Technically Impossible

Lets look at the weak link in your statement. Anything "Technically Impossible" basically means we haven't figured out how yet.

PMP - 出願、覚書

これは2007年の投稿で、以前のブログから移行したものを加筆、編集したものです。

PMP受験の出願に際し、気に留めておくと良いことがあります。基本的にはPMP Credential Handbookに記載されていること、受験対策セミナーで伝えられたことに基づいていますが、必ずしも今後の受験に当てはまる保証はありません。私自身も、それを保証しません。

  • PMIへの入会 経済的負担の軽減
  • 業務経験の登録
  • プロジェクトについて
  • リファレンスの登録
  • どうしても分からない、確認したいことがある
  • 監査について
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オーディオ・スタックの挙動と排他モード - Windows Vista

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これは2007年の投稿で、以前のブログから移行したものを加筆、編集したものです。

自宅のPC環境をWindows Vistaへ移行した。以前に比べて快適に利用しているのだが、iTunesの挙動から不便を被っている。何か一つPodcastを再生して、そのまま終わりまで聴く。そして次のPodcastを再生しようとすると...音が出ない。このとき、

[コントロールパネル]-[サウンド]

の再生タブからスピーカーを選択し、プロパティ・ボタンを押下する。新しく開いたWindowの詳細タブからテスト・ボタンを押下しても、やはり音が出ない。
このような状況で、iTunesを再起動するか、先の詳細タブにある排他モードのチェック・ボックスを選択し、適用ボタンを押下すると、音が出ることがある。

どういうことだろう。そして、排他モードとは何を指しているのか?

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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。

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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。

  • 演習問題
  • t分布、t検定、t.testの出力結果
    • t分布
    • t検定
    • t.testの出力結果。
  • リファレンス
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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

  • アカウント
  • お支払方法の管理
  • セキュリティ設定
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スカウトメールのSPAM化、あるいは候補者集めの杜撰と怠慢

イーキャリアからのスカウトメールを、11:01AMから約6時間、合計92通を受け取り続けた。「スカウト」と言うと聞こえは良いが、実態は「スカウト」という言葉から連想されるようなものではない。送信条件にヒットした対象者への一括送信メールであり、仮に応募したとしても書類選考から始まる。しかも書類選考に対応するのは採用事務局、つまり転職支援会社であり、クライアント企業の担当者ではない。

要求される経験、スキル、資格などが、私自身に対して見当はずれの求人案件が送られ続けるのは、SPAM攻撃同然に感じた。同時に、なぜそのようなことが起こるのか、と色々思うところがある。
イーキャリアはメール送信数のノルマでもあるのか?そもそも送信条件はザルなのではないか?もしくは無駄に多数のメール送信、書類選考に対応することで必要以上の稼ぎを生み出すのか?クライアント企業の採用担当、あるいは人事部も採用活動について杜撰、怠慢ではないのか?などなど。

調べてみると92通のうち70通は、クライアント企業名は異なれども、実際には一つの組織から送られてきたものだった。宛名と○○採用事務局の○○を除いて文面、郵便番号、住所、電話番号は同一だ。メール一覧、並びに文面は、この投稿末尾に掲載している。

今回の件で少々思うところがあり、ブログに認めることにした。

  • イーキャリアの設定
  • スカウトメール送信条件
  • クライアント企業採用担当の杜撰、怠慢
  • 締め括り
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鶏の酒蒸し

dailyportalz.jp
この記事に感化されて、鶏の酒蒸しを作ってみた。冷静になって考えてみると「なぜ今まで気づかなかったか?」と言った調理方法でもなく、さらに言えば、それは別のレシピの一部として実践しているものだった。それは炊飯器で作るシンガポール・チキンライス(カオマンガイ)だったり、トリハムだったり。

そのような次第で、この場で鶏の酒蒸しのレシピを披露しようとは思っていない。実際それは、調理方法から料理の風味まで、すごくシンプルなものだからだ。一方、デイリーポータルZ(以下DPZ)の記事を強く意識すると、妙な偏見というか、固定観念が芽生えてくる。実は一般的な調理方法であることに気付かない。

ネタにマジレスのような感じもするのだが、この辺の事柄を整理して、レポート的に伝えてみようと思う。

  • 試してみた感想
  • レシピ考察
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PMP - 学習の取り組み方

これは2007年の投稿で、以前のブログから移行したものを加筆、編集したものです。

PMP受験と、その対策学習をプロジェクトとして捉えるならば、計画として次のような事柄に注目するかもしれません。

  • 受験日までの学習期間
  • 学習期間と学習範囲の配分
  • 学習方法と、定着度合いの確認方法

本格的に学習を始める前に、具体的な事柄を整理、検討することは有意義ですが、抽象的ではあるものの方針や戦略として、前提になる事柄に注目することも有意義です。その考え方を前提に、取り組み方を検討することで、ただ必要な情報を暗記し、問題集を繰り返すことで定着を確認するルーチンを脱し、過程を効率化することができます。

ここで紹介するのは、私の考え方、取り組み方の紹介です。

  • 考えて回答する
  • 理詰めで回答する

ための学習と、その取り組み方です。

  • 自身の経験、知識を活かす。
  • 全体から詳細へ。
  • 暗記しない。
    • 無意味材料の有意味化
    • 知識の構造化
    • ちょっとした実践
  • 勉強方法
    • 具体例
  • 参考書
    • 書籍紹介
  • 問題集
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Rの初歩 - 相関係数、データフレーム内の値を集計する。

先日に引き続き、相関係数に関する復習。今回は演習問題だけで、復習はない。とはいえ演習問題に対応しながら、次のことが気になった。データフレーム内の値を簡単に集計するには、どうすればよいのか?例えば次のような場合だ。

  • データフレーム中に顧客の年齢と買い上げ金額が記録されている。
  • 買い上げ金額を年代別(10代、20代、30代...)に集計したい。

日頃、得られたデータフレームを直接関数へ投入しているばかりなので、ほんの少しの手間が必要になると、途端に作業が止まってしまう。Excelならば簡単に対応できるのだが、データ件数が増えたときのことを考えると、ここでRでの対応方法を調べておくのが得策だろう。

今回は、まず演習問題をこなした上で、データフレーム内のデータを集計することを考えたい。

  • 演習問題
  • データフレーム内のデータ集計
  • リファレンス
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Rの初歩 - 共分散と相関係数

来月から始まる講座のため、確率・統計と話題に関連するRについての復習。今日は共分散と相関係数

あるデータ群について、その中の一つの値がデータ群の平均からどれほど離れているかを偏差と呼ぶ。全データの偏差を平均すると0になってしまうため、偏差の2乗を平均するとデータ全体のバラツキがわかる。それを分散と呼ぶ。

共分散は対応する2つのデータについて、そのバラツキ具合を求めたもの、その関係性を表す数値であり、相関係数はそれを指数化したものと呼べばよいか。

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