（ ￣□￣）おおーーー体から熱が逃げいていかない・・・
∧∧
（ ‥）今、神奈川県のこのあたりでは
雨が降っていますからね。
空が厚い雲に覆われているので熱が逃げていかない。つまるところ室内は温度のわりには暖かく感じ、そして体もいつもにくらべてずいぶん楽。
（‥ ）いくらエアコンつけても熱が逃げていってしまう
あの感覚はいかんともしがたいからねえ。
∧∧
（ ‥）そうですねえ。
さて
データを最節約に解析してひとつの仮説を発見する。分岐学のこのやりかたは枝状のグラフを作るということもあるせいか、初めて見る人には、分岐学が仮説を発見し、それを論証するひとつの方法論なのだとあまり思えないらしい。
甚だしい場合には検討するための仮説を提案しているとはみなさずに、なにか暗記するにたる安定的な整理整頓体系を出力してくれる、そう思い込む人もいるらしく、ごていねいに分岐図を暗記したり、そうかと思うとデータの相違で異なる樹形が編まれると、なんだ結論がころころ変わるじゃないか、フン！！ 分岐学なんて、信用するもんか、となんか痛いことを言う人もいる。
まあそんな誤解や思い込みがあるのでどう説明したらいいものか？ そういうわけでもっと分かりやすいグラフの具体的な例として普通の／ ←こーんな（例えばの話）右肩上がりのグラフを例え話として出すと思い当たるのが
最小二乗法。
（‥ ）でもそこで検討はしなくちゃいけないわけだな。
最小二乗法の哲学的な背景や哲学的な問題とは
何か？ そもそもそういうことが検討されたことが
あるのかどうか。
∧∧
（ ‥）はあ、まあ、大部分の人はそんなこと気にしないでしょうけど、
まあ、問題にはなりうる事柄かもしれませんねえ。
というわけで「最小二乗法の歴史」という本を買った。岩石の本も読んだり、認知心理学の本も読んだりと最近はちょっとまとまりに欠けている読書の時間。
ともあれ
∧∧
（ ‥）どうなんですか？ ヒントになりそうですか？
（‥ ）うーむ。。。。
□-
例えばの話、最小二乗法って、この宇宙では人間が導き出すデータの誤差はトータルでならされるのであると仮定した方法なのか、あるいはデータは経験的に言ってあっちこっちにばらけるだろうから全体の平均をとったら何かよくなるんじゃね？ という程度のことなのか、はたまた、これはあくまでデータからもっともらしい普遍的な何かを取り出すための手段ですよ、という程度のことなのか。
∧∧
（ ‥）どれなんですか？
（‥ ）いや、まだ読み始めたばかりなので・・・。
少なくともデータの平均値をとればいいではないか、という意見にはまったく賛同しなかった人がいたらしいことはなんとなく見えてきた感じ。
