実務のこなすのに奥深い思考が必要で、そのために論文を書いて行く、そんな位置づけを続けていると、立派な研究者にもおなりになんじゃないかと。もちろん、実務家としても有能で・・・。そうなると、いろいろ厳しくなってきて・・・
頑張りましょう。
『実戦テキスト財務諸表論(第3版)』、できました。今回は理論編を問題・解答ともに大幅リニューアル。さらに今般から弊社HPに解答用紙も用意しています。理論はこれからが本腰。ぜひぜひご活用ください。 pic.twitter.com/AGoswqfgJe
今日はプレゼン。資料はできているのだけど、でも、もっとわかり易いのが良いでしょうよ。で、どうするか? 故障物理のモデリングを極値型の分布に入れ込む、そんなもの。比例ハザードもコレに近いんだけど、でもセミパラ。現象のモデリングを決定論と不確実性の両方で構成。回帰もコレでしょうけど。
分布のスケールパラメータに指数型の回帰を入れて、パラメータを増やす、そんな手口。で、この回帰の構成に物理モデルを使う、そんなこと。でも、まあ、統計モデルの想定、ただそれだけ。さらに、この回帰に分布を入れてノイズを想定すると、階層モデル。ココイラも物理モデルを根拠に複雑なモデルに
統計モデルだけど、現象を不規則な変動の観測値に基づいて把握、まずはココイラが基本かなーと。で、汎分布?を基本にいろいろいじって、決定論の入れ込んだ統計モデルを自在に構成。だけど、推定方法の構成って厄介でしょ。尤度は基本だけど、階層モデルとなるとベイズ推論。で、モデル選択が必要に。
プレゼン相手はエンジニアの方々で、故障解析を扱っておられるのだけど、でも、統計の基本的な流れそのものがわかり難いでしょうよ。同じエンジニアでも品質が専門の方々も、故障解析の話となると異質みたいだし。要は、正規分布と小標本理論による検定が基本で、実験計画法に持ち込む指向なので。
エンジニアリングの故障解析だけど、統計学からすれば、医学などの生存時間解析や金融経済学の倒産率推定、さらに漁業栽培の生残率推定などと関係があるの。結局、新しい手法を提示するのなら、関連する分野もしっかりお勉強して・・・ってなるけど。だけど、現象をしっかり物理感覚で探れるのって重要
情報量規準を構築した大先生だけど、”研究が好きで、朝から晩までずっと研究だけするようにしていれば、独創がないなんて言われない”、”何しろ役立つことをしなさい”、”実際の問題を解かないとダメ”、”研究は運”などおしゃっていたけど。エンジニアリングのセンスって重要、そんな印象なの。
世の中だけど、いろいろなやり方、捉え方が可能でしょうよ。自分のやり方で、とりあえず進んで、それを続けて、自分なりの結果を出し続ける、という単純なことをするだけかなーと。もちろん、行き詰らない、破綻しいない、は条件。案外、自由でしょ、世間の中で何かをやって行くのって。
企業さまへの技法の提供だけど、ココイラはしっかりやって行く、そんなことかなーと。あくまでも個人的なことだけど。自分流に、気ままに・・・、そして続ける、そんなことで、管理科学、経営システム科学の姿をしっかり自分勝手に継続なの。創成を基本に、自分のアイデアで学問と実践を共存させて。
何かを創成するのって、自分も含め誰も気づかずにいたものを掘り出す、そんな感じかなー。もちろん、実際は凄い努力で創っているのだけど。でも、実力を認められて上がって行く方って、最初からその道が決まっていたような感じに見えて、埋まっていたものが掘り起された印象。この無理のない感覚は大切