コミックス、その10。
著者は市井の平凡な女性の葛藤と解放を描き続けてきた、私が尊敬してやまないベテラン作家。とはいえかなり地味なマンガ家であって、本作はなかなか書店で見かけず毎度入手に困った(途中で大きな賞を受けて重版されたので助かったけど)。無事大団円に辿り着き、なによりである。いま検索したところ、テレ朝でドラマ化されるのだそうだ。まさか、五十代女性の介護物語が!? と驚いたが、そういう時代なんでしょうね。
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コミックス、その10。
著者は市井の平凡な女性の葛藤と解放を描き続けてきた、私が尊敬してやまないベテラン作家。とはいえかなり地味なマンガ家であって、本作はなかなか書店で見かけず毎度入手に困った(途中で大きな賞を受けて重版されたので助かったけど)。無事大団円に辿り着き、なによりである。コミックス、その7。
コミックス、その6。
コミックス、その5。
こうして振り返ると、ウクライナ戦争をめぐる一般啓蒙書を読みまくっていたなあ。理解できない事態を目にすると本に頼るところは、あまり変わっていない。
コロナ禍以降、生活にいろいろな、必ずしも理由のはっきりしない変化があったけれど、読書離れもそのひとつだ。以前ならページをめくっていたような場面でも、ぼんやり虚空を眺めていることが増えた。そのせいもあって、この一年近く、読んだ本の記録をつけていなかった。ようやく読み終えた本は、部屋の本の山の一角を占めて積み上がるままになっていた。
昨年9月以降に読んだ本を記録しておく。まずは新書から。
合崎英男(2015) Rパッケージsupport.CEsとsurvivalを利用した離散選択実験の実施手順. 北海道大学農經論叢, 70, 1-16.
離散型コンジョイント分析のRパッケージSupport.CEsの作者ご自身による解説。このたび離散型コンジョイント分析の実験計画についてのメモを作っていて、その都合で目を通した。
Aizaki(2012 JSS), Aizaki, Nakatani, Sato(2014 書籍)の日本語解説版とのこと。ほんとは本を読むべきなんだけど。
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合崎英男・西村和志 (2007) データ解析環境Rによる選択型コンジョイント分析入門. 農村工学研究所技報, 206, 151-173,
選択型コンジョイント分析の実験計画作成・パラメータ推定についての手順解説。前に目を通していたのだけれど、このたび仕事の都合で選択型コンジョイント分析の実験計画作成について考えていて、メモを書いたりしていた関係で、ついでに再読した。
第1著者の先生はこの後、選択型コンジョイント分析のRパッケージsupport.CEを公開し、日本語・英語で数多くの解説を書いておられるので、こんなに古いのを読むのは良くないのかもしれないけれど…
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Davis, R., Fokianos, K., Holan, S.H., Joe, H., Livsey, J., Lund, R. ,Pipiras, V. Ravishanker, N. (2021) Count Time Series: A Methodological Review. Journal of the American Statistical Association, 116(535), 1533-1547.
仕事の都合でカウント時系列について考えることになり、とりあえずRのtscountパッケージの解説に目を通したら、知らない話題がたくさんあることに気が付き、あわてて手に取った。
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Liboschik, T, Fokianos, K, Fried, R. (2017) tscount: An R Package for Analysis of Count Time Series Following Generalized Linear Models. Journal of Statistical Software, 82(5), 1–51.
カウント時系列データ分析のRパッケージtscountの解説。このパッケージを実践投入する予定はないんだけど、カウント時系列の分析方法について知りたくて手に取った。
本文だけで34ページある…
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データ解析に関連して、苦手な話題は多々あるが(というか得意な話題が見当たらないが)、特に苦手な話題が、時系列分析での分散変動モデルである。ああいうのはさ、数学が得意な人が資本主義に魂を売り、ファイナンスだかなんだかで儲けようとするときに使うモデルでしょう?
と思ってたんだけど、仕事の都合でちょっと変わった事情が生じて、少し勉強せざるを得なくなった。ごく表層的な知識しか身につく気がしないけれど。
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cmdstanrパッケージでOpenCLを経由してGPUを使う方法についての試行錯誤の記録、その第三弾。こんどは、Windows上のWSL(Windows Subsystem for Linux)の上でLinuxを動かし、そこでcmdstanからGPUを使ってみようという試みである。
なんだか遠回りな話だが、一概にばかばかしいとはいえない。下のCase 21でわかるように、GPUを使わない場合、Windows上でcmdstanを使うより、おなじPCのWindows上のWSL上のLinux仮想マシン上でcmdstanを使ったほうが、計算速度が速かったりするのである。
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cmdstanrパッケージでOpenCLを経由してGPUを使う方法についての試行錯誤の記録、前回のWindows+NVIDIA編に続く第二弾。こんどはWindows+Intel。実のところ、前回記事にまとめた実験の途中で、PC再起動などで手が空いた時間にノートPCでも試してみた、といういきさつである。
気をとりなおして頑張ろう!
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