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東大の経済学修士時代(2006年から2007年頃)、ある先生が 「1日10時間、週70時間勉強しなさい。私は大学院時代週80時間勉強していました。」 としばしば授業で言っていた。当時私は大学院の傍ら週40時間ぐらい医者のアルバイトをしていたので週70時間勉強するのは到底不可能で、可能だったとしても尋常ならざる集中力を要するだろうと思っていた。 ところがPh.D.のためにアメリカに来てみるとそれは全然難しくないことが分かった。YaleでのPh.D.1年目では、ミクロ経済学、マクロ経済学、時系列解析(計量経済学の一部)、金融理論、測度論(こちらは数学科の授業を趣味で取った)の5教科週15時間の講義に加え、毎週3から4教科で宿題が出るので、寝るのと授業に出るのと宿題をやるのと以外、殆ど何もしていない日々が続いた。週末も家から一歩も外に出ずにずっと宿題をやることもあった。従って、勉強時間は週100
前回、「プットオプションとしての東大医学部」では、東大医学部に行く意義は「高学歴」と「医師免許」というアイテムを手に入れることにより、その後の人生の自由度が増すことにあると議論した。もちろん、進路を決める18歳の高校生がそのような経済学的な議論を正確に理解したうえで意思決定をしている(つまり、「合理的期待に基づいて動的計画法を使っている」)とは思えないので、想定と現実の間にギャップがあり、その移行期に程度の差はあれアイデンティティの危機に陥ることになる。今回はそれについて述べたい。 よく言われることだが、(東大レベルの)受験勉強と医学部での勉強の間には殆ど何も関係がない。(寧ろ、医学部の勉強はほぼ丸暗記で、その能力を見るために多くの医学部はセンター試験を重視しているわけだ。)私が病理学の授業を受けたときの先生の言葉がそれを如実に表している:(過形成・異形成・低形成・退形成などを図で説明して
「なぜ医学から経済学に転向したのですか?」初対面で、自分の経歴をちょっと調べた人からは大抵聞かれる質問である。医者の方が経済学者より儲かるんじゃないのかということである(実際その通りなのだが)。日本通の人の場合は、質問の前に「東大医学部を出たのに」という修飾節がつく。大学受験の最難関校である東大医学部を出たのだから、よほどのリターンがあるはずなのになぜ、という疑問だ。 医学から経済学に転向するのは珍しいかもしれないが(いくつか例を聞いたことはあるが)、実は東大の医学部を出たけれども医者(臨床の意味)をやらない人はかなりいる。データを集めたわけではないが、印象としては卒業生の半分ぐらいはそうなのではないか。よくあるパターンは医学研究者になることだ。私は経済学者になった。山岳部のある後輩はコンサルタントになり、別の後輩は政治家になった。もちろん、臨床研修医制度があるので卒業直後はほとんどの人が
入試業務に関わるまで知らなかったのだが、競争率の高いこと高いこと。定員20人に対して800人ぐらいの応募があった。UCSDは州立大学なのでアメリカ人を優遇しており、応募人数はアメリカ人200外国人600ぐらいだが、入学時点で10人ずつになるように合格者を決めている。さらに、アメリカ人の方が入学を辞退する傾向にあるので、合格者はアメリカ人40人、外国人20人ぐらいである。したがって実質的な倍率(応募者に占める合格者の割合の逆数)はアメリカ人5倍、外国人30倍である。
疫学モデルを使って今後の症例数を予測してみました。詳しいモデルの構造や推定方法については、論文をご参照ください。より詳しい分析は、個人ウェブサイトに載せています。グラフの読み方は次の通りです: 縦軸は人口に対する割合(対数スケール)です。 横軸は本日を起点とした日数です。 "Cases"は本日までの症例数の人口に対する割合です。 "Infected" はその時点での感染数の人口に対する割合の予測です。 "Recovered" はその時点での回復者・死亡者の合計の人口に対する割合の予測です。 "Total infected"は流行が終わるまでに新型コロナウィルスに感染する人の割合の予測です。 "Peak infected"は流行のピークの時点での感染数の人口に対する割合の予測です。 "Peak"は本日を起点とする、流行のピークまでの日数の予測です。 以下、幾つかの国の分析結果を紹介します。(
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