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さとゆみさんが毎日更新されているコレカラのセミのコラムを読んで。

1匹のセミの話と捉えるのか、何億何兆といるセミ全体と捉えるのか?
この目の前の現象と、裏にある無限大への視点が行ったり来たりする感覚がとても好きです。



先週我が家の前で仰向けでひっくり返っていたセミ。
彼はn=1として、地面で幼虫時代を過ごし、なんとか成虫になり、婚活に成功したかどうかは分かりませんが(そもそもオスかメスかも分からないけど)、生を終えようとしていました。
※nはサンプル数です。主語が1人だとn=1ですね。

一方、さとゆみさんのコラムによると、婚活に失敗するオスのセミは約37%いるそうです。

もと論文(あまり意味もわからず)読みましたが、poisson分布の法則にしたがうと仮定したシミュレーションによる計算結果のようです。

https://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1751-12.pdf

ポアソン分布は、事故の確率とか計算するときに使われる統計学ではメジャーな存在です。

この公式の前では、我が家の前にいたn=1のセミの話は別モノな気がしてきます。
n=∞のセミ全体はもはや抽象概念に近いような?

でもこの「婚活成功約37%」は確実にn=1のセミの話だったりするのだから不思議です。


こんな風に、n=∞を意識しながら生活するのって楽しいです。
何かイヤなことがあっても、私がこんな目に遭った確率はどれぐらいだったのか?何が影響因子だったのか?とか考えています笑。

あとは娘にイヤイヤされても正規分布を思い出します。

縦軸を時間・横軸をイヤイヤ度とします。
イヤイヤ度が高い時間が長い分、イヤイヤしてない時間も長くなるはずとか、
去年よりイヤイヤの時間が少し短い?!横軸の幅が小さくなってきた?!とか考えます。

ちょっと長期目線になれるのでいいですよ!

受験辞典 正規分布とは?表の見方や計算問題をわかりやすく解説!から
https://univ-juken.com/seiki-bunpu


目の前の現象に対し、n数を増やしたらどうなるのか?
考えてみると面白いですよ!

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