知っていますか？
きのこ、表に出ているのはほんの一部で、菌糸は森全体に張りめぐされているのですよ。

「わざわざ吸い出す自然界の濃縮装置」　「キノコの菌糸は森全体に張りめぐされている」
近い将来このような自然現象をうまく使って　できるだけ簡単に「芋づる式」に回収することが出来たらなあ　と思っているだけのことで　現時点で可能なことがあるとは全く思っていません。
でもどなたかこの辺りをヒントに開発していただけたらなあとも思います。
今はただ近づかないように離れるのが一番だと思っています。

崩壊熱で上昇気流が生まれているのでは？

自分の超能力？: 大槻義彦のページ　―大槻義彦公式ブログ― powered by ココログ
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Eさんからの挑戦状２: 大槻義彦のページ　―大槻義彦公式ブログ― powered by ココログ
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敬称を打ち落としました。
下から３行目

×宮島鹿おやじ　
○宮島鹿おやじ様

大変失礼しました。申し訳ありません。

原子、分子は非常に小さいと思われていますが、直接は目に見えずとも、間接的に
日常的なもので観測することは可能で、オブラートのように軽いものなら、分子運動
の影響である可能性はおおいにあります。

想定している放射線のエネルギーとオブラートの質量等を計算してみるのも面白い
かもしれません。わたしは文系のうえど素人なので、ちょっと今は手をだしかねますが。

ど素人の勘違い、正電荷による影響でしょうね。このほうが力はずーっと大きいでしょう。いや、また間違えているかも。笑い。

http://www.asyura2.com/12/genpatu21/msg/703.html を拝見しました。
線源の解明に集中する宮島鹿おやじさんや、他の心強い協力者の方々の気持ちがよく分かります。中味が濃いのでまだ途中までしか読んでいませんが …… 放射線の強度スペクトルの解析の他、ウィルソン霧箱にとても関心を持って拝見しています。

http://www.asyura2.com/12/genpatu21/msg/703.html が見れなくなっているので、ここにｺﾒﾝﾄします。(189のﾚｽです)

■ CASIOの｢ﾌﾘｰ計算｣を利用したについて
CASIOの高精度計算ｻｲﾄで検定出来ます。手順は、以下の通りです。

(1) http://keisan.casio.jp に接続する。
(2) ﾒﾆｭｰから｢ﾌﾘｰ計算｣を選択する。
(3) [計算式]ﾍﾟｲﾝに後述の計算式をｺﾋﾟｰ&ﾍﾟｰｽﾄする。
(4) [計算]ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸする。
(5) [変数]ﾍﾟｲﾝに変数用のﾃｷｽﾄﾎﾞｯｸｽが出現するので、値を入力する。
(6) [計算]ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸする。
(7) [答え]ﾍﾟｲﾝに結果が表示される。
　1行f0列: 紙1枚のβ線の減衰率
　2行f0列: 第1種の誤りを犯す確率(以降、この確率をP1とする)
　2行f1列: 第2種の誤りを犯す確率(以降、この確率をP2とする)
(8) 検定する。
　有意水準αを定める。
　α＜P1 である場合は「測定値(紙1枚)は予測通りに減少しない」とは言えない。
　α≧P1 である場合は「測定値(紙1枚)は予測以上に減少する」と言える。(P2にも留意の事)

例) http://img.asyura2.com/us/bigdata/up1/source/7898.jpg のﾃﾞｰﾀの場合

[答え]ﾍﾟｲﾝの結果は

　　　　　f0　　　　　　　　　　 f1
---------------------- ----------------------
0.83017627508208954776
0.47711158872009834209 0.47690763885614530839
---------------------- ----------------------

となり

紙1枚のβ線の減衰率: 0.83017627508208954776
第1種の誤りを犯す確率: 0.47711158872009834209
第2種の誤りを犯す確率: 0.47690763885614530839

です。

有意水準を0.01とすると

0.01＜0.47711158872009834209

なので、帰無仮説は棄却出来ません。

有意水準は通常0.05以下なのですが、仮に0.48とすると

0.48≧0.47711158872009834209

なので、帰無仮説を棄却出来ますが、第2種の誤りを犯す確率が

0.47690763885614530839

になります。

ｺﾋﾟｰ&ﾍﾟｰｽﾄする計算式です。

▼▼▼ 次行から ▼▼▼
/*
帰無仮説: 測定値(紙1枚)は、予測通りに減少する。
対立仮説: 測定値(紙1枚)は、予測以上に減少する。

で片側検定を行う。
*/

/* 変数用ﾃｷｽﾄﾎﾞｯｸｽの順序を定める */
foo = 測定回数;
foo = 合計（金属ﾌﾟﾚｰﾄ）;
foo = 合計（紙0枚）;
foo = 合計（紙1枚）;
foo = 合計（紙2枚）;
foo = 合計（紙3枚）;
foo = 合計（紙4枚）;

/* 標本平均を求める */
x_mp = 合計（金属ﾌﾟﾚｰﾄ） / 測定回数;
x_p0 = 合計（紙0枚） / 測定回数;
x_p1 = 合計（紙1枚） / 測定回数;
x_p2 = 合計（紙2枚） / 測定回数;
x_p3 = 合計（紙3枚） / 測定回数;
x_p4 = 合計（紙4枚） / 測定回数;

/* 紙1枚によるβ線の減衰率を対数回帰分析で求める */
b = (4*(ln(x_p1-x_mp)+2*ln(x_p2-x_mp)+3*ln(x_p3-x_mp)+4*ln(x_p4-x_mp))-10*(ln(x_p1-x_mp)+ln(x_p2-x_mp)+ln(x_p3-x_mp)+ln(x_p4-x_mp)))/20;
a = (ln(x_p1-x_mp)+ln(x_p2-x_mp)+ln(x_p3-x_mp)+ln(x_p4-x_mp)-b*10)/4;
r = e^b;
println(r);

/* 検定用の確率を求める */
println(normalcdlower(x_mp+(x_p1-x_mp)/r,x_p0,x_p0/sqrt(測定回数)),normalcd(x_mp+(x_p0-x_mp)*r,x_p1,x_p1/sqrt(測定回数)));
▲▲▲ 前行まで ▲▲▲

最後の部分を訂正します。

------------------------------
有意水準は通常0.05以下なのですが、仮に0.47711158872009834209とすると

0.47711158872009834209≧0.47711158872009834209

なので、帰無仮説を棄却出来ますが、第2種の誤りを犯す確率が

0.47690763885614530839

になります。

流れ読めよ。
二進法ばかがｗ

恐らく震災前にごく限られた場所でそんなものが見つかって勝手に
移動したりしたら、それだけで逮捕されても不思議じゃなかったはずだ。

そういう取り扱い資格が無いのに、扱ってる事実は拳銃を不法に所有している
事に等しいのです。でも今はそこらじゅうに拳銃が落っこちてるから警察も
取り締まれないだけの状況なのです。
自重してください。

＞とりあえず、紙一枚の透過率は８３％という数値がありますが、この数値そのものは「確からしい」と考えていいのでしょうか。それとも、この数値の確からしさ（有意さ）が棄却されているのでしょうか。

43に書いてある

紙1枚のβ線の減衰率: 0.83017627508208954776

は、http://img.asyura2.com/us/bigdata/up1/source/7898.jpg の紙1〜4枚のデータから対数回帰分析を用いて求めています。紙の枚数と減衰率との相関が強いので、4個のデータから得られるものとしては良い値だと思います。

＞私どもは連立方程式を解くことによって透過率・β成分を出すという考え方を持ちました。まずはこの考え方についてはどのようにお考えでしょうか。

対数回帰直線を使う方が良いです。
紙1〜4枚の場合の計算は44の

/* 紙1枚によるβ線の減衰率を対数回帰分析で求める */

以降にあります。

x_p1〜x_p4を紙1〜4枚の測定値、x_mpを金属ﾌﾟﾚｰﾄの測定値として、aとbを求めれば

e^bが紙1枚によるβ線の減衰率に、e^aが紙で遮蔽しない場合に予測される測定値になります。

＞また、その中で、重要なのが、紙１枚の透過率を　ｐ　　　とした場合
　　　　　　　全く同じ材質の紙２枚の透過率を　ｐ^2
と、考えたことですが、これについてはどうでしょうか。

その通りです。

＞３乗、４乗としたときの理論値と実測値の近似などから、基本的には累乗していっていいように思いますが。どうでしょうか。

累乗で構いません。

透過率を正確に計算したいのは理解出来るのですが、ﾎﾟｱｿﾝ分布は平均と分散が同じなので測定値のばらつきが大きい為、測定回数を非常に多くしないと検定は困難です。

http://img.asyura2.com/us/bigdata/up1/source/7898.jpg のﾃﾞｰﾀで試算してみたのですが

測定回数: 5
平均(金属ﾌﾟﾚｰﾄ): 1745
平均(紙0枚): 21212
平均(紙1枚): 17454
減衰率: 0.83
有意水準: 0.05

だと帰無仮説を棄却出来ませんが、測定回数が3510なら棄却出来ます。測定回数3510のﾃﾞｰﾀのばらつきは、測定回数5のﾃﾞｰﾀのばらつきの60分の1ほどです。
測定回数が3509の場合は帰無仮説を棄却出来ませんが、この時、第2種の過誤の確率はほぼ50%です。つまり、測定回数3510で帰無仮説を棄却出来た所で信頼出来る結果ではない、と云う事です。

しかし、この物質が危険なものであると立証すればするほど違法性が高まる
という矛盾を抱えているというのも事実です。

もし、万が一にでも違法行為と知りながら行なってるとしたら、事は
あなたの社会からの抹殺リスク（逮捕）に留まりません。
この掲示板は犯罪幇助で問題視され、先には閉鎖が待つでしょう。

背景に物質の移動をした男を逮捕する前に何故問題物質の調査広報がないのか？
といった議論を沸騰させる弱みがあるだけで、この国の生贄を犠牲にするやり方を
しっていればあなたの行動は愚かすぎて危険すぎます。

そんな国なのは百も承知でしょう？
自重しなさい。

その程度の小心者です。はい

恥ずかしいのは、わが国に諸外国の心ある人たちが政府等に対して行動を起こしてる事実です。

この国は何時から精神的発展途上国になったのでしょうか？

第二次敗戦後から、やはり大国による間接的差配を受けて来たのでしょうか。
世界の矛盾の点と線を結べば自ずと見えて来る社会背景もありますが。

リアル世界では今イランが戦っています。
その陰で儲ける石油メジャー投機屋や、戦争が余禄で起これば大もうけの武器商人。
虎視眈々と狙うハイエナの後ろで絵を描くイスラエル。

書けばキリがありません・・
銭金以外に本物の生きがいを見つけた人は、恐らく未来永劫幸せでしょう。
板の筋から脱線した事をお許しくだされ。
鹿おやじさん、お身体ご自愛下さい。

この投稿は、宮島鹿おやじさんの被曝の危険もあり、非常に小さいとは思うものの、たしかに違法性をめぐる危険もあるかもしれません。
しかし、放射性物質（それも南相馬の重大問題になっている放射性物質）を、専門家の検査だけでなく、いろいろ試してみることで、放射性物質を私たちにとって身近なものにしています（本当は身近になる必要がないことが一番いいのですが）。
放射性物質について、あれこれ自分で考えることを促してくれる貴重な投稿です。

「私には、ゆっくりと前進するダンプカーの前に
ちいさなこどもたちがいるように思えてならないんです。
その前輪が掛かる前に、いや、もう掛かっているのか、わからない」
この思いはまったく同感です。
福島の子どもたちを筆頭に、疎開、避難を実現するため、これからも、できることをやろうと思っているところです。

、

宮島鹿おやじ氏が http://www.asyura2.com/12/genpatu21/msg/703.html にて、紙1枚のβ線減衰率を用いて試料のα線量を計算を試みています。

検定は測定回数を非常に多くしないと無理ですが、区間推定ならなんとかなりそうです。

結果を記しておきます。

紙1枚によるβ線の減衰率の誤差を無視すれば、試料のα線量Xsaは

Xsa = (Xtn~-Xbn~)-(Xtm~-Xbm~)-((Xtp~-Xbp~)-(Xtm~-Xbm~))/r

n: 測定回数
Xtn~: 試料の測定値(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ込み、遮蔽なし)の平均
Xtp~: 試料の測定値(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ込み、紙1枚で遮蔽)の平均
Xtm~: 試料の測定値(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ込み、金属ﾌﾟﾚｰﾄで遮蔽)の平均
Xbn~: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞの測定値(遮蔽なし)の平均
Xbp~: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞの測定値(紙1枚で遮蔽)の平均
Xbm~: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞの測定値(金属ﾌﾟﾚｰﾄで遮蔽)の平均
r: 紙1枚によるβ線の減衰率

となります。(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞの影響も考慮してみました)

Xsaに関して

Xsa 〜 N(μ,σ^2)

μ: 試料のα線量の母平均
σ: 試料のα線量の標準偏差、√(((Xtn~+Xbn~)+(Xtm~+Xbm~)+((Xtp~+Xbp~)+(Xtm~+Xbm~))/r^2)/(n-1))

となります。因みに

μ-σ≦Xsa≦μ-σ となる確率は68.26%
μ-2*σ≦Xsa≦μ-2*σ となる確率は95.44%
μ-3*σ≦Xsa≦μ-3*σ となる確率は99.74%

です。

http://img.asyura2.com/us/bigdata/up1/source/7898.jpg のﾃﾞｰﾀの場合は

n: 5
Xtn~: 106060/5
Xtp~: 87270/5
Xtm~: 8726/5
Xbn~: 0
Xbp~: 0
Xbm~: 0
r: 0.83017627508208954776

とすると

μ: 554.553639193457614001
σ: 112.7106061438226250921

となります。

注) rの誤差を無視しているので、あくまでも参考です。

誤りがあるといけないので、導出過程を記しておきます。

ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞの放射線源を

Xbn 〜 Po(Mba+Mbb+Mbc)
Xbp 〜 Po(r*Mbb+Mbc)
Xbm 〜 Po(Mbc)

とする。ここで

Xbn: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ(遮蔽なし)の測定値を表す確率変数
Xbp: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ(紙1枚で遮蔽)の測定値を表す確率変数
Xbm: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ(金属ﾌﾟﾚｰﾄで遮蔽)の測定値を表す確率変数
Mba: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞのα線量の母平均
Mbb: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞのβ線量の母平均
Mbc: ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞのγ線量の母平均
r: 紙1枚当たりのβ線の減衰率

である。同様に試料の放射線源を

Xtn 〜 Po(Mba+Mbb+Mbc+Msa+Msb+Msc)
Xtp 〜 Po(r*Mbb+Mbc+r*Msb+Msc)
Xtm 〜 Po(Mbc+Msc)

とする。ここで

Xtn: 試料(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ込み、遮蔽なし)の測定値を表す確率変数
Xtp: 試料(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ込み、紙1枚で遮蔽)の測定値を表す確率変数
Xtm: 試料(ﾊﾞｯｸｸﾞﾗﾝﾄﾞ込み、金属ﾌﾟﾚｰﾄで遮蔽)の測定値を表す確率変数
Msa: 試料のα線量の母平均
Msb: 試料のβ線量の母平均
Msc: 試料のγ線量の母平均

である。

ﾎﾟｱｿﾝ分布を正規分布で近似すれば

Xbn 〜 N(Mba+Mbb+Mbc,Mba+Mbb+Mbc)
Xbp 〜 N(r*Mbb+Mbc,r*Mbb+Mbc)
Xbm 〜 N(Mbc,Mbc)
Xtn 〜 N(Mba+Mbb+Mbc+Msa+Msb+Msc,Mba+Mbb+Mbc+Msa+Msb+Msc)
Xtp 〜 N(r*Mbb+Mbc+r*Msb+Msc,r*Mbb+Mbc+r*Msb+Msc)
Xtm 〜 N(Mbc+Msc,Mbc+Msc)

であるから、中心極限定理によりn個の測定値の平均を表す確率変数は

Xbn~ 〜 N(Mba+Mbb+Mbc,(Mba+Mbb+Mbc)/n)
Xbp~ 〜 N(r*Mbb+Mbc,(r*Mbb+Mbc)/n)
Xbm~ 〜 N(Mbc,Mbc/n)
Xtn~ 〜 N(Mba+Mbb+Mbc+Msa+Msb+Msc,(Mba+Mbb+Mbc+Msa+Msb+Msc)/n)
Xtp~ 〜 N(r*Mbb+Mbc+r*Msb+Msc,(r*Mbb+Mbc+r*Msb+Msc)/n)
Xtm~ 〜 N(Mbc+Msc,(Mbc+Msc)/n)

と近似できる。Xsaを

Xsa = (Xtn~-Xbn~)-(Xtm~-Xbm~)-((Xtp~-Xbp~)-(Xtm~-Xbm~))/r

とすると

Xsa 〜 N(Msa,((Xtn~+Xbn~)+(Xtm~+Xbm~)+((Xtp~+Xbp~)+(Xtm~+Xbm~))/r^2)/n)

となるから、この式の分散を不偏分散に置き換えて

Xsa 〜 N(Msa,((Xtn~+Xbn~)+(Xtm~+Xbm~)+((Xtp~+Xbp~)+(Xtm~+Xbm~))/r^2)/(n-1))

を得る。

訂正です。

μ-σ≦Xsa≦μ-σ となる確率は68.26%
μ-2*σ≦Xsa≦μ-2*σ となる確率は95.44%
μ-3*σ≦Xsa≦μ-3*σ となる確率は99.74%

　↓

μ-σ≦Xsa≦μ+σ となる確率は68.26%
μ-2*σ≦Xsa≦μ+2*σ となる確率は95.44%
μ-3*σ≦Xsa≦μ+3*σ となる確率は99.74%

＞μが５５４ということはアルファ線カウント数が５５４くらいあるということでしょうか。

計算上はそうなのですが、この値は紙のβ線減衰率の誤差で大きく変動します。

r: 0.83017627508208954776

なら

μ: 554.553639193457614001
σ: 112.7106061438226250921

ですが

r: 0.8152453707547953167815

で同じ計算をすると

μ: 197.999999999999999999
σ: 113.8469000721250929946

となります。

(0.8152453707547953167815-0.83017627508208954776)/0.83017627508208954776 = -0.01798522166369766742101

なので、rは約1.8%減っただけです。

68の計算ではrの誤差を考慮していませんが、これを計算に入れるとσはかなり増大するものと思われます。

大きなσは「計算結果があてならない」と云う事を意味しており、これを減らすには、測定回数を増やす必要があります。

■ 統計学
�@ 統計学入門
( http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html )

�A 統計学
( http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/toukeihy.htm )

�B「計画数理II」講義ノート
( http://takashiyoshino.random-walk.org/memo/keikaku2/keikaku2e.html )

�C おしゃべりな部屋 （プラネタリウム，星，植物，熱帯魚，統計学）
( http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/index.html )

※ お勧めは�@です。

■ 関連する数学など
�@ 数理ファイナンス[MathematicalFinance] の関連数学
( http://www1.parkcity.ne.jp/yone/index.htm )

�A ときわ台学/応用数学と応用物理，物性論の講義ノート（教材）/フジエダ電子出版
( http://www.f-denshi.com/index.html )
�B 理系インデックス
( http://homepage3.nifty.com/rikei-index01/index.html )

■ その他
�@ 統計関数 - 高精度計算サイト
( http://keisan.casio.jp/has10/Menu.cgi?path=07000000.%93%9D%8Cv%8A%D6%90%94 )

�A ポアソン分布
( http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/poisson.php )

※ �@で様々な分布の「パーセント点」の計算や「グラフ」の描画が出来ます。「フリー計算」で簡単なスクリプトも書けます。EXCELの様な丸め誤差は発生しません。
※ �Aの「バックグラウンドのある場合のポアソン分布」に短いですが「検出限界」に対する考え方が書かれています。