確率だけど、複数の仮説を常に等価にする理由として、優位の根拠の無さを挙げることも可能、そんな理屈もあるの。
事前分布の考察だけど、科学哲学で捉えることも大切。
だけど、常に実際の問題解決から逃げないことが必要。
事前分布の考察だけど、科学哲学で捉えることも大切。
だけど、常に実際の問題解決から逃げないことが必要。
貝瀬徹 （兵庫県立大学） @tetsu81ジョギングだけど、医療センターのあたりで雨が。引き返してきたら、西高のところで勢いが強くなって、後は全力。西高って校舎の色、ピンク？
思考だけど、下地を作るのって必要。
仕込みをきっちりしないと、問題解決の思考が巧く行かないの。
でも、気ままに何かに夢中になっていると、それが下地になっていることって多いでしょ。
昨日、神保町でぶらつきながら手に入れた本だけど、数学史と科学哲学に関するもの。これが、今考えている問題に繋がる、そんな気がするの。あくまでも下地。
がんばりましょう。
仕込みをきっちりしないと、問題解決の思考が巧く行かないの。
でも、気ままに何かに夢中になっていると、それが下地になっていることって多いでしょ。
昨日、神保町でぶらつきながら手に入れた本だけど、数学史と科学哲学に関するもの。これが、今考えている問題に繋がる、そんな気がするの。あくまでも下地。
がんばりましょう。
神保町の古本屋さんだけど、行ってきたの。カルナップの本をゲット。秋葉原の部品屋に行って、上野でモナカを買って、と昔ながらのルート。
知識の創成、これを活用するマネジメントが重要でしょうよ。
だけど、組織の中で高度な専門に裏付けられた思考を束ねる必要があるの。
もちろん、組織全体に知識が浸透さないと、オペレーションで行き詰まるでしょ。
上からの一方的な決定は、知識創成じゃない場合が多いし。
最新？のマネジメントで、活性化、そして国際競争力を付けないと、シボンでしまうだけ。
がんばりましょう。
だけど、組織の中で高度な専門に裏付けられた思考を束ねる必要があるの。
もちろん、組織全体に知識が浸透さないと、オペレーションで行き詰まるでしょ。
上からの一方的な決定は、知識創成じゃない場合が多いし。
最新？のマネジメントで、活性化、そして国際競争力を付けないと、シボンでしまうだけ。
がんばりましょう。
推定だけど、コレの理解って難しいでしょ。
サンプルサイズの話をされる方、よくよく聞くと、推定量の評価を理解されていない場合が多いの。
いくら議論しても噛み合わない、そんなことに。それに、統計モデルとの関係も考慮する必要があるから、厄介でもあるけど。
だけど、きっちりした授業をきけば、仕掛けの理解は可能。イイカゲンなのが多いの。
応用って基礎が大切。
がんばりましょう。
サンプルサイズの話をされる方、よくよく聞くと、推定量の評価を理解されていない場合が多いの。
いくら議論しても噛み合わない、そんなことに。それに、統計モデルとの関係も考慮する必要があるから、厄介でもあるけど。
だけど、きっちりした授業をきけば、仕掛けの理解は可能。イイカゲンなのが多いの。
応用って基礎が大切。
がんばりましょう。
コンフリクトの制御を数理で考察するのって、予測の推察が重要かなーと？簡単なモデルで計算しながら、気ままに過ごそう。
リスク数理だけど、単純ににトレードオフの概念で捉えるのってよくやること。
だけど、もっと深い構成が必要で、時間変化と不確実性の考慮が重要。
もちろん、何をどうイジってリスクを下げるのかも、きっちり解かないといけないし。だけど、いじれないものの考察も同時にする必要があるの。
そして、コンフリクトをどう捉えるか？難しいけど、数学を信じて解くことに集中。
がんばりましょう。
だけど、もっと深い構成が必要で、時間変化と不確実性の考慮が重要。
もちろん、何をどうイジってリスクを下げるのかも、きっちり解かないといけないし。だけど、いじれないものの考察も同時にする必要があるの。
そして、コンフリクトをどう捉えるか？難しいけど、数学を信じて解くことに集中。
がんばりましょう。
モデルと推定、それにシミュレーションの組み合わせだけど、確かに面白いの。
腕を磨いて、コレでしっかり食えるのって、悪くないでしょうよ。
がんばりましょう。
腕を磨いて、コレでしっかり食えるのって、悪くないでしょうよ。
がんばりましょう。
数学で問題を表現して解法を与える，そんなことが好き．同じ感じ？だけど，BBCの英語を聴いて，へーって思ったり，自分の考えをプレゼンや会話で話したり，数学も英語もツールとしての位置付けが気にっているの．そう言えば夢の中で，博士を取ったばかりの後輩？に厳しく批判されたところで目覚めた
今年は、学会から賞を頂いたの。半年前のこと。だけど、直ぐに忘れることにしたの。研究に集中したかったからかなー。反対に、批判されても続けることしかできないし。
絞込んだら解ける気配。確率過程に経済性の最適化を入れたモデルと推定なの。逆に経済性と安全性の関係が窺える？ 経済性に均衡入れたら安全性が最良になるのかなー？レモンにしたら？
多くの企業の現場を見させて戴いてきたのだけど，やはりデータの活用をしっかり行っているところはカイゼンの実績があるの．自信も持っているし，思い込みを排除する風土があるの．もちろん，データによる意思決定は知識の蓄積でもあって，イノベーションの土壌もしっかり築く意欲があるということ．
意思決定だけど，これのリスクを徹底的に構成した気分．柔軟な思考を持たないと，組織は衰退して知識が創造に繋がらないだけ．論理構造の曖昧さにはリスクが潜在．マネジメントの思考って訓練されている方だと，世の中妙なことだらけって気づくの．これはホントのこと．おかしな意思決定って多いの．