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自分の中でだいたい固めることができたので、大きい iPad Pro で快適に論文を読む方法を書いておきます。最近、質的研究ばかりやっていて、R とかあんまり触っていないため、こういうネタしかないんです。 結論から まず先に結論を言うと、2017年9月20日現在、次の組み合わせが私にはピッタリです。 1. iPad Pro 12.9インチ 2. アップルペンシル 3. アップルペンシルのキャップ紛失防止ツール 4. 適度に滑りにくくするための保護シート 5. PDF Expert 6. スリーブケース 私の電子リーダー端末遍歴 タブレットやスマホはいろいろ触ってきましたが、論文を読むに関しては、Retina ディスプレイの iPad（第3世代）→ソニーのデジタルペーパー（旧モデル・DPT-S1）→ 小さい iPad Pro（9.7インチ・2015年モデル）→大きい iPad Pro（12.9

整列ランク変換（Aligned Rank Transform：ART）という言葉を聞いたことありますか？　私はなかったです。ART（えーあーるーてぃー。「あーと」ではない）について、Tokyo.R 第61回で LT をしてきました。補足も兼ねて ART についてまとめます。 きっかけ 先日、自分の専門分野の先行研究を調べていて論文（Heidenreich, et al. 2015）を読んでいたら次のような記述に出会いました。 “As our data were not normally distributed (D(243)=2.193, p<0.01), we employed the aligned rank transform (ART) procedure for hypothesis testing. For non-normal distributed data, the AR

Stan Advent Calendar 2016 の 4日目です。非マニア枠です。 本日のエントリーは Stan を普通に使える人、情報科学・データ科学な人を対象にしていません。少し R に慣れてきて、ベイズ統計モデリングにも興味を持ち始めた人向け。ずばりターゲットは次のようなレベルの人です。 いざ R を使って分析するときには使い方を忘れていて検索しながら使う。 dplyr の使い方に慣れておらず、めんどくさくなって結果エクセルを使ってしまう。 つまり私。そんな中途半端なレベルな人（私）向けに『Stan と R でベイズ統計モデリング』（以下，アヒル本とします*1）を読んでいるときにつまずくであろうところを書いておきます。アヒル本を読む・理解するには、適度に R と ggplot2 を使えるスキルが必要だからです。 さて，R を使った統計分析の本をいくつか読んで、簡単な分析をできるよう

今年春（2023年3月）にようやく博士号を授与されました。名称は「博士（知識科学）」です。博士論文はこちら。 狭義の研究分野としては「サービス・マーケティング」です。広義だとマーケティングとか消費者行動とかになるんだと思います。 早くブログに学位取得の報告を書けばよかったですが、あまりに疲弊したのと大学院修了後は趣味である写真撮影の技術向上に没頭していたのとresearchmapを更新できたので遅くなりました。 私の博士後期課程の研究活動について スタートは2016年4月です。在籍していたのはJAIST（東京）の博士後期課程。過去のブログを読んでもらえればわかりますが、2012～2015年は同志社大学の専門職大学院で学んでいました。 後期課程に入って学位取得まで合計7年かかっています。6年と休学1年でフルに在籍期間を使ったことになります。大学院は社会人の方がメインですが、もっと早く学位取得

別にクルマを運転するのに、クルマやエンジンの構造を知らなくても運転できる。スマホも電波のことやタッチパネルの動作原理を知らなくても、スマホは使える。冷蔵庫がどうして冷えてるかなんてわからなくても、自然と使ってる。 でも、どうして動くのか、構造がどうなっているのかがわかれば、もっと便利に、効率よく使えると思うんですよ。 …ええ、何の話をしているかというと、ベイズ統計分析の話です。教科書的なもので勉強をして、簡単なベイズ推定ならできるようになったのですが、MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）がピンとこないんです。 MCMC が直感的にでも、そして今よりも深く理解できれば、Stan コードを楽しく書けたり、本質を付いた分析結果の解釈ができるのかなと思ったものですから、調べることにしました。 ええ、スライドシェアで…。他人様のフンドシを使ってばかりで申し訳ないですが、先人の知恵をお借りしようと。