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（約12000字）
あらかじめ[5240]の補足です。
・[4911]
> 西武鉄道がJRのケーブルを切断したことがあった
・[4265]
> > 統計数理研究所は創立75周年を迎えます
・[3581]
> > 「彼自身は自身の統計学的研究をあくまでも心理学研究の副産物と考えていた。」については[3524]を参照。
・[5240]
> 2024年4月に「理数探究基礎 実践記録」というPDFが出ていました。この手のものを読みたいと思っていたのですが、なかなか見つけられずにいました。
> 実は、このPDFはbingの「Copilot」への質問によって見つけました。
> およそどんな研究分野でも使うであろう数理的手法をある程度は網羅的にレビューしてもらって、何か1つの手法だけの1つ覚えに陥らず、特定の研究テーマや具体的な対象物と特定の数理的手法とを1対1で固着させてしまうことも避け（※もちろんオーソドックスな手法を覚えておくことも必要ですが）、その場その場で適切な数理的手法を選び取っていける力（研究の内容ではなく方法についてもサーベイできる力＝「内容」と「方法」を弁別して扱っていける力＝）の基礎を高校生のうちに築いてほしいという期待がなかったでしょうか。
・[3213]
> > 図書館を小学生が理解するのに適した資料があるか。
・[5234]
> 小学生が図書館を理解するのは難しいということである。
・[5205]
> > 畜産大事典
> なぜに「畜産大事典」？
https://www.kosho.or.jp/upload/save_image/26020510/20200422162525746438_27369dcedba5374efe55f69de0a12470.jpg
> > 1978年
> 「1978年」を演出するおしゃれなアイテムなのね、わかったわ！（※わかってない）
・[3674]
> 会社の命令で
> 会社の費用負担で
https://www.kosho.or.jp/upload/save_image/31030040/20221122192216597271_6b3bcffcc8b1b0225b492dd8b7224661.jpg
https://www.kosho.or.jp/upload/save_image/31030040/20221122192247237467_ac9afe768b88c1835a0ff36c4f704852.jpg
https://www.kosho.or.jp/upload/save_image/32010490/20191221114616001322_197df11ad5cee808a0e0ecf8bdfa25ad.jpg
https://www.kosho.or.jp/upload/save_image/32010490/20191221114620361867_0e6d80ae5656a78ad4083a5d77d610f3.jpg
https://www.kosho.or.jp/upload/save_image/32010490/20191221114627720885_a9aecc66f1a2c35888bfbd9c66e98605.jpg
> 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！！
・[5237]
> レファレンスサービスのデモンストレーションのようなつもりでやっている。
・[4101]
> > 聞いた話で高校の数学の先生が自作OSつくる活動してたとか
> あたりまえだ。数学を専攻して卒論を書かないといけない。研究テーマはコンパイラやOSだろう。もうちょっとやわいとXMLだ。…やっ！！ やわいとか言うなぁぁぁ！！（※エコーはいりまーす）
・[4761]
> 数学の教員になるには「暗号」も手堅い。
・[4773]
> コンピューターといえば三角関数で大砲か乱数で暗号というイメージが（すごく大昔の文系のひとには）あって
・[3796]
> 「ベクトル空間モデルに基づく文書検索」だけをいち早く知っておきたい。
https://image.slidesharecdn.com/random-170426082301/95/-27-638.jpg
> 「三角関数を使って検索システムがつくれます！（すごいでしょ）」みたいな教材に高校生のうちに出会いたかったとはこのことだよ。
・[4773]
> まさに「数学の教科書」は焼きたいほどにくい。
・[4634]
> できないとかわからないとは認めないで、怒るという特性がある。
・[4778]
> 「数学の教科書」が焼きたいほどにくいのも、このためだと、じぶんでわかってはいたが、しかし「数学の教科書」は焼きたくてしかたなかった。なんとか踏みとどまって焼くところまでは行かないようにして＆数学そのものは嫌いじゃないということを強く念じながら過ごしてきて、いま統計学が楽しい。「数学の教科書」さえうまくやりすごせば、その先はなかなか楽しいのである。
> そういうことなので、（数学の）関数はわからないし、（プログラムの）信号処理もついていけない。
・[4890]
> 数学の教科書を庭で焼いたのに仕事で数学を使っている人がいたら手を挙げてください。はい、そこの数学の教科書を庭で焼いたのに仕事で数学を使っている人は手を挙げてください。
> 教科書を焼くという快感。ガラスを割るより健全だよ。
・[3099]
> > こういう話を聞いていると、インタビューの相手が数学者であることを一瞬忘れてしまう。社会学者や経済学者でもおかしくないではないか。しかも、数学者である新井は大学に入るまで算数・数学が大嫌いで、一橋大学法学部合格が決まった時、自宅の庭で数学の教科書を焼いてしまったというエピソードの持ち主なのだ。
・[3894]
> いくら単元が「空間座標とベクトル」だからといって、「ベクトル」と「ベクトル量」を直結させた説明をするのはいけないと思いまーす。
・拙文「「探究型学習」と「工学」」
https://arx.neorail.jp/terrain/?%E5%9C%B0%E5%BD%A2%E3%81%AE%E7%89%B9%E5%BE%B4%E3%83%BB%E5%9C%B0%E5%BD%A2%E3%81%AE%E8%A4%87%E9%9B%91%E5%BA%A6#%E9%AB%98%E5%A4%A7%E6%8E%A5%E7%B6%9A
> 多変量解析のおもしろさを伝える題材として「卵の形は産む数や環境要因、巣の特徴などと関係がない一方で、「ハンド・ウイング指数」が最も高い、つまり最も効率的に飛べる鳥は、卵の非対称性または楕円率が最も高いことがわかった」（2017年6月27日）がおすすめである。
・[4221]
> 「多変量解析」と言っているのに、リンク先は「相関係数」しか使っていなくて「単回帰」ですらない。しかしここを端緒として、「相関係数」を1個だけ見るというのを脱して「単回帰」で（式への「あてはまり」の程度＝R2値＝を議論して）「どのくらい？」ということを扱っていくのはたやすい。というか、それが「相関係数」なんだよ、みたいに戻ってきながら、教科書の進行とは逆向きの理解で、理解を定着させるんだな。
> これは意見です。固有値を習うんだから主成分分析しようぜよ。逆に、主成分分析すると固有値がよくわかるんですよ。
・[4626]
> 主成分分析をどのくらいホワイトボックスにできるのかは別として、今回の歴史探偵「写楽」の回で出てくる主成分分析は、高校生がじゅうぶんにわかって、おもしろさを感じることがきっとできるものだといえましょう。同じ分析をじぶんの手でやってみようという意欲。そして違うデータを持ってきて試してみたくなるという何か。
・[3654]
> オペレーション「黒いキノコと藻が多いセイボの木」を発動だっ。
・[4610]
> > アイヌは鮭をカムイチェプ（神の魚）と呼び、また、シペ（本当の食べもの）と呼ぶ。
https://nrifs.fra.affrc.go.jp/kakou/mame/sakemasu_2/1.jpg
https://www.maruha-nichiro.co.jp/salmon/fishery/images/01_ph12.jpg
https://www.maruha-nichiro.co.jp/salmon/culture/images/r06_ph05.jpg
・[3469]
> 日冷の缶詰ラベルのデザイナー
> 佐藤敬之輔氏のための「佐藤スコア」
> （数量化III類）
> 「III類」の、クラスタリングの手法としての側面については上述の通りですが、林のもともとの目的（＝缶詰のラベルのデザインに対する反応の分類や比較）に即していえば、これはSD法によって上書きされる知識であろうと、こういうわけです。
> SD法も、1952年から1957年にかけて原著が出てきて、日本国内でも1958年から遅滞なく「日本語版」が開発されていったという経緯のある方法です。林の専門ではないので「数量化理論」には入ってこないというのはもちろんではございますが、学習者としては、最初からSD法を視野に入れた学習をしていただかないと、調査や研究の最初の段階で、SD法というものは頭にないということが起きてしまいかねません。
> 「数量化理論」を学びさえすれば「基礎」はオッケーで、SD法は「応用」だと（やらなくてもいいんだと）いうような誤解をいただいては困るということです。
せっかく「理数探究基礎」をがんばったのに、大学に行くと（非常に古い）「数量化理論」（[4554]）や「MDS」（[4548]）が『いわば固有名詞』で（数理的な説明がされないまま）出てくるというのでは、かなり面食らいます。特に、成績の良い生徒が進む『古い大学』（由緒ある研究室）ほど、あまり新しい数理的手法は使わずに研究成果を出し続けていたりします。ややもすると研究に使う装置や手法の新しさを目くらましのように繰り出さないと認められていかない感じのある中堅や新興の研究室も、それはそれというものでございますが、自分は良い大学に進んだのだと自負する人としては、単に古いだけなのに、「シペ（本当の食べもの）」という感じのする『本物の論文』だという感慨を誤って持ってしまうかもしれません。しかし、古いものは古い。単に新しいというだけでは困りますが、新しい手法は何が新しいのかといえば、古い手法よりも一般化や抽象化がされているということです。
※あくまで一般論をぼんやりと述べています。特定の研究について論評を加えるものではありません。
・[5152]
> > 交通工学を専攻とする学科の出身だが、学内では列車ダイヤの議論は「鉄道マニアの談義」とか、「マニアックだし誰も求めていない」という空気で、行政からもそのような分野の求人はない。
> あるわけない。それは（中央省庁系の）研究所の仕事。あと、8両編成なのか10両編成なのかという輸送力を何も考えずに『理想ダイヤ案』なるものをのうのうと編集部に提出してくるなど厚顔無恥の極みである。『ODデータと呼ばれる形式のデータ！』（[3187],[3428]）を使へ。二言はありません。（※「へ」は「he」と発音。）なお、「交通工学を専攻とする学科の出身」というと、そんな大学あったっけと思ってしまうが、この筆者自身が別の記事で書いておられるように「昭和鉄道高等学校」とのことである。それはすごくかけがえのないことだと思うのだけれど、大学が学科の単位で「交通工学」を掲げることは（ほぼ）ないだろう。（※そんな狭いものを掲げていたら大学としては三流である。あるいは中国語でいう「交通」である。ああ、あの、中国語のほうの「交通」。）
・（♪〜）「貿易」⇒「帆船」⇒「風と波」といった連想そのままなサウンドのイントロ。（※個人の感想です）
https://youtu.be/5dFaofNaKBk
> Trade Winds
> Bob James
・[4789]
> > 高原の朝にふさわしいフレッシュな味わいをお楽しみいただけます。
> > 思い思いの組み合わせで、好きなものを好きなだけ。
> …ごくり。魅惑の言葉「好きなものを好きなだけ」。家庭科の先生が調理実習の時に冗談めかして言っていたよ。
> > ベジタブルガーデン
> 「ベジタブルガーデン」を英語で言えますか。「好きなものを好きなだけ」って、調理の学校で使う教科書に載ってるフランス語か何かの定訳とかじゃないんですか。
> 家庭科の先生が固有名詞みたいに「好きなものを好きなだけ」と何度もおっしゃるものだから。それを言えば笑いが起きると期待してるみたいな顔でおっしゃるものだから。
・[4250]
> ATCのなに型となに型の違いについて子細に語れても「保安装置とはこういうもの」という一般化ができていなければ落第だ。
・[4140]
> 「具体的な答えをしすぎる」とは「答えがいちいち具体的すぎる」ということだ。
・[3739]
> ▼「「わたしたちがAIと呼びたいもの」＝「主成分分析（PCA）」＋「ファジィC-means（FCM）」！？」については[3676]を参照。
・[5075]
> > 行列の特異値分解（SVD）を使って何らかのパターン認識や分類が少しでもできればおおらかな気持ちで『とりあえずAI』です
・[3670]
> > 「AIのアルゴリズムそのものでは、競争力の差は生まれません。（略）データサイエンティストよりも本当に不足しているのは、アノテーションを行って教師データを作り出す人や、SQLをたたいてデータを準備する人、そして、実務に耐え得るアウトプットやUIを設計し、周辺システムと連携できる人です。（略）最近の日本企業は、オフショアなど海外にエンジニアリングを頼っていることが多く、これらの業務に対応できる、いわゆる機械学習エンジニアが国内では圧倒的に不足しています」
・[4131]
> 使っている漢字の種類が圧倒的に少ないのに変な漢字を混ぜる
・[4014]
> 初等で習うような「散布図」を小馬鹿にして、実際の場面でちっとも使わないからである。ましてや「散布図行列」をや。（※見解です。）初等で習うからつまらぬもの（≒『子どもが使うものだから、大人が使うのは恥ずかしい』）で、高等で習うから高尚なものだ（≒『子どもや学生や新人が使うのは生意気だ』）という変な観念がある。日本語がいけないのだと思う。難しい漢字を多用したお札はありがたいのである。ウイルス退散である。
・[3563]
> 単に「最小二乗法」と訳してしまうと、（数学上の）操作の目的がよくわからなくなるという『副作用』がございますよね。
・[4283]
> 「あてはまり」とか「記述統計」とか「最小二乗法」という用語には「VOID」と大文字で書かれた無効印をすたぱーん（ぼふっ）していただいてですね（しばらくお待ちください）単回帰分析で「回帰分析」を理解したら、あとはもう主成分回帰あるいは回帰木かランダムフォレストに飛んでいいと思いました。むしろSVMは避けるべき。いかにも高校の数学で説明しやすそうだからといってSVMをやると、頭の中の基礎（考える時の基礎）がSVMになっちゃっていけない。
・[4543]
> 「分類・クラスタリング」とまとめて書くひと（そういう仕事やテーマで使うひと）、あまつさえ「PCA や ICA や SVD」（※主成分分析、独立成分分析、特異値分解）というように、これらを、この呼びかたで、この順番で書くような習いかたをした人だからだ。手で描ける数学の延長でSVMを習って、C言語も習うからSVM（サポートベクターマシン）のコードを自力で実装し（げふ）なんだかそういうふうに空間に線を引いて分割するんだという発想が強い。
> 工学はサイエンスじゃないから（！？）
> 工学はサイエンスじゃないから（！？）
・[4727]
> 「工学はサイエンスじゃないから」と言われたときの悲喜こもごも入り混じった顔
・「工学はサイエンスじゃないから」と言われ悲喜こもごも入り混じった顔でコロナ社「土木・交通計画のための多変量解析（改訂版）」（2024年3月20日）
https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339052824/
> 博士（工学）
> 博士（工学）
> 博士（工学）
> 博士（工学）
> 博士（工学）
さすがに「工学博士」はいない。
> この本を手に取る読者には，母集団と標本の関係を理解し，基本的な推測統計手法について理解していることを想定しています。本書では，演習問題ではエクセルを用いた解法を紹介しています。現在様々なソフトウェアが入手可能で，これまでよりも容易にモデル分析が可能となっていますが，多変量解析手法の中身を理解するために，初版に引き続きエクセルを用いた演習問題としています。
あらゆる学科のシラバスを網羅的に検めさして（※「し」に傍点）もらったといったわけではないので恐縮ではございますが、現在（2024年度）のそういう学科のシラバスはそうなっている、授業で教えるのはそれだ（それだけだ＆その“呼びかた”＝思考の枠組み＝でそれを教えるのだ）という正直なところを正直に列挙なさった、いたって正直な教科書（※大学で使うテキスト）なのでしょう。そこに異存はございません。授業としてきちんとしたものであるということにも疑いはまったくありません。しかし…（てんてんてん）。
> 理論や方法の解説に加えて，交通分野における現実の課題に近い例題を多く用意しましたので，学生が理解しやすいだけでなく，そのまま交通工学の実務者や研究者としてのキャリアを始める頃まで，おつきあいいただける内容となることを目指しています。
それはつまり、5名の著者陣が講義できて研究を指導できる範囲の解析手法はそれだけだとおっしゃっていることになる。そして、それだけしか知らなくてもこの業界では生きていけますと言っていることになる。
> 今回の改訂版では，交通工学の専門家である＊＊＊＊氏を共著者に迎え，因子分析（8章）の基本概念やモデル式の説明に重点を置いて再整理し，分析結果解釈とExcel演習のための説明を充実しました。
本書の中では、そこがいちばん新しいということである。
https://www.coronasha.co.jp/imgs/cover/9784339052824.jpg
> 多変量解析における記述統計の役割
語彙や用例よりも文法用語ばかり覚える文系の学生のようだ。
> 判別分析
高専から工学部の3年生に編入した人には「SVMじゃないの？」と、目の前で華麗にSVMをいじりながら言われそうだ。
> Excelを用いた主成分分析の演習
「主成分回帰」には進んでゆかず、『ほぼMDS』というような使い方で終わる。
> 数量化理論
> Excelによる数量化理論I類の分析手順
> Excelによる数量化理論II類の分析手順
> Excelによる数量化理論III類の分析手順
まさかと思われるでしょうが、分野によっては2024年の図書（※「改訂」前の版も2017年）でも、そういう目次になっているわけですよ。なまじプログラムは自分で書くもの（あるいは専門性の高い専用のソフトを使う）という文化圏では統計ソフトが導入されないままになるのですよ。高校も、うっかりするとそういうことになって、30年後にも手計算とExcelで「理数探究」している可能性があるわけです。
※「2017年」：「実例に見る総合評価」前回の記事（[3581]）が2017年で、上掲の「自由研究」うんぬんも2017年。もう7年も経つのですね。
・（2003年）
https://orsj.org/wp-content/or-archives50/pdf/sym/S49_001.pdf
> SVMは従来の判別法と比べると，最適化問題を解く必要があるなど計算が複雑で，特に大規模データに対しては実用的な意味で適用できないと考えられていた時期もあった．しかし，計算機能力の進歩と様々の最適化技術を取り入れた高速アルゴリズムの登場で，データマイニング手法の一つとして，最近ではマイニングパッケージにも取り入れられるようになってきている．
「専門性の高い専用のソフト」というものじたいが「プログラムは自分で書くもの」という文化の中で生まれて育って独り歩きしている。あるいは「汎用」で『ぜんぶ入り！』の統計ソフトだからこそ理解するのが難しい、そこを嫌って統計ソフトを導入せず、自分が知っている解析手法だけを『生のコード！』で計算してしまう。逆にいえば、自分で（自力で）プログラムを書けないという意味で『複雑な』解析手法は忌避される。その手法を日常的に使っている実務者から見れば「難癖」としかいいようのない言い訳を論文にも教科書（※大学で使うテキスト）にも書いてしまう。
・[3772]
> 大人には様々な努力義務が課せられている。
・[3745]
> > “データサイエンティスト”ってのは大学で情報系の学位を持っていなくても名乗っていいものなの？
> …いいわけがあるかい。学位（博士号）がないのに「サイエンティスト」を名乗っているひとがいたら完全に無視すべきである。（※ある程度、一般的な認識です。）
> > エンジニアも工学系の学位を持っていない人が名乗るべきでないという意見の人もいるからね。まぁ国内での話だろうが。
> 「そういうひともいる（ずいぶん厳格なことをいう＆そこまで言わなくても）」などと軽くとらえていてよいことがらではなくて、「EQF」（[3387],[3386]）に照らしてそのように理解する必要性を認識しているかいないかということがらだととらえなくてはなりません。そして「エンジニア」は高専を出ていないと名乗れないと理解しませう。ほかに、陶芸家を名乗るには陶芸（窯業）の県立大学校を出ることが必須です。美大を出ただけでは不足があると思いませう。…えーっ、それはちょっと厳しすぎない？（※諸説あります。）
・[5235]
> > Max Light
> > いらっしゃいませ
> ウシです。
・（♪〜）その名も「Introduction」
https://youtu.be/FaYmUPxJN0A
・[4002]
> 牛乳にコーヒーを注いだようなまずさ
・[3701]
> 理系のひとは正しく怒ってください。
・[4013]
> すでに学位をとってしまったひとは、おかしなものごとを見聞きしたら必ず怒らないといけない。それが学位に対する責務である。所属機関に対する責務より前にね。
> 学位を持っていないひとは安心してください、そんな面倒で難しいことは学位を持っているひとにやらせておけばいいのです！（キリッ
> いえいえいえ、それが学位といふものですよ
・[5208]
> 「それが学位といふものですよ」を3回くらいエコーしながら照明をフェードアウトしてください。
・[4101]
> 「悪いことはしてないから悪くない」という理屈で自分を正当化する者がいたけれど、それは受けた教育が古すぎる。「すべきことをしないのは悪いこと」というのが、いまどきふつうの理解だ。
・[3636]
> じぶんのプログラムがいちばんあやしい！ Rのパッケージを使うべし。こなれた（≒枯れた）パッケージになっていない（≒なるはずがない）ような手法は使ってはならない。
・[4890]
> 「理数探究」を「Python」でやっちゃだめ。当然、エクセルですんごいマクロを書くのもだめ。（※見解です。）「理数探究」としては、じぶんで（生の）コードを書いてはいけない。上掲の▼「RとFDA」（[3567]）のほか、▼国際標準コードライブラリ「LAPACK」については[3587]を参照。スイカ畑では両手を挙げろ！！ …お、おぅ！！！（※表現は演出です。）「手続き」を完全に遵守するということが「研究倫理」です。違ういいかたを探すなら、独自の授業を模索していい段階は終わっていて、「理数探究」このようにせよということには強い制約が出てきて、学校間で差が出ないことが求められる段階に進むということです。
・[4101]
> > フリーの主成分分析実行環境（SAS University Edition，HAD など）を使って
> 「フリー」と「オープン」は異なる概念である。「フリー」だというだけで高校生にSAS製品を使わせるのは極めて不適切である。
・[3567]
> 「RとFDA」
> > FDAが使っている統計言語はSASですが、FDAの性格上固有の会社の統計言語に依存することには問題があるため、パブリックなRが注目されるようになりました。
> > FDAの薬事申請はCDISCと呼ばれ標準化されています
・[4556]
> > 「無通告での立ち入り調査は、調査する側も受ける製造所側にとっても非常に負荷のかかるものだが、一方で、現在医薬品に対する信頼は非常に揺らいでいる状態にあり、難しいことではあっても、やっていかなければいけない」
・[4565]
> これは静岡県の担当者（静岡県薬事課薬事審査班の専門主査）の言ですが、理科教育の温度差のようなものは都道府県ごとにかなりある。茨城県や静岡県の（小学校から高校までの）理科教育には厚い信頼を置くところである。大学に進学するしないがはっきりしているから変な小手先の受験しか考えない指導には陥らないで済むという事情が大きいとは思う。（体制をつくったり、体制が実際に機能するために必要となる＝化学や薬学の専門家ではない＝）ふつうの職員の隅々まで、サイエンスの作法がちゃんと備わっているのだ。1つ1つの何かを覚えるというのではない理科教育があってこそ。
※専門主査その人は専門家だが、そのもとで動く一般の職員が「ついてこれない」といったことがあると専門主査としてそこまで力強い発言はできなくなってしまう、そのようなことがなくきちんとした発言がなされているというところを心強く思った、という話でした。
・（♪〜）…だびすた！（※誤読）
https://youtu.be/SrbjS4amW7A
> Wild Stallion
> Bob James
研究は合理的でなければなりません。新しい手法があれば、それを検討しなければなりません。意図的に古い手法を使うことで実験結果の悪い面に対する検出力を下げるようなことが起きてはいけません。こういう方向からも「研究倫理」を考えてもらいたいと思います。
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