Ask @uncorrelated:

統計学の勉強をしながら,数学的に理解していないところを埋めていかなきゃと思っています.高校は理系のクラスだったので一応数Ⅲ・C(行列があった時代)までやりましたが,大学受験で文転し,以来まったく数学の勉強してません. 統計学の勉強をする中で,たとえば固有値分解みたいなところでいうと,高校の行列+αぐらいで何とかついていけてる気もするのですが本質的な理解は浅いと思います.また,確率分布などは全然理解できてないなと.東大出版界のいわゆる『赤本』も,数式のところが難しいと感じてしまいます. とりあえず数学力を鍛えるには,『線形代数30講』『微積分30講』あたりからやればいいでしょうか?

その2冊には偏微分などが無いので、『解析入門30講』も読んでおいた方が良いかも知れません。また「数学的に理解」と言うと測度論から押さえておく必要があり、『ルベーグ積分から確率論』などを読むべきと言う事になると思います。もっとも、利用者としては不要な知識でもあるので、測度論の学習自体はお勧めしません。

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http://ask.fm/uncorrelated/answer/118885314365 そればんめしでしょ

チーズ・リゾットは作るの楽ですよ。一人前のレシピを貼っておきます。
材料は、お米100g、タマネギ1/4~1/2個、バター30g、白ワイン30cc、コンソメキューブ1個、とろけるチーズ3枚、塩・コショウ、水700cc。
まず、水700ccを沸騰させて、コンソメキューブを溶かしておきます。
次に、とろけるチーズ3枚を細かく切っておきます。
次に、タマネギをみじん切りにして、フライパンを加熱しバター15gをひいて中火で炒めます。タマネギが透き通ってきたら、軽く洗った米を混ぜて、よくかき混ぜながら透き通ってくるまで炒めたあと、儀式としてフライパンに白ワインを入れて水分を飛ばします。
その後、コンソメスープを100ccづつぐらい加えては形が固まらない程度に水分を蒸発させ、加えては水分を蒸発させます。食器を洗ったり、ツイッターをする余裕があります。なお、スープを加えきってもお米が硬い場合は、お湯100ccぐらい足してください。
水分が飛んだらチーズとバターを投入してよく混ぜ、フライパンの火を止めたら塩・コショウをそれらしくかけて完成です。

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日本の1人当たりの実質GDP成長率の低迷は、高齢化で「従属人口比率」が増加したからで、労働力人口1人当たりの実質gdp成長率は他の先進国と比べて低くはないって本当ですか?どっかにデータがあるとありがたいです。

少し誤解があるようです。日本は、
・実質GDP成長率が低迷
・2000年以降一人あたり実質GDP成長率は先進国の中では普通か高い
・労働力人口1人当たり実質GDP成長率は先進国の中でも高い方
( 参照: https://www.boj.or.jp/announcements/press/koen_2012/data/ko120530a2.pdf の図表2)
と言うのが実際です。なお、期間の取り方を少し変えると、例えば2001年から2013年などにした場合、日本の見栄えがもう少し良くなるので注意してください。また、データは生産年齢人口や実質GDPから計算するしか無さそうです。

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日本の1人当たりの実質GDP成長率の低迷は高齢化で従属人口比率が増加したからで労働力人口1人当たりの実質gdp成長率は他の先進国と比べて低くはないって本当ですか

経済学部4年で来年からITコンサルタントとして働く予定の者です。 経済学に関するツイートが多く、いつも楽しく拝見しております。 データ分析に関心を抱いており、現在は『ほとんど無害な計量経済学』を 読んで勉強しております。教科書で理論を学ぶと同時に統計ソフトを使って、 分析をする際のオススメの参考書を教えて下さい。(ビジネス現場での利用率 を考えるとstateよりもRの方が良いのでしょうか?)また、実務を想定したときに、 他にどんな勉強すれば良いでしょうか?

当たり前ですが、実務では“ノウハウをかき集めて”推定結果を出す所まで行き着くことが大事です。実際にこの作業をしてみることをお勧めします。『ほとんど無害な計量経済学』で紹介された、OLSなりIVなりの手法をRなどで行なう方法を、自分で調べてみましょう。
難しい事ではありません。検索サーバーにキーワードを入れて、必要なパッケージなり、コード例なりを見つけだし、実際に動かしてみるだけです。幸い、サンプルデータはパッケージに付属していることが多いですし、パッケージの付属文書を読めば分析できるでしょう。
しかし簡単そうに思えますし、あっさりこなせる人もいる一方で、かなりの人が検索サーバーに入れるキーワードでつまづきます。また、パッケージの付属文書を読んで理解できない人もかなりいます。ノウハウをかき集めるコツを学んでください。
ノウハウをかき集められたら、統計解析パッケージで何ができるかを学んでください。ファイル入出力などもそうですが、例えば「2014年9月28日」を日付型にしたり、「2014.9.28」にしたりするテキスト処理なども含みます。前に「Rが使えるフリをするための14の知識」をまとめてみましたが、これぐらい知識があると作業につまづく可能性は減ると思います。
http://www.anlyznews.com/2012/02/r14.html
最後に大事な事ですが、ITコンサルタントの現場では統計解析に詳しい人はほとんどいませんし、業務として複雑な分析を行なう事はまず求められないと思います。もっと素朴なデータベースやネットワークの知識の方が求められる事が多いので、力を入れても見返りが薄い可能性が高いことには注意してください。

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最近の経済論文は単著が少ないのは何故でしょうか?実証系はチームを組んで研究するのでしょうが、理論系は単独でやれるものだと思うのですが。

モチベーションの維持や計算間違いの防止、話していて同じアイディアを持っていた等さまざまな理由がありそうですが、投稿されてきた独立した二本の論文が同じ分析をしていたので、編集部かレフリーの意向で共著になったと言うケースもあるそうです。

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何者かが池田信夫のツイートをコピってここにそのまま貼り付けてアンコレさんの反応を見ていますね。 アンコレさんの反応は 同意っぽかったり、軽く流したり、それは事実と違うと言ったり。 事実に基づいて正直、無難に返して下さるのでバランスがとれていい指標になります。

妙にリフレ派にこだわるツイートがそれっぽいですね。政治結社でもないから、集団としては気にすべきでもないと思うのですが。

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http://asread.info/archives/1050 >いま入学式への出席から得られる満足とステーキ1枚を食べる満足が等しいとします。目の前にステーキを2枚食べられる選択肢が提示された時、入学式への出席を取りやめる親はいるでしょうか。効用理論からすれば、欠席する選択が合理的となるのです。おかしいでしょう。何かが間違っている。 いやおかしいやろと思いながらも、私はうまくこれに反論することができません(そもそも仮定がおかしいというのは別にして)。あんこりさん、よろしければ解説お願いします。

「入学式への出席から得られる満足とステーキ1枚を食べる満足が等しい」と言う仮定が非直観的なのであって、そこからステーキ2枚になったときの話が非直観的になるのは当然に思えます。
貧困国の状況を、日本人の感覚で捉えているので、非直観的とも言えます。所得の低い開発途上国では、式典参加から得られる効用が、食事から得られる効用に劣ることは十分にあり得ます。一生にそう何度もステーキを食べることができません。逆に所得が高い日本ではそう贅沢とも言い切れません。著者は所得効果を忘れているようです。
一般的な仮定である効用の局所非飽和や凸選好を批判することは不可能ではないと思いますが、この例はあまり上手く無いですね。(理論の適用範囲を無視すれば)ホットケーキを1枚食べる状態よりも、100枚食べる状態(←拷問!)のほうが良いことになっていて、これこそ非直観的でしょう。凸選好も、たくさんの種類の服が保持するほうが望ましいことになりますが、実際はオバマ大統領のように同じ服を着続ける人もいて、探せば例外はあります。

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こういう解釈の原因って結局は対偶と裏の区別ができないことに尽きますか?何か他にも問題が有る気がするんですが。https://twitter.com/chobichan/status/546827262905966592

Spica
ドラマや漫画、小説などの架空のプロットから漠然と法則を認識している人々がいて、さらに見聞きした現実を当てはめるのが好きな人も多いようです。ここで知っているプロットの幅が狭いと、逆や裏が成立しない事例が想像できないと言う現象が発生するみたいですね。つまり、読書などの量や幅が不足しているのだと思います。

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DBMS*内*にこだわって複雑な計算をするメリットってどういうものがありますか(if any)?

以下のようなメリットがある場合もあります。
1. エクスポート/インポートの手間を無くせます。
2. 元データと計算結果でデータベースのアクセス制限を変えることで、情報管理の水準を上げることができます。
3. 計算結果を元にデータの抽出などさらに処理を行うときでも、SQLだけで処理が完結します。
4. 計算結果へのネットワーク経由のアクセスが容易になり、アプリケーションからの参照がしやすくなります。
5. 計算結果とその履歴のバックアップなどをDBMSの機能で行なえます。
(3)から(5)は計算結果をインポートすればいいだけですが、方向性として同じなのであげました。
なお、現実的には以下のデメリットがあるので、案件にならないのだと思います。
a. そもそも日常的には複雑な計算が求められません。
b. データベース・サーバーのプロセッサ、メモリーなどのリソースを分析に回したくありません。
c. 統計解析パッケージが使えません。
d. 統計解析や機械学習が分かった上で、DBMSで複雑な処理がかけるプログラマが希少です。
(d)はできる人が1人いたとしても、離職などで替わりを考えると問題になると思います。

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慰安婦問題についての勉強はどうやってされているのでしょうか。自分はネットで慰安婦問題について調べようとすると、信憑性が怪しいサイトばかり出てきてげんなりしてやめるということをもう何度か繰り返しているのですが…

史実の面では秦郁彦氏と吉見義明氏の議論、韓国政治事情は木村幹氏と浅羽祐樹氏の話を参考にして、戦前・戦中の日韓の事情、河野談話が出たときの日韓の事情、現在の日韓の事情と三区分して理解しようとしています。
秦氏の「慰安婦と戦場の性」は論点を整理した上で事実検証をしているので状況を把握しやすいですし、吉見氏が書いていると思いますが、アジア女性基金のサイト( http://www.awf.or.jp/1/index.html )は慰安婦に同情的な人々がどう見ているのか分かります。この二人の文書で事実関係は大雑把に把握できますが、あとは戦前の朝鮮半島の経済事情については、最近の研究で知見が増えているので知識を補完しておいたほうが良いと思います。最近でてきた内閣府の「慰安婦問題を巡る日韓間のやりとりの経緯~河野談話作成からアジア女性基金まで~」も必読ですね。
現在の政治事情は木村氏と浅羽氏の話を読みつつ韓国メディアの記事を楽しめば良いとおもいます。ネトウヨの皆様はお二人に厳しいのですが、専門的見地から韓国事情を紹介してくれる貴重な人材で有難いですね。

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アメリカでは低所得者向けの低金利の自動車ローンのおかげで、自動車が飛ぶように売れているというニュースを見ました。これについて以前のサブプライムローンと同様の問題が起きる可能性はあるでしょうか?

その自動車ローンの約款を確認してみないと分かりませんが、サブプライムローンは金利が段階的に上がっていくようになっており、しかも長期の不動産価格上昇で資産価格効果も発生していました。中古自動車の価格が不動産のように跳ね上がることは無いと思いますし、相対的に短期ローンになるので金利計算もしっかりするでしょうから、大きな問題が起きる可能性は低いと思います。

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デトロイトや夕張市のように債務がたくさんある市町村から、別の市町村に住人が移動すると住人は債務を実質的に免れることができるわけですが、残された住人がそれを負担することになります。こういった問題をうまく解決する方法というのはあるのでしょうか?

色々な方法があると思いますが、例えば中央政府が全員から税金を徴収し、人口減少地域に多く地方交付金を割り当てれば良いと思います。インフラなど資産が残るケースを除いて、債務に頼らないようにするのも一つの方法ですね。

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