うちの子、水を怖がってたんです。
お風呂は好きなんですけど、
水遊び場とかの水を怖がってたんです。
でも、先日、
水遊び場でジャブジャブと遊ぶことができました。
まだ、おっかなびっくりですけど、
一歩成長した感じです。
「はじめてのゲーム理論」に紹介されていた戦略Ｑの不思議さ
「はじめてのゲーム理論」
を読んでいて、なんだか不思議だなぁ～って思った話を書きます。
「戦略Q」はちょっと長いので、一部を抜粋します。
- 相手の戦略がＤならばそれをＣに変えたうえで自分はＤを選ぶ
こんな感じの戦略です。
この戦略の凄さはジャンケンに例えると分かりやすいです。
Ｄをグー、Ｃをチョキと思ってください。すると、
- 相手がグーを出したならばそれをチョキに変えたうえで、自分はグーを出す
こんな感じの戦略になります。
これは凄いと思いませんか？
相手の手を変えることができるのです。
相手の立場になって考えてみてください。
「グーを出したつもりなのに、なぜかチョキを出したことになり、負けてしまった・・・」
まるで、超能力ですね。
不思議です。
不思議だけど、戦略Qを使うと、こんな感じのことができるのです。
ここで、ネタ晴らし
この戦略Q、
正確には、
「量子力学的戦略Q」
といいます。
を使わないと実現しない戦略です。
そして、戦略Qの正確な意味を理解するには「量子囚人のジレンマゲーム」というものを理解しないといけません。
なんだ、量子力学か～
自分には関係ないや～
って思う人もいるかもしれません。
しかし、この本によると
そう遠くない将来には、パソコンや携帯電話を用いるように
わたしたち一人一人が量子計算機を手にする日が来るかもしれません。
とのこと。
そう遠くない将来っていつ？
って気もしますけど、たぶん、もうすぐです。
もうすぐ量子計算機が手に入る、ってことなら、
量子計算機で何ができるようになるのか、
今のうちに知っておいた方が良いかもしれません。
自分だけが戦略Qを使えるならば、かなり得しそうです。
逆に、自分だけが戦略Qを使えなければ、かなり損しそうです。
じゃあ、お互いが戦略Qを使うとき、どうなるのかな？
って思う人もいると思います。
この場合、お互いにとって良いことになるんです。
（じゃんけんで例えると、”あいこ”になります）
赤ちゃんと公園の小石
うちの赤ちゃん。公園に行き、公園内の小道を散歩。
テクテクテクテク歩いているけど、
しばらくするとしゃがんでしまう。
しゃがんで何をするかというと、
しゃんがんで小石を拾っています。
公園の小石を拾うのが、
最近の赤ちゃんのマイブーム
ファーストシューズにすぐ慣れた
うちの赤ちゃんのファーストシューズ、
ついに購入しました。
早速、履かせてみたんですけど、
靴を履くの、慣れてないからか、
足をバタバタして嫌がってます。
「靴が苦手？」
って心配したのも束の間。
赤ちゃん、ヨチヨチと歩きます。
自由自在に、歩きます。
自分が行きたいところに。
ほんと、よく歩く。
歩き続ける。
いつまで歩くんだろ？
赤ちゃん、すぐに靴に慣れて、
公園を歩きまくりました。
って感じだったのが、こうなりました ↓
ファーストシューズはギャン泣き
赤ちゃんのファーストシューズ。
そろそろ買いたいと思い、
靴屋さんに行き、
サイズを調べるために、
靴を履かせてみたら、
ギャン泣きしちゃいました。
もう、泣きっぷりが凄い感じ。
靴苦手？
いやいや、ほかに原因あるかも。
例えば眠かったから？
お昼寝足りなかったかな。
たぶんそう。
うん、間違いない。
という訳で、大丈夫。
ファーストシューズは気に入ってくれるはず。
ギャン泣きしたのは、眠かったからです。
たぶんそう。
平均と標準偏差 その４：平均と標準偏差でパーセンタイル値を求めてみよう
平均と標準偏差その３ で説明したことですが、
エクセルの関数
NORM.DIST(x,平均,標準偏差,TRUE)
を使うとデータ x が何パーセンタイルであるか求めることができます。
ただし、この関数を使ってよいのは正規分布するときです。
正規分布とは何か、ということについては今回は気にしなくても良いです。
今回は、NORM.DIST関数を使ってパーセンタイル値を求めた結果が、本当に正しいかどうか、ということについて考えてみたいと思います。
平均と標準偏差その３の例を使います。
例：
2015年度の学校保健統計調査（文科省）によると
女子、幼稚園(5歳)の身長は以下の通りです。
平均は 109.4 cm
標準偏差は 4.66 cm
自分の子が５歳の女児で 115 cmとします。
Excelのセルに
=NORM.DIST(115, 109.4, 4.66, TRUE)
と入力すると、0.885 と表示されるので、
115 cm は 88.5パーセンタイル値です。
では、この結果が本当に正しいのか確認したいと思います。
学校保健統計調査 平成２７年度 参考（学校保健統計調査による身体発育値及び発育曲線）
に実際のパーセンタイル値が書いてあります。
幼稚園（５歳）の90パーセンタイル値は 115 cm です。
つまり、こういうことです。
115 cm は何パーセンタイル値かというと、
88.5 パーセンタイル値（平均と標準偏差を使って求めた値）
90 パーセンタイル値 （実際の値）
だいたい同じですね。
でも、微妙に違う値です。どういうことでしょうか？
実は、平均と標準偏差を使ってパーセンタイル値を求める方法は
誤差が発生します。
88.5 ー 90 ＝ ー 1.5
は誤差と思ってください。
そして、身長がある性質を満たすとき、誤差が０になります。
その性質を「正規分布」といいます。
誤差が０になるとき、正規分布する、
誤差はほぼ０になるとき、ほぼ正規分布する、
誤差が大きな値になるとき、正規分布しない、
と呼ぶことにしましょう。
身長の場合、誤差はあるといえばありますが、
誤差は小さいので、誤差は0に近いとも言えます。
ですので、身長は、ほぼ正規分布する、と考えて良さそうです。
ところで、
赤ちゃんの発育曲線って？ その４
って感じです。
多少の誤差が発生することもありますが、
平均身長と標準偏差を使ってパーセンタイル値を求める方法は、
正しいと考えて良いとされています。
まとめ：
-
実際のパーセンタイル値が分かっているならば、それを使う。
「平均と標準偏差」についての解説は今回で一区切りとします。
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