僕が幸せになる方法

再び一人暮らしを始めたため心機一転して僕が幸せになる方法を考えた。

 

まず、衣食住についてである。

はじめに、【見た目には気を使った方がいい】。

私の身の回りでは、幸いにも人の見た目で判断をするような人間がいないため、僕はそれに甘んじて頭髪や服装に気を使ってこなかった。

しかし、社会に出れば、特に同性であっても、「お前、もう少し格好に気を使ったほうがいいよ笑笑」「何、お前頭髪とか服装とか気をつかなくても彼女できると思ってんの?笑」等、煩わしい事を指摘してくるのだ。しかも、これを善意で言ってくるのだから、邪険に扱うわけにもいかない。

服装について改善するには、資金を若干要するが恐らく容易である。下町の服屋に行って、店員に一式見繕って貰えばやってもらえることは実証済みだ。

また、良い服装を維持するために、クリーニングは必須である。そのためにアイロンや消臭スプレーなどのアイテムも必要になるだろう。

頭髪について改善するには、適切な俳優(誰でも良い)の髪型を指差してそれと同じ程度の髪型にして貰えば良い。また、そうでなくとも良いだろうが、整髪料をつける程度の技術は身につけた方が良い。(これは他人に酷く指摘されたため、身につけるべきだろう。)これはそんなに高級な技術ではなく、インターネットでググって2回ぐらい練習すればできるようになる(個人的意見)。しかし、良い髪型を維持するには定期的に美容院に通うことが必要になる。やはり、お金がかかってしまう。

 

次に、【食事は食べたいものを食べよう】。

高級な外食をせずとも、類似のものを自分で作ったり、スーパーで冷凍食品を買うなど、低予算で達成することは大体の場合可能だ。しかし、調理器具の購入が必要な場合や、他にもどうしても外食をしないと達成できない場合もあるため、この目的を達成するもある程度の資金が必要となる。

 

そして、【綺麗なところに住んだ方がいい】。

汚いところにいるとなにかを始めるのに作業スペースを開けるという行動が発生する。そのためやることなすこと全てが面倒くさくなる。そのような負担を軽減するため、部屋は綺麗にしておいた方がいい。あと、素直に部屋が綺麗な方が気持ちがいい。綺麗だと落ち着かない、少し汚い方が生活感があって安心するというのは全て嘘で、そんなこと言う奴は俺の敵だ。

部屋を綺麗にするにはどうすればいいのか。まずいらないものは捨てた方がいい。自分の家には謎に積み重ねられた書類、全く着ない服、日に焼けた全く使わないコピー機等が存在するが、ココいらのモノは早急に処分するべきだ。

また給水マットや浴室用ラック、除湿機、掃除機など、部屋を片付けやすくしたり綺麗にしたりするためにあった方が良いモノは購入するべきだ。

また、観葉植物をおすすめされたが、僕は家庭菜園や魚類・両生類の育成に興味がある。そこいらの購入は検討中。また、継続的な衣類の洗濯が必須であるが、それについてはまだなにも考えてない。

 

次に、日頃の生活の意識について述べる。

まず、【生活リズムを整えること】である。

小学生の頃からこの目的を掲げられることがあったが、今ではこの命題は非常に重要なものだと実感する。

生活リズムの改善は、活動時間の明確化につながる。人間の活動時間は限界は、上限はあるが下限がない。上限目一杯に活動するほうが、幸せに繋がるであろうが、生活リズムが崩れていると、自分がどれだけ活動しているのか、分からなくなり、「寝たい時に寝る、やりたい時にやる」という行動をしてしまい、活動時間が短くなる。しかも、日中じゃないとできないこと、例えばカフェで勉強する、本屋に行く等の行動が制限されてしまい、活動意欲がなくなってしまう。だから、夜は12時ごろに寝る、朝は7時に起きる等、活動時間に制限を設けた方が良いだろう。

 

最後に、【何もしない時間を減らすこと】も重要だ。

何もしない時間とは、朝起きた時や寝る前の、ずっとケータイを開いて、Twitterを開いて、飽きて、YouTubeを開いて、飽きて、Twitterを開いて、飽きて…を繰り返す時間のことである。それをするなら、例えば絵を描いたり、数学をしたり、やりたい事を整理したりする方が良い。しかし、そのように意欲的に取り組み続けることは非常に難しいため、今後の課題である。

 

これらのことを達成するためには、どうしてもやはり【お金】が必要である。従って、お金を精製するためには労働をするべきであるが、僕はまだしていないプーである。これらの目標達成に努めることは、働く意欲にもつながるだろう。早くバイトを始めないとなぁ…。

アクチュアリー勉強五日目

今日は数学のモチベーションが上がらなかったため、会計理論について勉強していた。

財務会計講義の第1章第1節及び第2節を読んだ。一通り通読し、キーワードなどをノートにまとめるということをした。(どのような勉強法でやるべきなのかわからないので、中学生の時に歴史を勉強するのに行っていた行為を真似た。)

 

財務会計の意義及び機能について述べられていた。自分とはまるで無関係の世界であるため、まるでドラマを見ているような気持ちになった。半沢直樹を見ている気持ちだ。半沢直樹は見たことないけど。

 

今日は11ページ進んだのでこのペースで行くと少なくともあと40日かかる計算になる。会計、投資理論を勉強することも考えると、3ヶ月で一通り勉強することができるだろうから、テスト対策を考えると合格に至るまでは半年は要するだろう。しかもこれは日数的な計算であるため実際はもっと時間を要するだろう。

 

自分はこのような文系科目は、1年で覚えるよりも少しずつやって3年後等に取るというモチベーションで勉強を進めていくと良いと考えている。

アクチュアリー勉強四日目

今日は統計学入門の6章「確率分布」を読んだ。

具体的な分布を扱いその意味や期待値、分散について述べた。

 

飛行機の墜落事故が指数分布に従うことについて「二日連続して墜落事故が起こることは少なくない」と説明していたが個人的に分かりづらかった。

それについての自分の考えを述べる。

 

ランダムに発生する事故というのは記憶喪失性、「これまで事故が起こっていないということは、明日事故が起こるか起こらないかに影響しない」を満たしてほしい。

そして、指数分布はその性質を満たす。

指数分布の確率分布を見れば、徐々に減衰していく。ピンポイントで2日後に事故が起こる確率、3日後に事故が起こる確率、……、というものを順に考えていけば、その確率は減衰していく。だから一番事故が多いのは事故発生の二日後なのである。この性質は期待値が大きいほど顕著に現れる。

 

一番重要なのは記憶喪失性であるように思える。また、記憶喪失性から確率分布が指数分布だけに定まるかは不明なので、証明できたら面白い。

 

「厄災ガノンがいつ復活するのかわからない」という状況であれば、厄災ガノンの復活は指数分布に依存するのであろうか。すると同じように「厄災ガノンは一番よく二日後に復活する」ということになって、草という気持ちになった。多分厄災ガノンの復活は指数分布には従わないね。

 

さてそろそろ、統計学入門も半分ほど読み終えることになるが、この本はかなり良い本という印象を受けた。非常に簡単であり、各章ごとに独立していて読みやすく、コラムも非常に面白く、今回のように考えさせられることがある。人にもおすすめしていきたい。

 

また、今日はそれ以外に「アクチュアリー試験合格へのストラテジー 数学」の問題を解いた。

この本はあまり良い本ではないように思えてしまう。数学を勉強したことのない人が書いた数学の本という感じがする。しかし、むしろアクチュアリーという分野はどちらかというと数学を利用するという立場なのだろう。

 

この本の書き方はあまり自分に合っていないが、それでも試験問題についてはコンパクトにまとめられており、その点は非常に良いと感じた。

 

そろそろ眠くなって来たので適当に本を読みながら今日を終わりにします。おやすみなさい。

 

アクチュアリー勉強三日目

 

 

統計学入門の5章「確率変数」を読んだ。

 

確率変数は確率空間の上の実数値もしくは整数値に値を取る可測関数と定義すると良いみたいだ。以下では連続型の確率変数について言及する。

確率変数に対して累積分布関数は自然に定まる。さらに累積分布関数の中で適切な条件を満たせば確率密度関数を考えることができる。

この本では期待値、分散及び標準偏差を、確率変数に対する確率密度関数を、重みをつけて積分したモノと定義している。

 

この時、期待値の線形性が成り立つ。つまり、任意の確率変数X,Yに対してE(X+Y)=E(X)+E(Y)が成り立つ。

これは原理的にはわかる(例えば離散型の場合)が、定式化には測度論の知識が必要そうだ。少なくともフビニの定理は使われるはずである。

 

また、次のことも疑問である。例えば、確率変数Xに対してE(g(X))を考えるには、g(X)の確率密度関数を考えてそれについて重みx付きで積分する必要がある。一方、これはもとのXの確率密度関数を考え、それについて重みg(x)付きで積分することに等しい。

これは証明が必要なことであるか、もしくは確率密度関数を経由しない期待値の定義を考える必要があるだろう。よくわかりません。誰か教えてください。

 

最後に、モーメントについて述べておく。期待値や分散を一般化したものが積率、モーメントである。モーメントを確定していけば確率分布の形がわかると言われているが、ここら辺の記述は数学的にきちんと述べることができそうだ。

 

また、モーメントを生成するモーメント母関数が登場した。これと、加えて特製関数は、アクチュアリーの勉強に必須であるらしいため、詳しく勉強したい。

 

それと、平成11年度のアクチュアリー試験の問題を見た。問題1(1)-(5)まで解いたが、現在の問題傾向とはだいぶかけ離れていることに気がついたので無駄だったと思う。

 

アクチュアリー試験の演習書、及び確率論のテキストを購入した。それについては届いたら書こうと思う。

 

 

【追記】(同日深夜)

その後、損保数理について見た。仮に平行で学習するとすれば、統計学の知識がある程度必要になるであろう。なので、統計学入門の2,3,9,11,12,13章を先に読みつつ、過去問や損保数理に取り組むと良いと思われる。

 

また、6章「確率分布」をチラ見した。様々な確率分布が現実に現れているのを見て爆笑した。応用数学におけるこのような現実と数式がマッチするという現象は、非常に魅力的だと感じた。

 

三日目まで勉強して思ったが、勉強するとやはり、問題が与えられて誰でも知っていればできる解法で解いていく、ということに対して虚無感を感じた。しかし、支払った教材に対するお金が無駄になる(私はこのようなことに対して投資を惜しまないようにしているのだが)ので、もう暫く勉強は続けようと思う。

アクチュアリー勉強二日目

今日はゼミと料理をしてから始めたのであまり進まなかった。

 

今日は統計学入門の第5章「確率変数」をちょっとだけ読んだ。

 

一般に確率が与えられた時に、累積分布関数を考えることはできる。そこからさらに確率密度関数を考えるには条件が必要だろう。(ラドン・ニコディズムの定理とか関係してそうだと思ったけどよく覚えてない。)例えば、累積分布関数がヘビサイド関数の時、確率密度関数デルタ関数になるので困る。

 

そこら辺はよく分からないけど興味があるのは、離散型の場合、及び具体的な可積分関数が確率密度関数として与えられた連続型の場合であろうから、詳しく追わなくても良さそう。

 

 

次に登場した確率変数および期待値という概念がよくわからない。

 

確率変数は、「標本集合の事象を選択するパラメータみたいなモノ」に思える。数学的にもっと上手い説明や理解があるのか気になるので、確率論の本を参照したい。

 

一方期待値は、連続型の場合によくわからない。(離散型の場合は測度のσ可法性から即座に示せる。)

定式化をするには(確率変数に対して性質を良くするため)標本集合を細かく考える必要があるだろう。眠いのでもう分からないので諦めた。

 

ここで思ったのは、アクチュアリーの問題集及び確率論の参考書は必要に感じた。アマゾンで購入しとこうかな。

アクチュアリー勉強一日目

これは、保険数理というものに興味が湧いたので、アクチュアリーについて勉強してみようという日記だ。

 

アクチュアリーに対する偏見は以下の通りである。

 

・最高難易度の理系資格。

・保険数理という仕事はマジで忙しい。

・しかしながら高給取り。

・数学科や経済学科の人間が多そう。

・オンラインサロンみたいなタイプの意識高そう。

・数学じゃない。

 

実際どんな分野なのかはよく知らないが、数学系でいえば確率統計などの専門家が近いのかな。

 

さて、僕はふとした瞬間に興味を持ったので勉強することにした。保険数理どころか確率論や統計について一切知識のない自分にとってどの程度難しいものなのか。

 

昨日ぐらいに適当にググった。なんか1次試験と2次試験があるらしい。

 

1次は、数学、生保数理、損保数理、年金数理、最後に会計・経済・投資理論の5科目。

 

ちなみに自分は初め以外の4つはピンとこない。勉強は数学から始めるといいらしい。予想だけど、一番最後は文系科目なんじゃないだろうか。まあ、とりあえず数学分野について勉強するかと決定。

 

購入したのは以下の通りである。

[1]統計学入門, 東京大学教養学部統計学教室 編, 東京大学出版会

[2]例題で学ぶ損害保険数理, 小暮 雅一, 東山 純, 共立出版

[3]財務会計講義, 桜井 久勝, 中央経済社

 

[1]は数学の統計分野に対する教科書で、[2]は損保数理に対する教科書、[3]は会計に対する教科書である。

 

ちなみに[1]は既に持ってたが、読んだことはなかった。確か3年の授業で確率統計の授業を取ったが、授業に人が多すぎて萎えた時、いつか勉強しようと思って参考書を買うだけ買った。(単位は落とした。)

 

[2]を手始めに見たが、思いの外読めそうだった。そして、思ったよりも数学という感じだった。(純粋数学でなくて応用数学だが。)確率統計のよくわからない知識は[1]で補うことができそう。

 

ちなみにまだ一問も解いてないので全て適当な感想です。