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臼井優
1. 平均値の比較
一般的に、男性と女性の平均IQ（知能指数）に統計的に有意な差はないとされています。
均衡: 多くの知能検査は性別による有利不利が出ないよう設計されています。
微差: 研究によっては男性が2ポイント程度高いとするものや、近年では女性がわずかに上回る傾向を指摘するGIGAZINEの記事などもありますが、知能の全体像としてはほぼ同等です。
2. 分布の広がり（分散）の違い
最も特徴的な違いは「分布の形」にあると言われています。
男性の分布: 山が低く、左右に広く裾が伸びる傾向があります。つまり、IQが非常に高い層と非常に低い層の両方において、男性の割合が女性よりも多くなる傾向（変動性の大きさ）が報告されています。
女性の分布: 山が高く、平均値付近に多くの人が集中する傾向があります。極端な高知能や低知能の割合は男性に比べると少ないとされます。
3. 得意分野の傾向
全体的なIQは同等でも、特定の能力指標（サブテスト）では以下のような性差が見られることがあります。
女性の傾向: 言語的流暢性、処理速度、知覚の正確さ、細かい運動技能などに優れる傾向があります。
男性の傾向: 空間認識能力（図形の回転など）、数学的推論、ワーキングメモリなどに優れる傾向があります。
これらの差異は、生物学的な要因だけでなく、教育や社会的なジェンダーロールといった環境要因も強く影響していると考えられています。
マミ
1872(明治5)年1月29日に日本初の全国戸籍調査が実施されたことにちなんで記念日が設けられております。
当時の人口は
1,679万6,158
1,631万4,667
の合計3,311万825人でした。
余談
総務省統計局が発表している2024(令和6)年度末まで確定値のデータでは
5,925万8
6,230万3
の総人口1億2,156万1千人となっております。
住民基本台帳に基づく人口
百の位以下は四捨五入
さらに余談
日本初となる戸籍制度は645(大化元)年に行われた大化の改新の時だとされており、
年貢を徴収するため田畑の大きさとともに、その土地の人も登録するようにした
制度が後の戸籍制度に繋がっていると考えられておます。
大化の改新時に調査編製されたものは、編製年の干支から
木簡
壬申じんしん戸籍
と呼ばれております。
おちゃっぱ
渋谷なのにしれっとタイヨーあるの面白い
凝ってるなー
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基地 害
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妹（い
特にインバウンドのあすごい ニセコ とか白馬。
自分の行く所は 外国人 少ないから リフト１日券
安いけど・・・
（＾＾；）
#ゴゴボラケ
6
くにゃ
4
⛓もぐ
前々から変なバグはちょいあるけど、基本的な機能部分でもWeb版アプリ版で仕変の連携取れなくなりつつあるの、まんま現場の静かな崩壊感
2
猫屋敷
労働うううつうううううう
いやあああああああ
13
🍭ろる
9
綾香
今朝は眠くて眠くてなかなか起きれず、お昼前くらいまで寝てました。
時間 無駄にしたー(・・;)
明日は実家に行くので、今日出来る事を今日の内にやっておこうと思います！
4
ボ ナ・
8
TM (とも
AFDFBはどのように使われるの？
AFDFBは、主にデータの管理や分析に使われるフレームワークです。具体的には以下のような用途があります。
データ収集: AFDFBは、さまざまなソースからデータを集めるためのツールとして機能します。これにより、情報を一元化し、分析しやすくなります。
データ分析: 集めたデータを分析するための手法やアルゴリズムを提供します。これにより、トレンドやパターンを見つけることができます。
レポート作成: 分析結果をもとに、視覚的にわかりやすいレポートを作成する機能があります。これにより、関係者に情報を効果的に伝えることができます。
意思決定支援: AFDFBを使用することで、データに基づいた意思決定が可能になります。これにより、ビジネスの戦略や方針をより効果的に策定できます。
このように、AFDFBはデータのライフサイクル全体をサポートするため、ビジネスや研究の現場で非常に役立つツールです。
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たなち
暁蕾
#如懿伝
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