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@behemuhemulove
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もしかしたら日本人で博士号持ってる人間でベンチプレス一番挙げられるんじゃないかと思ったけれど、室伏広治が博士号を持ってて勝ち目なかった。
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親ガチャよりか出身地ガチャの方が残酷だと思うなぁ．東京近辺に産れて中学校位の時に有名私大の付属高校に入って受験勉強みたいなものに時間を割かず遊んできた人たちと，地方の進学校で受験勉強がんばって大学に来た人達とで文化的資本の蓄積に差があって，これがずっと埋らない印象がある．
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私立大学への助成金も合憲なんだか違憲なんだかグレーなんだから廃止して、国立大学は学費をほぼ無料位にして筆記試験一発勝負位にするのが俺は望ましいなと思うなぁ。私大はビジネスで学校経営してるんだから、勝手にやってればいいと思う。国公立の教育は公共財よ。
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うちの大学には教員のツイッターアカウントを発見・監視する仕事があるらしく、本当にしょうもない仕事やってんなぁと思った。みてるー？？？
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髑髏を抱いてる澁澤龍彦も可愛いから見て
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「米グーグルの創業者らが出資して世界最高峰の賞金300万ドル（3億3千万円）を誇る「ブレークスルー賞」が9日発表され、数学部門に京都大の望月拓郎教授（49）が、基礎物理学部門に東京大の香取秀俊教授（56）」
数学で3億稼ぐのカッコイイ・・・
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元NFLの選手でMITで数学の博士号とってプリンストン高等研究所でポスドクか何かしている方，でかすぎやろ．何気にRigolletとML分野でも論文書いてるし
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大学院，彼女やらと普段はいちゃこらして飲み歩いているような人がすんなり業績でて博士とってアカポスゲットしたり，朝から晩まで研究室にいて普段も研究の話をよくするような真面目な人が業績でないで消息不明になったりと，一筋縄でいかないのが面白くて良い．
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やめるからもういいけど、科研費で旅費申請する際にはgo toトラベル使わないでねと某省から御達しがあり、案の定ホテルが割引分以上値上げしてきて旅費規定で泊まれるホテルが全然なくなったの、馬鹿って何をやらしても馬鹿なんだなと思う。
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ネイティブが書く英文ってOn the other handって表現がほとんど出てこないので，この表現が出てくるとノンネイティブの人の英文だなぁと察することが出来る．特に日本人この表現好きよね．
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震度５の揺れの中う○ちしてたの人生31年間生きてきて一番焦った， 最終学歴がPhD (2020) in Statistical Science, University College London (UCL)じゃなかったら危なかった．
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この手の書類の文言で「科研費は税金なので使い方について国民の理解が得られないとダメ」みたいな表現がよくあるの、1.5兆円も使途不明金だしたオリンピックを行なった省さんがどの面下げて言ってるのか本当に知りたい。
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断言できますが大学教員の多くが私服なのは親しみやすさを狙ってるわけではなく，単にスーツ着るのがめんどくさいと思ってるだけです．逆にスーツを毎回着用されている先生もいますが，聞くと逆に私服を選んで着るのがめんどくさいだけなようなので，私服もスーツも面倒だからきてるだけ．
教授が親しみやすさを狙ってラフな格好で講義をするのはダメみたい。ビシッとスーツでやったほうがいいって (科目による差があるかは知りたいところ)
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自戒を込めた博士課程のコツは
1、書いてる論文は先ず書き終える。アイディアが湧いても違うことをしない
2、博士論文をさっさと書く
3、指導教員ととても仲良くする。指導教員以外とも仲良くする
4、1年かかる研究と半年で終わる研究を抱えておく
5、耳学問はとても大事
6、パートナーを確保しておく
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博士課程の過ごし方・学生へみたいなの、揃いも揃って研究に人生全振りしてツヨツヨ研究者目指せみたいなのばかりで、僕みたいにそこそこ楽しく過ごせればいい人向けのがなく、ただでさえ人気無いのにそこまで博士課程進学の心理的ハードルあげなくても・・・と思う時がある。
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（世帯）年収が850万だと手取りで年収は620万位。この3割位が都心だと家賃なりに消えるだろうから、残り430万。なので150万払うと、月々残り23万程度で生活していく必要があると思うけど、ボーナスいれての額なので月々のキャッシュフロー厳しいし、問題なく払える額ではないと思う。
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日本の大学は無駄に第二外国やらなんやら課すからコマ数多すぎやねん。だから1限が8時50分とかおじいちゃんみたいな時間になって、学生も寝不足になって学ぶ気力なくなんねん。コマ数削ってもっとゆとりのある日程にしなはれ。
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税金でガールズバーにいったり，自分の息子を医学部に裏口入学させた倫理観の門番であられる文科省さんの素晴らしいご指導の下，研究費の正しい使い方クイズを受けさせていただいており，満点近いスコアを取るまで何度でもやり直しさせていただいている．何時もご指導いただき，ありがとうございます．
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オーストリアのチャリの選手数学で博士号もってて，しかもきちんとパブリケーションあって金メダルってすごい．金メダルもパブリケーションもない博士課程の学生は何してんだって話．
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これ系の論文って
1 私立大学の教育・心理学系の講義に参加した生徒に
2 アンケートを行って
3 気合一発重回帰分析
4 日本語のよくわからない雑誌に掲載
ってのがテンプレ化してる。
「学業成績には，LINE，Twitter，YouTubeの利用が負の影響を与えていた。つまり，これらのSNSの利用時間が増えるほど学業成績が悪くなることが示唆された。」
J-STAGE Articles - 日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について
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成田さんがアレなのは否定しないですが、学者としての成田さんを否定するのかは違うかなと思います。当然めちゃくちゃ業績があって（国内の99%の経済者より業績ある）、メディア活動にいそしまなかったら普通にイェールでテニュア職取れるレベルの人です。
【成田信者よ、いいかげん目を醒せ】
成田悠輔 氏の同業者からの評価（peer review）がこちら。
NYT の記者も言ってたが彼のアカデミアにおける実績はほぼほぼない。
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2万回言ってるけれど欧米の大学が博士課程の学生の学費を免除して生活費も出せてるのは、学部の授業費が300万とか400万位してチュウチュウしてるからなので・・・。例えば東大で博士課程の学生に生活費だすので、学部の学費を300万にしますとかいったら暴動起こるでしょ流石に。
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ポスドク・博士課程の学生増やしまくれ作戦の主のターゲットってバイオ系だったと思うのですが、バイオ系の産業が見事に育たず、無料で試験管シェイクしてくれるバーテンダーばかり増えてしまって、結果公募倍率180倍みたいな結果になったんですね。産業政策・科学政策のダブルコンソメパンチ失敗。
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論文をx本読んだとかより、良い論文を１本をきちんと理解出来るまで読み込んで、そのネタで3本位は良い論文をかけるように学生にはなってほしいなぁ。
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機械学習の会議論文で僕がブチギレたくなるのは
1定義されてない記号を使う
2UNKOみたいな知らん略を使う
3 同じ記号を違う意味で複数使う
4論文の実装とgithubの実装が違う
この4つは絶対に許さん💪💪💪💪
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"外部資金獲得が増えても交付金積算に連動させない方式を体験されているはずで"
交付金を減らされ続けてるから教員が書類を山の様に書いて必死に外部資金を獲得してるのだし、今回のこれもですが霞が関論法はわざと順序を逆にしてくるので本当に嫌い。
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Qiitaに投下されている，全ての怪しいベイズ統計学，状態空間モデル，逐次モンテカルロ法，MCMCの記事を，ノブレス・オブリージュの一環として全て屠るためにコツコツと記事を書きます．宜しくお願いします．
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数学科の人なら別でしょうけれど，統計学とか工学の人が伊藤清三のルベーグ積分を読むのは費用対効果が薄く，今なら清水先生の「統計学への確率論,その先へ: ゼロからの測度論的理解と漸近理論への架け」か英語でいいならCapinski and Kopp「Measure, Integral and Probability 」で勉強したほうが良い
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修士2年間で論文500本読めみたいなの、論文が5ページとかそういう分野の話かなと思う。統計学だと心の1本みたいなのを読み込んでアイディア膨らませるのが研究するうえでは重要なきがする。literatureを把握するのも重要ですが。
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え！？僕は8時間ほぼ立ちっぱで何をすることも許されず事前に分厚いマニュアルを読み2日間に渡って試験監督をするために博士号とったんですが、みんなは違うの！？
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某先生にも紹介したのですが，高知工科大学の矢内先生の講義ノートがRの導入からマークダウンの使い方，統計学入門までスライド＋コードを公開されてて素晴らしい・・・．このまま自分の講義で使いたい誘惑が凄い．エコノメの解説も同じスタイルで公開されてる．
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女性限定公募は男性差別とは思わないですが，女性研究者を優先して取るために男性若手研究者を程度犠牲にする根拠は何？という問に賛成者が誰も納得のできる解答をしないからヘイトがたまるんだと思います．やるなら利益を得てきたシニア教員のクビとセットでしないと，理屈が合わないと感じます．
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plos oneは「内容も統計的分析も間違ってるけれどこのジャーナル以外に論文が掲載されるとコミュニティに迷惑がかかるからアクセプトを推奨する」というレフェリーレポートが流出する、年間100件も論文撤回がなされるなど、非常に格式があるジャーナルです。
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ITスタートアップの人事twitterアカウントが全員，名前@変な二つ名，bioにポジティブナバイブスに満ち溢れた意識の高い言葉の数々，みたいな感じなの，普通に怖い．
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トップ校のデータサイエンス学部の教員より文科省に認定されたよくわからん素人がやってるデータサイエンス講座で講師やったほうが給与いいの狂っとる
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竹村彰通先生、芸大でピアノを学ぶも東大に入り直しスタンフォードで博士号をとり、メキメキと業績を残しつつ新学部立ち上げに参画し、気がつけば学長になられてて、ラノベかな？
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むしろ博士号出しすぎて全然研究もできないし別に頭良くないから民間でもうーーーーんこいつが博士号あんの？っていう人多くないですか
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若手男性からすると
1 歪なことをやってたのはシニア世代であって自分の世代ではない
2 パイはどんどん小さくなってるのに歪なことをやってた人達に人事権がある
3 歪なことをやってた世代で調整するのではなくて，今の世代で調整をしようとしている
で全く納得いかないと思います．
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この８行位で人口の99%は脱落
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関大の宋さんと高知工科大学の矢内さんが共同で執筆されてるRプログラミングのサイト「私たちのR: ベストプラクティスの探究」，めちゃくちゃいいな．特に可視化の章が非常に役立っている．
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それにしても何でバイオ系ってこれだけアカポスの枠少ないのに博士号ポンポン出しちゃうのかなとおもったけれど、博士課程にいく学生がある程度いないと研究が成立しない研究体制なんだろうなと思った。
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大学教員はセミなので働き始めるのが遅く、一方で働き始めるとそこそこの給与となかなか厚い福利厚生があり、晩婚気味になるバリキャリの人のパートナーに最適なので、これはゼクシィとアンアンは大学教員と博士課程の学生特集すべき。時は来た。
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基礎をしっかりするのはとても重要だと思うけれど、博士課程中に教科書の勉強ばっかりして論文かけないで詰んだ人が結構いるので、やっぱり論文書きながら必要に応じて勉強するのが良いと思う。
博士課程でも、基礎をしっかりというのがうちのポリシー。機械学習の数理100問の6冊（統計的学習、スパース、カーネル、わたなベイズ、グラフィカル、深層学習）の600問を解いてから。悩まなくても、レベルの高い成果が出てくる。
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某さんも言ってたけれど、機械学習系の会議に掲載されてる大体の論文はテイラー展開と固有値分解と条件付き期待値程度の数学しか使ってないと思う。
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前も言った気がしますが，BBC 6minutes()
ノンネイティブで英語学んでいる人向けに天下のBBCさんが話題を選んでくれて6分で議論してくれて，かつスクリプトや単語解説もある，神シャドーイング＋リス二ニング対策サイトなので，留学でスコア必要な方はぜひ・・・．
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彼氏にしてはいけない3B
博士課程（バイオ系）
ポスドク（バイオ系）
助教（バイオ系）
ってくらいにバイオ界隈って死屍累々なんだけれど，これは何でなんだろ．
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計算機統計学・ベイズ統計学周辺でのお勧めの教科書10冊
という記事が人気ですが，レベルが高い教科書が多い＋高いので，個人的には無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本
で紹介した文献の方がまずはお勧めです．
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みなさんそろそろ旧センタークソ試験のクソ試験監督クソのおクソ時間ですね。僕は去年試験監督しに勤務先に電車で向かってたところ人身事故で電車がとまりまたした。本部に電話したところ「遅れそうならタクシーで」といわれたので、領収書きっていいか聞いたところ、「自費で」と言われました。
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水天宮の眉毛サロンのお姉様が「私高学歴な人に惹かれるんですよ」っていわれたのですぐさま「我が名は便座！イギリスより博士号を得てこの地へ来た！」と名乗ったら「博士号って何ですか？上智よりすごいんですか？」とかえされ素直に眉毛整えてドラ焼きかって帰宅した。
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実際のデータサイエンスではベイズやら頻度論やらの議論は割りとどうでもよく、無慈悲に正規化されたDBを霞ヶ関曼荼羅より何書いてあるか分からんER図を見ながらJOINすることが一番求められるスキルなので・・・。
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優秀な人たちがこの分野に参入するのは喜ばしい反面，こういう優秀な人たちの多くがキャリアとして広告をどれだけクリックさせるか選手権への参加していくことを考えると，医学部的な知的ロスを感じてしまう．
東工大の学部一般入試(前期)で情報理工の倍率が9.0倍(c.f. 物質理工は2.6倍)に爆上がりしてるとか、某大学でML系のラボに配属されるにはトップクラスのGPAが必要になってるとか、CS・ML系の競争がキャリアビルドの初期からすごいことになってる件、もっと知られてもよさそう
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博士課程へはポップな感じで進学してほしいというか，こう学問と言うとても高尚なことをするんだと奮い立つんじゃなくて，3年間で会得する知識なりツールで金を稼げるようになるんだって感じで進学してほしい気はする．
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僕も教科書読むの好きですが，教科書マニアみたいな人は論文書けない・かけなくなる傾向にあると経験上思うので，やはり書を捨てよ町（研究）へ出ようだと思う．
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アカデミアの人が思う研究と、（多くの）企業の人が思う研究には大きな違いがあるので、共同研究みたいな立派な言葉使わないで、コンサルティングとかにしたほうが産学連携連携は色々と活性になると思う。
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医学部生に教えて貰って最近読み始めたのですが、2020年に増補版にするにあたって新型コロナの分析の章ができており、非常にお勉強になる。
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僕が社会科学に嫌気が指したのは社会科学の研究をしている人達が目の前の社会問題に目を閉じて職を得るためにパブリケーションゲームに参加し本音ではどうでもいいと思っているアメリカの財政問題とかを語っている姿が何だか滑稽に映ったことが非常に大きい
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アカデミアで職を得たい学生さんは、サマーインターン等を通して民間企業で自分のスキルがどれ位お金になるかを把握した方がいいと思う。なんかあっても民間で稼げるから何とかなるやろと、精神的に健康な博士生活をおくれるはずです。文学やバイオはしりません。
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稼げる大学を目指した結果、北海道大学はキャンパスで大麻を栽培し、青山学院大学はキャンパスをホテルにし、千葉大学は東京大学に名前を変えることに。
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真面目にやっている人も多いのだろうけれど，心理学は科学的何かになろうとした結果再現性のない統計分析によるパブリケーションゲームをしているだけに映り，ならフロイトとかラカンとか言ってた頃の方が面白い分野だったのではと思っちゃう．
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追記すると、教員が名刺渡すときは院生が名刺もってるなんて期待してないし「あなたの発表おもしろかったです」位の気持ちなので、後で「xの学会でお名刺頂戴したyです。今後ともよろしくお願いいたします。セミナーなどございましたら是非おこえがけ下さい」みたいなメール送っておけば将来明るい。
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無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本
#Qiita
文献紹介が需要がありそうなので，無料でよめる統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノートを１０本紹介しました．英語が読めれば大体のことを無料で読める素晴らしい時代．
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これは本当にそうで、そもそもそういう目的で専門職大学院って設立されたはずなのに、官僚の人が学びに来ている気配が感じられない（大学も悪いと思いますが）。平均的な官僚の英語力で向こうの修士２年いても、日本の大学の学部3年程度のことを中途半端に英語で学んで終わりだと思うのう。
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勉強も読書も大人になってからでも遅くない・出来るみたいなのはまあ嘘みたいなもんで、実際に歳とってみると記憶力と集中力共にガシガシ落ちるし、まとまった時間を作ることすら困難になる視力も悪くなってくるので、若い時に読書なり勉強なりある程度やらないと無理なやつですはこれ。
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MLBやNBAが示すようにデータ分析した結果ホームラン狙いでフライ打ちまくって盗塁とかはしないほうがいい・中継ぎは使い倒したほうがいい、スリーポイントシュートを打ちまくったほうが効率がよいなどが分かり、競技が単純になり退屈になったので、スポーツにデータ分析は興行という意味ではいらん。
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日銀が経済学博士号（phd）を謎に採用しない非伝統的金融政策を続けてたの金融政策の論文になりませんか？
経済で博士に行くような人は妥当な仕事内容なら政府機関で働きたいぐらいのパブリックマインドを持っていがちなので政府機関への就職がほぼ閉ざされてるのまじでもったいない。なんちゃら試験みたいなのを受けるとかは本当に勘弁してほしい。
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まあそのレベルの人材がいない国の人間でLLMやら生成AIの研究開発しても仕方ないと思うけど、研究開発は本国がやっからお前らはバカスコchatgptを導入させる営業してこいよ、という熱いメッセージをopen aiの日本でのオープンポジションを見て思う
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独学自体はいいと思いますが，独学できるようになるにはある程度の体系だった基礎学力が必要で，良く分からんオンライン講義のオンライン講師みたいな人であたりを見つける確率より，大学で学んだほうが安いし外れひく確率も低いので，大学時代にきちんとオベンキョしましょうね，当方学部時代のGPA1.1
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一橋のDS学部は
1都内
2学生の基礎学力が非常に高い
3大多数の専任教員がきちんと業績がある
で数え役満だと思う。特に日本に圧倒的にたりてないきちんとした応用統計学者の育成に期待しています。ビジネス面でも特に学部から修士までここで学んだ学生とか、争奪戦になると思うな。
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塩野義で臨床試験の統計解析している人たち，阪大基礎工出身者が結構いると思うので間違いなくやってはいけないことをやってると本人たちは分かってるだろうけれど，社の方針でやってる感があり厳しいものを感じる．
PMDA理事長の意見
「塩野義は（症状改善効果を示すために）後付け解析で何度も何度も解析している。何度も何度も解析するとバイチャンスで有意になるというのはよくあるのですね。例えばｐが0.05だったら、20回に１回は間違った結果になるというのは自明の理」
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書きました。レポートで二度と決定係数を報告しないでください。
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12歳の俺へ。お前は33にもなってゴールデンウィークはどこに行くわけでもなく、親が買ってきたタケノコの里を食べながらダイナゼノンを子供部屋で見るおじさんになります。
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千葉大/Nospareの川久保さんによる、みんな大好き赤池情報量規準の解説記事です。一般的な線形モデルの話と、混合モデルの話について触れていて、非常に良い解説です。ウェブ上でAICを解説している記事の中でも、トップクラスにいいですので是非ー。
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