本の紹介”まんがでわかる サピエンス全史の読み方”

”サピエンス全史”という本が話題になっているようです。

amazonのビジネス書大賞2017 大賞にもなっています)


読もうと思っていましたが、上下巻と分かれていて、各巻300ページとボリュームも多いのでなかなか購入には至りませんでした。

 

そんな時、まんがでわかるシリーズで”サピエンス全史”が取り上げられていることを知り、まず入り口としてこのマンガでわかるシリーズを読むことにしました。

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私たち、ホモ・サピエンスは唯一の人類ではなく、
過去にアウストラロピテクス、ホモ・ネアンデルターレンシスなど他の人類と共存していた時期がありました。しかし、ホモ・サピエンスだけが頂上まで上り詰めることに成功しました。

 

それはなぜか。

それはホモ・サピエンスだけが”フィックション(虚構)を信じる力”を持っていたからであるとユヴァルは主張しています。

この”フィックション(虚構)を信じる力”を軸にして、
ホモ・サピエンスの歴史をたどっていきます。

 

ホモ・サピエンスは今までたくさんの実態のないフィックションを作ってきました。

神話、法律、宗教、貨幣、社会的地位、国家、資本主義。

これらのフィックションをみんなで信じることができたからこそここまで発展してきたとも言うことができます。

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このマンガでわかるシリーズは、ホモ・サピエンス全史の全体像を把握するのに最適でした。サピエンス全史の入り口としてお勧めいたします。

 

本の紹介”良心をもたない人たち”

”良心を持たない人が世の中にいる”
この苦い薬を飲むことは、彼らから自分の身を守るための
大きな助けになります。

 

本書では、25人に1人がサイコパス、良心を持たない気質を持っていると言っています。
良心を持たないとはつまり、彼らの心中には良心の呵責というものがなく、自分の行動がその人にどういう結果をもたらすか無視することができるということです。

良心に縛られないという意味では、彼らは自由です。
自身の出世のためなら嘘もつけるし、今まで支援してきた同僚も裏切ることもできます。いじめ・ハラスメントなどをしても良心の呵責を感じることもありません。

またIQが高く野心的なサイコパスは、社会で高い地位に就くことさえあるといいます。

 

良心を持たない人がいるという認めがたい事実を心に留めておくのは、
自分がその被害者にならないためにも必要なことだと感じました。

 

 

第5回日経「星新一賞」

2017年6月1日から9月30日まで、
星新一賞の作品を受け付けるそうです。

hoshiaward.nikkei.co.jp

 

[どのような物語を書けばいいか?]

あなたの理系的発想力を存分に発揮して読む人の心を刺激する物語を書いてください。 (規定字数:10,000文字以内)

人間以外(人工知能等)の応募作品も受付けるとのことです。

10,000文字以内なので、原稿用紙(400文字)25枚以内に収まっていればよさそうです。

人工知能、ロボット、宇宙旅行、遺伝子操など近未来の色々なテーマが考えられます。 

 

一般の部でグランプリに輝いた場合には賞金100万円が贈られるそうなので、
賞金ハンターの人はぜひ挑戦してみてください。

本の紹介”株で勝つ!相場格言400”

株式投資は難しいです。

私も株を少しだけやっていますが、
上がると思って買ったら下がり、下がると思ったら上がる、その繰り返しです。

 

2015年の中国株が大幅に下がった時、その前に株価が高値をつけた時に株を売れず、
そして、株価が下がった時に株を買えませんでした。

 

そんなとき、先人たちの格言という知恵を借り
相場で利益を出すことを、どう考えたら良いか学ぶことができます。

本書には、日本とアメリカの相場に関する格言が合わせて400集録されています。
その格言を学ぶことで、相場で利益を出す哲学を感じ取ることができると思います。

 

「強気相場は、絶望の中で生まれ、懐疑の中で育ち、楽観とともに成熟し、幸福(酔狂、熱狂)とともに消えていく」(216P)

 

市場の成長過程を言い表した見事な格言だと思います。
今のAI市場も”懐疑”と”楽観”の間で成長していると言えます。
気を付けないといけないのは、バブルになるのは”人々の熱狂”の中で起きます。
その点を冷静に見極める必要がありそうです。

 

「人の行く裏に道あり花の山、いずれを行くも散らぬ間に行け」(146P)

この格言は相場だけでなく人生にも当てはまる格言かもしれません。

 

相場格言について知りたい人はオススメの一冊です。 

本の紹介”TOEIC L&R テスト 究極のゼミ シリーズ”

TOEICのスコアを伸ばしたい。

昔からそう思っておりましたが、
英語はあまり勉強しておらず中学時代の文法が少し残っている程度。

TOEICのスコアも400点台と低く、どう勉強したらいいか分からない時期がありました。

そこで、まずは”600点”を目標にして勉強することにしました。

そこで役に立ったのが、本書の”TOEIC L&Rテスト 究極のゼミシリーズ”です。

各章が講義形式で解説されていて、難易度もちょうどいいくらいでした(ターゲットはおそらく400〜500点の人)。
解説が詳しく載っているので、間違えたとしても解説から学べることが多い問題集です。

付属のCDを聞き分からなかったら2回ほど実際に”音読”していました。
リスニング強化には”音読”が一番効果的だと思います。

 

その成果もあり、無事600点を超えることができました。

600点というと上級者にとってはそれほど高いスコアじゃないかもしれませんが、
私にとって達成感があり、今後も英語の力を伸ばしていこうという気になりました。

600点を目指す人におすすめの問題集です。

 

 

 

パナソニックの学習用のポータブルCDプレーヤーもおすすめです。 

私はこれを使って問題をリピートしたり、音読練習をしていました。
若干値段高いですが、机にも置けるし、CDをパソコンなしですぐに聞けるので
語学学習用のプレーヤーとして優秀です。

統計検定準1級

来週6/18(日)に統計検定準1級の試験があります。
統計検定準1級は出題範囲が広く難易度も2級と比べアップしています。

 

www.toukei-kentei.jp

 

過去問(例題集含む)が3回分あるので、
私の理解できる範囲だけキーワードを抜き出して見ました。

 

■例題集

・確率計算(包除原理)
ポアソン分布の式、E[X^2]の算出、カイ二乗検定
・2変量正規分布の期待値E[X+Y]、分散V[X+Y]、共分散Cov[X+Y,X-Y]の算出
・条件付き分布の平均、分散
・母比率の区間推定
カイ二乗検定
・行和と列和からXの取りうる範囲の算出
・対応のないt検定、プールした分散、t統計量の算出
・等分散のF検定(Rでの出力結果)
・Welchのt検定について
・多重比較の問題(多重性)
カイ二乗分布の正規近似とデルタ法
・標準ブラウン運動、ある値が与えれれたもとで条件付き期待値・条件付き分散
・回帰分析・モデル推定・モデルの診断(Q-Qやテコ比)(Rでの出力結果)
・無作為分割を反復した際の相関係数ρxy(期待値・分散・共分散の式変形)
・時系列分析・ペリオドグラムの選択
・ブロック計画
・パス解析、パス図を解析結果から書く
・ギブスサンプリングの確率標本の分布
・線形判別、2次判別、カーネルSVM、最近隣法、決定木の判別の様子を図から選ぶ(2次判別の判別境界を表している図を選ぶ)、それぞれの性質

 

論述問題(選択)
・K回あたりがでるまでの期待値を求める幾何分布の応用問題
・民間最終消費支出と国民可処分所得の回帰モデル(1次の自己相関係数とダービンワトソン統計量、所得弾力性、回帰モデルの比較)
・薬剤の有害事象の発生率について(リスク比、オッズ比)

 

■2015年6月過去問

・確率問題
・母比率の推定区画
・偏差値の計算
・集落抽出法について
・2変量正規分布
・t検定
相関係数、条件付き期待値
・統計モデル
・自己回帰係数αと時系列データ
・DWダービワトソン統計量について
・直交計画について、交互作用
カイ二乗検定、オッズ比
ベイズ統計、二項分布の共役事前分布ベータ分布の事後の最頻値の計算
・乱数を用いた円周率の算出
・回帰モデルとその評価(Rの出力結果)
・主成分分析

 

論述問題(選択)

マルコフ連鎖の問題
・統計モデル、AIC、調整されたR^2
・ロジスティック回帰

 

■2016年6月過去問

・変動係数の計算
・期待値、分散の算出
カイ二乗検定
・分散の区間推定
・母比率の検定、検出力の算出
・回帰モデル、自由度調整済みR^2の算出、DWダービンワトソン統計量
・実験計画フィッシャーの三原則について
・生存関数、累計分布関数、f(t)の平均値、中央値の算出
・2元配置分散分析について
マルコフ連鎖、推移行列P、定常状態
正規分布の混合モデル、EMアルゴリズム
・層別から抽出した標本から母集団の推定、回帰モデルの評価(Rでの出力結果)
・判別分析、線形判別分析、SVMの境界面の図の選択、正準判別分析

 

論述問題(選択)

・台風の上陸回数、ポアソン分布の問題
・50m走、最小二乗推定より回帰係数を求める、AICの算出
・4元配置分析、飽和モデル、逸脱度、無向独立グラフ

 

 

キーワードだけ書き出してみても出題範囲を満遍なく出していることがわかります。

期待値や分散や2変量正規分布や母比率の区間推定、カイ二乗検定、またRの出力結果を見てそこから何が言えるかという問題が頻出しています。調整されたR^2やp値の解釈も復習しておいた方が良さそうです。

ダービワトソン統計量もなぜかよく出ています。

マルコフ連鎖と定常状態もよく出ています

 

論述はどの問題も難しく思います。選択なのでどの問題を取り組むか瞬時に判断するのが肝心かもしれません。

  

 

本の紹介”超パラグラフリーディング”

TOEIC、英検など英語の試験で必ず現れる英語の長文読解。

これがどうも苦手で英単語の力が足りないのか、文法の力が足りないのか

どちらも対策してるのですが、苦手意識が拭えませんでした。

 

”パラグラフ・リーディング”という長文の読み方があることを知りました。

英語の場合(日本語の時もそうですが)、一つのパラグラフ(段落)に一つのトピック(伝えたいこと)が込められています。そして、そのパラグラフのトピックを掴むことが大切だというのがパラグラフリーディングです。

 

確かに今までは英文を一文一文を訳してただけで、そのパラグラフが何を伝えていたか、パラグラフの繋がりなどはあまり意識してませんでした。

一つ一つの木は詳細に見て、森全体を見ていない状態だったのかもしれません。

 

パラグラフが集まり一つの論説文となります。各パラグラフの繋がりが分かれば、最後にはその論説文が言わんとこと(テーマ)も把握することができます。

 

 

単語、文法、構文を知ることも大切ですが、パラグラフのトピックを掴むことも同様に大切であることがわかりました。