はてなキーワード: 109とは
便乗増田です。
この増田への反応に、世界で比較すれば上位4%である、と言うネタがありました。それに対して物価も違うんだからそんな数字意味ねえよ、と言う話もありました。
もはや元増田とは関係がありませんが、実はOECDの統計に購買力平価を使って物価補正をした、平均年収データがあります。
これをみることで、世界における日本の労働者のポジションも知っとくといいかもですね。
| 位 | 国 | 平均年収 (米ドル基準の購買力平価) | ←円換算(1ドル146円として) |
| - | - | - | - |
| 1 | ルクセンブルク | 94,447 | 1379 |
| 2 | アイスランド | 89,947 | 1313 |
| 3 | スイス | 87,468 | 1277 |
| 4 | アメリカ合衆国 | 82,933 | 1211 |
| 5 | ベルギー | 76,109 | 1111 |
| 6 | オーストリア | 75,767 | 1106 |
| 7 | オランダ | 75,370 | 1100 |
| 8 | ノルウェー | 74,864 | 1093 |
| 9 | デンマーク | 74,022 | 1081 |
| 10 | オーストラリア | 70,763 | 1033 |
| 11 | ドイツ | 69,433 | 1014 |
| 12 | カナダ | 69,417 | 1013 |
| 13 | イギリス | 63,691 | 930 |
| 14 | ニュージーランド | 62,437 | 912 |
| 15 | スロベニア | 61,776 | 902 |
| 16 | フランス | 60,608 | 885 |
| 17 | アイルランド | 60,431 | 882 |
| 18 | フィンランド | 59,597 | 870 |
| 19 | スウェーデン | 59,058 | 862 |
| 20 | イスラエル | 54,736 | 799 |
| 21 | スペイン | 54,564 | 797 |
| 22 | リトアニア | 52,898 | 772 |
| 23 | イタリア | 51,019 | 745 |
| 24 | 韓国 | 50,947 | 744 |
| 25 | 日本 | 49,446 | 722 |
| 26 | ラトビア | 45,567 | 665 |
| 27 | ポーランド | 44,211 | 645 |
| 28 | ポルトガル | 40,002 | 584 |
| 29 | エストニア | 38,975 | 569 |
| 30 | チェコ | 38,489 | 562 |
| 31 | スロバキア | 36,105 | 527 |
| 32 | ハンガリー | 34,996 | 511 |
| 33 | ギリシャ | 32,257 | 471 |
| 34 | メキシコ | 20,433 | 298 |
| – | チリ | データ無し | |
| – | コロンビア | データ無し | |
| – | コスタリカ | データ無し | |
| – | トルコ | データ無し |
購買力平価というのは、「同じ商品やサービスを買うのに必要なお金が各国でどれくらいか」を基準にして通貨を換算したもの。つまり物価の違いを単純な為替ではなく、物価によって換算したもの。
日本円はイメージしやすくするためのもので数字そのものに意味はないと思ってください。
転職するつもりなんだけど、内定が出てからいろいろ不安になってきてあああ~
今の職場は仕事がクソだが、会社としては安定している。仕事内容はほんとにだめだが。休みの日に電話かかってくるし。しかし休みが多く給料もそこそこ。
転職先は休みの電話が絶対ないのが魅力だが、しかし休みと給料が少し減る。あと小さい会社だ。
本当に仕事内容と休日電話以外はいいんだよなあ今の会社。上司が嫌味っぽいけど。仕事が嫌だけど。
この仕事をやり始めてから、ため息と愚痴がめちゃめちゃ有意に増えたけど。休みは多い。
ああ~給料と休みを減らしてまで通常業務を楽にしたいか?したい。
耐えられるのか?年休109日に。残業なければいけるか……。残業はないと聞いている。信じていいのか?信じたい気持ちが強くて冷静な判断ができん。そもそも、会社やめてぇ~!の気持ちが強すぎる時点で冷静もクソもないんだが。
「ヤニねこ」というヤンマガで連載中のケモ耳美少女動物園漫画がある。
この漫画を読む上でまっっっっったく理解しておく必要の無い情報だが、キャラクターが住んでいる獣人アパートの何号室に誰が住んでいるのがふと気になってしまった。
しかも、この漫画は複数の作者による作品のため、割と背景や部屋の位置関係や内装が怪しくなることがあって、なんとか辻褄合わせて答えを出してみた。
| 2階 | [06] | [07] | [08] | [09] | [0A] | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01] | [02] | [03] | [04] | [05] |
| 2階 | [06:不明] | [07:入居] | [08:入居] | [09:入居] | [0A:不明] | 2階にヤクねこ・ヤニねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:不明] | [04:入居] | [05:不明] |
| 2階 | [06:不明] | [07:入居] | [08:ヤクねこ] | [09:ヤニねこ] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:不明] | [04:入居] | [05:カンサイ] |
| 2階 | [06:不明] | [07:入居] | [08:ヤクねこ] | [09:ヤニねこ] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:不明] | [04:入居] | [05:カンサイ] | 1階に大家 |
| 2階 | [06:タツロー] | [07:入居] | [08:ヤクねこ] | [09:ヤニねこ] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:不明] | [04:入居] | [05:カンサイ] | 1階に大家 |
| 2階 | [06:タツロー] | [07:入居] | [08:ヤクねこ] | [09:ヤニねこ] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:不明] | [04:アルねこ] | [05:カンサイ] | 1階に大家 |
| 2階 | [06:タツロー] | [07:入居] | [08:ヤクねこ] | [09:ヤニねこ] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:不明] | [04:アルねこ] | [05:カンサイ] | 1階に大家 |
これらを満たすとこうなる。
| 2階 | [06:タツロー] | [07:ヤクねこ] | [08:ヤニねこ] | [09:入居] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:不明] | [02:不明] | [03:大家] | [04:アルねこ] | [05:カンサイ] |
そうなるとデブねこが大家に用があって大家の部屋の前にいたとかで、デブねこの部屋は01, 02 のいずれかということになる。
| 2階 | [06:タツロー] | [07:ヤクねこ] | [08:ヤニねこ] | [09:入居] | [0A:不明] | 2階にハメねこ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:ヒキねこ] | [02:不明] | [03:大家] | [04:アルねこ] | [05:カンサイ] | 1階にデブねこ |
デブねこが1階っぽいので残った部屋に割り当てて、ハメねこは初期に入居者がいることが示された二階の部屋として
この巻で入居したゾクねこは残りの部屋ということでこんな感じで満室御礼?
| 2階 | [06:タツロー] | [07:ヤクねこ] | [08:ヤニねこ] | [09:ハメねこ] | [0A:ゾクねこ] | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1階 | 階段 | [01:ヒキねこ] | [02:デブねこ] | [03:大家] | [04:アルねこ] | [05:カンサイ] |
これな。
https://togetter.com/li/2590658
https://www.dlsite.com/home/work/=/product_id/RJ01435633.html
3行で感想。
といいながら、奥付にある一文を載せておく。
本文中にはかなり衝撃的な内容も一部含まれます。
何を見ても大丈夫な方以外の閲覧はこ遠慮ください。
本文で不快になった場合の責任は一切お取りしませんので
こ了承ください。
正直、結構糖尿病には詳しいと思いますが、素人の感想以上でも以下でもない事にきをつけてね☆
生活習慣病に関する基本のき。たぶん健康診断で引っかかるとパンフレットとかで保健師からいわれるやつだと思う。病院にもよく置いてあるよね。(最近中身がどうなってんのかな?は知らんけどたぶん変わってないと思う)
ただ、ここで「生活習慣病になった人が100%悪いわけではない と言うことが強調されているのが遺伝要因が強いワイとしてはありがたいなあ。
二型糖尿病の場合、アメリカ人を対象にした遺伝的糖尿病患者の推計だと、白人で3割から7割、黒人で2割から4割が遺伝的要因が強く影響しているとされている。で、実はアジア系ではよりこの率が高いと言われているが、欧米人に比べるとアジア系はその全体が二型糖尿病高リスク群になる遺伝子を持っていると言われているため、推計ができないくらいになっていると言う話もある。
一方で、生活習慣によらないイメージが強い1型糖尿病は、実は遺伝的要因はあまり関係が無いと言われている。実は原因がはっきりしている場合の方が珍しい。
そして、完全に遺伝因子の影響があると言われる糖尿病があり、MODYと言う名前で区別される。ただ非常にまれ。
そう言った遺伝とは別に、親が子どもに与える生活習慣についても触れられているのは、糖尿病本や生活習慣本では結構珍しい気がする。
また、一生薬を飲み続けるのか?と言う質問に明確にそうだ、といっているのも珍しいかも。他の本では、ちゃんと治療すれば薬をやめられる場合もあります、とだけ言って誤魔化しているものはあるけど、早いか遅いかだけだよね。
そんで、生活習慣病、糖尿病は歴史の長い病気。なので、長期に渡って副作用が小さい薬というものが既にわかっており、薬価もめちゃくちゃ安いので(血圧が、血糖値が気になる方へ、などというサプリよりよほど安い)正直、減薬はともかく休薬は目指さず、素直にお医者と相談して基礎的な薬は飲んでるのがよい、ってのがワイの意見だけど、それにも一致してる。
ここは実際のシーンを呼び出しながら、キャラとP(筆者)が対談方式でカイセツしているところで、たぶんこの本を買う人が最も期待している部分かと。
ワイも単行本と見比べながら楽しく読みました。
ドカ食いに定義があることとか、血糖値スパイクの話とか、なんで生活習慣病クラスタが騒いでいたかということが分かりやすく読めると思うよ。
また、書いてある事も王道的な解釈をきちんと沿っていて、低糖質ダイエットとかそう言う話は出てこないのもバランスが取れていると思う。
あと、帰宅してから寝る前の深夜に飯を食うより、遅くなるなら帰宅前に食べてたほうがいい、と言う話とか、お酒はいいわけけないとか。
対談方式の記述が減って、段々とマジモンに。健康診断の項目解説は、マジ分かりやすくて、世の中こええぐらい分かりやすくかいてありゃいいのになあと思いました。なんで引っかかったら受診すべきなのかが明確で若いりゃすい。
また、もちづきさんの例は若干太り始めているので、テーマとは話になってるけど、ここでちゃんと、日本人の糖尿病は肥満を伴わない例の方が多いと言うことも書かれている。
もちづきさんは暴飲暴食でなる話をテーマにしているけど、日本人は暴飲暴食など関係なく糖尿病になる人が「大半」という表現になってて、個人的にもここは強調したいと思った。
気になってるのはもちづきさん、ご家族に肥満の人がいないんだよね。太るというのは才能だとよく言われるけど、これは何故かというと太る前に内蔵がやられて太れなくなるから。
著者も触れているけど「インスリンが足りなくなると、細胞に栄養が届かなくなって痩せる」ので、もちづきさんはドカ食いを繰り返している割には急激に太っていかない、ある程度のラインから太らないのは、既に糖代謝異常が始まっているからではないかとおびえている。
まぁ漫画的な都合だろは思うが。
なので、太ってないから糖尿病と縁がない、と思うのは危ないんだよね。ちゃんと検診受けて、自分の体に敏感になってほしい。
あと、ありがちなのは、糖尿病はデブがなる病気だと思ってそれを前提に糖尿病患者に何も考えず「痩せろ」とか言うのもちょっと待ってほしい。むしろ太れなくて、筋肉がつかなくて悩んでる人の方が多いのだ。ワイもそっちのほう。最近は特に。
そして、高血圧。俺は糖尿病患者ではあって、高血圧はモニタリングしてるけど薬は飲んでないのであんまりチェックしてなかったけど、塩分量の話もキッチリ出ててすごい。
漫画の誇張表現をマジで検証しつつ、どれぐらいの問題になるかを検証しているけど、そこにさらっとベーコン2枚で塩1gとかヤバイ数字があって、もっとちゃんと気をつけようと思いました。
それから、個別化医療のことなどにも触れられていて、すげえなあと。
そして、なんだけど…。
たぶん先生、糖尿病関係で、他の病院では手の施しようがなくなった重症患者に対応するギリギリのところで活躍されているガチの臨床医なんだろうなと言うことが分かる話がこのあとゴロゴロ出てくる。
なんかやたらと糖尿病を煽った健康本を出しまくって、プレ○デントとか東洋○済とかおっさんむけ週刊誌に出てくる暇な開業医とは違って、現役バリバリ、今にも三途の川を渡りそうな人をがっちり引張り上げて、こうやって暮らせば今後も楽しい事あるよたとえばアイマスとか、ってやってる人なんだろうな。論文とかウォッチしてるとこう言う人が日本にも多くいて、活躍してくださっていることはよく分かるんだけど、一般向け(?)で出す本をこう言う人が書いていることはたぶん結構珍しくて。
たとえば、腎不全で呼吸がおかしくなってから受診するケースがあるとか、もうそういう話はたぶん、最後の最後、押し戻せるか戻せないかのギリギリのラインを頑張る先生だからこそ接している事例だと思う。
それだけでも読む価値あるよこれ。
これね、n=1だけど、ワイの体験談でもそうなんだよ。親戚で40代で糖尿病診断うけたおばあちゃん、そのあとずっと真面目に糖尿病治療を続けて、109歳で老衰で亡くなった。
ありとあらゆる病気のデパートで色々な細かい病気を沢山たくさんやったけど、いずれも早期発見ができていて、治療は大変だったけど103歳で約35年前に膝に入れた人工関節が寿命で壊れるまでは自分の事は自分でできていた。
無病息災の時代じゃなくて1病息災の時代。これだけ予防医療が発達した今、一定の年齢になって一個も持病もってないやつ、俺は病院なんていったことないぜ!っていやつは逆にヤバイと思う。どんなに本人の自認が健康でも、健康診断は嘘つかないから。
エグい。
たぶん、この本の真骨頂がこれ。
これね、非医療関係者向けの患者本じゃ絶対に、絶対にこんな風に書かれないほどエグい。
そして、残念ながら、これまじでほっとくとこうなるんだよね。「よくある」と書いてあるのは、先生がこういう事例を扱う先生だからよくあると言う事なんだと思うけど、
これはランダムにこうなる「よくある」じゃなくて、ほっとくと確実にこうなって、たまにほっとく人がいるから「よくある」と言う話だという事を認識して読むと言いと思うよ。つまりね、しっかり読んで正しく怯えることが大事だってこと。
あとね、編集者のフィルタがはいってないので「これは医療者として非常に許せない行為です。」とかズバリバリバリ書いてあって、これがちょっと凄みを感じる。
そして、121ページ…。これな。これな。
実際にはもちづきさんの世界の人間はこの世界の人間と同じ体の構造をしているかどうかは分からないとしても、漫画で日常が描かれている上で地続きにかかれているのでヤバイ。
なお、糖尿病ありとなっているのは最初だけで、残りは糖尿病以外の病気であるのにも意図を感じる。ワイは糖尿病患者だけど、それだけじゃねーぞって話である。
ネタのつもりで読み始めて、最後は健康診断ちゃんと受けよう、治療は中断しないようにちゃんとやろう、って思える本だと思います。
ページ番号、付けてください。おながいします。
日本の高校野球の歪さとして、酷暑の開催と過密日程はよく言われるところだが、もっとも深刻なのは私学強豪校の過剰な部員数であると思う。開幕試合を勝利した創成館は104人、いま悪い意味で話題の広陵は164人、優勝候補筆頭の健大高崎は109人で、大多数が通学圏外の「野球留学」の選手である。いうまでもなく野球は9人で行うゲームであり、ベンチ入りメンバーは20人である。ざっくり言えば、毎年一学年で20人ほどは公式戦にほとんど出ないまま3年間を終えることになる計算である。
周知のように現在は超少子化の時代で、子供におけるスポーツとしての野球に対する人気も、サッカーやバスケのはるか後塵を拝するようになっている。にもかかわらず、甲子園に出ている私学強豪校は、現在でも100人を超える部員を通学圏外からかき集めるという、子供の数が多くてスポーツといえば野球が王様だった時代にかろうじて許されたやり方を、最近にもなってもむしろ加速させている。
その結果として何が起こっているかは想像の通り。地元では有名だった中学生の野球選手が、通学圏外の部員100人超えの強豪校に進学して3年間公式戦に出ることもなく、補欠やスタンド応援要員のまま(最悪の場合中退)である一方、その選手の地元の公立校は部員数の不足に悩まされ、弱体化に拍車がかかって連合チームになったりしている、という風景が広がるようになっている。かつては甲子園常連だった名門公立校も、部員100人超えの新興私学に太刀打ちできなくなっている。
こういう話をすると、「選手の自由だ」という反論が返ってくる。しかし、試合に出て活躍することよりも、補欠やスタンド応援でも甲子園常連校に在籍していたことのステータスを選択する自由とは、一体何なのだろうか。そんな選択はそもそもおかしいのではないか、と親や教師はアドバイスしなければダメだろう。そして、私学強豪で3年間補欠だった選手が、卒業後に大学や企業チームで活躍している例は残念ながらほぼない。選手の実力を成長させるのは、練習以上に試合の経験なのである。
甲子園出場経験のない地元の高校で活躍し、注目されて上のレベルに進む例の方がまだ多い。例えば阪神の大山と佐藤は、それぞれつくば秀英と仁川学院という甲子園未出場の地元の高校に進学し、そこで目立つことで野球の強い大学に進学することができた。部員100人超えの私学に進んでいたら、試合に出る機会すらなかなか恵まれなかった可能性が高い。
野球留学の内容にも変化が生まれている。かつては、例えば大阪など少年野球が盛んな地区の中学生が、激戦地区を避けて、甲子園出場機会を求めて地方の私立に進学するというパターンが多かった。現在は、激戦地区ではなく地方の出身者が、激戦地区の都会の私立に進学するパターンも普通に多くなっている。少年野球の強豪チームの選手とその親が、どの高校がいいのか「品定め」しながら全国の高校を選択するのが普通になっている。部員100人超えの私学が減らない原因の一つである。
2010年代以降、予選の参加校数も減少の一途をたどっている。にもかかわらず、現在でも部員100人超えの私学が減っているように見えない。私立高校のエゴイスティックな経営戦略のために、日本全体の野球文化が掘り崩されていると言っても過言ではない。
2024年自民党総裁選挙(1回目)
合計 党員票 国会議員票 高市 早苗 181 72 109 石破 茂 154 46 10 長老4「そうそう。高市はだめだよ。選挙が強い石破だよ。ぜったいに石破」
2024年自民党総裁選挙(2回目)
合計 国会議員票 都道府県県連票 石破 茂 215 189 26 高市 早苗 194 173 21 長老1「よし勝ったな」
2024年衆議院選挙 → 石破自民党大惨敗
長老1「うわああ」
長老2「うわああ」
長老3「うわああ」
長老4「うわああ」
長老5「うわああ」
2025年都議会議員選挙 → 石破自民党大惨敗
長老1「うわああ」
長老2「うわああ」
長老3「うわああ」
長老4「うわああ」
長老5「うわああ」
2025年都参議院議員選挙 → 石破自民党大惨敗
石破「私心持たず国の将来のために自分を滅してやる」
石破「辞任の話はなかった」
東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査(令和2年の)などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした(23区+町田・八王子・調布・西東京)。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83(調整済み決定係数は0.71)だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数(平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合)に絞って分析し直すと、決定係数は0.73(調整済み決定係数は0.68)になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数(大学院卒、役員、情報通信業)と負の相関を持っていた(相関係数 < -0.69)。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関(相関係数 > 0.5)を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった(いずれもピアソン相関)。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率(NHK) | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢(令和7年1月) | 大学院卒業者割合(令和2年国勢調査) | 役員の割合(令和2年国勢調査) | 情報通信業の割合(令和2年国勢調査) |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y R-squared: 0.730
Model: OLS Adj. R-squared: 0.680
Method: Least Squares F-statistic: 14.84
Date: Mon, 21 Jul 2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06
Time: 07:21:02 Log-Likelihood: -20.653
No. Observations: 27 AIC: 51.31
Df Residuals: 22 BIC: 57.78
Df Model: 4
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230
x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096
x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905
x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229
x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188
==============================================================================
Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170
Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169
Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557
Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48
==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢(令和7年1月) | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率(令和7年1月) | 0.07 |
| 外国人比率(令和7年1月) | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者(令和2年国勢調査) | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者(令和2年国勢調査) | -0.51 |
| 従業上の地位:役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位:自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分:情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率(NHK) | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢(令和7年1月) | 1世帯あたり人口 | 男性率(令和7年1月) | 外国人比率(令和7年1月) | 5年間外国人割合変化(令和2年から7年) | 犯罪認知割合(令和6年件数/令和7年人口) | 大学院卒業者/全卒業者(令和2年国勢調査) | 不詳者/全卒業者(令和2年国勢調査) | 従業上の地位:役員の割合(令和2年国勢調査) | 従業上の地位:自営業主の割合(令和2年国勢調査) | 産業区分:情報通信業の割合(令和2年国勢調査) |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y R-squared: 0.833
Model: OLS Adj. R-squared: 0.711
Method: Least Squares F-statistic: 6.803
Date: Mon, 21 Jul 2025 Prob (F-statistic): 0.000472
Time: 06:53:14 Log-Likelihood: -14.148
No. Observations: 27 AIC: 52.30
Df Residuals: 15 BIC: 67.85
Df Model: 11
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225
x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012
x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452
x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643
x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379
x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623
x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472
x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140
x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293
x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
ONNX -> TFLite, TensorFlow, Keras, TFJS, CoreML 変換
実装している機能が多すぎるので、この記事に表現していない変換オプションはREADMEを参照。TransformerやSTTやTTSやその他もろもろの一発変換に対応したつもり。onnx-tensorflow より推論効率が高いモデルを生成できる。また、onnx-tensorflowよりも対応しているオペレーションの種類が多い。
コントリビューター
コード量(code = 行)
cloc .
419 text files.
414 unique files.
174 files ignored.
----------------------------------------
Language files blank comment code
----------------------------------------
YAML 7 42 79 586
Dockerfile 1 6 3 38
----------------------------------------
SUM: 340 5320 6719 42974
----------------------------------------
onnx==1.13.1
simple_onnx_processing_tools
tensorflow==2.13.0rc0
ghcr.io/pinto0309/onnx2tf:latest
pip
pip install onnx2tf -U
wget https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/0.0.2/resnet18-v1-7.onnx
2-2. 基本の「き」
TFLite を出力。
2-3. 基本の「ほ」
TFLite変換 + 完全体の saved_model を出力。
onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -osd
2-4. 基本の「ん」
onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -cotof
2-5. Keras
.h5 はイロイロと問題があるので、現状最新のフォーマット keras_v3 フォーマットで出力。
onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -okv3
.h5 を生成するとき。
https://www.imdb.com/es/list/ls599679681/
https://www.imdb.com/es/list/ls599679681/copy/
onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -oh5
# Custom flatc binary for Ubuntu 20.04+
# https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/issues/196
wget https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/1.7.3/flatc.tar.gz \
&& tar -zxvf flatc.tar.gz \
&& sudo chmod +x flatc \
&& sudo mv flatc /usr/bin/
# Custom flatc binary for Windows
# Set the environment variable paths appropriately on your own.
# https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/issues/196
https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/1.7.3/flatc.exe
onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -coion
| 順位 | 都道府県 | 面積(㎢) | 出生数(人) | 赤ちゃん密度(人/㎢) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 東京 | 2200 | 84205 | 38.276 |
| 2 | 大阪 | 1905 | 53351 | 28.001 |
| 3 | 神奈川 | 2417 | 51326 | 21.239 |
| 4 | 埼玉 | 3798 | 39955 | 10.521 |
| 5 | 愛知 | 5173 | 45515 | 8.798 |
| 6 | 千葉 | 5156 | 33764 | 6.548 |
| 7 | 福岡 | 4988 | 32280 | 6.472 |
| 8 | 沖縄 | 2282 | 11753 | 5.150 |
| 9 | 兵庫 | 8401 | 30535 | 3.635 |
| 10 | 京都 | 4612 | 12923 | 2.802 |
| 11 | 香川 | 1877 | 5059 | 2.695 |
| 12 | 茨城 | 6098 | 13976 | 2.292 |
| 13 | 静岡 | 7777 | 17439 | 2.242 |
| 14 | 滋賀 | 4017 | 8794 | 2.189 |
| 15 | 佐賀 | 2441 | 4824 | 1.977 |
| 16 | 広島 | 8478 | 15765 | 1.859 |
| 17 | 奈良 | 3691 | 6697 | 1.814 |
| 18 | 長崎 | 4131 | 7000 | 1.694 |
| 19 | 宮城 | 7282 | 11242 | 1.544 |
| 20 | 三重 | 5774 | 8896 | 1.541 |
| 21 | 岡山 | 7114 | 10926 | 1.536 |
| 22 | 群馬 | 6362 | 9334 | 1.467 |
| 23 | 石川 | 4186 | 6078 | 1.452 |
| 24 | 栃木 | 6408 | 9261 | 1.445 |
| 25 | 熊本 | 7409 | 10337 | 1.395 |
| 26 | 富山 | 4248 | 5078 | 1.196 |
| 27 | 愛媛 | 5676 | 6557 | 1.155 |
| 28 | 山口 | 6113 | 6777 | 1.109 |
| 29 | 福井 | 4191 | 4383 | 1.046 |
| 30 | 鹿児島 | 9186 | 8939 | 0.973 |
| 31 | 和歌山 | 4725 | 4457 | 0.943 |
| 32 | 大分 | 6341 | 5957 | 0.939 |
| 33 | 山梨 | 4465 | 4153 | 0.930 |
| 34 | 岐阜 | 10621 | 9831 | 0.926 |
| 35 | 鳥取 | 3507 | 3092 | 0.882 |
| 36 | 徳島 | 4147 | 3547 | 0.855 |
| 37 | 新潟 | 12584 | 9941 | 0.790 |
| 38 | 宮崎 | 7734 | 6000 | 0.776 |
| 39 | 長野 | 13562 | 10512 | 0.775 |
| 40 | 福島 | 13784 | 8216 | 0.596 |
| 41 | 島根 | 6708 | 3622 | 0.540 |
| 42 | 青森 | 9645 | 5099 | 0.529 |
| 43 | 山形 | 9323 | 4699 | 0.504 |
| 44 | 高知 | 7102 | 3108 | 0.438 |
| 45 | 岩手 | 15275 | 4896 | 0.321 |
| 46 | 秋田 | 11638 | 3282 | 0.282 |
| 47 | 北海道 | 83422 | 22658 | 0.272 |
| 日 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 2694 | 294610 | 109.4 | 42 |
| 02 | 2585 | 336688 | 130.2 | 47 |
| 03 | 3072 | 322937 | 105.1 | 43 |
| 04 | 2911 | 294204 | 101.1 | 41 |
| 05 | 2716 | 307279 | 113.1 | 41 |
| 06 | 3036 | 321419 | 105.9 | 43 |
| 07 | 2885 | 289727 | 100.4 | 42 |
| 08 | 2424 | 257762 | 106.3 | 42 |
| 09 | 2560 | 258220 | 100.9 | 43 |
| 10 | 2895 | 346340 | 119.6 | 48 |
| 11 | 3021 | 287897 | 95.3 | 41 |
| 12 | 3066 | 313227 | 102.2 | 43 |
| 13 | 3411 | 299796 | 87.9 | 38 |
| 14 | 3410 | 307682 | 90.2 | 40 |
| 15 | 2979 | 319913 | 107.4 | 44 |
| 16 | 2692 | 309409 | 114.9 | 46 |
| 17 | 3234 | 297834 | 92.1 | 40 |
| 18 | 2975 | 329292 | 110.7 | 39 |
| 19 | 3034 | 300725 | 99.1 | 37 |
| 20 | 2719 | 282855 | 104.0 | 42 |
| 21 | 2635 | 290581 | 110.3 | 40 |
| 22 | 2703 | 271921 | 100.6 | 40 |
| 23 | 2402 | 283121 | 117.9 | 40 |
| 24 | 3182 | 296091 | 93.1 | 41 |
| 25 | 3112 | 317756 | 102.1 | 41 |
| 26 | 2690 | 276099 | 102.6 | 40 |
| 27 | 2865 | 263630 | 92.0 | 40 |
| 28 | 2851 | 320460 | 112.4 | 43 |
| 29 | 2366 | 286484 | 121.1 | 43 |
| 30 | 2045 | 258393 | 126.4 | 45 |
| 31 | 2352 | 236850 | 100.7 | 41 |
| 1月 | 87522 | 9179202 | 104.9 | 42 |
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| 日 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 2522 | 241354 | 95.7 | 43 |
| 02 | 2335 | 300565 | 128.7 | 42 |
| 03 | 2587 | 260690 | 100.8 | 38 |
| 04 | 3236 | 317266 | 98.0 | 40 |
| 05 | 3034 | 315723 | 104.1 | 40 |
| 06 | 2741 | 293666 | 107.1 | 42 |
| 07 | 3002 | 362702 | 120.8 | 43 |
| 08 | 2468 | 249332 | 101.0 | 41 |
| 09 | 2226 | 257194 | 115.5 | 38 |
| 10 | 2351 | 261577 | 111.3 | 38 |
| 11 | 2622 | 280908 | 107.1 | 42 |
| 12 | 2878 | 325904 | 113.2 | 40 |
| 13 | 2450 | 256853 | 104.8 | 41 |
| 14 | 2517 | 272001 | 108.1 | 44 |
| 15 | 2606 | 270520 | 103.8 | 39 |
| 16 | 2736 | 315441 | 115.3 | 42 |
| 17 | 3010 | 381151 | 126.6 | 41 |
| 18 | 2869 | 351529 | 122.5 | 44 |
| 19 | 2612 | 311809 | 119.4 | 44 |
| 20 | 2700 | 308164 | 114.1 | 47 |
| 21 | 2759 | 314539 | 114.0 | 44 |
| 22 | 2731 | 282728 | 103.5 | 41 |
| 23 | 3023 | 330723 | 109.4 | 43 |
| 24 | 3081 | 347319 | 112.7 | 39 |
| 25 | 2362 | 239304 | 101.3 | 41 |
| 26 | 2836 | 311136 | 109.7 | 44 |
| 27 | 4086 | 432699 | 105.9 | 65 |
| 28 | 2898 | 284244 | 98.1 | 44 |
| 1月 | 77278 | 8477041 | 109.7 | 43 |
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北海道がぶっちぎりみたい。
あたり
並替 北 南 ↓ ↑ ↓ ↑ ↓ ↑
2 青森 7ヶ所 0.54ヶ所 66.63
4 岩手 5ヶ所 0.39ヶ所 60.78
5 島根 2ヶ所 0.29ヶ所 56.60
6 栃木 5ヶ所 0.25ヶ所 55.18
6 群馬 5ヶ所 0.25ヶ所 55.18
8 福島 4ヶ所 0.21ヶ所 53.40
9 山形 2ヶ所 0.18ヶ所 52.14
16 富山 1ヶ所 0.09ヶ所 48.73
18 兵庫 4ヶ所 0.07ヶ所 47.83
18 愛媛 1ヶ所 0.07ヶ所 47.83
22 沖縄 1ヶ所 0.07ヶ所 47.75
25 愛知 4ヶ所 0.05ヶ所 47.06
26 岡山 1ヶ所 0.05ヶ所 47.02
27 岐阜 1ヶ所 0.05ヶ所 46.90
30 茨城 1ヶ所 0.03ヶ所 46.29
32 東京 4ヶ所 0.03ヶ所 46.13
34 神奈川 2ヶ所 0.02ヶ所 45.80
- 宮城 -- -- --
- 石川 -- -- --
- 静岡 -- -- --
- 三重 -- -- --
- 奈良 -- -- --
- 和歌山 -- -- --
- 鳥取 -- -- --
- 徳島 -- -- --
- 高知 -- -- --
- 佐賀 -- -- --
- 長崎 -- -- --
- 大分 -- -- --
- 鹿児島 -- -- --
全国 172ヶ所 0.14ヶ所
絶対に女の子が惜しかったから頑張って子作りしたのにこの間の検診したら男の子だった。
男3人とかマジでいらない、というか無理。
街で男の子3人の家族見ると「あー女の子欲しくて頑張ったんだろうなー」って思っちゃう。
産まれる子供の性別選べるなら殆どの人が男1女1にするでしょ。
何で男の子の服はあんなに可愛く無いうえにバリエーション無いんだよ。
何でまた男なんだよ。
Switch3台とか買いたくない。
年頃になって3人分の大量シコティッシュ片付けるのキツすぎる。
| 日 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 2563 | 264727 | 103.3 | 37 |
| 02 | 2209 | 288507 | 130.6 | 40 |
| 03 | 2292 | 277385 | 121.0 | 43 |
| 04 | 2486 | 298108 | 119.9 | 42 |
| 05 | 2215 | 330241 | 149.1 | 44 |
| 06 | 2320 | 299295 | 129.0 | 41 |
| 07 | 2547 | 259821 | 102.0 | 41 |
| 08 | 2590 | 271530 | 104.8 | 39 |
| 09 | 2634 | 274673 | 104.3 | 44 |
| 10 | 3263 | 333868 | 102.3 | 41 |
| 11 | 2326 | 381554 | 164.0 | 50 |
| 12 | 1777 | 248387 | 139.8 | 44 |
| 13 | 2585 | 338475 | 130.9 | 41 |
| 14 | 2429 | 292957 | 120.6 | 40 |
| 15 | 2428 | 220601 | 90.9 | 37 |
| 16 | 2234 | 238471 | 106.7 | 43 |
| 17 | 2171 | 212801 | 98.0 | 37 |
| 18 | 2706 | 276400 | 102.1 | 41 |
| 19 | 2483 | 265982 | 107.1 | 44 |
| 20 | 4028 | 423801 | 105.2 | 48 |
| 21 | 3307 | 344309 | 104.1 | 44 |
| 22 | 3148 | 290281 | 92.2 | 42 |
| 23 | 3080 | 320100 | 103.9 | 40 |
| 24 | 3388 | 323886 | 95.6 | 38 |
| 25 | 2210 | 247438 | 112.0 | 42 |
| 26 | 2090 | 239324 | 114.5 | 40 |
| 27 | 3231 | 308772 | 95.6 | 40 |
| 28 | 2866 | 354113 | 123.6 | 42 |
| 29 | 3234 | 325231 | 100.6 | 39 |
| 30 | 2857 | 296949 | 103.9 | 42 |
| 31 | 3075 | 336084 | 109.3 | 42 |
| 1月 | 82772 | 9184071 | 111.0 | 41 |
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