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takahashicleaning · 9 months

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ＴＥＤにて

ブルース・ファイラー: 家族のためのアジャイルプログラミング？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

ブルース・ファイラーは、革命的なアイディアを持っています。

近代の家庭生活におけるストレスに対処するには「アジャイル（＝機敏さ）」が大切だと。

プログラミングのソフトウェア開発における「アジャイルソフトウェアプロプラミング」に発想を得たファイラーは、フレキシビリティ（柔軟性）、アイデアのボトムアップ

絶え間ないフィードバック責任感を持つことを家庭でチームで実践し、その体験をみなさんにご紹介します。フィットできるか取り入れてみてください。

そして、今までにない、斬新なアイデアをお楽しみください。

アジャイルソフトウェア開発手法とは、ソフトウェア工学において迅速かつ適応的にソフトウェア開発を行うさまざまな人たちが開発したプログラミングのノウハウを集約した軽量な開発手法の総称とされている。

人数的には、10人以下の小規模なチームが、その時の状況に応じて、１か所で作業を行うプロジェクトの場合に使用されることが多い。

特に、予測困難な要件や頻繁に変更される要件に直面する小規模なチームにも、重宝される。似たような開発手法に、リーン生産方式もあります。

「アジャイル開発」は、日本のメーカーからシリコンバレーのベンチャー企業にまで広まったものです。「アジャイル」では、メンバーを小さなチームに分けて短期間のタスクを進めます。

上層部から指示を発するのではなく、その小チームが各々の判断で動く訳です。常にフィードバックがあり、毎日情報のアップデートが行われます。毎週レビューを行うので常に変化があるのです。

では、この「アジャイル」が、企業とは全く異質の家庭などでどう役立つのでしょう？1983年。ニューイングランドの金融機関の技術者だったジェフ・サザーランドは

ソフトウェアの設計について大きな不満を抱いていました。会社のやり方はウォーターフォール形式。つまり、滝のように上層部で決めた方針が、順々に下りてきて

そして、一番下がプログラマー。彼らの意見を聞く人など、誰もいない。83%ものプロジェクトが失敗に終わりました。完成時には、肥大しすぎていたり時代遅れだったり

サザーランドが目指した仕組みは、アイデアが上から流れてくるのではなく、下からアイディアを上げていって、リアルタイムに変化させられるものでした。

彼は、30年分のハーバード・ビジネス・レビューを読み、1986年のある論文に出くわします。

「The New New Product Development Game」（新しい新商品開発手法）「ビジネスのペースが速まっている」と書かれています。1986年当時ですよ。「特に成功している企業はフレキシブルである」と記した上で

その論文に出くわした時。サザーランドは「これだ！」と思ったそうです。サザーランドの方式では、会社は２年もかかるような大規模なプロジェクトは、行いません。より小さな単位で行います。

最長で２週間。つまり、「その穴ぐらに閉じこもって、スマートフォンかSNSを作り上げてこい」と言う代わりに「何か部品を１個見つけて、持ち帰ってきてくれ。それで話し合って組み込もう」

初期段階で成功か失敗か判断できます。最近では「アジャイル」は、多くの国で取り入れられマネージメント方法として浸透しています。

リーン生産方式はトヨタプロダクションシステムを研究して編み出された手法。

MITのジェームズ・P・ウォマック（James P. Womack）、ダニエル・T・ジョーズ（Daniel T. Jones）たちによって提唱。

サプライチェーンマネジメントにも応用されている。

マックステグマークの言うように・・・

人工知能分野では、準備がないままにつまづきながらアジャイル（＝機敏さ）で進んで行くと・・・

おそらく人類史上最大の間違いとなるでしょう。

よく見えるアジャイルにも欠点があります。

アジャイルソフトウェアプロジェクトの欠点の一つは、過度な変更と追加がプロジェクトの進行を複雑化させ、予測困難な状況に陥る可能性があることです。

デマルコは、この問題に対処するために「スラック」の導入を提案しています。

スラックとは、プロジェクトメンバーがタスクの完了に集中するための余裕のある時間やリソースを指します。

デマルコによれば、スラックを設けることで予測困難な変更にも柔軟に対応でき、プロジェクトの品質と進行を改善することができるとされています。

アジャイルソフトウェアプロジェクトのもう一つの欠点は、過度なコミュニケーションの不足や不適切なコミュニケーションに起因する混乱です。

交換可能な部品ではなく基本的人権を尊重した人間として扱い

プロジェクトチーム内や関係者間の情報共有が不十分であると、タスクの理解不足や意思疎通の問題が生じる可能性があります。

デマルコは、この問題に対してもスラックの概念を応用します。

スラックを持つことで、チームメンバーはタスクに集中するだけでなく、コミュニケーションや問題解決にも十分な時間を割くことができます。

また、プロジェクト内でのコミュニケーションを活発化させるために、デマルコはフェイス・トゥ・フェイスのコミュニケーションを奨励し、情報の障壁を取り除くことを提案しています。

総じて言えるのは、デマルコのアプローチはスラックを通じて、プロジェクトの柔軟性を高め

コミュニケーションの質を向上させ、プロジェクト全体の健全な進行をサポートすることを重視している点です。

技術が、すべてのことを解決できると言いますが、我々が、100倍エネルギー効率のいい乗り物を作ることができるとすれば、大枠としてこれは正しい意見です。

しかし、エネルギー効率ではなく、生産性を高めた結果、イギリスは見事に産業が空洞化してしまいました。

参考として・・・

月面は、太陽風によりもたらされたヘリウム3が、鉱物資源として豊富に存在していることが確認されています。原子力発電や核融合に最適です。

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経��成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)

（個人的なアイデア）

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40％前後あり、10年くらい前までは30％程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

しかし、人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

エリック・バーリッジ：テクノロジー企業に人文系が、一部、必要な理由

ダニエル・ピンク：やる気に関する驚きの科学

ダン・アリエリー：「予想通りの不合理さ」について語る

＜提供＞

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takahashicleaning · 3 months

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ＴＥＤにて

アラン・スミス: 統計を好きになるべき理由

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

あなたは統計データを推測するのは得意ですか？

（使用上の注意。統計上の罠も多数存在します）平均値と中央値もその一つ。

そう思う人は考え直した方がいいでしょう。数学の得意、不得意に関わらず、私たちが数字を理解し操作する能力は極めて限られている、そう話すのはデータ視覚化の専門家アラン・スミスです。

彼は、楽しい話を通して、私たちが知っていることと、そう思っているだけなことのギャップを探ります。

量子力学にも多用されています。

2003年に、イギリス政府がある調査をしました。国民の数学能力のレベルを測るための調査です。関係者が衝撃を受けたのは、数学能力がレベル1に達しない人が、成人の労働人口100人当たり47人に上ったことです（算数ではなく、数学です）

レベル1は、一般中等教育修了資格試験で一番下のレベルに相当し、分数、割合、小数を使えるレベルです。この結果を受けてイギリス政府に不安が広がりました。政策を見直し、教育予算を増額して2011年に再び調査を実施しました。結果はどうなったと思いますか？100人中49人に増えたんです。

私がフィナンシャル・タイムズ紙でこの結果を報じた時、こんなジョークを言った読者がいました「この結果にショックを受けるのは国民の51%だけだ」

私がもっと気に入ったのは、この話を学校で紹介した時のある生徒の反応でした。その生徒は挙手して言ったんです「その結果をまとめた人は、本当に49%の方には入ってないんですよね？」

数学能力が大事な問題であるのは明らかです。生活上、大切なスキルですし、私たちが今世紀中の実現を目指す変革の多くは、私たちが数字に強くなることを必要とするからです（算数ではなく、数学です）

これはイギリスだけの問題ではありません。OECDは、2016年に若者の数学能力に関する調査結果を公表しました。まずは、アメリカですが、40%近くの若者は十分な数学能力が身についていません。イギリスもグラフにありますが、割合が20%を超えOECD諸国が７つもあります。

これは問題です。必然的な結果ではないからです。このグラフの右端を見るとオランダや韓国は、１桁台なのがわかります。だから数学能力の問題には、絶対に取り組む必要があります。

さて、こういった調査と同様に役に立つのは、つい、人を２種類に分けてしまう私たちの傾向を考えてみることでしょう。

つまり、人間には２タイプいて数字に強く計算が得意な人と計算が苦手な人に分けてしまいがちなのです（算数、計算ではなく、数学的思考が重要です）

私が、今日お話ししたいのは、そんな分け方は間違っているということです。決して変えられない分類ではありません。数字から新たな発想をするのに、そこまで高度な数学的能力は必要ないでしょうし、そういう考え方を元にして検討を進めていくべきです。

検討を進める方法の１つとして、私の場合は統計を取り上げました。統計は、イメージに問題があると認める人間は、私が初めてですかね？。

統計学は、数学の一部門ですが、数学者さえ、それほど好きではありません。統計学を除く数学では、正確さと確実性がすべてですが、統計学は、ほぼ正反対だからです。

ただ本当は、私が統計の世界に入ったのも比較的最近のことです。もし、私が学部生だった頃。教授に卒業後、私が才能を発揮する見込みが最も低い分野を２つ挙げてもらったら、統計とプログラミングを挙げたでしょうが、これから皆さんに見ていただくのは、私がプログラムした統計グラフです。

私に一体何が起きたのでしょう？

統計が、本当は面白いと思うようになったのはなぜでしょう？コンピューターの処理能力の向上、ソフトの高度化もそうですが、それは統計が、私たち自身に関する学問だからです。

「統計」の語源を見ていくとそれは、私たちが暮らす国や地域に関わるデータを扱う科学のことだとわかります。

つまり、統計とは、個人ではなく、集団としての私たちに関する学問なのです。

私たちは、社会的存在として、個人が集団や仲間と、どう関わっているかに皆、関心を持つものです。統計が最も力を発揮するのは、驚くべき発見がある時です。

ここ数年。調査会社イプソスモリがとても素晴らしい調査を実施しています。

ある調査では、イギリス国内の1,000人以上の成人を対象にこんな質問をしました「イングランドとウェールズで、イスラム教徒は、100人当たり何人でしょう？」この調査での平均的な回答。つまり、全人口を代表する回答は「24人」でした。これが、人々のイメージなのです。

イギリス人は、国内の100人中24人がイスラム教徒だと思っています。一方、公表された数値によれば、実際の数は、およそ５人です。

つまり、私たちのイメージや認識と統計からわかる現実との間には、大きな隔たりがあるのです。そこが面白いところだと思います。こういう認識の誤りは何が原因で起こるのでしょう？

数学能力の場合と同じで、これはイギリスだけの問題ではありません。イプソスモリ社は、近年、調査対象を世界に拡大し、サウジアラビア人にはこんな質問をしました「サウジアラビアの成人100人につき、太り気味または肥満の人は、何人でしょうか？」

平均は４分の１ちょっとという回答でした。これが彼らのイメージです。太り気味または肥満は全体の４分の１ちょっと。でも、公表された数字によると実際は４分の３近くに上ります。

ここにも大きな開きがあります。

私のお気に入りはこれ。日本人への質問です「日本人100人当たり、農村部に住んでいる人は何人でしょうか？」平均は、だいたい半々。半分を少し超えるくらいでした。

日本人は、100人中56人が農村部に住んでいると思っていたのです。でも、公表された数字では７人です。

ズレがあまりにも大きいので驚く人もいますが、例えば、ノーベル賞経済学者。

ダニエル・カーネマンの著書を読んだことがあれば、それほど驚かないでしょう。

カーネマンと同僚のエイモス・トベルスキーは、人の認識と現実はかけ離れていて、統計に対する勘はまったく当てにならないことを長年研究してきました。

これには理由がいろいろあります。確かに、個人の経験は、認識に影響を与えますが、例えば、マスメディアなどからの影響も多々あります。

普通のことより、珍しいことや例外を大きくニュースとして報じますから！！

カーネマンは、これをうまく説明しています「明白なものも見えない時がある！！」

だから、数字を見誤るわけです「ただ、見えていないことにさえ気づかないことがある」これは意思決定に大きな影響を及ぼします。

つまり、マスメディアの印象操作です。

この頃。私は、国家統計局に勤務していて、とても面白いと思いこう考えました。これは明らかに地球規模の問題だけれど、重要なのは地理に詳しいかどうかかもしれない。

結局、自分の国をどれだけ知っているかに尽きるのではないか。この場合、イギリス国民6,400万人をどれだけよく知っているのか？

実は、それほど知らないのです。知りようがありません。そこで思いついたのが、イプソスモリの調査と同じアプローチをとりつつ、もっと地域志向の考え方をすることでした。

地域が問題なのではないか？と質問の仕方を変えて、回答者の地元についての知識を尋ねれば回答はもっと正確になるだろうか？

そこで、私はテストを作りました。あなたはどのくらい地元を知っているか？これは単純なウェブ・アプリです。

郵便番号を入力すると、その地域の国勢調査データを元にしたテストが出ます。デザインにはとても気を使いました。私は、数字を理解できる[51%]の人々だけでなく、できるだけいろいろな人を対象にしたかったし、皆にやって欲しかったのです。

だから、テストのデザインにはオットー・ノイラートによる1920〜30年代の図像統計の技法「アイソタイプ」からヒントを得ました。

アイコンをこんなふうに並べて数字を表現するというこの技法を使っています。数字は存在していますが、背景に潜んでいるのです。この技法だと数量をうまく表すことができ「パーセント」とか「何分の１」とか「比」といった用語を使う必要がなくなります。

さて、テストを見てみましょう。

レイアウトは画面の左側にアイコンが並んでいて、右側には、質問の対象となる地域を示した地図が表示されます。

質問は７つです。それぞれ、0から100で答え、テストが終わると合計スコアが0から100の値で表示されます。ここはTEDxExeterですから、テストの最初の数問はエクスターに関するものにしました。

１番目の質問はこうです「16歳未満の人は、100人当たり何人？」私はエクセターについてよく知らないので勘で答えましたが、テストの仕組みはわかるでしょう。

スライダーをドラッグしてアイコンに色をつけ「送信」をクリックするだけで回答できます。すると送った答えと現実との違いが、アニメーションで表示されます。結局、推測は全然違いました。５人でした。

次の質問はどうでしょう？平均年齢を聞く質問ですから、要は人口の半分がその年齢より年下になり、半分が年上になる年齢を答えます。私の答えは、35歳。まさに「中年」でしょう。

実際は、エクセターはかなり若い地域です。私は、この地域にある大学の影響を小さく見積もっていました。質問は進むにつれて難しくなります。

ここでは、家の所有率を聞いています。住宅ローンが残っている家は100軒当たり何軒でしょう？ここは無難な数にしました。答えが50軒以上違うのは嫌ですから。

質問はどんどん難しくなります。その地域に住んでいれば「年齢」のような問題だと住民が若いか年をとっているか判断する手がかりがあります。地域を歩き回れば状況が見えるのです「家の所有率」のような問題は、はるかに見えにくく「何人くらい家を持っているか」

に関する経験則やバイアスにいつも��ように頼ってしまいます。

実は、私たちが、このテストを公開した時、元になった国勢調査データは数年前のものでした。当時もうオンライン・アプリに郵便番号を入れると数年分の統計自体は見られるようになっていました。だから、ある意味これは少し遅れた企画でまったく新規のものとは言えません。

ただ面白かったのは、こんな風にデータをゲーム化し、アニメーションを使い、皆、先入観があるという事実で遊ぶことでどんな反応があるか知ることでした。

実際のところ反応は期待以上でした。統計のウェブサイトが、大量のアクセスのせいで落ちることが以前から私の野望でしたから。

このURLは “statistics（統計）” “gov”、“UK”という誰もが嫌がる３つの言葉が入っています。

でも、すごいのはそのサイトのダウンが午後9時45分に起きたことです。皆、このデータに自分の意思で、しかも個人の時間を割いてアクセスしているということですから、とても興味深かったのは、公開から48時間でおよそ25万人がこのテストに取り組んだことです。

インターネット上でもSNSでも大きな話題になりました。話の内容は主に自分の思い違いを楽しむもので、ある意味では、いくつかの点で私が一番望んでいた姿です。これを政治家に送る人が出てきたのもいいと思いました「お膝元のことをどれだけ知っていますか？」と。

話の最後に、人間には２種類いるという話に戻りますが、私は、数に強い人々が、どの程度の成績なのかを確認するのが、とても楽しみでした。

イングランドとウェールズの国家統計官ジョン・プリンジャーなら、かなり良い成績だと思うでしょう。知識の正確度は44%でした。自分の地元のことなのに。

ジェレミー・パックスマンさえ、少し飲んでいたとはいえ36%でした。さらに悪いですね。数字は私たち全員を刺激するのです。私たちに驚きを与えます。

私たちは統計を不確実性の科学と呼ぶことも多いです。今日、最後にお伝えしたいのは、統計とは本来、私たち自身に関する科学だということです。だからこそ数字に関心を持つべきなのです。

ありがとうございました。

＜おすすめサイト＞

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