メガネつけてると気持ち悪くなる

どうせみんな蒲焼きになる。

 

ということで初投稿です。

――――――――――――――――――――――――――――――

どうも、菊地です。寒暖差が激しいのでおなかがいつも痛いです。二乃を描こうと思っていたのですが、あまりに時間がなくてムリでした。門馬くんすまんな。

 

 

 

なんと5月7日のBSフジの番組で私たち柔道部のPVが紹介されることになりました。気になる方は是非見てみてください。

 

PVは下の動画です。めっさかっこいいです。

 

 

さて、今回も石田1号くんがやってくれました。授業に出るか出ないか、などという低レベルなことで悩む私にあろうことか行動科学の知識を使えと無理難題をふっかけてきました。ということで今回は「最新の行動科学の知見を用いて、明後日の天気を予想する」ことに挑戦しようと思います。

 

 

 

4月1日、オコメ＝アッチーノが行動科学界隈をにぎわす新たな法則を提唱しました。正式名称は「炊飯器を開けたときの湯気はめっちゃ熱い法則」、現在は「半T₂ファージの法則」という略称で親しまれています。

 

T₂ファージを知らない人のために、図1で絵を描いておきました。半T₂ファージ、略してハンジも載っけておきましょう。図2と3です。

図1

図2

図3

「半T₂ファージの法則」は一言でいえば、「あらゆる事象はT₂ファージを半分にしたような線で表現できる」というものです。具体例として「新しいことを始める人のモチベーショングラフ」を取り上げましょう。新しいことを始めると、最初はやったるぞと意気揚々とします。しかし、やっていくうちに何度も壁にぶち当たり、モチベは下がっていきます。でもしばらくすると軌道に乗り始めてやる気はどんどん上がっていき、成果が出ればさらに拍車がかかります。そして一旦落ち着くと。この様子は図4で表現されています。

図4

「半T₂ファージの法則」により、あらゆる事象はT₂ファージを半分にしたような線で表現できます。これは明後日の天気を予測する際にも有効であるはずです。ということで天気に関するグラフの準備をしましょう。

 

用いるグラフはｘ軸とｙ軸で構成されたものであり、ｘ軸は「日にち」、ｙ軸は「天気」に関する指標となっています。ただ天気の指標とはよく分からないのでコード化により数値化してしまいましょう。すなわち雨を1、曇りを2、晴れを3、ミートボールを4として新たに順序変数を作ります。これの素晴らしいところは連続変数として扱うと曇りのち雨といった微妙な天気も表現可能である点にあります。この場合だと1.5ですね。ではグラフを図示してみましょう。

図5

すると図5のようになります。ここで問題が生じました。言うほど半T₂ファージに似てなくね？というものです。いやあ何ででしょうか。

 

これはとある変数を統制していないことが原因です。26日、29日、５月１日でのみ行われた処置を考慮していないがために図５のような歪な形になってしまったのです。その変数は「菊地が丼ものを食べたか否か」です。私が丼ものを食べたときは１、食べてないときは０となる処置を施していることを変数で表して含めておく必要がありました。

それでは以上を考慮して天気予測モデルを考えていきましょう。最も簡単なものにすると以下の通りになります。

Y= X₁ －X₂

ここでYは従属変数、X₁、X₂は独立変数であり、

 

Y：天気（雨＝１、曇り＝２、晴れ＝３、ミートボール＝4）

X₁：半T₂ファージモデル

X₂：菊地が丼ものを食べたか否か（食べた＝１、食べてない＝０）

 

となっています。なおオコメ(2022)によれば、半T₂ファージモデルは以下の通りになっているようです。

 

X₃＝（予測日を10としたときの日にち）とすると

X₁＝2（X₃＝1，3）

X₁＝2.5（X₃＝2，4，5，6，10）

X₁＝3（X₃＝7，8，9）

 

このモデルを用いた予測グラフは図6で示されています。以上より、明後日の天気は晴れのち曇りときどきミートボールとなるでしょう。（完）

図6

飽きたので終わりにします。完走した感想ですが、理系の人が見たら理論のガバガバさに泡を吹くこと間違いないので見ない方がいいと感じました。行動科学専修志望の人はもっと見てはいけません。

 

では次の投稿は小寺くんです。張り切っていきましょう。

 

いつもの

「きみよみ」

めっちゃいい曲