Philosophy&thoughts: 唯円と親鸞

あまり本は読みません。デジタルは拡大できるのでよいですが、視力が衰えたので、印刷物を読むのはつらいです。メガネをかければよいのですが、デジタルの方が辞書を引きやすいし、ラインも気兼ねなく引けます。 それでも、お風呂では何か読みたいのでのでメガネをかけて読みます。で、ここ数日で、島田裕巳『ほんとうの親鸞』を読了しました。たぶん、3回めです。印刷本をほとんど持っていないので、同じ本を何回も読むことになります。 『ほんとうの親鸞』は、私の素朴な疑問に答えようとしてくれているところがよいです。 『歎異抄』を読んで、「すごいなっ」と思って、親鸞の主著と言われる『顕浄土真実教行証文類』を読むと、仏典からの…

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Lecture: 障害者の生活向上のためのAIとIoT ver. 2

地域福祉論で福祉におけるAIやIoTなどの役割を取り上げますので、授業用資料を集めています。随時加筆します。   I.Fairness   健常者の観点からの「豊かさ」を求めているのではないか?と常に問うべきです。統計ではoulierを除きますが、outlierに焦点をあて社会へと包摂することが福祉におけるAIやIoTの役割です。   Will AI Methods Treat People with Disabilities Fairly?   II.AIやIoTが役立つ分野   8 WAYS: AI IMPROVES THE LIVES O…

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Lecture: インドの1,00,00,000.00はいくつ?

久しぶりにゼミに出席しました。退職して3年まで担当したゼミを4年でずれたので、ゼミ生をたまに見に行きます。といっても、体調が悪かったので、本年度初めてです。 たまたま、ヨーロッパと米国での”,”と”.”の違いが話題になりましたので、少し調べました。 次の3つの質問にチャレンジしてください。すべて正解できますか?私はできませんでした。   Question 1. 次の数字は英米標準表記(日本も同じ)でいくつのことでしょう?   4 294 967.295,000(ドイツ)   答えは次にあります。数の表記法の地域別一覧…

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Lecture: GIMPとグラフィック系ソフトフェアの紹介

基礎英語Iの11回目の授業を公開します。今回のテーマはGIMPです。   1年生を対象とした授業です。 授業の主な目的は英語を楽しむことです。さらに、関心のあることを見つけ、英語をツールとしてどおように利用するかを知ることです。 毎回の英会話、ニュース、ポップスと、その日のテーマの4つで構成されます。 MOODLEを利用しています。 毎回授業ノート(主にExcelで作成)を提出します。   1.簡単な英会話   英会話たびえいご100   2.ニュース   BBC News   3.ポップス   Rolling in the…

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Philosphpy: 哲学者を悩ませた10の文 ver. 2

フレーゲにはじまる現代論理学、論理実証主義、日常言語学派の「発展」の歴史を9つの文への対応として解釈する大胆な試みがありましたので紹介します。 ずっと哲学を離れていましたので誤解や誤りがあるかと思います。正確な理解のためには、Matthew McKeever,氏の解説をお読みください。   Philosophy Of Language in 9 Sentences   取り上げられた各文の解釈を自然言語の分析と考えれば、コンピュータ上の自然言語に関わるプログラム作成に活かせる現代的な問題を含んでいると考えています。   Matthew McKeever,氏は次の9…

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Statistics: 有意水準5%とは?, R ver. 1

I.ギャンブラーの誤謬推理   「フェアなコインで5回続けて表が出たので、次は裏が出る確率が高い」が論理的な誤りであることは「論理的」に考えればわかります。 フェアなコインは、表と裏のでる割合が50:50であるというだけではありません。例えば、次のような出かたをするコインを何回も投げれば、表と裏の出る割合はほぼ50:50に近づきますが、インチキなコインです。だって、次回の結果を予測できるのですから。   表、表、表、表、表、裏、裏、裏、裏、裏、表、表、表、表、表、、、   「フェア」なコインは、次の結果を予測できないコインです。つまり、No successful …

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Statistics: ケインズ『確率論』を読む ver. 1

I.ケインズ『確率論』を読む   読むといっても長いのですべては読めないと思いますが、ケインズの確率論の基本的な立場を彼自身の著作で確認したいと思います。   確率の解釈の分類については次に書きました。   確率の解釈を分類   『確率論』原文は次にリンクしました。   確率の解釈リンク集   II.A Treatise on Probability   John Maynard Keynes (1883-1946)は1906年10月に公務員としてロンドンのthe Indian Officeで働きはじめましたが、そこで、フェ…

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Statistics: 統計の基礎からベイズ統計までの簡単な解説 ver. 1

趣味としてPythonやRでデータを扱っていますが、統計は独学です。というか、ちゃんと学んでいないので、基礎に立ち返って学びたいと思っていましたが、次にわかりやすくまとめられていました。統計をこれから学ぶ人にもよい入門になっています。 私の理解した範囲でまとめますが、元を読んだ方がわかりやすかもしれません。誤解や用語の不適切な場合があると思いますが、気付き次第修正します。   Frequentist And Bayesian Approaches In Statistics   統計学の手法は、大きく記述統計(descriptive statistics)と推測統計(inf…

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Lecture: コインの裏表シミュレーション, Google Sheets ver. 2

I.小テストの結果   コンピュータ英語Iの授業で小テストをしました。問題文は次です。     解答の集計結果は次です。     I don’t know.が多いのに驚きました。どう考えても正解ではありえないので選択しにくい答えです。意外に多かったのは試験慣れしていないからかもしれません。それなら好感がもてます。日本の学生なら、英語を誤解したかな? 通常、「フェア」にはコインに仕掛けはなく前の結果の影響を受けないことを意味しています。ですから、「フェア」を適切に理解していれば、論理的に次にHeadがでるかTailがでるかが50:50…

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Cryptocurrency: 暗号通貨の価格が上がっています, R, crypto, tidyverse ver. 3

暗号通貨の価格が上昇しているので調べています。 まずはRのcrypoで基本情報を収集しました。   I.各コインの時価総額のランキング   時価総額のランキングを取得しました。大体予想通りでしょうか?     II.Bitcoinの価格の推移   Bitcoinの価格の推移を表示し、最高値と現在の価格をグラフに書き込みました。x軸はタイムシリーズですので、テキストの位置を1970年1月1日からの日数で指定しています。次の式ではエラーになりました。 annotate(“text”, x = as.POSIXct(&#822…

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