“統計的”因果推論で見れば、 統一教会の他の信者の家庭で同じようになってないから、 交絡因子が多すぎ、 山上家庭の特殊性、山上や母の異常性にむしろフォーカスされてしまう。 ATEね。   結局、山上の責任になってしまう。   一方で、山上の行動単体で見れば、明らかに あれなければこれ無し の因果推論の原則に則っているだろう。つまり、統一教会がなければ、 (さらに…)

  工学系ならアフィン変換で売上を予測しよう。 定数Kで売上の上下シフト、（x-a）でタイムロスを測ろう。まずはベーシックに、1次関数か2次関数を使って、シンプルにフィッティングしてみよう。そして、その次にそれが「どうズレてるか」を考えながら、関数をいじってみよう。 その次にいよいよ、３次の項目にも手を出してみよう。ローカル解とグローバル解のズレにも着目してみよう。 （世の中の工学博士に (さらに…)

  すべては固有値で決まる。   固有値をマスター人間が、ESBIの右側にいく。   左側の人間と、右側の人間の違いは、「固有値思考」である。   左側の人間は全くもって線形代数思考がないので、一生、ソルジャーをやるしかない。どんまい。   左側の人間は、美空ひばりの「川の流れのように」的なものを聴きながら人生は流されて生きるのだと感傷に浸るが、右 (さらに…)

2^n+7＝x^2において、mod4で候補を1〜3に絞るような発想をもて！！   ＝＝＝ ＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男     "make you feel, make you think."   SGT&BD (Saionji General Trading & Business Development) 新たなるハイクラス (さらに…)

  【1】AI で淘汰されるプログラミング 淘汰されるのは以下のレイヤー： ❌ A. コーディング（手を動かす作業） CRUDアプリ Webフォーム CSS調整 API連携 データ加工 小規模スクリプト 単純なバックエンド処理 これは全部 AI に飲まれる。 「作業・オペレーション・反復・ノイジーな処理」だよね。 → 完全に淘汰される。 → これに時間投資しても意味は薄い。 (さらに…)

  予算が決まってる中で、最適な組み合わせを考えるのは典型的な線形代数問題。 アウトプットが線形結合の結果であり、予算と、係数あるいは変数の方が指定されており、その条件式が連なる。   これをベクトル化して考えた時、行列式は複数の条件式の間における多変数成分の散らばりを見ていて、対角成分に集約される場合と比べると散らばりがある方が行列式は小さくなる＝固有値は小さい。   (さらに…)

  数学的操作 相場での意味 微分方程式を解く ❌ 無意味 初期値問題 ❌ 不安定 解析解 ❌ 幻想 分布を仮定 ⭕ 妥協 条件付き期待値 ⭕ 実務 不等式評価 ⭕ 生存戦略 上界・下界 ⭕ リスク管理 👉 「解」ではなく「評価」 相場はwell-posed な微分方程式では (さらに…)

トピック 応用性 なぜか？ 二項定理 高い 代数 ↔ 確率 ↔ 組合せ 生成関数 非常に高い 離散 ↔ 解析 ↔ 確率 ↔ 微積 フーリエ変換 異常に高い 時間世界 ↔ 周波数世界 ラプラス変換 解析・制御に必須 微分方程式 ↔ 代数方程式 PCA / SVD 応用統計の王様 行空間 ↔ (さらに…)

  分散投資の効用を理解するためには、 ５＋３は８ではない という例で挙げた、 「確率・ベクトル系」 の特徴・基礎的な数理感覚を理解する必要がある。   この企画ね↓   高校数学と大学数学を架橋する二本柱（ツインタワー）　「確率型」「微積分型」     これを理解するかどうかで、 おうちでスマホぽちぽちして稼ぐか、 それとも汗水垂らして革靴すり減 (さらに…)

定期的にゲームを終わらせておく（利確）することによって、そのポジションタイムにおけるマイナスγのヘッジになるわけで、それの積分が将来におけるショックを耐える保険になる。加えてリバランスすることでデルタリスク（モメンタム）をうまくカバーリングできる。アルファリスクも。ベータリスクに対してはこれはカバレッジの問題。それにしても、経済というのは歪む、慣性の法則が働く。これはオシリスウでも触れた。 ＝＝＝ (さらに…)