住民税と申告不要制度 住民税と国民健康保険の試算

所得税のために確定申告する人は多いと思うが、住民税はどうだろうか？何もしなければ所得税と同じ課税方式が住民税に適用されるのだが、2017年度（2018年2、3月の確定申告分）から、所得税と住民税に異なる課税方式を適用できることになった。特に株式投資による売買益（株式譲渡所得）や配当がある場合、課税方式を選択することによって、納税者は有利な税負担を選ぶことができる。
www.nta.go.jp

端的には、申告不要制度を活用することによって住民税が安くなる場合がある。ネットを検索すると、その説明やモデル・ケースを活用した適用例を説明しているサイトが見つかるのだが、簡潔明瞭、分かりやすく説明しているところがない。特に税理士のwebサイトなど、読者に理解させるつもりで書いているのか疑わしいところもある。状況は納税者それぞれであり、広範で網羅的な説明が難しいのは理解できる。例えば、申告不要制度を活用することによって、住民税は高くなるものの、それ以上に国民健康保険が安くなる場合だってあるのだ。

とはいえ、特定の状況に限定したとしても「分かりやすい」説明、あるいは順序立てた論理展開は可能なはずだ。私には、できるのにそうしない、そうする気がないように感じた。
この点について不満に思うと同時に、それならば私がブログにまとめようか、そんなことを思いながらブログを認めていたのだが、大和総研が論旨明快な資料を公開していた。私がまとめる必要などない。むしろ、この資料を紹介すべきだろうと思った。

Rの初歩 - t検定

平均、分散が不明な母集団の平均を推定する。とはいえ十分大きなサイズの標本を取得することができない。言い換えると、少数のサンプルから得られる情報に基づいて、規模や回数のより大きな母集団の状況を予測する、そのような場合に用いるのがt検定だ。例えば、次のような場面で活用することができる。

• 過去に経験した障害の復旧時間から、必要と思われる復旧時間を求める。
• ある部門を構成する人員の生産性から、全社員の生産性を求める。
• 少数の初回ロット品の状態から、将来を含む出荷品全体の状態を予測する。

与えられたデータに基づく点推定ではなく、あくまでも統計的に区間推定で必要な情報を推定する。与えられたデータが統計的に信頼できるサイズではないとなれば、あくまでもデータが正規分布するという前提で、t検定を用いてみると良い。
まず演習問題をこなした上で、t分布、t検定に触れる。

PayPayアプリケーションに関する覚書

現金決済しか受け付けないスーパーがある。消費税増税、キャッシュレス決済とポイント還元に対応するためか、そのスーパーがPayPayを導入した。Paypayの様な電子マネー決済は私の好みではなく、クレジットカードを用いたいところだ。PayPayは事前にチャージした電子マネーだけでなく、登録したクレジットカードで決済することも可能なのだと知り、早速登録してみた。

まだ支払いは経験していないのだが、このアプリケーションの第一印象は良好なものではなかった。それはアプリケーションの操作、機能に関する情報が十分に提供されていないことについての不満によるものだ。端的にはヘルプ、サポートが提供する情報が十分ではないと感じた。

PayPayの場合、ユーザーが求める情報というのは大別して2種類に分けられるだろう。

1. PayPayのアプリケーションに関する情報
2. PayPayでの支払いに関する情報

特に１についての情報が何も提供されていない。この投稿では１についてのヘルプ的なメモを提供する。あくまでも私個人が調べた内容であり、事実とは異なる可能性があることには注意されたい。
公式サイトに用意されているサポート情報は、次のページから参照できる。
前述の通りの内容であり、私の求める情報が掲載されていないのだ。アプリケーションに関する情報は皆無に等しく、アプリケーション内にヘルプが用意されているわけでもない。
support.paypay.ne.jp