君は共同研究者だと思ってたんだけど。」と、ある意味、想定の範囲内のおめでたい返事が。そんなのタダで引き受ける人がいるなら、私が別の分析を依頼するけど。人間はデータ分析の結果のような形のないものの価値には疎いようだ。その医学部の教授が業務上、特殊な医療機器が必要になって、エンジニアに特注して作ってもらったとする。教授は無料でその機器をもらおうとするのだろうか。無報酬でも双方にとってメリットがあるというようなケースもある。上記の様に学生が勉強用にサンプルデータを使いたいということも珍しくない。実需から生まれたデータ分析の需要に対しては相応の対価を取るというのが、プロとして正しい姿勢であるように思う。大学の教官は、社会に無償で奉仕すべきというような考え方が強い。他人のデータを分析することが義務でない以上、そんなインセンティブの全くない状態では、データの活用自体が停滞するだけだろう。ここ1〜2年、「ビッグデータ」がバズワードになっているが、データ分析にきちんと対価を払うという意識が定着すると良いと思う。統計屋のイメージをぶち壊してしまわないようにして欲しいところである。0このページのトップへ大数の法則と中心極限定理を恋愛小説風に語ってみる拓也「ごめん、ちょっと遅れちゃったよ。麻衣「いいのよ、私も今、一杯目のカクテル頼んだとこ。拓也「あ、僕はウォッカのロックで。拓也「麻衣の方こそ、お疲れ様。麻衣「いろいろあったけど、いつも通りだよ。インドに出した注文また納期遅れたけど、そんなのしょっちゅうだし。拓也「僕の方もぼちぼちかな。クライアントの希望する仕様が少し変更になって残業が少し増えそうだけど、よくあることだし。麻衣「・・・ねえ、拓也。拓也「そうだな、もう30回くらいにはなるかな。麻衣「私が拓也と会うときは、すごくテンション高い時もあるし、機嫌が悪い事もある。言い合いになっちゃたりすることもあるよね。拓也「そりゃあ、僕も麻衣も人間だからね。麻衣「でも、こうやって何十回も会ったのを今振り返ったら私はやっぱり拓也の事が好き。僕ももちろん麻衣のことが大好きだよ。拓也「そんなことないよ。毎週会えることが僕は嬉しい。麻衣と会った時より、今の方がずっと麻衣のことが好きだ。麻衣「でもさ、私が今日実はすごい機嫌悪かったとするじゃん。麻衣「いえ、あくまで仮定の話よ。拓也「じゃあそう信じることにして・・、そうだね、もし初めてのデートがそうだったら麻衣のことが嫌いになったかも知れない。拓也「それはそうだよ。拓也「だって、麻衣とは今まで30回も会って、麻衣が魅力的な人だって分かっているから。それが一度くらいうまく行かなくても、麻衣に対する気持ちは変わらないよ。」(↑大数の法則)麻衣「なんか今の、すごく嬉しかった!でも、初めての時ってもっと気持ちが高ぶって、もっと、恋してるーって気分になるよね。拓也「それは、あくまで幸運な偶然に支えられてる部分があると思うんだよね。拓也「もちろん僕は、麻衣を魅力的だと思ったから食事に誘った。二人で会ってみたら合わなかった、ってこともありうるよね。拓也「そうじゃないよ(笑)。本当に魅力的な人だったら、また会いたいと思うことが多いだろう。巡り合わせや第一印象の一部が幸運に支えられていたことも事実だ。必然だったんだっていう確信に変わってきたということだよ。麻衣「相変わらず、語るねー。拓也「あ、自分ばっかり話してごめん。麻衣「別にそういう意味じゃないよ。麻衣「ちょっと、声大きいよっ。麻衣「私ね、他にカップルがいるバーが嫌いなの。麻衣「付き合いの浅いうちって、自分たちの恋愛がすごくドラマチックな感じがするじゃない?(*1)でも長く付き合ううちに、現実が見えて来て、どのカップルも結局似たようなもんだなー、って。子供が大学出て苦労して就職して恋人でも見つけたら、また(*1)に戻るだけ。拓也「随分先まで読んだね・・。麻衣「文脈から判断しなさいよ。それもまた必然だと思うんだよね。拓也「もし一度しか会っていなかったら、その思い出は人によっていろいろだ。一緒にテニスをしたのか、合コンしたのか、仕事をしたのか、によってだって随分印象は変わるよね。何回も会った男女関係の形って結局そんなに変わらないんじゃないかな。」(↑中心極限定理)麻衣「でも、映画やドラマの中だともっと劇的なことってあるじゃない?"今まで意識した事の無かった男性と、溺れた時に助けてくれたのをきっかけに結婚!""順風満帆の結婚生活が夫の事業の行き詰まりと共に破綻!"とか。いう人生って、やっぱり他の人とは違うと思うのよね。えが良くなかったかな、。積み重ねた愛の姿も変わってしまうっていうことはあるよね。モーメント条件)麻衣「そんなことは滅多に起らないと信じるしかないわね。拓也「そうだね、きっと大丈夫だよ。麻衣「やっぱり、拓也の話って奥が深くて面白いわ。0このページのトップへ誰がどこで統計学を研究すべきか?僕は今は大学で教員をやっていて、その主目的は「統計学を研究すること」であるのだがそれが自分に向いていることなのか、そもそも、統計学者は21世紀にも大学で統計を研究すべきなのか、ということに関して自信がない。数学者、特に純粋数学者に関して言うと、その社会的役割は比較的明確なように思える。彼らは、教育と文化の伝承のために大学で教え、その傍らで数学の研究を進める。純粋数学者のリソースは大学(もしくはアカデミックな研究所)に集中しており、彼らを上回る研究リソースを持つ集団は存在しない。彼らの予算は、基本的には教育予算と国からの文化に対する予算だ。統計の話のネタであるデータはほぼ常に大学の統計学者とは関係ない場所で生成され、それに関する分析需要もその近くで発生する。統計学者は、それに無理やり素人として首を突っ込み抽象化可能な部分を抜き出しているに過ぎない。抽象化した部分が汎用的な知識として分野横断的に活用されれば非常に有意義だが、そこまでのイノベーションは非常に難しい。したフラストレーションは統計学分野に限らない。優秀な医学者が研究に専念すべきか臨床にも力を入れるべきか、そうした悩みは知的好奇心を持つ全ての人にとって尽きない、むしろ尽きるべきでないものなのだろう。連合統計学会)が開かれる。日程は7月30日~8月4日だ。フロリダというとリゾート地だし夏にそんなところに行ったらさぞ楽しいだろう、と容易に想像できるが、フロリダは温暖なため実は冬~春の方がピークシーズンだ。いい時期は多くの大学が一週間休みになる3月あたりで、その後人気は落ちていく。航空券も夏の間はあまり高くない。夏に行くにしても、夏の終わりに近づくとハリケーンのリスクが高まっていくのでなるべく早い時期に行くのがセオリーであり、8月上旬はそれほど良い時期とは言えない。締め切りは例年2月1日である。先に出してしまう人は多いようだ。最低限のマナーを守れさえすれば問題はなさそうである。迷っている方は何でも良いのでとりあえず提出してしまうことをお勧めする。(後から返品できるから何でも買ってしまえば良いアメリカの買い物と同じだ。航空券やホテルの予約はその直後に自分でネット予約するのが経験上最も良い。5月になれば、学会がホテルを押さえて予約が難しくなることがある。滞米中の1年間(日本帰国時を除く!)で一番楽しい1週間を過ごすことができた。旅行気分で行きたいと思う。(そもそも自腹なので文句を言われる筋合いは何もない。Meeting=米国統計学会)に参加してきた。感覚的には今回は計量経済系のセッションが結構多く、その結果、専門に勉強している時系列の構造的な話なんかも結構あって個人的には楽しめた。前回は、就職活動なんかもしていて(下記参照)なんだかストレスだったが、今回は発表も初日に終わってしまいあとは好きな講演を聴くだけだったのでリラックスできた。金融統計関係は香港・シンガポールの大学のプレゼンスがとても大きい(全体の約9割)ということであった。題されたセッション(#604)であった。オーソドックスなモデルはやりつくされているので、ちょっと新しい趣が必要だということだろう。セッションは、やはり高頻度データの分析がメインであった。株式市場には非常に多くの銘柄が存在するので、その共分散行列は巨大になり正確な推定が難しいが、データ頻度を上げていくとともに推定する行列も大きくしていったとき、どんな推定方法の効率が高いかということを考察したりしていた。コンセンサスっぽい感じであった。これはなんだか腑に落ちない。その他のセッションでも、個別に面白いと思った発表もいくつか。今後のネタにするために内容は省略させていただく。2010)の年にあたる。今日はこんなお知らせが届いていた↓Censusはラジオでも宣伝しているし、アメリカの日本語フリーペーパーにまで宣伝が載っていて相当に大掛かりな調査だ。調査の時期は、マクロに影響が出るほど政府の雇用が増える。在米の方は是非協力頂くようお願い致したい。「学問分野を純度の順に並べてみた」の一コマを見て統計屋の観点から一つコメントしておきたくなった。数学」という順番は、左側が右側の分野の応用になっているという関係になっている。ここで注目すべき点は、左側は右側から演繹的に導けると仮定している点にある。社会学をこの経路をたどって数学を使って演繹的に導くことは事実上不可能だろう。ここで、統計屋が取るのが以下の方法だ。数学」ここで、"<-"は演繹的ではなく帰納的な方法によっている。簡単に言えば、観察された事象の意味は考えずに分析するということだ。した方法によって、統計学は途中のステップを飛ばすことができる。統計学では特に重要なことである。得られた1万件のデータのうち、異常値が5件あったとしよう。残りの9995件を「帰納的に」処理しているのが理由である。9995件を帰納的に処理するのなら、5件についても何らかの純粋に客観的な手続きに従って除くべきだろう。統計学では、データの意味を考えてはいけないのだ。0このページのトップへレモンの糖度を測ろうアメリカの果物は美味しくない。なんでも一つ一つが大きくて立派なのだがとにかく水っぽくて味が薄いのだ。いちごなどが良い例だ。粒が大きくて中まで赤いが、甘さも酸っぱさも両方足りない。昔はそうではなかったらしい。「昔のイチゴはもっと濃厚な味がしておいしかった」と言っていた。最近6年の間にもブルーベリー、ラズベリーは明らかに大きくなり、味が薄くなった。今朝食べて気づいたのだが、ついにアメリカン・チェリーも大粒で味の薄いバージョンが出始めたようだ。巨大なリンゴを売っている店もあるらしい。品種を改良しても、植物が果実をつけるのに費やせるエネルギーは変わらないわけで、収量を多くしようとすると、必然的に味は薄くなる。品種改良でどんどん大きくして味は二の次なわけだ。私はどうも違うのではないかと思っている。高いものが売れないわけではない。とってプラスなのではないかと思う。これは果物の市場だけに限らない。日本メーカーの車のスペックは20年くらい前には既に他国のメーカーを凌駕していたと思う。日本車はスペックに現れる部分だけは一番でも他のクオリティーはかなり怪しかった。安全性の技術だったりした。安全性が騒がれるだして指標として数値化されるようになってから日本車の安全性は明らかに改善したように思う。「大事なのは数字じゃない。「数字だけで本質は分からない。」と言い出す傾向にあるが、むしろ統計や数字をもっと使うことで本質に近づける場合がほとんどだ。前回、出産に関する記事を書いたところ毒之介さんから>僕が学部の時にも妊娠していたTAがいて、>後半の数週間他のTAと代わってもらっていたことを思い出しました。>そういえばこのクラスも数学でした。数学者って結構お盛んなんですね。いう指摘があったが、統計上はそうなっていない。いうアメリカでもっとも有名な女子大学が取った専攻科目別の処女率という統計があり結果は下図の通りだ。図から分かるとおり、数学専攻の女性の処女率はもっとも高い。傾向として知能指数が高い専攻の方が処女率も高いという傾向があるそうである。この統計はある程度留保してみる必要があるだろう。女性に対する求「愛」倍率が高くなり、処女率は他の専攻対比で低くなる要因もあるように思われる。話はそれるが、こんな統計が存在することからもアメリカでは様々な統計が比較的簡単に取られ公表されていることが想像出来る。日本の有名女子大で同じアンケートをしたら、プライバシー侵害で人権問題になる可能性もあるだろう。