目次
背景
- 量と率がかなり重要な概念でっちゃに使う事があるのでメモ
- また、率、割合、比の違いなどもまとめる
- また、量 > 率の簡単な証明を行う
率、割合、比の違い
次のような違いがある。
- 率(rate)
- 定義:「注目している量 ÷ 時間」
- 単位: 率の単位は「注目している量の単位 / 時間」
- 例:「出生率」= 人/年
- 割合(proportion)
- 定義:「注目している量 ÷ 全体の量」
- 単位: 割合は0から1(0%から100%)の間の値を取る
- 例:「有病割合」= 人 / 人
- 比(ratio)
- 定義:「注目している量A ÷ 注目している量B」
- 単位: 比は「注目する量A : 注目する量B」の単位を取る
- 例:「性別比」= 男子 : 女子
なお、合格率などは率と表されるが、「部分 / 全体」なので、厳密には合格割合が正しい。
量 > 率
打席数(量) > 打率(率)
- 個人的には率より量が大切だと考える
- つまり、能力(率)より試行回数(量)のほうが大切
- 一階でも多く打席に経てば、結果的に打率も上がるし
- 打率より打数、率より量
ヒットを10%で打つには何打席必要かの例:
例えば、野球で能力(打率)が10倍違う選手を仮定する。 その人がそれぞれ10%の確率でヒットを打てるようにするには次の打数が必要になる。 それを計算すると以下。
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計算結果をまとめると次になる。
- 打率が5割の選手
- 1打席必要
- つまり、打率が5割の選手が少なくとも1回のヒットを打つ確率を10%にするためには1打席必要
- 打率が0.5割の選手
- 3打席必要
- つまり、一方で、打率が0.5割の選手が少なくとも1回のヒットを打つ確率を10%にするには3打席必要
つまり、5割と0.5割りの選手では、10%の確率でヒットをするのに必要な打席数は1打席と3打席であり、そこまで差はない。
単純に能力が10倍違う場合でも、マグレヒットを狙うなら、バッターボックスに立った回数が大切という事。 それを図として以下に示す。ちなみに、計算は幾何学分布の計算になる。
ビジネスでの量 > 率・平均
ビジネスの現場では次のような数字を使う。 いろいろな切り口・方向から、売上を見ることができる。
- 売上=客数 × 客単価
- 売上=見込み客数 × 契約率 × 客単価
- 売上=社員数 × 1人当たり売上
ここで疑問があがる。どの変数にフォーカスするべきか。
- 例えば、
見込み客数×契約率×客単価
と言う公式で考える - 見込み客数は「量」だが、契約率・客単価は、「率・平均」に分類できる
- ここで、分かれ道が出てくる
- 量を上げるべきなのか、率・平均を上げるべきなのかという議論
結論は、母数である「量」が増えないことには、いかに率・平均を上げても、実数は増えない。 例えば、会社全体の売上で考えたとき、もし仮に契約率を50%→60%に上げる、客単価を変えないとすると、次の事が言える。
- 見込み客数1000件の場合と、見込み客数500件の場合であれば、
- 同じ契約率を10%上げるとしても、
- 契約件数は+100件と+50件で、効果は2倍違う
つまり、量を優先しその後に率を上げた方がいいという事。
AIのモデルの賢さ
- 機械学習のモデルの賢さも量が圧倒的
- LLMやMMMは穴埋め問題をひたすら解いて学習している
- 量が質に転化されると言う事
パイを大きくする
- 一人でやるよりチームビルディングをして徒党を組むのが正しい
- 一人で1000万円稼ぐより、2人で1億円稼ぐ方が良い
- 結果的に5000万円稼いでいる事になる
- つまり、分母、量を大きくするのが大切
面を取るか掘り下げるか
次の2つの有名な言いまわしがある。
- 面を取る
- 掘り下げる
この2つは、本質的に量と率に関係する。
面を取り量を取るのさ最優先。
面を取った後に、掘り下げると、余計に面を取れる事になるから。
また、面があるからこそ、どこを掘り下げるかの議論の価値も生まれる。
まとめ
- 言いたかった事は
量 > 率
- そして、打席にひたすら立ってバットを振る事が大切
- つまり、ヒットを打つには、
能力より試行回数の方が大切
量 > 率
は言い換えると、努力 > 才能
- ピカソだって生涯1万点の作品を生み出したから、結果的にヒットが生まれた