7 時過ぎに起床。 外には冷たそうな雨が降っている。 いつもの朝食のあと、カレーライスをゼブラ印の弁当缶に詰めて出勤。 最近、初夏のような暑さだと思っていたのに、 今日はまた冬。 昼食は持参のお弁当のチキンカレーライス、 昼休憩に新刊書店でクルーグマンの国際金融の教科書を買った。 寒い上に風も強い。 午後になって、雨は雪に変わった。 霙になるだろうとの予報だったが、まさか雪になるとは。 16 時半くらいに退社して、凍えながら帰宅。 まずお風呂に入ってから、 夕食は鶏もつ鍋。あとは饂飩。酒を熱燗にして一合ほど。 もう明日からは三月かあ…。
今日、オライリーのデータ解析の本 "Data analysis with open source tools" (by P.K.Janert / O'Reilly) を読んでいたら（「そんな暇があったら仕事しろ」？）、 多くの近似は「平均場」の考え方に似ている、と書いてあって面白かった。 売ったワインの１パーセント程度、 つまり百本に一本くらいの割合でお客様からクレームがくる、 と経験で分かっているとせよ。 では、クレーム対応のためにどれくらいの人員を割くべきか。 特別に人をわりあてなくても済む程度なのか、 あるいは何人か専門に対応する人を雇った方がいいのか。 こういうときに有能な経営者なら、 「一ヶ月に十万本の売り上げだからクレームはその１パーセントで千回程度だろう。 一ヶ月に千回クレームがあるなら、一日に数十件対応する必要がある。 少なくとも一人はクレーム対応だけにあてる方が良さそうだ」、 という風に考える。 しかしこれは、（厳密に言えば）平均をとるタイミングがおかしい。 とは言え、この計算で大抵の場合には、まずまずの目処がつく。 本来はごちゃごちゃした計算をした「あとで」平均をとらなければいけないのに、 そのごちゃごちゃした計算の「まえに」平均をとって、 厳密には必要な沢山の計算を平均値に対する計算一つだけにしてしまう。 つまりこれは、平均場近似だ、とそんな話。
