知識の本棚

読みかけの本でも読んだ本でも読むつもりの本でも、とにかく本棚に仕舞うように調べたことを書き溜める。

進捗報告や会議が辛くなる人の特徴

雑感

今日は凄くためになる話を聞いた。

 

自分は、進捗報告や会議（でのプレゼン）が辛いと思ってるタイプの人なんだけど、

そういう人は考え方に特徴があるのだという話。

 

要約すると、

｢進捗報告というのは、義務じゃなくて権利｣であり、「そう思ってない人は辛くなるよ」ということ。

何かやったぜアピールをしなければいけない義務じゃない、本来はみんな(あるいは偉い人)の時間を使って相談させて貰える権利を得る場であるべき。

だし、そういう考えじゃないと辛くなるよ。と。

 

確かに自分のことに置き換えてみるとその通りだった。

これまで、怒られない材料ややってるように見せる資料を作るための進捗報告をしてきた。でもそんなのは無駄なんだ。これについて議論したいから発表する、報告する、って目的を持つべきなんだって。そうすれば建設的になるし気も楽になる。

 

 

凄い合理的。ん、でも、議論するほどの段階でない場合どうするのって思う。それは進捗が遅いそいつが悪いってことか。……そうなったら、やっぱり辛いじゃんけ。

統計学における仮説検定での検出力の考え方・検出力分析

学問

さくっと読める
施策の効果をどうやって測るか(2) - 検出力と効果量 - About connecting the dots.

検出力分析
検定力分析 by 葛西俊治2011
http://ir.tdc.ac.jp/irucaa/bitstream/10130/2337/1/26_15.pdf

効果量について
効果量(effect size)のはなし - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

マンホイットニーU検定と不等分散時における代表値の検定
https://www.jstage.jst.go.jp/article/psj/advpub/0/advpub_30.006/_pdf

対応のあるものを対応のないものとして考えたときの検出力
http://www.mizumot.com/method/mizumoto-takeuchi.pdf

  • 疑問

効果量・検出力の測定には一定の規格があるのか？
（例えば「効果小」のdの値が0.1だったり0.2だったりする）
要調査。分野での標準はあるのか。

自動微分

学問

ディープラーニング系の記事では損失関数を定義して終わりという記事をよく見る。
しかしそれでいいのかという疑問があった。
バックプロパゲーションのように、損失関数をどう微分するかが大事なんじゃないか。
損失関数を見ていたら微分が簡単そうには見えない関数ばかりだ。
微分可能性は調べなくていいのか？
どうやって微分を計算しているんだ？

そこで詰まっていた。
でもようやく解決した。
どうやら計算機で自動的に微分する機能があるらしい。
眉唾だが、どんな複雑な微分でもできてしまうという。
仕組みを調査中だが、今後掘り下げていくつもり

Keyword

参考になりそうなサイト：

自動微分 - Wikipedia
ボトムアップ型自動微分の実験 - kivantium活動日記
二重数で自動微分する - Qiita

応用

数理ファイナンスへの応用：
自動微分事例：数理ファイナンス分野

精度と微分方程式への応用：
>Self-Validation

ロボット工学への応用
調査中