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博士課程一問一答

博士課程 Advent Calendar 2014 、17日目のエントリーです。
空いていたので思いつきで入れさせていただきました。
よろしくお願いします。

第1回のテンプレを使わせていただきました。

Q0. 筆者

国立大(医学系と環境系の間)の特任JK
流れとしては一浪→地方国立→修士→博士→国研でPD(一年)→今
汚染実態解明、分析化学、毒性解析の間をうろうろしてます。
最近はデータ解析が趣味。


Q1. 博士課程ってなんですか

A1. 研究したい人が進む修士課程の1個先。追加で3年+α
  D1の時は純粋に研究!って感じで楽しいです。
  その後は進捗とかその辺により色々かも?
  私はそれなりに楽しくやらせてもらったと思います。
  もちろん大変なこともありましたが…


Q2. なんで博士課程に進学するんですか

A2. なんで進学するかは人によって結構違う気がしますね。

  私の場合は幸か不幸か解明したいことが身近にあったことが大きいです。
  そのため、わりと早い段階で進学することを決めており、
  研究室も初期段階でほぼ決めていました。


Q3. 普段どんな生活してんのさ

A3. 今は大体9時-21時くらいがベースですが日によってまちまちです。
  学生の時は起きたら大学に行って、
  どうしようもない感じになったら帰るパターンでした。
  化学分析は有機合成と近いところがあるので(もう少し融通は効くが)、
  始まったら終わるまでという時期も少なからずありました。
  D3の時期はいつ来ても大学にいると後輩達から評判でしたが、
  どこもそんなもんかな?


Q4. 在学時の金銭問題に関して一言

A4. 幸い後述の学振DC1に通っていたので生活には困らずに済みました。
  大都市圏だともうちょっときつかったかもしれませんが、
  地方だとずいぶん楽なのではないでしょうか。


Q5. 学振について

A5. 他の方々が中身については紹介してくれているので省略。

  私は学振DC1の時に、国際学会プロシー2(筆頭1),
  国内学会口頭2回の業績で、
  面接→補欠→逆転 で採択していただきました。
  
  この時期はそれなりにしんどく、
  2chの学振スレをよく見ていた記憶があります。
 
  その後PDに申請したところ、SPDの面接に行く事になりましたが、
  無事PDとして採択されました。
  その後色々あって3年間を満了する前に、今のところに採択されました。
  
  お金があると安心して研究できるので、ありがたい制度だと思います。 
  しかし、PDは雇用関係が無いので色々しんどいこともありますね…。
  

Q6. インターンについて

A6. 教授の紹介で、2ヶ月ほど米国のラボに行かせてもらいました。
  ネイティブが少なくコミュ障だったので
  英語はあまり上達しませんでしたが、
  生産性がスーパー高いラボだったので非常に刺激になりました。
  また、業界の有名人なので交流が持てて良かったですね。


Q7. 楽しいこと3つ

A7.
(1) こういうことができるかも、と考えるのが楽しい
(2) 手法が少しずつ良くなってくるのが楽しい
(3) わりと時間を好きに使える

Q8. つらいこと3つ

A8.
(1) 考えたことを確かめるための分析がキツイ、
  しかもだいたい思ったのと違う。
(2) そう簡単に良くはなってくれない
(3) いろんな締め切りが存在する(論文・学会・書類・任期等)


Q9. 現時点で後悔していること

A9. 1つのことを集中することをあまりしなかったこと。
  境界領域なので仕方がないのかもしれませんが、
  それぞれの専門の人にはかなわないな、とよく思います。

  特に数学や化学、物理、生物などの基礎的なところは、
  分野に関連するところを摘んだだけなので時間のあるうちに
  もっと体系的に深堀りしておけばよかったと思います。
  
  後はプログラミングもしっかり勉強したかったですね。
  

Q10. 博士課程に向いている人

A10. 研究に集中できる環境を見つけられる人。
   得手不得手はともかく、時間をかけられるのは正義。
   

以上になります。何かあればお気軽にどうぞ。
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みどりぼんの次を考える: R Advent Calendar 2014 12日目


本投稿はR Advent Calendar 2014 12日目の記事となります。

今年の4月から継続的に、@yamakatuさん主催の、
「データ解析のための統計モデリング入門(みどりぼん)」 読書会に参加し、
統計モデリングの勉強を進めてきました。

現在この本の勉強会として
「続・わかりやすいパターン認識」読書会を主催させて頂いていますが、
GLM, GLMM, MCMCについての勉強も続けねば、と考えています。

さて、この時、みどりぼんを読み終えたあと、
次に何を読みながら勉強するのが良いのかと思い、調べてみることにしました。

巷の評判では、以下の The BUGS Bookの評判が良いようです。

The BUGS Book: A Practical Introduction to Bayesian Analysis (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)The BUGS Book: A Practical Introduction to Bayesian Analysis (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
(2012/11/01)
David Lunn、Chris Jackson 他

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しかし、本をめくってみたところコードは充実しているものの、
私にとっては理論の比重が重く、実用から入った私にはちょっと高度でした。
(理論ベースの方なら多分問題ない)

そこで色々探した結果、最初の記事で言及した論文の著者、
Alain F Zuurの著書が目に止まりました。


Amazonで普通に買えるのは以下の本、

Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R (Statistics for Biology and Health)Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R (Statistics for Biology and Health)
(2009/03/12)
Alain Zuur、Elena N. Ieno 他

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もうひとつはアマゾンにずっと在庫がありませんが、
Beginner's Guide to GLM and GLMM with R
こちらの本になります。

内容を読み比べたところ、
前者がGLM and GAM, zero inflated models, GEE, GLMM, GAMMなどの広い内容を、
後者はGLM, GLMMとそのMCMCへの拡張に絞っています。
個人的にはみどりぼん直後に読むなら後者のほうがフレンドリーかと思いますが、
いずれも非常にわかり易い内容ですし、前者はAmazonでもかなり高い評価になっています。

みどりぼんと比較すると
数式多め、実例に近い例題データの2点が特徴ですが、
数式につづいてコード、結果が載っているので、
作ったモデルの意味するところを考えながら読み進められると思います。
この点については理論の勉強が足りない私にはありがたく、
理論系に進むための足がかりになりそうだな、と感じています。

Webのサポートページからはコードだけでなく、
例題用の生態系関連データもダウンロードできるため、
単純にデータに対してアプローチしてみたい上級者にも嬉しい仕様だと思います。
(コードは解凍にパスが必要なので購入者しか使えませんが…

立ち読みができなかったので勢いで購入しましたが、
結果的に買ってよかったな、と思える内容でした。
(前者はSpringerのサイトから一部確認可能

とは言え7章立ての2章からJAGSをぶっこんできたり、
交互作用、オフセット項を3ページで説明してきたりするので、
個人的にはみどりぼんを読んどいて正解だったと感じています。

この方の論文、
A protocol for data exploration to avoid common statistical problems
フリーアクセスになっているので、内容を見て感じる所があれば、
購入を検討されても良いかと思います。

また、以下4冊は買ってしまったので、
中身が見たい方がいれば私が参加する勉強会の前に
お声掛けいただければ持っていきます!

Beginner's Guide to GLM and GLMM with R

Beginner's Guide to Generalized Additive Models with R

Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R (Statistics for Biology and Health)Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R (Statistics for Biology and Health)
(2009/03/12)
Alain Zuur、Elena N. Ieno 他

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Zero Inflated Models and Generalized Linear Mixed Models with RZero Inflated Models and Generalized Linear Mixed Models with R
(2012/03/15)
Alain F. Zuur、Anatoly A. Savaliev 他

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第一回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

この度無事?読書会の第一回を開催することができました。

会場をご提供くださったドワンゴ様、
参加者皆様本当にありがとうございます。

とりあえず初回なのでまずオープニング


隔週火曜日19:30の流れはそのままになりそうですが、
第2回は年明けになりそうです…。
2, 3章は1回でやるかわりに、長い章については分割していく方向で。



第1章ベイズ統計学 by @siero5335


読んだときはわかってても人前でしゃべるほどには練り上げられなかった。
反省である。
条件付き確率周りはしっかり復習しておきたいところ。

また、初回にもかかわらずLT発表もしていただきました!

15分で話すわかりやすいパターン認識 by @weda_654様

Verが1.0に!
ぞくパタの前の本であるわかパタの内容を平行して進めていこうという
男らしいLTです。かっこいい!
私もこちらをしっかり読んだわけではないので、
このような機会はありがたいです。

ヒューリスティックと認知バイアスのお話(#1) by @yamano357様


バイアス撲滅キャンペーン中とのことですが、
各所にケンカを売っているわけではないそうです(重要
ヒトの持つバイアスについて書かれている、
思考のトラップという書籍をベースにしたLTでした。
知らないバイアスが色々と出てきてとてもおもしろい内容でした。
解析担当者は多少ネガティブな方がいい、との言が印象的でした。


さて、兎にも角にも走りだしました。
不慣れな点もあってばたばたしておりますが、
頑張ってよい会ににできればと思います。
皆様のご参加をお待ちしております。

発表者募集中です!
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