせるおねーさん。ま、それが（テレビの）おねーさんの仕事だよね。それぞれ、▼「博物館というのは、じぶんが必要とするものをじぶんで探すところなんですよ」、▼「何かを発見した驚きや喜びはストレートに表現しよう」ということをレクチャーしているんですよね。うん。
・こんにちは「日経リサーチ」です！（※息継ぎなし）
https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=6776
> 林知己夫（1918年−2002年）が太平洋戦争後の日本で、独自に開発したデータ解析手法の総称で、一般的に多変量解析と呼ばれる一連の手法に含まれる。理論体系というよりも分析方法である、ということから数量化法あるいは単に数量化と呼ばれることもある。林知己夫自身も論文・著書等で数量化理論、数量化法、数量化など多様な呼び方をしている。初期には数量化理論と書いていたが、後年になるにつれて数量化ないし数量化の方法と呼ぶようになったようである。
すごく恥ずかしい。こっそり直していった林であったー。（※昔話みたいなナレーションで！！）
https://www.ism.ac.jp/var/ism/storage/images/outreach/openhouse/index/op3/23675-1-jpn-JP/op3_medium.jpg
・[4265]
> > 計算機ツアー
> 右手をご覧ください。（違）
・[3469]
> いま、数学的にニュートラルな立場から、▼コンピューターの高度な活用を前提として、もっとよい分析方法はないのか、▼分析の本質をとらえたネーミングを考え直すべきではないか、▼まったく異なる分析方法を「つまみ食い」的に並べてあたかも『数量化理論』と呼ばれる総合された理論がある（⇔これ以外にはない）かのような印象を学習者に与えるのはいかがである！ …などと述べてみたいんですけど、わたし残念なたわし、数学は残念なので無理ですやめておきます！
たわしの色と形は選べない（違）「数量化Ｘ類」の類という呼びかたやまとまりで習った世代が現役のうちは、本書もまた復刻され続ける必要がある。○か×か。（※ジト目）
・（再掲）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A7%92%E8%B0%B7%E3%81%AE%E4%B8%8D%E5%8B%95%E7%82%B9%E5%AE%9A%E7%90%86
> 角谷は困惑してこのように答えたという。「角谷の不動点定理とは何だ？」。
http://ibisforest.org/index.php?%E6%83%85%E5%A0%B1%E9%87%8F
> Fisher情報行列の逆行列
> Fisher情報行列（の固有値）
> Fisher情報行列の行列式の対数のマイナス
数学用語と統計学用語と人名を区別せよ（※ちゃんとパースして読め）。
> α分布族の各αに対してαダイバージェンスが定義されるが，α=1,-1のときがKullback-Leiblerダイバージェンス，α=0のときがHellinger距離(角谷情報量)となっている．
・[3674]
> 「角谷は困惑してこのように答えたという。「角谷情報量とは何だ？」。」みたいなエピソードってないんスか。
いかにもありがちなエピソードだけど、「角谷情報量」に関してはないみたい。ちょっと残念。（※体言止め）
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q147198854
> パースする
> 英語のparseから来た言葉
違います。「英語のparse」そのものです。
https://www.rondely.com/zakkaya/tday/arch154.htm
> 語源はラテン語の pars 「品詞」。
http://user.keio.ac.jp/~rhotta/hellog/2018-05-17-1.html
> 「分詞」 participle というネーミングは何なのだろうか．何が「分」かれているというのか，何の part だというのか．
> 「分け前を取る」が原義である．
> 文法用語において「分け前を取る」「分け合う」「参加する」とは何のことを指すのかといえば，動詞と形容詞の機能を「分け合う」ということらしい．1つの単語でありながら，片足を動詞に，片足を形容詞に突っ込んでいることを participle 「分詞」と表現したわけだ．
グルーオン！（ぐぇ）
> 2つの品詞に同時に参加し，2つの性質を合わせもつ語，それが「分詞」だったのである．
https://www-jlc.kek.jp/ilcphys/hep_intro/force/force5
> ４番目の力：強い力
> 四つの力の４番目は、強い力。
https://eow.alc.co.jp/search?q=parse
> 《言語学》品詞で分類し説明する
> 《言語学》構文解析する
数学用語と統計学用語と人名に分けて説明する。それもパースという。
https://www.amazon.co.jp/dp/400029671X
> 2018年7月27日
> バードウォッチングの例もあり楽しいので、量的にも小学校高学年くらいから、高校生くらいまでにはオススメです。
https://lohas.nicoseiga.jp/thumb/8004310i?
よかったですねー。そうですねー。
> 2018年4月25日
> 授業で紹介されたので買ってみました。ためになりました。この時期に読んで良かったです。世論調査と生態学という、対象の性質が異なる分野において、それぞれどのようにサンプリングされているかを知ることで、「サンプリング」の本質のようなものを考えさせられもして、面白く感じました。
https://lohas.nicoseiga.jp/thumb/8004310i?
よかったですねー。そうですねー。
なにがいいたいかというと（ぐぇ）あなたの＊ー＊を＊＊っ＊です！ …じゃなくて、高校の教員が「つかみ」として「小ネタ」を仕込むのに使える。あるいは先生がそういう「小ネタ」を用意してくれるのを待たずに高校生がじぶんで「小ネタ」を仕入れることができる。先生が同じ「小ネタ」をかまして（違）きたらニヤリとできる。その程度といえばその程度だけど、本当にこれがすごく大切なんじゃないですか。そうですねー。そして、高校とは違って大学では先生は本書を紹介し、紹介されたといって学生が読んで「ためになりました。」と書くんですね、わかります。3人目は温室で見つかるというセオリー（違）高校では高校の、大学では大学の茶番につきあえ。えー…（てんてんてん）。
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