チームを活かす その２ 利率計算抽象
               抽象計算の一例 （詳細は面倒過ぎるので省きます。各自で調べてみて下さい。） σ（ギリシャ文字（シグマ）［小文字］） 分布平均偏差値：捕捉 偏差、 その分布の代表値からの平均的なへだたりを示す数値である。 分布の平均値がｍ、 標準偏差（ばらつきの程度を示す量）がσであるとき、 もとの数値ｘに対する偏差値ｙは、 ｙ＝（（ｘ−ｍ）／σ）×１０＋５０ （ｘ、ｍ） （ｙ、５０） ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 この偏差値は、 その標準正規分布の表から （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 ａが５５なら偏差値がそれ以上となる割合は約３１％である。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％である。 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％である。 ａが６０なら偏差値がそれ以上となる割合は約６８．３％である。 資料統計確率数値。 ファイナンス、経済、リスクなど。 基本はこの式の場合もあります。 普通は、この感覚を使って考えていきます。 例えば店の商品は利率が４割とします。 その場合は先の値により、 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 ４０、つまり６８．３を数字を段差にして儲けが多い ４０％（１００−６８．３＝３１．７％）、４割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 粗利なら、 普通は７〜８割りとします。 その場合は先の値により、 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 これもおなじように数字を今度は下の割合である９５．４％が、 儲けよりも少ない９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 これがもし、トップファイナンス系の考えなら、他への指示なども含めて 今度はは８〜９割りとします。 その場合は先の値により、 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 普通はこれ以上の数値は記さないので 数字を儲けに近い９９．７％以上、つまり９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 どちらにしても決めたとおりの割合の段差になります。 これで感じが合い実際の細かい仕様にも使うことが可能になります。 この考え方の奥が見えなくもいけますが、 計算式の場合はわかる必要が特にファイナンスや会計（アカウンティング）ではあります。 分布の平均値がｍ、 標準偏差（ばらつきの程度を示す量）がσであるとき、 もとの数値ｘに対する偏差値ｙは、 ｍとσ、 この意味があります。 （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 ｙ＝（（ｘ−ｍ）／σ）×１０＋５０ （ｘ、ｍ） （ｙ、５０） ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％である。 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％である。 ａが６０なら偏差値がそれ以上となる割合は約６８．３％である。 ｙ＝（ａ）／１０ー５以上となる確率として求まる。 ｙ＝（（ｘ−ｍ）／σ）×１０＋５０以上となる確率として求まる。 偏差値ｙ＝（（数値ｘ−平均値ｍ）／標準偏差σ）×１０＋５０以上となる確率として求まる。 （ｘ−ｍ／σ） （（数値ｘ−平均値ｍ）／標準偏差σ） 例えば正規分布に近いとき、 平均値から１．９５σ以上（１．９６）は離れているものは 約５％にすぎない。 ／＊ 確率変数についても標準偏差が定義できる。 Ｘの平均値Ｅ（Ｘ）をｍとしてＥ｛（Ｘ−ｍ）＾２｝の 平方根がＸの標準偏差である。 Ｘに対しＸ’＝（ｘ−ｍ）／σをとれば、 平均値が０、 標準偏差が１のものに規格化される。 ＊／ （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 多いほうをとります。 ４０なら、６０です。 ４、（６、） ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 ４０、つまり６８．３を数字を段差にして儲けが多い ６割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ７，８、 これもおなじように数字を今度は下の割合である９５．４％が、 ８割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ８，９、 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 普通はこれ以上の数値は記さないので ９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 平均偏差＝（各数値×平均値）の和／総平均数 標準偏差＝√（偏差）＾２の平均 （（ｘ−ｍ）／σ） （数値ｘ−平均値ｍ／標準偏差σ） √６０＝約７．７４ √７０＝約８．３６ √８０＝約８．９４ √９０＝約９．４８ √６８．３＝約８．２６ √９５．４＝約９．７６ √９９．７＝約９．９８ （√６０×√６８．３）／２＝約８．００ （√７０×√８０×√９５．４）／３＝約９．０２ （√８０×√９０×√９９．７）／３＝約９．４６ （（数値ｘ−平均値ｍ）／標準偏差σ）×１０＋５０＝数値 ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 例えば店の商品は利率が４割とします。 その場合は先の値により、 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 ４０、つまり６８．３を数字を段差にして儲けが多い ４０％（１００−６８．３＝３１．７％）、４割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 （（割６０−６８．３）／８．００）×１０＋５０＝３９．６２５ ３９．６２５ 粗利なら、 普通は７〜８割りとします。 その場合は先の値により、 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 これもおなじように数字を今度は下の割合である９５．４％が、 儲けよりも少ない９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 （（割７０−９５．４）／９．０２）×１０＋５０＝２１．８４０ （（割８０−９５．４）／９．０２）×１０＋５０＝３２．９２６ ２７．３８３ これがもし、トップファイナンス系の考えなら、他への指示なども含めて 今度はは８〜９割りとします。 その場合は先の値により、 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 普通はこれ以上の数値は記さないので 数字を儲けに近い９９．７％以上、つまり９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 （（割８０−９９．７）／９．４６）×１０＋５０＝２９．１７５ （（割９０−９９．７）／９．４６）×１０＋５０＝３９．７４６ ３４．４６０５ 分布平均偏差値：捕捉 偏差、 その分布の代表値からの平均的なへだたりを示す数値である。 分布の平均値がｍ、 標準偏差（ばらつきの程度を示す量）がσであるとき、 もとの数値ｘに対する偏差値ｙは、 ｙ＝（（ｘ−ｍ）／σ）×１０＋５０ （ｘ、ｍ） （ｙ、５０） ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 この偏差値は、 その標準正規分布の表から （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 ａが５５なら偏差値がそれ以上となる割合は約３１％である。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％である。 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％である。 ａが６０なら偏差値がそれ以上となる割合は約６８．３％である。 資料統計確率数値。 ファイナンス、経済、リスクなど。 基本はこの式の場合もあります。 普通は、この感覚を使って考えていきます。 どちらにしても決めたとおりの割合の段差になります。 これで感じが合い実際の細かい仕様にも使うことが可能になります。 この考え方の奥が見えなくもいけますが、 計算式の場合はわかる必要が特にファイナンスや会計（アカウンティング）ではあります。 分布の平均値がｍ、 標準偏差（ばらつきの程度を示す量）がσであるとき、 もとの数値ｘに対する偏差値ｙは、 ｍとσ、 この意味があります。 （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 ｙ＝（（ｘ−ｍ）／σ）×１０＋５０ ｙ＝（ａ）／１０ー５以上となる確率として求まる。 ｙ＝（（ｘ−ｍ）／σ）×１０＋５０以上となる確率として求まる。 偏差値ｙ＝（（数値ｘ−平均値ｍ）／標準偏差σ）×１０＋５０以上となる確率として求まる。 （ｘ−ｍ／σ） （（数値ｘ−平均値ｍ）／標準偏差σ） 例えば正規分布に近いとき、 平均値から１．９５σ以上（１．９６）は離れているものは 約５％にすぎない。 ／＊ 確率変数についても標準偏差が定義できる。 Ｘの平均値Ｅ（Ｘ）をｍとしてＥ｛（Ｘ−ｍ）＾２｝の 平方根がＸの標準偏差である。 Ｘに対しＸ’＝（ｘ−ｍ）／σをとれば、 平均値が０、 標準偏差が１のものに規格化される。 ＊／ （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 多いほうをとります。 ４０なら、６０です。 平均偏差＝（各数値×平均値）の和／総平均数 標準偏差＝√（偏差）＾２の平均 （（ｘ−ｍ）／σ） （数値ｘ−平均値ｍ／標準偏差σ） ！ ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 この偏差値は、 その標準正規分布の表から （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 ａが５５なら偏差値がそれ以上となる割合は約３１％である。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％である。 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％である。 ａが６０なら偏差値がそれ以上となる割合は約６８．３％である。 ？ 例えば店の商品は利率が４割とします。 その場合は先の値により、 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 ４０、つまり６８．３を数字を段差にして儲けが多い ４０％（１００−６８．３＝３１．７％）、４割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ４、（６、） ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 ４０、つまり６８．３を数字を段差にして儲けが多い ６割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ３９．６２５％ ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 確かに４割です ただし母集団の比率（％）が異なります。 粗利なら、 普通は７〜８割りとします。 その場合は先の値により、 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 これもおなじように数字を今度は下の割合である９５．４％が、 儲けよりも少ない９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ７，８、 これもおなじように数字を今度は下の割合である９５．４％が、 ８割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ２７．３８３％ ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 確かに９割です。 ただし母集団の比率（％）が異なります。 これがもし、トップファイナンス系の考えなら、他への指示なども含めて 今度はは８〜９割りとします。 その場合は先の値により、 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 普通はこれ以上の数値は記さないので 数字を儲けに近い９９．７％以上、つまり９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ８，９、 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％。 普通はこれ以上の数値は記さないので ９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ３４．４６０５％ ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 確かに９割です。 ただし母集団の比率（％）が異なります。 Ａ 例えば店の商品は利率が４割とします。 ４０％（１００−６８．３＝３１．７％）、４割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ４０、つまり６８．３を数字を段差にして儲けが多い ６割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ３９．６２５％ ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 確かに４割です ただし母集団の比率（％）が異なります。 店の商品は利率が４割の時は３９．６２５％、６８．３％で４割の利幅です。 粗利なら、 普通は７〜８割りとします。 儲けよりも少ない９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ８割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ２７．３８３％ ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 確かに９割です。 ただし母集団の比率（％）が異なります。 粗利が普通は７〜８割の時は２７．３８３％、９５．４％で８割の利幅です。 これがもし、トップファイナンス系の考えなら、他への指示なども含めて 今度はは８〜９割りとします。 数字を儲けに近い９９．７％以上、つまり９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ９割の幅 （ ミ、((巾)) ） になります。 ３４．４６０５％ ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 確かに９割です。 ただし母集団の比率（％）が異なります。 トップファイナンス系の他への指示なども含めて８〜９割の時は３４．４６０５％、９９．７％で９割の利幅です。 ところがですが、母集団の比率、つまり、ニッチに注意です。 例えば、抽象的に、 ｍ−３σ、２０、ｍ＋３σ、８０では９９．７％。 ｍ−２σ、３０、ｍ＋２σ、７０では９５．４％。 ｍ−１σ、４０、ｍ＋１σ、６０では６８．３％。 （ａ／１０）−５以上となる確率として求まる。 ａが８０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９９．７％である。 ａが７０なら偏差値がそれ以上となる割合は約９５．４％である。 ａが６０なら偏差値がそれ以上となる割合は約６８．３％である。 とかです。 ３１．７％（店内？！４？） ミクロン （子供確率に近い？） ４．６％（企業内？！８？） オミクロン（給料比率６％と同様の感じ？） ０．３％（指示内？！９？） アタロン （ＴＭ集団影響率に近い？） どうしてでしょう？ そんなはずないのですが… 間の数値、例えば？割などはどうなのでしょう？ 詳しくは大学なので高校程度で終了です。 私もハングです。 どちらにしてもこの講義は知っていたほうが楽でしょう！ 基本を知らないと苦労しました。 × 実際は手間をかけずに ただ単に 店、四割の利子 企業、七割の粗利子 個人？企業？８割の粗利子 というほうが楽です。 実際にこういってグラフマインドマッピングをしてもらえば楽に終了するからです。 もうやめました。 実際は暗黙になりすぎて即に解答が出てきてしまうのでした。 基本の馬鹿でかいのを思い起こしていたら終わりません。 株式も新聞の一ページを見れば一瞬で基本数字が紙面の基本値と照合するからです。 ただし、マクロすぎて株資本投資をしていない自分には役に立たないので意味ありませんが、 ？ 随分と無駄知識と技能があるような。 普通は基本や応用の一部は暗黙で体感同様に言葉や文字にならない時もあります。 アニメで言えばマイトガイン直ぐに答えが出て来るです。 ここまででなくとも抽象の幅（ミ）なら自にも当たります。 長すぎましたか。 終わります。 疑問は持たない方が良い時もあります。 結果でもいけるでしょう。 『それそのものは長所、短所、盲点ごと、そのとおりで大丈夫でしょう？』  ：比重書き；  イーサプライズ コピー用紙 A4 2500枚 PPCA4V500X5 posted with amazlet at 10.03.25 イーサプライズ (2009-04-01) 売り上げランキング: 13 ！ ↓ マイオリジナル無料ＰＤＦサービス ■ 世界の謎の真点に対しての仮説 ■ 超弦理論を応用した自家発電装置 ■ ビジネステクニックのポイント Ｂｕｉｓｉｎｅｓｓ Ｐｒａｉｓｅ ■ 有料商材の無料サービス中！ 『頭の善い役立つ言葉』 これもそうなのですがこの、マイオリジナルデジタルＰＤＦ書籍商品は、 大学院をいきなり合格し講義修了かどうかを試す時の内容と同様なので 人によっては意味が違うかもしれませんが、 初心説明もこれでいいので知らない方からプロまで幅広く役立つはずです。 ただの読み物と同じなので難しく考えずに気軽に読めば誰にでも楽しく読み勧められます。 難しく考えるとこのオリジナル商品の内容は他の方の情報商材とは違うのでわからないかも知れません。 ただし、プロならこれで役に立ちます。 本当なら一般の方や専門企業の従業員の基本知識として読まれているのが適切なのです。 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