【勉強記録】統計の勉強(2/15)|シオミさん
- tss 東京自習会
- 2月25日
- 読了時間: 5分
こんにちは!
ファシリテーターのシオミです。
2月15日(日)に参加した品川自習会での勉強記録を作成しました。
目次
今日の勉強内容
勉強の結果や成果
自習会に参加した感想
次回の目標
1.今日の勉強内容
今回の自習会では統計の勉強と職務経歴書のアップデートを行なっていました。
統計の勉強では長らく止まっていた統計検定のものに対して、「未着手(直近で取り組み予定としているがまだ手をつけていないもの)」の消化を行っていました。
私は2/14の市ヶ谷会のブログに書いたように、数学などの勉強にAnkiを使用して以下の段階に分けて進捗管理をしています。

私がこの方法でAnki(暗記カードアプリ)を採用していることの1つとして、机で取り組むべきものだけを机で取り組みたいというのがあります。
例えば、この問題の区分けの中で「立式」は、問題文を見て適切な立式ができるかどうかで、その立式を計算したりできるかはまた別の問題という考え方を置いています。そうすると机の上でやるんでなく、電車の中でフラッシュカード的に(立式が)浮かぶ・浮かばないで処理した方が効率いいんですよね。「式展開」も次の1歩が浮かぶかどうかという話なので同じくフラッシュカードの方が効率いい。「不明点あり」の段階の中で軽いものも、いくつかは電車でGoogle検索したり生成AIに聞くだけで解決します。
そうして「計算」や「”不明点”の中でじっくり考えないと解消できなさそう」なところで詰まっているものだけ机の上でやると効率いいなと考えて採用しています。(前のブログに書いたように、昨年の試験前は本当に切羽詰まっていて)。ちなみに結果出ましたが昨年の試験は落ちてました。
この会では統計の勉強の後に職務経歴書のアップデートも行なっていました。
2.勉強の結果や成果
統計の勉強の中で未着手ステータスの問題をいくつか取り組み中のどこかのステータスに振り分けられたのでよかったです。また、未着手ステータスのカード数が結構減ったので、優先順を考えてまたいくつか追加しました。
具体的に取り組んだ分野としては「分散分析と実験計画法」の分野の問題が多かったです。この分野はとても苦手意識があります。
理論でなく実務側から降りてきている考えです。こういう考えは具体例が自分の中でしっくりきていない時に途端に習熟ペースが落ちるのを自分で感じています。克服したい。
3.自習会に参加した感想
今回の参加者の方にタイのエンタメや文化が好きな方がいらして、お話を伺っていました。
タイのエンタメについて伺った話だと、タイの俳優は演技だけでなくて司会や歌などもこなすマルチタレントの割合が多いそうです。
気になって調べたのですが、タイでは大手事務所がドラマやコンサートなどを企画して進めることが一般的で、そこに自社のタレントをあてがうので自然とマルチタレントになることが多いと知りました。日本の場合は例えば「タレントの管理はこの会社、コンサート企画ならこの会社でドラマ放映ならこの会社」って感じで分業制が多くて、そのため俳優1本でいくようなある意味で俳優専業という形も取りやすいらしいです。そう考えてみると日本でもマルチタレントって吉本や旧ジャニーズのような、事務所内でいろんな企画を進めているところに所属している方が多いような気もしてきますね。
参加者の方はタイにも旅行に行かれたそうです。その際の動画を見せてくれました。イメージとしてはこんな感じでした。
実際に見せていただいた動画では、道路にやたらハイエースなどの大きめのバンが多いのが気になりました。タイって気候もあって雨で道路が埋まることがよくあるようで、その時に車高が高くないと車が沈んでしまうので、日本のような軽自動車は流行らないのだそう。
タイの車事情を調べてもう1つ面白いと思った点は、乗用車と比べて商用車(トラックなど)の方がよく売れる点です。こちらは先に述べた気候の他にピックアップトラック(積載量が1t程度のもの)に対しての税制面での優遇があることが背景のようです。この税制が軽自動車が流行っていないことにも寄与しています。
じゃあ何でそもそもそんな税制の優遇になってるのかも気になりますよね。制度には理由があるんでしょうし。ここは、1990年代にタイは自動車産業を国の戦略産業として育成する方針を取り、特に1トンピックアップを重点分野に指定して企業誘致を進めたことが背景にあるようです。
旅先で何気なく目にする道路の風景やテレビ映像にもその国の産業戦略や歴史が見て取れるって面白いですよね。
4.次回の目標
先にも書いたように、実務側から降りてきている分野に苦手意識があります。この他にも、大学受験の時に物理の電気回路の分野が本当に苦手でした。
最近(というよりつい一昨日)気がついたのですが、この手のものって「これがあって何が新規に作れるか」より「この考え方を知らないと何を作れないか」でみるとスッキリと理解できるような気がします。
今回詰まっているような実験計画法だとリソースや実験条件が限られている際にどうデータを取って分析するのかといった話なので、逆にこれを知らないと身の丈に合わないリソースを投入して実験をしようとして結局データ取得も中途半端になってしまうなんてことも考えられます。
そんな考えも盛り込みつつ「この理論が必要な意味」を自分の中で腹落ちさせながら勉強していきたいですね。

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