「客観的」な計測手法もそろそろ採用して研究した方が良いのかなとは思いつつ、研究者として興味があるのは主観なんだよねー　　

主観という曖昧なものの成り立ちを知りたいという動機であり、そんな曖昧なものに当てはまる統計モデルを見つけた時の快感が好きなわけで

t検定とか分散分析ではなく、ベイズから統計学に入門した方が良いんじゃね？と思う。

直感的ではなく、難しいロジックだから、「ユーイ」の(ご都合な)使い方だけ覚えてしまう、みたいな。ベイズの方が理解が簡単というわけではないと思うけど、分かってないと使えない&使えるようになったら直感的だから、ちゃんと数式に向き合って理解して使うことへのインセンティブがある気がする。

知らんけど。

解析計画とまでは言わないけれど、解析のイメージなしにデータを取り始めちゃう人の思考過程ってどうなっているんだろう？

全く理解できん。

そろそろポジトロンに移行した方が良いのかな

VSコードでRを書くと、なんか書きにくい。

StanもRStadioでかけると良いんだけどなー

投稿して1年経ったら、査読の進捗に関わらずパブリッシュしてオープンレビューに移行とかにしてほしいな。

エディターとレビュアーの都合で1年以上も引き伸ばさせるのはフェアじゃないよな〜😔😔

研究者よりもサイエンスコミュニケーターの方が向いているのかな？と思ったりもする。

他の人が書いたコードにlapplyが使われていて、😖😖ってなった。

apply系は慣れなら便利なんだろうけど、可読性低くてちょっと苦手。for文でexplicitに書きたくなる。

標準ベイズとBDA3を今年の7月までに読破したい！

研究者は学部時代の専攻から高校時代に好きだったことに回帰する説の確信度が上がっていく笑

倫理、政治経済、世界史、数Ⅱが好きだった。幾何学が嫌いだったので線形代数には苦手意識があるけど、やっぱりベイズ統計の勉強していると数学が好きなんだなと思う。

ついに本格的にベイズに入門しようと思って改めて緑本を通しで読んでみたけど、前に読んだ時(3年前くらい)よりかなり理解できた。

地道に数学力をつけていきたい。

かつてのtwitterのように、変な反応をあまり気にせず呟けるSNSが欲しかったのだが、良さそう。