Analysis and Synthesis Based on Statistical Design Method

帰納的設計のことをアレコレと考えている，という状態．どうしても，モデルベースが基本，という捉え方が良いように思えて・・・．

そう言えば，娘の修論だけど，構造方程式モデリングを使っていて，検定結果をアレコレと駆使して解釈を導いているのだけど，KL情報量を使って積極的にモデリングを比較する，という概念が通じないみたいで・・・．

まあ，余計な指導は無用と言われながらも，必要なことだけを教えて欲しい，というご希望なので，とりあえず，検定のことだけ質問に答えて・・・．

帰納的設計の概念が抜けているので，たぶん，何を言ってもダメで，教養からやり直すことをしないと，モデリングの抽象と具現って理解できないでしょうよ．高校でも大学でも物理をきっちり教わってない，ということでもあるけど．ココイラは，あくまでも家庭内のことで・・・

まあ，コチラは階層ベイスやMCMCを使う，というやり口で，同じようなことを考究してみようかと・・・．もちろん，機械学習を応用して予測を可能にする，ということも．

機械学習と組み込みソフト、および信頼性設計

ソフトウェアの信頼性だけど、組み込みシステムを対象として考えている、そんなこと。もちろん、機械学習のアルゴリズムをつくり込む、という仕掛けでのことで、どう考えるか？

やはり、組み込みシステムIoTとの絡んで今後の展開への期待って大きい、という状況。

信頼性と言ってもシステムズに基づくシステムが対象で、ココイラの設計でのことで・・・。

アイデアの育み

オリジナルのアイデアを導いたら，それを大切に育てる，ということって大切でしょうよ．

育みの機会を得るのって，もちろん運もあるけど，粘りも必要かと．でも，オリジナルのアイデアが出ないと，何も育てられない，とい仕掛けでもあるけど．

破壊の物理学

根源を知りたい，という至ってシンプルな理由なんだけど，破壊のことをアレコレと・・・．

もちろん，確率モデルの起源にもなる，ということも考えていて，凄く奥深い，そんなこと．

信頼性工学の根底がずっと気になっていて，どうしても釈然としない，ということでもあるの，ココイラって．

たぶん，理論を導かないと，企業さまのお抱えになっている市場不具合って解決しない，という気もしているし．

ビジネス意思決定のためのデータサイエンス

Rを使った授業，そんなことにしようかと．もちろん，理論の解説と実践での応用もわかるように．