フォーラム - neorail.jp R16

いま問うA9のココロ
信号機のG現示の色がこんなにメロンソーダなわけがない
ATC・ATSの「Aの字」も出さずに効果音と動作を実装するには
「場内信号機 作り方」「信号機に名前をつける機能」とは


2025年1月の話題
更新:2025/2/17

[5288]

【A9R:データで遊ぶA列車】

【A9・Exp.】オート全自動「ひしめきあう街」(駅名割当編)


「R with Excel」(続き)
「R with Excel」(続き)

(約16000字)

 [5287]からの続きです。

※必ず[5287]を先にお読みください。そうしないと意味不明のはずです。


[3748]
 > 奈良だと思った? …ざんねん! 秋の安芸でしたー。

[4624]
 > 「函館酪農公社の牛乳は三徳で買うことができます」などとわざわざ紹介するものではなかった。函館出身者の郷愁のために仕入れていたのではない。安ければどこの牛乳でもよかったのだ。そんなことでも三徳のハコギュウでハコギュウのファンになったのなら、ぜひとも函館に移住してハコギュウのある暮らしを満喫してください。

 …じゃなくて!

・(2018年3月15日放送)
 https://mif.mri.co.jp/notice/743

 > 内容はNHKが分析しており、mifはローデータのみ協力しました。

[3716]
 > NHKの番組で次数中心性!!(棒読み)

[4415]
 > まぎれもなく次数中心性であって、次数中心性だとわかってそれを使わなければそれにはならないと明らかだけど、番組では次数中心性とは言わせてもらえない感じというのを、見てわからないといけない。次数中心性と言われた時だけ次数中心性だというのでなく、次数中心性と言っていなくても、それが次数中心性だとわからなければいけないのだ。だいじょうぶだしょくんならできる。(棒読み)

・(2021年12月1日)
 https://www.hitachi-hightech.com/hsl/products/ict/library/atc0010.html

 > データ分析経験が全くなかったお客さまが、
 > 1時間後には予測モデルをつくっておられます。

[4713]
 > 危なっかしすぎる。(ベンダーはいいけど、そんな分析を実際の業務でさせちゃうカイシャがあるとすれば)無責任の極みである。

 実データをいきなり触らず、よく模擬された例題で勉強すべきとは、まさにこういう他人のようすを見て「危なっかしすぎる」と感じてこそ強まっていく考えです。高校生がモノホンの(さまざまなデータも入っている)GISをいきなり触って、いきなり役場の人と意見交換しちゃうような総合学習をしてはいけない(と思う)。このフォーラムや「ARX」(※全角)で「R」を『たわし!』(※むき出し)状態で使ってショボい図が載せてあるのを鼻で笑い「最初からGISを使えばいいじゃん!」としか思わないようでは、すごく危なっかしい。GISについて理解するにはGISを自作せよ、といいたいところだが、せめてGISと同じ(ような)ことを「R」でやってみせよとはいいたい。

※見解です。

[5240]
 > > 上記のように、各々が「他者に見せる資料」であることを念頭に、効果的に伝える方法や視覚的な印象を与えるためにはどのような文字サイズ・フォント・画像・レイアウト・色使いが良いのかを試行錯誤しながらスライドを作成することができた。

 ▼「POP体で刷られた『許可申請編』!」については[3353]を参照。

 > いわゆる「ファンシー」なスライドになるような「試行錯誤」であれば、そんなことはすべきでない([4888])というか、すると評価が下がる(面と向かっては言われないが影では冷笑される)ものである。どのようなスライドにすべきなのかには一定の正解がある。「試行錯誤」をしてはいけない場面もあるのだということは教えてあげてほしい。

 > 「理数探究基礎」で取り組むべきは、パワポそのものではなく、実験ノートから論文とポスターができてスライドも作る、そのそれぞれの間での文章の要約のしかたの違い(分量・内容とも)をシステマティックにとらえさせることであろう。パワポの画面に向かって箇条書きで入れていったら画面がいっぱいになったのでそこで終わりにするといったボトムアップな作り方ではなく、かなり長い場合もある論文から、どこをどう要約してスライドにしていくのかという、トップダウンな作り方をする必要がある。高校生までの段階で、そのような方向から物を考えたり文章を書いたりすることは少ないと思うので、「理数探究基礎」では手厚く指導されたい。

 「ファンシー」な図を描くには「Adobe Illustrator」を使うしか。…「ファンシー」な図を描くには「Adobe Illustrator」を使うしか!(※真顔)

・(再掲)
 https://arx.neorail.jp/newgame/?%E3%81%B2%E3%81%97%E3%82%81%E3%81%8D%E3%81%82%E3%81%86%E8%A1%97
 https://neorail.jp/forum/uploads/a9_region_hishimeki.png

https://neorail.jp/forum/uploads/a9_region_hishimeki.png


[5287]
 > 「プラン」の図での「広域の接続」(「隣町」)についても、例えば北のほうでは3地点で、つまり3路線が並行して走りながらそれぞれ北の隣町につながるという図にしてありました。なぜ3路線なのか。その答えも今回、「90to30」(※仮称)のやり方が『全自動!』で導出してくれたと、すごくこういうわけです。海側から「2」「5」「6」の3地点で北の隣町に接続…するんでしょ?(※なぜか疑問形)というのは、そこの「平地」がそれだけ幅があるので&マップ全体の「平地」の分布がこうなので、そういう中で30つの駅を(仮の候補地としては「均等に」)置こうとすれば、そういう間隔で駅を置くことになる。ぜんぶ「ひしめきあう街」の地形から自動的に定まることなのです。

 https://neorail.jp/forum/uploads/map_a9v4_hishimeki_cmp90to30.png

https://neorail.jp/forum/uploads/map_a9v4_hishimeki_cmp90to30.png


 > 「プラン」の図では、南のほうは漠然としているのですが、今回の「90to30」(以下略)では「28」の地点は強く南の隣町とつながりたがっていると思いました。この「28」に向かっては「4」「26」「18」などを通る路線が通りそうです。(※トートロジー)ここで数字を打っている候補地は、JR線(※国電を除く)のような間隔で駅を置く場合のイメージではないでしょうか。もし私鉄なら、この図で数字を打ったのは急行停車駅だけのようなもので、中間駅がもっとあってよいでしょう。

・(再掲)

xyz
50.1783376423345-158.2887397546628.15231860938445
187.54969771826-51.7882077618151-6.50666319963596
211.406959571719-177.4236662359245.75124607716446


 https://neorail.jp/forum/uploads/r_hishimeki_cbd_cmp3_km3_text.png

https://neorail.jp/forum/uploads/r_hishimeki_cbd_cmp3_km3_text.png


 「見たらわかる」と思うようなものも、だからといって手作業&目分量で「ここや!」(※なぜか関西弁)と鉛筆を突き刺すのでなく(※言いかた)、アルゴリズムによって求めようと、こういうわけです。

・ビバ! アルゴリズム♪(※無駄に派手なリバーブ&エコー)
 https://stat.ameba.jp/user_images/20210215/21/kotonoha2322/97/9f/j/o1080060714897017529.jpg

※画像はイメージです。

 ただ、「アルゴリズム」と「プログラム」は別のこと。何がなんでも絶対「プログラム」をきちんと起こさないといけないのだということにはせず、せっかく「R」は「対話的」な環境なのだから、「R」を「対話的」に使って、「R」の上では「手作業」やむなし、というわけなんですね。

・(♪〜)
 https://youtu.be/ZE3OGrusXSY




※画像はイメージです。

・拙作「ダイヤグラム総合(仮称)」より「プログラミングになぞらえてイメージする「ダイヤ設定」」
 https://arx.neorail.jp/diagram/?%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%A4%E8%A8%AD%E5%AE%9A#%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0

 > ある時代までは、「PCができる人」は「プログラミングができる人」と同義でした。そのような時代に生まれたPCゲーム「A列車で行こう」シリーズの長い歴史に敬意を表して、「A列車で行こう9」を遊ぶ前に(高校程度でよいですから)「プログラミングができる」と言えるようになっておくとよいでしょう。職業的な技能として習得を目指すのとは別に、例えば「疑似コード」のように、特定のプログラミング言語に依存せずプログラムの動作(ロジック)を考案・記述できるようになっておくことも非常に重要です。これには学習の初歩の段階で「対話型」の実行環境(「インタプリタ言語」)を体験することが非常に有用と考えられてきています。

[4761]
 > 疑似コードという用語は何年生で習いますか。

[4733]
 > 生のコードを書く技能で生計を立てる技術者とは役割が異なります。

[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

[4130]
 > プログラミングを教えてよいのは、理学部でプログラミング言語などを卒論のテーマにして合格して卒業した者に限る。

[4626]
 > 教科「情報」でプログラミングを習うけれど、(大学院を目指して)データサイエンスに進むという方向性を持つ限り、最終的にはじぶんでは生のコードを極力、書かないのが正しい態度ということになる。

[4773]
 > 「R」は、いわゆるスクリプト言語なので
 > あのデータをあの方法でナニして、といった指示を「R」に与えるための、「R」と“会話”する文法といった意味合い。その中で便宜的に、ほかのプログラミング言語にふつうにある条件式や反復などを取り込んであって実用的にされている。だけどこれはプログラミングではない、といったところ。

 もごもごした言いかたで恐縮ではございます。

・(♪〜)
 https://youtu.be/nFgFrEe6ibc




・少し戻って「mykmakari90elvc3o」のほう

V1V2V3
170.456338028169-24.690140845070520
237.6613226452906-174.2985971943895.05994369137529
3228.522352941176-139.8329411764714.02230750216915
4126.553314121037-84.70893371757925.77205750864197
5239.246913580247-112.876543209877-10
6245.575809199319-239.19591141396910
7181.34243697479-67.253.9413547979323
856.63139329806-186.38624338624310
9197.204899777283-54.45434298440983.07784800821794
1013.4311814859928-221.2996345919614.12671915288819
11206.357967667436-169.946882217095.10495528154992
12171-45.20112781954893.91362929842497
13106.376599634369-9.308957952468034.66556224921666
14225.639097744361-161.1904761904764.39009925819244
1578.6924119241193-223.3184281842829.98992926725291
16114.125-55.714743589743610
17184.002136752137-158.00854700854710
18121.738898756661-30.56483126110134.90242832337217
1943.1856060606061-88.818181818181810
20196.907407407407-212.7833333333339.99737273616007
21219.822429906542-15.9953271028037-10
2217.1670886075949-77.27974683544310
23169.323529411765-99.223529411764710
24227.328244274809-113.7582697201023.47058505675715
25228.312958435208-181.3569682151594.65895354595854
26170.767857142857-194.1562520
27102.735056542811-203.29240710823910
28208.958536585366-100.4609756097563.72290214661136
29214.66735966736-25.041580041582.59759514282896
30179.636752136752-125.23931623931620
31110.047477744807-83.646884272997120
3216.6588921282799-245.73032069970810
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35104.671428571429-174.26285714285720
3657.8589285714285-141.09821428571410
37236.886699507389-64.5221674876847-10
38162.771203155818-7.986193293885683.71850880706963
39216.752252252252-208.6891891891896.82946287522669
4033.4943457189015-132.03877221324710
41156.501048218029-61.59958071278834.58441078334219
429.82363013698637-129.7311643835625.08249810571907
43141.907922912206-44.41327623126344.65356668789892
4456.0046948356807-209.04225352112710
45226.333333333333-223.73239436619710
4629.8170478170478-103.3056133056139.93621010628344
47192.654185022026-194.20264317180610
4810.1168091168091-186.3376068376074.29373531607876
49114.226932668329-89.655860349127210
50245.062857142857-143.817142857143-10
51245.430303030303-163.3636363636363.92531716357799
52229.138686131387-95.13625304136252.63242571487022
5351.8970189701897-242.94986449864510
5466.6174242424242-165.97159090909110
55141.933638443936-98.606407322654510
5690.1825726141079-233.85477178423220
5753.1630434782609-90.952898550724720
58212.833333333333-190.5621468926555.56975860585622
59218.105263157895-46.65789473684211.96537397982735
60150.507936507936-26.8591269841274.16564135660753
61228.482866043614-62.1651090342680.864687261823367
62231.67397260274-205.873972602745.27319071938781
63133.727758007117-9.729537366548034.22465263847026
6481.6977124183006-195.1339869281059.997656830409
65206.778270509978-75.44124168514412.9194949535419
66246.43429844098-189.2115812917594.20622981621358
67166.874092009685-82.43583535108964.88419199451511
68192.155778894472-88.44472361809044.10544103492669
69145.811494252874-79.73793103448275.30923747614353
70211.784653465347-124.4702970297034.3309006996826
71183.354430379747-176.94303797468410
72193.061971830986-143.1633802816910
73200.651480637813-232.04783599088810
74210.057591623037-147.3743455497384.74589932296824
7510.5197934595525-54.762478485370110
7644.2827715355805-159.22846441947610
77175.55701754386-24.50657894736853.61161062963114
7839.0524534686971-223.86802030456910
79203.920454545454-245.04545454545520
80129.541832669323-60.78486055776895.30745397423626
8114.8627684964201-156.4713603818624.63017359301361
8281.0309278350515-18.603092783505210
83193.543828264758-9.456171735241533.2025316734508
84222.005730659026-239.28939828080210
85225.5625-77.93181818181821.78781364639529
86195.015021459228-34.0579399141633.13400719008331
8750.9929947460596-113.8406304728559.98528013891826
8811.5927152317882-102.9900662251666.10400191434453
89193.826855123675-109.44876325088310
90247.446376811594-214.2985507246384.3815150309281


 https://neorail.jp/forum/uploads/plot_a9v4_hishimeki_cmp90.png

https://neorail.jp/forum/uploads/plot_a9v4_hishimeki_cmp90.png


 ここに、「pref」と「city」つまり「df」と「tf」のような値を持つ拙作「駅名ランダマイザー(Z47T-DFK)」で得た町名を自動的に割り当てることはできるでしょうか。すごく本当でしょうか。(ガタッ

 座標だけからどうやって「tf」と「df」に相当する性質の2つの値をひねり出せばいいのでしょうか。まさに「ひねり出す」としか…(てんてんてん)。

※あくまで考えかたです。

・「mykmakari90to30$cluster」

x
129
210
316
43
511
67
715
822
915
1012
1126
129
136
1416
1514
1621
1726
186
1919
204
212
2227
2320
2411
2524
264
2713
281
292
3018
313
3212
338
3410
358
3625
3717
385
397
4023
419
4223
439
4422
457
4619
474
4810
493
5016
5116
5211
5330
5425
5520
5614
5719
5824
5917
605
6117
627
636
6413
651
6624
6720
681
6920
7018
714
7226
7328
7426
7527
7625
775
7830
7928
8021
8123
8229
832
8428
8517
862
8719
8819
8918
907


 1から90までの地点が、1から30までのどのクラスターに属したか。もういちどいいましょうか。いいえ。それではたのみましたよ。(※ひらがな)

・「mykmakari90to30$size」

x
13
24
33
44
53
63
75
82
93
103
113
122
132
142
152
164
174
183
195
204
212
222
233
243
253
264
272
283
292
302


 ほほぅ。「90to30」(※仮称)とはいうけれど、実際に何個の点を束ねてクラスターになったのかは、クラスターごとにばらつきがある。

・「mykmakari90to30$withinss」

x
1480.856564805617
21013.399061722
3274.622609502033
41119.98704879352
5525.494924817224
6671.542413436921
71431.8387631232
8112.21831877707
9611.809708359393
10699.516392914195
11417.173611422303
12320.885983797335
13254.56483656957
14171.619922606288
15208.046104298487
16912.29930415236
17774.331244140827
18803.522631648736
191715.8536989139
20943.232593424836
21142.702401913632
22256.843773097344
23767.789106629726
24616.058212322509
25584.240195744073
26890.983001227377
27275.606953367193
28416.092630897321
29124.437051843815
30264.549820384572


 「withinss」って、なんでしたっけ。(ガタッ

・「渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ」
 https://tjo.hatenablog.com/entry/2021/04/20/173000

 > 「本当にfit$tot.withinssからAIC / BICを求めて大丈夫なのか?」という質疑がCross Validatedにあって(略)
 > fit$tot.withinssが尤度の代わりに使えるかどうかについては(以下略)

 げふ。(※真顔)

・日本語で!
 https://www.ibm.com/docs/ja/db2/11.5?topic=clustering-examples

 > withinss
 > クラスターに割り当てられたトレーニング・インスタンスとクラスター中心との距離の二乗和。

 急に思い出してきたけど、この説明を以前にも読んだ気がする。えー…(てんてんてん)。

[4080]
 > そもそも「kmeans()」によって「totss」「betweenss」「withinss」が得られている。…使うしか!!(キリッ

[4080]
 > 「R」を『らしく』使おう。ANA。(違)

 > ここでは平面で着目するので「面積」というふいんきをまんてんにしたけれど、その実、「withinss」という指標には「密度」に相当する情報も“おりこみ済み!”なんだなこれが!

 …そのへんで勉強が止まっていた。2020年5月のことでした。2020年5月ならしかたない。(※マテ)「withinss」の値の意味もわからないまま分布だけを見ると、最小値から最大値まで10倍以上の開きがあって、この30つのアイテムをなんでもいいから大げさに順位付けしてちょ(…ちょ!?)みたいなことには使えるんだと錯覚する。

※あくまで錯覚です。生温かい目で見てやってくださいっス。

・「pref」:「withinss」:「df」
・「city」:「size」:「tf」

 どや〜…(てんてんてん)。

※擬音はイメージです。

■「R with Excel」(続き)

どどんpar(cex=0.8) # 文字を小さく
plot(cbind(mykmakari90to30$withinss,mykmakari90to30$size), type="n")
text(cbind(mykmakari90to30$withinss,mykmakari90to30$size))
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします


 https://neorail.jp/forum/uploads/hist_a9v4_hishimeki_90to30_size_withinss.png

https://neorail.jp/forum/uploads/hist_a9v4_hishimeki_90to30_size_withinss.png


 うーん。

■「R with Excel」(続き)

どどんclPairs(mykmakari90to30$centers[, c(1,2)], cl=mykmakari90to30$size)
text(mykmakari90to30$centers)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします


 https://neorail.jp/forum/uploads/plot_a9v4_hishimeki_size.png

https://neorail.jp/forum/uploads/plot_a9v4_hishimeki_size.png

 https://neorail.jp/forum/uploads/map_a9v4_hishimeki_30_size.png

https://neorail.jp/forum/uploads/map_a9v4_hishimeki_30_size.png


 うーん。

・「7」「19」:高低差のタモリさん(※仮名)で「size」が「5」に
・「2」「4」「16」「17」「20」「26」:「size」が「4」
・「1」「3」「5」「6」「9」「10」「11」「18」「23」「24」「25」「28」:「size」が「3」
・「8」「12」「13」「14」「15」「21」「22」「27」「29」「30」:「size」が「2」

 うーん。「15」の地点は、立地としてはCBD(都心)なんだけど、その中ではちょっとマイナーな感じの地点だということになるんでしょうか。本当でしょうか。そして「withinss」の値の意味もわからないまま使う、なーんてことはしないで「size」だけ見れば、それでいいのではという気がしてきませんか。すごく本当でしょうか。(棒読み)

・(♪〜)
 https://youtu.be/zC4bCaCfLw4




 とにもかくにも(ぐぇ)30つフラットにばらまいてある状態から、2つ、6つ、12つ、10つという4群に分けることが、無理やりできたのでした。意味は知らない。とにかく『全自動!』で何かしたいんだというなら、こうでもするしかとしか…(てんてんてん)。

[4589]
 > 重複を省いて71個の地名が得られているので、このうち11個、使わない町名を決めます。これは、その町名がいかんということではぜったいにございません。川だの岩だの石だの、地学的な意味で何か素朴に直球すぎて(マップの地勢の)想像の余地を奪い過ぎて“ぎすぎす”するとか、新幹線の駅名くらいに有名すぎるとか、そういう町名を除いていくということです。

 「山」や「川」の字を含む町名は省く。山や川じゃないところに割り当てちゃうといけないので、そういうのは最初から省いておく。(※画期的な新説)

 まさに「山川」という町名もあったのだけれど、ごそっと省く。これで58つになった。しかし、使いたいのは30つである。どうやって58つの中から30つを選び取るのか。もう少しだけ手作業で減らしておきたい。「丘」「浜」「瀬」がつくのを省き、ついでに「真弓」「橋本」「三郷」「池上町」「元町」「小島」「扇町」「魚屋町」も省く。これで45つになった。(※恐縮です。)

 さらに「新村」「犬飼」を省く。前述の通り「犬飼」は「車両基地」の名前として自分の手でうやうやしく使いたいということであった。

 これよりあとは「pref」「city」の値を見て、外れ値のように見える「瓦町」「千代町」「今市」「久米町」「尾上町」「新庄町」「楠町」「小野」「今井」「神田町」「中尾」「広野」「本庄」を省く。ここで30つになったので、これ以上は省かないこととする。「月見町」は省こうと思っていたが省けないこととなった。(※他人事)

prefcity
高田3270
花園町2646
大塚2442
高砂町2035
桑原2024
石原1823
今町1623
栗原1516
大平町1314
松島1212
月見町1118
若松1117
増田1114
浦田1011
藤崎1010
加茂町99
五番町99
林崎89
片原町89
藤木77
千鳥77
野坂66
大倉町66
古市町66
矢原66
野方66
井原55
立原55
黒田町45
田辺45


 「city」の値だけ見ると「pref」の値が大きい町名より「city」の値が大きい(※言いかた)のは「若松」と「増田」だけになった。ほぼ1次元に並べて上から順番に割り当てようといったことができる状態になった。これが人間だとすると、「松島」は5教科ぜんぶできる優等生だが「若松」と「増田」は何か得意科目があって平均点では「松島」の次点になんとか食らいついているが5教科の半分はすさまじくひどい点数であり、要するに得意不得意が激しい人間だということになる。ところで「5」は奇数なので、その「半分」とは、具体的にいくつなのか。記憶にございません。(※だれもきいていない)

※あくまで考えかたです。感じかたには個人差があります。▼「得点プロフィールの形状も考慮した31類型の学力型」については[3568]を参照。

[3989]
 > > > 最近は,かつてのように難しい問題を揃えると,1問を完答する受験生がほとんどいない。とうてい最後の表現力などというようなレベルまでいかないわけです。そうなると勢い,ちょっと正しい方向を向きかけているという程度の答案に部分点を与えざるを得なくなり,そのような部分点だけをかき集めて合格する受験生が出てくる。これでは本当に私達が見たい力を見ることができない,というわけで,むしろ標準的な問題を入れて,最後まで解いてもらい,その代わり記述答案の表現力まで含めてしっかりと採点しようとこの頃は考えています。問題を少し易しくした代わりに,ほんのちょっとかすっている程度で簡単に部分点は出さない。しっかりと正しい方向を打ち出している,ほとんど正解に近いものに大きく部分点を出すようにしています。

[5284]
 > > 2024年現在、14〜28歳

 > > 質問しない

 > …「質問しない」!!(※白目)

[4772]
 > 中村様情報([3843])…じゃなくて、松尾堂情報(笑)では、アスパラはもみの木みたいに育つんですって。知らなかったわ。

[4421]
 > おっと、そろそろ1番線から山手線の池袋行きが発車するようですよ。のったのった!(※現代語訳)

・(♪〜)まさに「月がきれいですね」と言うためにあるかのような(違)「月見町」こもごも
 https://jice.homemate-research.com/pubuser1/pubuser_facility_img/8/6/6/2700000000000080668/0000004881/2700000000000080668_0000004881_1.jpg
 https://www.at-s.com/facilities/images/n14/137486/tsukimikouen03.jpg
 https://kokontouzai.jp/wp-content/uploads/2024/06/01-620.jpg

 ありがとうございました。そしてひっくりかえすです。(※唐突)

・2つ:田辺、黒田町
・6つ:立原、井原、野方、矢原、古市町、大倉町
・12つ:野坂、千鳥、藤木、片原町、林崎、五番町、加茂町、藤崎、浦田、増田、若松、月見町
・10つ:松島、大平町、栗原、今町、石原、桑原、高砂町、大塚、花園町、高田

 …と、こういうわけです。(※イスが足りない)どうせ「月見町」と「松島」は別の群になるんだ。だいじょーぶだもんだいない。(※ひらがな)そしてこの「高田」である。…「高田」だよ? 「高田」だよ!?(※恐縮です。)

・「絵に描いたような『動くマルチエージェント』」とはこのことだ(※個人の感想です)
 https://www.mapple.net/cms/wp-content/uploads/2024/04/68-3-02.jpg

[5287]
 > 大学の学部・学科でいうと「経営」と「経済」は、とんでもなく別物であるというたった1つの事実。(※自称「ベストセラー」みたいな体言止め)

・(2024年9月20日)
 https://note.com/human_symphony/n/nde11d09c3044

 > 総務省は、産業連関表を以下のように説明しています。
 > これは素晴らしく簡潔な説明ですが、これだけで産業連関表をイメージできる人間はおそらくニュータイプか何かでしょう。

 太字にすべき部分を正確に見定めることができていない。数学用語だけを使って理解しなさいといいたい。はっきりいいましょう。数学用語だけで言えば、取引額を重みとした隣接行列である。これだけ。

 > 財・サービスが各産業部門間でどのように生産され、販売されたかについて、行列(マトリックス)の形で一覧表にとりまとめたもの

 ここです。ここだけでいいんです。これで産業連関表はイメージできるんです。内容(具体的な数値)はまったくどうでもいい。この、内容(数値)はどうでもいいという態度なしでぐだぐだと説明していくのでは「データの説明」であって「産業連関表とは」の説明ではないということなんです。そして、じぶんがよくわかっていないからこそ、他人にそれを説明しようとしちゃうんですよ。えー…(てんてんてん)。

 > いや、私は投入係数分析とか生産誘発依存度分析とかも好きですよ。せっかくデータが行列形式で与えられていますからね、いろいろと応用が利くわけです。

 固有名詞(と漢字の多さ)だけを貴ぶ態度はどこで形成されたのかというと、たぶん附属高なんですな。▼「漢字ばかり18文字も連ねたタイトル」については[5251]を参照。ぱーっざつぇん横浜税関。…オウケイ?(※やや古風な煽り)


 この続きは[5289]でご覧いただけますので、いますぐ[5289]へお進みになってください!

※必ず[5289]をお読みください。そうしないと意味不明のはずです。なお、ゲームとしての「ひしめきあう街」については[4571],[4572],[4573],[4574],[4575],[4576],[4577],[4578],[4579],[4580](※やや順不同ちっく)も参照のこと。


この記事のURL https://neorail.jp/forum/5288/


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