From：奥村尚
東京のオフィスより、、、

最近、本当によくある事なのですが、
先週のある日、電車がとても遅れました。

東京の朝10時という時間帯で
電車が15分も来ないというのは
なかなかないことですよね。

当然電車は大混雑..と思いきや、
なんとガラガラ。

残念ながら、
その電車に乗ることができず、

タッチの差でホームから出発してしまったので
仕方なく15分待ってみました。

次の電車はとても混雑していました。

そのまた次の電車はすぐに続いて来るという
アナウンスがありましたが、

本当にすぐに来るか怪しかったので、
久しぶりに混雑した電車に
乗ってしまいました。

おそらくその電車は
空いていたことでしょう。

混雑した電車の直後には、
空いている電車が来る確率が高いことは、
誰もが経験的に知っていますね。

「オーバーシュート」という現象です。
「短期的な行き過ぎ」という意味です。

ここまでは感覚的なもので、
ー－－－－－－－－－－－
空いている電車のあとは
混んでいる電車がくる。

混んでいる電車のあとは
空いている電車がくる。
ー－－－－－－－－－ー－
という話です。

ところで、
情報Ⅰという学科が
大学受験に新設されましたが、

コンピュータに必要な基本教養を
範囲としています。

いま取り上げた電車のような問題を、
確率モデルとして組み立て（モデリング）、
数字で解決するのです。

ちょっとだけ、
やってみましょう。

「空いている、混んでいる」の分岐点は、
その時間帯、その曜日の乗車率の
平均値にするとよいでしょう。

平均よりわずかでも空いている時はマイナス
平均よりわずかでも混んでいる時はプラスとして
表すことができます。

過度に空いている、
あるいは、
過度に混んでいる状態は、

ー－－－－－－－－－－－－－－－－
平均より大きく乖離して空いている
平均より大きく乖離して混んでいる
ー－－－－－－－－－－－ー－－－ー
状態になります。

どのくらい乖離しているかは、
標準偏差で数値化できます。

わかりやすく、
偏差値化しても良いでしょう。

平均ピッタリの時は偏差値50

偏差値40以下になるガラガラさ、
頻度16%以下の割合

偏差値60以上になる混雑さは、
頻度16%以下の割合

として数字で示すことができます。

このように全ての電車の乗車率を確認して
数字に当てはめたとして、

偏差値 40(かなりすいている) 電車の次には
偏差値いくつがくるか、

偏差値 30(圧倒的にすいている) 電車の次には
偏差値いくつがくるか、

といったシミュレーションをすることで、
感覚的な仮説を実証できるわけです。

相場でもこうした現象は
よく発生します。

電車が空いている状態を下落
電車が混んでいる状態を上昇

として例えると
分かりやすくなるでしょうか。

これをモデリングすると、
たとえば、大きな下落のあとに、

どのくらい戻す(=上昇する)
相場になっているのか、

その確率はどうであるのか
を定式化できます。

行き過ぎた下落相場は、
何日でどれくらいもとに戻るのか
ということもわかります。

(たぶん)次回ですが、
下落した相場を実例にモデリングを
してみようと思います。

検証を進めていますが、
案外、数字にすると
いろいろなことが明確になりました。

お楽しみに。

奥村尚

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