オムニバス：小さいカップ麺、卵と玉子、海外留学する人

最近気になったことを3つ、オムニバス形式で。

ソシャゲで学ぶ最尤法

高校時代の数学で、

A君とB君が勝負をすると、A君は0.6の確率で勝利し、B君は0.4の確率で勝利する(引き分けはなし)。5回勝負するとき、A君が4勝する確率を求めなさい。

っていう問題を目にすることがある。解くのは簡単。

でも、実際に何か勝負するときに、この問題みたいに勝利する確率が最初から分かっている場面なんてほとんどない。

逆に、手元には「A君がB君に4勝1敗だった」っていうデータが先にあって、そこからA君の勝利確率という真のパラメータを推定しようよ！みたいな話の流れの方が多かったりする。

これが最尤法の考え方。

データ(この場合は勝敗の結果)が与えられたときに、真のパラメータ(この場合は真の勝利確率)をxxxxだと見るのが、最も尤もらしいよね！→最尤法

続いて、一気に飛んで、ソーシャルゲーム(略してソシャゲ)の話。

修論やってたら座右の銘を手に入れた話

修士論文の初稿を完成させたので、備忘録的に、修士論文作成を通して感じたこと、学んだことをまとめる。

自分の研究は、66枚、文字にして21000字にまとまりそう。

2年間の研究生活で、およそ1年半を論文の読み込みをはじめとしたテーマ探しに費やし、本格的にテーマを固めて研究を始めたのが、M2の8月。シミュレーションを始めたのが9月。

研究室によって、研究スタイルは多様であるが、ペースとしては遅い部類に入るのだろうか。

修論を通して学んだことは、

最後に能動的に選択するために、

選択肢をたくさん持っておくべき

ということである。

統計学の手法とかは二の次…かな。

どういうことか？

大学生協で300円で買った体重計に関する研究

１　背景

年末の暴飲暴食で体重が気になったため，昨年大学生協で購入した体重計に乗ってみた．

2　方法

SWEET PALETTEとかいうピンクの体重計で10回体重を計測する．研究費は300円．

3　結果

観測データは以下の通り．単位は㎏

1. 48.9
2. 45.5
3. 46.5
4. 46.3
5. 46.5
6. 44.8
7. 47.3
8. 46.0
9. 45.4
10. 46.8

観測データの平均は46.4㎏，標準偏差は1.14㎏となった．

 t分布を用いた区間推定は，（略）．

（特にやる意味はないけど）一応ブートストラップする．反復回数は10000回とする．

平均に関する経験ブートストラップ分布は下図のように得られ，

パーセンタイル95％信頼区間（赤線）は（45.77，47.12）となった．

 4　考察

春先の健康診断の時点では62.4㎏だったし，多分痩せた．

このペースで暴飲暴食してよさそう．

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直感的には、high bias，low varianceといったところか。

この体重計もういらないや。

いや、自分の体重だし大まかな真値の見当がつくからいいけど、そういう「正解」がないとき何を信じればいいのか。

ばらつきは小さいものの、真値（未知）からのバイアスが大きい今回みたいなケースでは特に、（ばらつきが小さいがゆえに）ついそれを鵜呑みにしちゃいそうだから怖い。