中年男のぼやきというのは果てしないものだが、私の場合、仕事しててつくづく思うのは基礎学力の足りなさである。どこがどう足りないのかは面倒なので書きませんけど、それはもうね、辛いものです。
　わざわざデータ・サイエンティスト(っていうんですか？)を目指そうという物好きな方々に、私は言いたい。あほかと。ばかかと。いい年こいて勉強を続けなきゃいけないってのがどういう地獄なのか、ほんとにわかってんのかと。
　というわけで、時折発作的に「俺の知識には抜け漏れがある…！」「勉強しなきゃ…！」という焦燥感に駆られて、愛する布団からガバリと跳ね起き、小難しい本をメモをとりながら読んだりする次第である。

　以下もそのようにしてとったメモである。
　Gelman, A. et al.(2014) Bayesian Data Analysis, Third Edition. Chapter 10, Introduction to Bayesian computation.
　この大著の10-13章は計算の話に割かれており、本章はそのイントロにあたる短めの章である。わたくし、苦手なんです、計算の話。
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　特に趣味とかもないもので、せっかくの日曜の朝なのに、仕事の都合で書いたコードを見直していた次第である。つまらない人生だ。
　で、自分が書いたRコードを眺めていてふと思ったんだけど、「ここどう書こうかな…」と考えあぐねることが多い場面のひとつとして、「データフレームの行ごとに処理をする」場面があると思う。
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　Rのdplyrパッケージを使っていて困ることのひとつに、非標準評価(NSE)をめぐるトラブルがある。いざ困ったときにすぐ調べられるように、以前、dplyrのvignettesのひとつ”Programming with dplyr“を通読してメモを取った。
　ところがdplyrの仕様はあれこれ変わり、このvignetteの中身もすっかり変わってしまった。考えてみたら、前に目を通したのは2017年だもんな。あのころの私は若かった。[すいませんいまちょっと適当なことをいいました]
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　これは仕事のための単なる覚え書きで、面白くも何ともない話であります。

　ごくごく教科書的な標準的知識でも、分野が違うとその分野に特化した表現となり、ちょっと面食らうことがある。そんなことありませんか？ ありますよね？

　個人的な思い出話だけど、市場調査の会社に拾って頂いて、おまえ大学でなんか教えてたんだから統計学できるんだろ、というのでいろいろ訊かれるようになったんだけど(おまえ日本人だからカラテできるだろうというのと似ている)、ごく平凡な手法について訊ねられたのに見たこともない式を示されて、アレッ、と面食らったことがあった。
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　仕事でたまーにARIMAモデルを推定することがあるんだけど、そのたびに「いま推定してるモデルって、どんな定数項が入っているんだろう…」とちょっと混乱してしまう。じっくり考えればわかるんだけど、あいにく単変量のARIMAモデルというのは、(自分の仕事のなかでは) 深く考えずにちゃちゃっと推定する場面が多く、考えている時間がないことが多い。時計を睨みながらキーボード叩いているようなときに、いちいちマニュアルなど調べたくないじゃないですか。
　というわけで、このたびイライラが募り、メモを取った。
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　カテゴリカル変数について因子分析をしたとき、その因子得点ってどうやって求めるの？ いや、ベイズ推定のときにシミュレーションで求めるのは知っているけど(plausible valuesっていうんでしたっけ)、そうじゃなくて頻度主義的に求めたときには…
　仕事の都合で上記の疑問を抱き、構造方程式モデリングのソフトウェア Mplus の技術文書を読んでみたんだけど、途中でさらに別の文書に遡る羽目になり、ずいぶん時間がかかってしまった。
　以下は Mplus Technical Appendix 11. Estimation of Factor Scoresのメモである。Mplus ver.3の頃の古い文書であり、パラメータのベイズ推定量の話は出てこない。
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　構造方程式モデリングのソフトウェア Mplus を使っていて、よくわからないことが起きて解説を辿っていくと、最終的にすごく基礎的な説明までさかのぼることになり、難しすぎて断念することがある。今回も仕事の都合で、ちょっとそういうことが起きかけて、大変イライラしたので仕事を放りだし、初期の技術文書をメモを取りながら読んだ。
　以下は Mplus Technical Appendix 2. The general modeling framework からのメモである。Mplus ver.3の頃の古い文書なので(Mplusの最新版は8.5)、当然ながらベイジアンな話は出てこない。
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要約
　「ある属性を持つ人が\(x\)人に達するまで標本抽出を続ける」方式の標本抽出で標本サイズが\(n\)になったとき、その属性を持つ人の母比率\(p\)の不偏推定量は、\(x/n\)ではなく\((x-1)/(n-1)\)である。
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　MCMCの収束診断に用いられるPSRとESSについて前からモヤモヤしていたので(←「不勉強でよく理解できていなかったので」の間接的表現)、このたびメモをとってみた。
　以下、BDA3の10.5, 11.4, 11.5からのメモ。
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　ベイズ・ファクターのBICによる近似についてなんだかよくわかんなくなっちゃったので、ちょっとメモしておく。
　出典は
　Wagenmakers, E.J. (2007) A practical solution to the pervasive problems of p values. Psychonomic Bulletin & Review, 14(5), 779-804.
　この論文は前に目を通したんだけど(なんと4年前だ)、長い論文だし、途中で飽きてしまって適当に読み飛ばしていた。
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　消費者パネルの購買データを真夜中にコリコリと集計しながらあれこれ考えていて、なんだか混乱しちゃったので書いたメモを載せておく。

　よく、顧客の月あたり購入回数の分布は負の二項分布に従う、とかっていうじゃないですか。いかにも「そんなの常識ですよね」というような顔で。頭のいい人のそういうとこ、まじでむかつく。
　というわけで、以下、自分向けの易しい説明である。
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