在米年越し3ヶ月でお一人ならcraigslistでサブレットのアパートを探すのが良いのではないでしょうか?場合によってはネットも使えると思います。LAなら街にはそこそこフリーwifiがありそうです。ルームメイトがいることもあるかもしれませんがこちらの人は皆そんな感じでなれていると思いますし、そんな経験も楽しいかもしれません。若者や学生は騒がしいかもしれませんが、普通の落ち着いた大人もルームシェアをしています。車もcraigslistで買えますが、売ることや保険を考えるとレンタカーで3ヶ月リースした方が良いと思います。通勤に車が使えない場合もあると思うので毎日使わないのなら、その都度レンタカーの方が良いかもしれません。携帯はクレジットヒストリーやら社会保障番号が必要な場合もあって面倒くさいかもしれません。プリペイドなら簡単です。機種が限られますけどね。多めのデポジットを払えば何でも使えると思います。国際電話はネットが使えればスカイプを使えば良いし、プリペイドの携帯でも国際着信は出来ます。電話機自身もcraigslistで安く買えるかもしれません。pooneilおふたりともどうもありがとうございます。craigslist駆使するのは賢い選択であるようですね。私は英語がへたくそなので自信ないですが。DiamondはプリペイドのSIMが差せるのですね。なんとかうまいこと節約してやっていこうと思います。studyにGLMMは必要ないか?前のエントリにVikingさんからコメントがありましたので、それへのレスポンスからいろいろ書いてみました。現状として、だれかが必要だと主張しているわけでもない。JNPのガイドラインにもsubjectのnを増やしましょうなんてのはない。いままでは問題とされてこなかったけど本当は問題だと思うんです。このあいだもいくつか書きましたし、二頭目でconsistentなデータが取れないで苦労した、なんてのはよく聞く話です。effectにできないのなら、他のsubjectに対するinferenceはできないのだから、そこで得られた知見はどちらかというと症例報告に近いということになります。(そのわりにn=1ではダメだってあたりが、社会的合意によって決まっていて、統計的裏付けがあるわけではない。わたしが書いているのは、こういう問題を統計モデルとしてexplicitに扱いましょうよ、という問題提起だと思っていただければと思います。どんな実験系もそれぞれに制約があります。detectionだったら記録時間が短いことだし。そのうえでみんなギリギリ言えることを主張するわけです。journalになるほど無茶する必要が出てくる。)でも統計的モデル化する際には形式上はみんな同じなんで、そういった実験側の制約を補償することは出来ないわけです。どんなにたくさんのneuronから記録しても、subject数=2であるならsubjectによる分散を推定することができないので(*)他の個体へのinferenceはいつまで経っても出来ません。「お前がそう思うんならそうなんだろう、お前ん中ではな」としか言いようがない。effectのサイズの推定には影響しない。modelにするだけならsubjectのn=2でもできる。effectのsize(=分散)の推定が出来る(経験ベイズ的な手法)。この過程で、subjectのn=2だと正確な推定が不可能になるはず。subjectのnが少ないということの問題はこんなかんじで出てくる。effectでsubjectのinteractionが出ないことを示すべきだ、みたいなことを念頭に置いて書いたことがあります。10個というデータだったとしてもバレません。studyでは同じパラダイムでconsistentな論文が続いて出るかどうかでそういった分を担保しているように思うと書いたことがありました(*)。「階層ベイズをもっと体系的に組み込んで、実験系全体をモデル化するようなこと」って書いたときにイメージしていたのはそういうことで、メタアナリシスみたいに、複数の関連する実験結果をどんどん拘束条件に持ち込んでいって、そういった社会的合意みたいに済まされていたものをもっとexplicitにモデル化したらいいんじゃないか、なんて思うんです。これはもちろんどの分野でも当てはまるのだろうけど、single-unitではかなりcriticalでないだろうか。)それからもう一つ前提が抜けていましたが、いま言ったようなことはこれからの実験データのオープン化、データベース化、共有化という流れに向けて重要になるだろうと思ってます。これは2頭でnhpでsingle-unitというやり方自体を変えていった方がよいのではないかという問題提起も含むことになります。今書いていることの射程距離はそのへんです。vikingご丁寧なお返事下さいましてありがとうございます。長いコメントになりそうですので、僕のblogでエントリを立てた上でTBをお送りしようかと思います。vikingもしかしてTB失敗したかもしれませんので、リンクを貼らせていただきます。