仕事の都合で、先日からベイズ統計学の有名な解説書BDA3をちまちまと読んでるんだけど、痛感するのは基礎学力のなさである。ほんとにね、私がこんな本読まなきゃいけない社会はどうかしていると思う。適材は適所に置くべきだ。私は寝るのに向いている。
BDA3自体はなかなか親切な本で、大事なことはなんども説明してくれるし、それほど高レベルな知識を要求しているわけでもない。むしろ、必要な知識を前半部分でおさらいしてくれているからこそ、分厚い本になっているのである。従って、途中の章をいきなり読むと、私のように途方にくれることになる。
というわけで、以下の節よりメモ。原文は2頁ちょっとしかない。
Gelman, A. et al.(2014) Bayesian Data Analysis, Third Edition. Section 1.8 Some usefull results from probability theory.
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引き続き、BDA3のメモ。
Gelman, A. et al.(2014) Bayesian Data Analysis, Third Edition. Chapter 12. Computationally efficient Markov chain simulation.
計算に関わる解説10-13章のうち中盤戦。いよいよHMCが登場する。
実をいうと、これまで何度かHMCについて勉強しようと試みたことがあったのだが、そのたびに挫折していたのである。とにかくですね、物理学の用語が出てくると心が折れるのである。高校時代のトラウマかしらん。
幸い本章は、HMCについても物理学ぬきで説明して下さる模様である。はい深呼吸して…
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引き続き、BDA3のメモ。
Gelman, A. et al.(2014) Bayesian Data Analysis, Third Edition. Chapter 11. Basics of Markov chain simulation.
計算に関わる解説10-13章のうち序盤戦、11章である。MHアルゴリズムまで出てくるが、HMCはまだ出てこない。いやー、計算の話って苦手なもので、どこまでついていけるものか、冷や汗が出ますね。
原文はマルコフ連鎖シミュレーションという表現を好んで使っているんだけど、字数が多いので、このメモではMCMCと書く。またメトロポリス-ヘイスティングスはMHと書く。
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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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すいません、ほんとにどうでもいい話です。
今年の11月に渋谷のBunkamuraル・シネマで、「香港特別行政区設立25周年記念映画祭 Making Waves – Navigators of Hong Kong Cinema 香港映画の新しい力」というイベントがあるのだそうだ。上映作品はこれから発表になるが(こういうイベントの常で、情報は小出しにされる)、全部で8本。うち1本は「チャイニーズ・ゴースト・ストーリー」デジタル・リマスター版だとのこと。
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コンジョイント分析っていう調査・分析手法がありますけど、その実務家向け解説書を読んでたら、すごく面白い章があった。
選択モデルの有名研究者Jordan Louviere, マーケティング・サイエンスのリジェンド Rich Johnson, ベイズ統計学者Greg Allenbyという三巨頭が、2017年に夕食を共にして思い出話にふけった座談記録である。聞き手はBryan Orme、Johnsonが創業したコンジョイント分析のソフト会社Sawtooth Softwareの現CEO。
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勤務先の仕事でコンジョイント分析関係の話をしていて、その話ならこの解説がわかりやすいです… とSawtooth Software社のテクニカル・ペーパーを紹介したんだけど、ふとwebをみたら見知らぬペーパーがいっぱいあって、ああ世間は進歩しているのに私は全く進歩していない… と悲しい気持ちになった。
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いやもう、ほんとにどうでもいい話なのですが…
小人閑居して不善を為すとはよくいったもので、わたしゃろくに仕事もせずにネトフリばかり眺めているのですが、Netflixの言語設定にはよく分からない点がある。
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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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コロナ禍に突入して以来、ぼんやり窓の外の空を眺めて時間を費やしてしまうことがさらに多くなってしまった。私の人生はこれからどうなるのだろうか、と。
以前自分なりに一生懸命調べていたトピックのひとつに、ベイジアン自白剤っていうのがあるのだけど、最近たまたま仕事の関連で類似の話に取り組むことになったり、日頃お世話になっている先生からとても面白いお話を伺ったりして… よし、本腰いれてキャッチアップしよう、と思ったものの、そもそもこれまで何を読んだのかがわからなくなっている。三歩歩いたらすべて忘れる。私はニワトリなのかも知れない。それも卵を産まないやつだ。でも肉もまずい。だから殺されないで済んでいるのかもしれない。
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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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[2021/12/04追記: この記事の内容は、「amazonで配信されている中国語映画」に統合しました]