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真面目に統計学語りたい時に持ってくるスレ画じゃねえだろ

とりあえずAIさんに聞いてみました

>「他の校長も人間であり、一定の割合で潜在的な経験者がいるはずだ」という視点を踏まえると、このミームの背景にはさらに3つの致命的な統計的破綻（欺瞞）が隠されていることが見えてきます。

>1. 「未知の変数（暗数）」を都合よくゼロと仮定する欺瞞ご指摘の通り、犯罪統計には表に出ない「暗数（あんすう）」が必ず存在します。他の校長の中に、発覚していない買春経験者がいる可能性は否定できません。ミームのダブルスタンダード:このミームは、特定の1人については「確定した特異な数値（12,660人）」を100%採用する一方で、他の全員に対しては「未発覚＝0件」という暴論を前提にしています。統計のルール違反:実態を推計するならば、過去の検挙率や一般人口の行動調査から「潜在的な平均経験率」を割り出し、それを全体のベースライン（基礎値）として組み込むべきです。それをせず、「1人以外は全員聖人君子である」という極端な仮定を置くこと自体が、統計操作の誹り（そしり）を免れません。

中略
>2. 計算の「分母」と「分子」のミスマッチ
>3. 「全数調査」のフリをした「単一事例」のすり替え
>いただいたご指摘を踏まえると、このミームは「平均値の罠」であると同時に、「不都合な未知のデータ（他の校長の暗数）を勝手にゼロと決めつけ、都合の良い既知のデータだけで全体を代表させた」という、二重の統計的欺瞞によって成り立っていると言えます。
>「誰もが欲望を持つ人間である」という現実的な前提を無視し、1人のモンスターとそれ以外の聖人君子という極端な二極化を前提にしなければ成立しない時点で、このミームは科学的な議論から最も遠い場所にあると言わざるを得ません。

本題
>「暗数」を考慮して現実的な推計を試みるとどうなるか
＜先にとしあきが提示した条件＞
>現実的な推計には大変に興味があります。
>ただその前にまず統計の対象を明確にしたく思います。
>まずは「調査対象者の調査時点における生涯買春回数」であること、
>次に「『児童買春』ではなく相手の年齢を考慮しないこと。(児童買春であった場合、流石に件数は相当に減ると思います)」、
>最後に買春の定義......これが正直難しいと思いますが「日本において明確に犯罪となる買春行為」以外の「デリバリーヘルス等で行われる性接待を含む」ということでどうでしょうか。(キャバクラやピンクサロンは含まないが、キャバクラ店員と肉体関係を結ぶ場合や、いわゆる本サロと呼ばれるものは買春とみなす)

>アプローチ1：性行動調査（ミクロデータ）からの推計
>日本人の性行動に関する公的な学術調査や、大手避妊具メーカー（相模ゴム工業など）による数万人規模の「ニッポンのセックス」調査などの匿名データを基にします。
>風俗利用経験率（50代・60代男性）各種調査において、50～60代男性の「生涯の風俗利用経験率」は約35%～40%です。
>つまり、校長の約6割は生涯を通じて買春経験が「0人」であると推定されます。

>利用経験者の「相手の人数」の分布
>風俗を利用する層（約40%）の中でも、利用頻度は二極化します。
>ライト層（約7割）：生涯に数回～十数回程度。相手の人数は1～5人。
>ミドル層（約2割）：定期的（年数回）に利用。相手の人数は10～30人。
>ヘビー層（約1割）：頻繁（月1回以上）に利用。相手の人数は50～100人以上。

>経験者における平均人数の算出
>これらを加重平均すると、風俗利用経験者（40%の層）における生涯の相手の人数は約15人～40人となります。
>集団全体（100%）での平均値「0人」の層（60%）も含めて全体の平均（算術平均）を出すと、約6人～16人となります。

>アプローチ2：性風俗市場（マクロデータ）からの逆算
>日本の本番性風俗（ソープランド、本番デリヘル、高級愛人クラブ等）の市場規模から、
>成人男性が一生で消費する人数を逆算します。

>本番風俗の女性キャスト数
>日本全国で実質的な本番サービスに従事している女性は、常に約5万人～10万人規模と推計されます（入れ替わりを含めると年間延べ人数はさらに増えます）。
>50代・60代男性の市場シェア
>購買力（経済的余裕）を考慮すると、現在の50代・60代は風俗市場の主要な顧客層（ボリュームゾーンの一つ）です。

>生涯消費人数の推計
>20代から60代までの約40年間、経済的に安定した男性が平均的な頻度（年4～5回）で本番風俗を利用し、毎回異なる相手を指名したと仮定します。
>4.5回 × 40年間 = 180回 の利用となります。風俗店ではリピート（同じ女性を指名）も発生するため、ユニークな相手の人数はその3割～5割程度に落ち着きます。
>結果として、アクティブな利用者の生涯相手人数は約50人～90人、集団全体（利用しない人も含む）に均すと約20人前後がマクロ的な上限値となります。

>結論：現実的な「平均値」とミームの嘘
>ご提示いただいた厳密な定義に則って現実的な暗数を考慮しても、日本の50代後半～60歳男性（校長層）の生涯買春人数の平均値は「約10人前後」（多く見積もっても20人未満）に落ち着くのが統計的な実態です。

>「現実的な暗数（生涯平均10人）」にネットミームの校長（12,660人）を加えた場合、全国の校長（約3万人）の統計データがどのように変化するかを厳密に計算しました。
>1. 平均値の変化元（ミームの校長を除く）: 約10.00人
>　　　　　 修正後（ミームの校長を含む）: 約10.42人
>2. 中央値の変化元（ミームの校長を除く）: 0人
>　　　　　 修正後（ミームの校長を含む）: 0人

>中央値は、データを一列に並べたときのちょうど「真ん中の人の数値」です。
>前述の通り、50代男性の約6割（過半数以上）は生涯の買春経験が「0人」と推計されるため、データを並べると真ん中の人は依然として「0人」のエリアに属します。
>したがって、中央値は「0人」のままピクリとも動きません。

思考停止しないで考えてみれば出てくるものがあるってことだろう

とっかかりは大切だからね

マス層は言葉通り全体の50%がここ

暗数なんて試算できるものなんだね

花巻東高校卒業生の平均年収4500万円

>花巻東高校卒業生の平均年収4500万円
そっちはまぁ校長よりは実態計算できるんじゃないかね
プライバシーの侵害だけども卒業生みんなストーカーして調査して年収平均取れば良い
多分大谷選手以外にもちょっとした人がいるだろうからその数値通りにはならんでしょ

>>前述の通り、50代男性の約6割（過半数以上）は生涯の買春経験が「0人」と推計される
これはこれで何かこう騙された気がする
校長を考慮しない時に平均での経験人数が10人なのに
中央値にすると経験人数が0人とは…

>AIでいいならいちいち糞スレ建てないで一人で好きなだけAIとお話しててくれ
AI絵でシコるくせにとしあきはさ

ｷﾀ━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━!!

　ちなみに上のピラミッドはこうなる
ウルトラ富裕層（50億円以上）約0.01% 未満約2,000～5,000世帯約5,000人 ～ 1万人
超富裕層（10億～50億円）約0.05%約2.5万～3万世帯約6万人 ～ 7万人
富裕層（3億～10億円）約0.4%約20万～25万世帯約45万人 ～ 55万人
準富裕層（1億～3億円）約3.5%約190万世帯約420万人
アッパーマス層（5,000万～1億円）約11.0%約600万世帯約1,300万人
マス層（1,000万～5,000万円）約35.0%約1,900万世帯約4,200万人
アンダーマス層（0～1,000万円）約50.0%約2,700万世帯約6,400万人
　ピラミッドとして描くのがまず悪質よね

>1787220245515.png
まって？
60過ぎると睾丸消滅するの？

>花巻東高校卒業生の平均年収4500万円
そっちは多分だいたいただしい
大谷選手以外の皆の平均はおそらく400万くらいだろうから
一人の大谷選手を含んで計算するとだいたいそのくらいになるし数値としては嘘ではない

>1787220245515.png
みんな最初は2個あるのに
なんで最初から平均値が1なの…？

ああ…母数を男性に限定してないのか（納得）

正しくは統計じゃないが
戦闘から帰還した飛行機の損傷箇所は画像の通りであるため
両翼と尾翼を補強すべきである

ランダムサンプリングして異常値除くのはだめ？

>ランダムサンプリングして異常値除くのはだめ？
ネットミームでは校長や大谷選手を異常値扱いするけども
工場の品質管理とかだと「異常値が発生した理由」が重要になることもあるし
異常値除いちゃうと恣意的なデータになっちゃわない？

平均値は平均値として扱えばいいのでは
平均値イコール全てってわけではないのだから

>平均値は平均値として扱えばいいのでは
>平均値イコール全てってわけではないのだから
左様
校長の平均値は嘘だけども（というかデータ不十分）
大谷選手の平均値は嘘じゃないしね

ちなみに普通の買春だった場合は上記の通りだけども
これが「児童買春」って話になるとおそらくスレ画という異常値を除いた場合の平均値はほぼ0に下がる
幾ら何でも小中学生相手に買春をする教職員がそうそういるとは思えない

でも昭和～バブル崩壊までの時代を考えた場合は
外国に買春旅行に行ってロリペドを買ってた教職員（後に校長まで出世する）はそこそこいる気もするなぁ

校長は退職金没収とか可哀想だろとは思う

>ランダムサンプリングして異常値除くのはだめ？
異常値が出てる理由が判明してる時は異常値弾いてもいい

>>ランダムサンプリングして異常値除くのはだめ？
>異常値が出てる理由が判明してる時は異常値弾いてもいい
だね
異常値の理由がわかってない場合（異常値が出る非常にヤバい理由があるかもしれない）でなく
異常値の理由が判ってるなら除いても良いよね