**Show HN: AWS用ターミナル UI**

2026/01/05 6:01

北ダコタ州法は、石炭業界の弁護士の名前に由来する偽の「クリティカルミネラル」を一覧化しています。

## Japanese Translation: **改善された要約** 記事には「State（州）」「Zip Code（郵便番号）」「Country（国）」の3つのセクション見出しのみが含まれています。これらの見出しの下に追加のテキスト、説明、または例はありません。

2026/01/05 4:48

**Claude Code On‑the‑Go** （クレオード・コード・オンザゴー）

## Japanese Translation: **（修正版）** > 著者は、iPhone 上で 6 つの Claude Code エージェントを実行する、コスト管理済みかつモバイルフレンドリーなワークフローを構築します。 > > * **Vultr VM**（Silicon Valley の `vhf‑8c‑32gb`）を 2 本のスクリプト（`vm-start`、`vm-stop`）で起動・停止し、iOS ショートカットから呼び出します。VM は稼働時に約 **$0.29 / hr（約 $7／日）** の費用がかかります。 > > * 接続は **Tailscale のプライベートネットワーク** を介し、**Termius + mosh** で行い、Wi‑Fi / モバイル通信の切り替えや電話機のスリープ時でも継続する頑健な SSH セッションを実現します（SSH エージェントは転送されないため、GitHub 認証は tmux 内の通常キーで行います）。 > > * ログイン時にシェルが自動的に **tmux** にアタッチします（`if [[ -z "$TMUX" ]]; then tmux attach -t main || tmux new -s main fi`）、再接続時も状態を保持します。 > > * 各 Claude エージェントは、別々の Git 作業ツリー・ブランチに紐付けられた独自の tmux ウィンドウで実行されます。ポート番号は `django_port = 8001 + (hash_val % 99)` により決定的に割り当てられ、`hash_val = sum(ord(c) for c in branch_name)` です。 > > * `~/.claude/settings.json` の **PreToolUse フック** はタスク完了時に Poke にプッシュ通知を送信します。質問は `jq` で抽出し、メッセージを構築して `curl` で送信します。 > > * 全体のセットアップは、セキュリティ上隔離された消耗性 VM を使用し、潜在的な無制限利用を日次コストキャップ（約 $7）に限定しています。 > > * 開発者は電話で 10–20 分程度の Claude タスクを開始し、その間他の作業を行いながら通知が来るまで待つことができます。 この修正版要約は、すべての主要ポイントを完全に反映し、推論を避け、曖昧な表現を排除して情報を明確に提示しています。

2026/01/05 5:25

最小二乗法が単純なデータに対してバイアスを持つように見える理由は、主に以下の点に起因します。 - **観測誤差の構造** - 誤差が独立同分布でない場合（例：共線性や異方散乱） - 予測変数と誤差との相関 - **モデルの不適切な仮定** - 線形関係を仮定したが実際は非線形 - 誤差分布が正規でない、あるいは分散が一定でない（ヘテロスケダスティシティ） - **サンプルサイズと外れ値** - 小さいデータセットでは偶然の偏りが残る - 外れ値や極端な観測点が係数に過大影響 - **推定量の性質** - 最小二乗係数は不偏であるが、推定された誤差分散が過小評価されると標準誤差が小さくなる - 交互作用や高次項を除外すると残差に構造が残り、バイアスとして見える - **計算上の近似** - 数値的な丸め誤差や行列の条件数が悪いと係数推定に偏りが生じる 以上を踏まえ、データ特性とモデル仮定を再検討し、必要ならば重み付き最小二乗やロバスト回帰・非線形モデリングを用いることでバイアスの影響を緩和できます。

## Japanese Translation: > 本記事では、合成で強い相関を持つデータセットを分析するために、代表的な二つの手法―主成分分析（PCA）と最小二乗法（OLS）による線形フィッティング―を用いる方法を示しています。 > > 1. **データ生成：** 共分散行列 `[[30,30],[30,2]]`、平均ベクトル `[150,-100]`、単位スケールで20 000点のサンプルを作成します。最初の二つの列を配列 `x` と `y` として抽出します。 > 2. **PCA ステップ：** `(x,y)` の共分散行列を `np.cov(np.stack((x, y), axis=0))` で計算し、固有値（`EIGVALS`）と固有ベクトル（`EIGVECS`）を `np.linalg.eig` で取得します。最大固有値に対応する固有ベクトルを選び、正規化して三標準偏差だけスケーリングし、平均 `(mu_x, mu_y)` を中心とした矢印を描画します。この矢印は最大分散方向を示します。 > 3. **OLS ステップ：** `np.polyfit(x, y, 1)` による単純線形回帰を行い、最適フィット直線 \(y = \text{slope}\cdot x + \text{intercept}\) の傾きと切片を得ます。この直線はデータ点と PCA 矢印とともにプロットされます。 > 4. **観察：** OLS 線が主成分方向に対して傾いているように見え、著者は「なぜ最小二乗法の直線がクラスタを中心通過しないのか？」と疑問を投げかけます。可能性としては、垂直距離を最小化することによる非対称性や、高度に相関したデータに対して基本的な線形フィットが不十分である点が挙げられます。 > 5. **示唆：** この比較は、強い相関変数を扱う際には正規回帰ではなく直交回帰などの代替フィッティング手法を検討すべきだと示唆しています。これにより基礎構造をより正確に捉えることができます。 この改訂要約は、元のリストからすべての重要ポイントを保持し、推測的または推論的な言語を除外し、手順と観察の流れを明確にしています。