Rと手作業で覚える最尤法 - 餡子付゛録゛
OLSより進んだ統計手法で最初に覚えるのは最尤法だと思います。大半の人はツールとして知っていて、あまり中身を意識していない気がするのですが、「尤度」の説明無しで『尤度が最大になるパラメーターを求める方法』と言う説明が横行しているのは、問題があるかも知れません。 最尤法は、ある分布から観測値が取り出されたとして、“そうなる確率”が最も高くなるように分布の具体的な形状を決めるやり方です。“そうなる確率”を尤度と言います。こう書くと易しい事なのか難しい事なのか判別もつかないと思うので、実際に最尤法を解いてみましょう。 まず、何も考えずにトライ＆エラーで最尤法を試みるやり方を説明した後に、教科書的な最尤法の解法を説明します。 1. 何も考えずにトライ＆エラーで最尤法を試みる ある正規分布から値を3つ取り出したら、11 13 23だったとしましょう。このサンプルが“もっともらしい”正規分布の平均と分
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
ポスドク問題を解決するために私たちができること
大阪大学 先端科学イノベーションセンター 科学技術キャリア創成支援室主催の理系キャリアセミナーに参加してきました。 学部３回生、院生、ポスドク、特任教員、助教、教授の方々が100名以上集まられていました。会場は満員で、参加者の皆様も積極的に発言されていて、活発なセミナーでした。 助教になるため・・・というよりは、博士人材の生き筋について考え、議論し合う場でした。私が学び、考えたことを記しておきます。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 理系キャリアセミナーVII データから考える博士人材のキャリアパス 〜助教になるには〜 http://www.osaka-u.ac.jp/jp/seminar/367.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【『博士の生き方 キャリアパスの現状と展望』日経BP社 宮田 満 氏】 まず、世界経済の動向の説明からお話は始まりました。ここで挙
研究と研究マネジメント - bkブログ
研究と研究マネジメント 以前、情報系の教授全般について次のような疑問を感じていたことがある。昔はばりばりの研究者・ハッカーだったはずなのに、なぜ教授になる頃には自分で手を動かして研究しなくなるのだろうか。この疑問は、ときが経つにつれていつのまにか解消されていった。 先日、ある大学生と話していたときに、同じような疑問を感じていることがわかったので、自分の疑問が解消された理由を話した。ひとつの見方に過ぎないが、ここにまとめてみたい。 ここでは 2人の人物を設定する。30歳の研究者 A と 50 歳の研究者B がいる。2人は年功ベースで給与が決まる大学に所属している。そのため、年の開きに応じて、B は A の2倍の給料をもらっている。単純化のために大ざっぱに言えば、B は Aより 2倍の給料をもらっている以上、2倍の価値を出す必要がある。 もし 2人を純粋に研究者として評価するなら、B は A
ある程度の年齢を迎えたプログラマが抱える悩み - bkブログ
ある程度の年齢を迎えたプログラマが抱える悩み ある程度の年齢を迎えたプログラマが抱える悩みに、「若手のプログラマと比べて、どうやって価値を出していくか」という問題があります。これは言い換えれば「同じような生産性であれば、相対的に給料の低い若手のプログラマに置き換えられてしまうのではないか」という悩みです。 この問題のひとつの解決策は、プログラマ以外の仕事のポジション（たとえば管理職など）に移ることですが、他のポジションには向いていない、まだまだ現役でプログラマをやりたいという場合にどんな戦略があるか考えてみました。なお、後述するように、以下に挙げた戦略は相反するものではなく、組み合わせが可能です。 エキスパート戦略 この分野ではトップクラス、というレベルの専門性を身につけ、その分野に特化してキャリアを築くという戦略です。たとえば、ネットワークやセキュリティといった分野で一流と認められる専門
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片岡裕雄 技術メモ Text Visualization
Friston vs. Kanwisher (1): 機能部位同定のための予備実験(functional localizer)への批判 – 大「脳」洋航海記
[調査資料-202] ポストドクター等の雇用・進路に関する調査 −大学・公的研究機関への全数調査（2009 年度実績）−