ロンドン大学通信課程学生のブログ

学士通信課程(London School of Economicsの経済学)の学習進捗など

勉強の進捗20210926

今期は下記の最後の2科目を履修している。


【2021-2022 session: 全て選択科目】

  1. Machine learning 
  2. Economic history since 1900


1は2年前から勉強を続けている。すでに一通り終えており、週一で自信のない章を重点的に復習している。今はまだPCA:Principal Components Analysis を復習中。

2は今季から進めており、そろそろ半分終わる。今は8章で、第一次大戦から恐慌に至る世界経済の機能不全化とその原因あたり。

来年の期末試験に間に合わせる。

 

仕事では最近Rを使ってない。ベイズ推定のためにStanを取り込んだものの、やはりMCMCマルコフ連鎖モンテカルロ法)を事前に勉強しておいた方がいいと思って自腹で参考書を買って少々読み進めたが、現在ほぼ停滞中。代わりに最近はkintoneのカスタマイズに力を入れている。購入を検討していた年間ウン十万円するプラグインが、無料プラグインやちょっとしたJavaScriptの開発により不要となった時の達成感。

人生の中で今ほど仕事が楽しかったことはない。こういう気持ちになると、ロンドン大学通信の勉強の進捗に対する執念が揺らぐ気がして少々不安になるが、大丈夫だ。ロンドン大学通信はもう7年目のベテラン。油断はしない。

 

 

これまでの進捗とこれからの予定 2021

 入学から現在までの進捗と今後の予定を下記に示す。


【合格済み】

1. Algebra
2. Calculus
3. Statistics 1(ハーフコース)
4. Statistics 2(ハーフコース)
5. Introduction to economics
6. Abstract mathematics
7. Microeconomics
8. Further linear algebra(ハーフコース)
9. Further calculus(ハーフコース)
10. Asset pricing and financial markets
11. Macroeconomics
12. Elements of econometrics

【今期履修科目】

13. Machine learning
14. Economic history since 1900

【学位取得後】

15. Advanced statistics: distribution theory(ハーフコース)
16. Advanced statistics: statistical inference(ハーフコース)

 

*1~9および11は必修。他は選択。

13は2年以上前から学習しており、すでに一通り完了している。復習は、まずベイズ推定の章が終了し、今はPCA:Principal Components Analysis を復習中で、難易度が高いと思われる順に復習していく予定だ。

職場ではベイズ統計を仕事で使用するために、StanによるMCMCサンプリングの使用準備を進めている。本科目の学習範囲を越えており、なんだかもう素人の域を脱し始めたような心持ちになる。

本科目は試験直前にRスクリプトの課題提出があるから、試験までの時間の使い方には注意を要する。

仕事を除けば、週一で復習を進めている。

 

14は最後の履修科目だ。経済学の歴史ではなく、経済学でひも解く20世紀以降の歴史科目。

学習を始めて2ヶ月。暑い中、一文一文だらだら長い参考書をイライラしながら読み続けてきたが、最近ようやく読み慣れてきた。

参考書群は数式、グラフやテーブルが少なく、やたら文章ばかりで少々辟易しているが、他方で読み物として面白くなり始めている。

読む量が計1000ページ前後になる科目はいくつもあったが、本科目はさらに読む量が多いから、読むスピードが下がるといつもより焦る。

金本位制度とその成り立ち、および制度が第一次世界大戦まで機能していた背景について学習したところだ。

 

継続料は支払済で13と14の履修登録は完了している。

今季で学位到達予定。

 

そして学位到達後。

15と16は科目ポータルサイトから教材だけ入手しておいて、学位取得後にロンドン大学に籍を置かずに自力で勉強するつもりでいるが、データサイエンス学科で再入学して履修することも検討している。

学校に所属せず、統計検定1級を的にして学習を続けることもできるだろう。だが、どんなに好きで始めても、向上するためには必ず苦痛が伴う。こっちはそんなに出来た人間ではない。学費を払って自分自身にプレッシャーをかけないと、チンタラし過ぎていつまでも理解が一向に進まない恐れがある。

また、15と16以外に、プログラミングなどの科目にも興味がある。

再入学もありかと。

2020/21 session 期末試験の結果

昨季の期末試験の結果が出た。

◆評価基準

  • 70 - : First Class

  • 60 - 69: Upper Second Class

  • 50 - 59: Lower Second Class

  • 40 - 49: Third Class

  • 0 - 39: Fail

狙っていたのはFirst Classである。

◆結果

Elements of econometrics: 51(Lower Second Class

 

◆感想

これが今の実力。

後は仕事で知識を使い回して理解を深めていくのみ。

 

学位まであと2科目。

 

 

2021-2022 session 開始

新学期が始まるのは正式には秋なのだろうが、こちとらサラリーのためにあくせく働く勤労学生である。時間がない。待っている余裕はない。
もう7年目の勉強を始めている。
7年目だよ7年目。もうさすがにこれで終わらせるぜ。

(注意: 2015年入学時、修学年限は8年だったから7年でもまだOK。現在(これから入学する場合)は6年に短縮されている。)

入学から現在までの進捗と予定を下記に示す。

【合格済み: 10は選択、他は必修】

1: Algebra
2: Calculus
3: Statistics 1(ハーフコース)
4: Statistics 2(ハーフコース)
5: Introduction to economics
6: Abstract mathematics
7: Microeconomics
8: Further linear algebra(ハーフコース)
9: Further calculus(ハーフコース)
10: Asset pricing and financial markets
11: Macroeconomics


【結果待ち:選択】
12: Elements of econometrics

 

【今季履修予定科目:選択】

13: Machine learning

14: Economic history since 1900

 

13は2年前から学習を進めており、とりあえず一通りやり終えた。これから1年かけて復習し、3年で完了予定だ。

仕事で使っているおかげでRには少し慣れ始めた。しかし、記述してきたスクリプトは12の内容だが。

復習はまずベイズ推定からとなる。なぜといって、職場でベイズ推定を利用した販売予測をするとぶち上げてしまったからだ。あっという間に上層部の経営会議にて紹介されるに至り、もう逃げ道は無い。

 

14は12の期末試験直後から本格的に進めている。経済学で紐解く歴史科目で、最後の履修科目。

今までとは毛並みの違う科目だ。履修条件により数学系の科目は履修できないので、のこりは経済学系の科目しか選択できず、かつ今は経済学にさらに深入りしたいと思わないから選択した科目だ。

最後に経済学の復習をしながら歴史の勉強を楽しめることを期待する。

今は19世紀、イギリスから始まった産業革命を起点に、技術と資本と労働力がヨーロッパや新大陸等に伝播する過程を学んでいる。

14は参考書のページ数が多い。しかも職場でも目を通す資料の数が増え続けている。公私共に速読のために今より頭の回転を速める意識が肝となる。

目がしんどい。

 

2020-2021 session 終了

6年目は下記の科目の期末試験を受験した。

【2020-2021 session】

Elements of econometrics(選択)

仕事では時系列データを扱う。Augmented Dicky-Fuller テストや Durbin-Watson テストをRで実行するなど、本科目で学んだ内容はすでに職務に寄与している。

同時に、ある程度は仕事が科目の復習に寄与していたはずだが、残念ながら期末試験の出来には寄与しなかった。

8問中6問、約70点分の問題に挑んだ。

Maximum likelihood などの計算問題をいくつかうまく片付けた反面、論述の説得力には自信がない。

残りの2問は糸口さえ掴めず手が出なかった。

本科目は1年勉強した。科目合格には到達していると思われるが、First class である70点以上にはまず届かないだろう。

そもそも過去問をたくさん解いても掴みどころがない科目だった。

この科目のSubject guide(大学から支給される教材)の付録には、院レベルへの橋渡しとして、線形代数によって一般化された理論の解説がある。

機械学習の復習に入る前に一通り読み進めておこう。

 

 

勉強の進捗20210328

今期は下記の科目を履修している。


【2020-2021 session: 全て選択科目】

  1. Machine learning 
  2. Elements of econometrics


1は一昨年から勉強を続けており、10章中8章目の非線形の学習がようやく終わったところだ。

8章は3ヶ月近く費やした。

あとは9章のツリーモデルと10章のサポートベクターマシーンを残すのみ。参考書の参照ページ数は多くない。

Rは、まだイマイチ自信が持てない。

今季は期末試験を受けないが、4月末までに一通り終わらせて、最後の歴史科目にも取り掛かりたい。

 

2は今季から進めており、今は2020年の過去問を解きながら復習している。

期末試験は6月だがGWには仕上げる予定だ。

 

仕事でRを使った。1千万を超える製造部門のデータの基本統計量の算出、仮説検定、サンプリング等を行っただけなのだが、レポートの内容について上層部からは思いのほか良い反応をもらった。

データの使用環境を整える雑務作業が長くて気持ちが沈んでいたから実感が湧かなかったが、確かに1千万のデータからFor文で簡単にサンプリングできるのだからRはすごい。しかも無料だし。

そう気づいた時、自分の中で何かが弾けたような、弾けてないような。

今回のレポートは議論の起点だ。とりあえず品質管理部門に受理された。

本職務は時系列の回帰分析も行う必要があるが、宿題として残した。2の学習を仕上げた5月以降に再開する旨、上層部には伝えてある。


 

勉強の進捗20210131

今期は下記の科目を履修している。

【2020-2021 session: 全て選択科目】

  1. Machine learning 
  2. Elements of econometrics

 
1は一昨年から勉強を続けており、今は10章中8章目の非線形の学習をしている。

本科目の指定参考書は2冊あり、8章ではメインではない方の参考書でGaussian processを学ぶ。回帰分析のようにパラメーターを使用してアウトプットを得るのではなく、そのアウトプットがガウシアンに従うという仮定のモデルで、アウトプットに対応する関数はインプットに当てはめる相関関数によって決まるという、これまた数式が常軌を逸している案件なのだが、それより厄介なのは、この補助的な方の参考書は全ての章を読むようには指定されていないから、前の章を読まないと内容がわからない説明が頻出するところにある。ポータルサイト上の手引きでは、Gaussian processについては理論的に深入りしなくていいとの前置きがあるが、深入りしなくても勉強を進めるのは大変だった。

もう2ヶ月くらい8章で苦戦している。今やっと章末問題に辿り着いた。

今季は期末試験を受けないが、4月にはひと通り終わらせる。

また、Rはどこかの時点で体系的に学ばないと駄目かも。文法の自由度が高くて少々混乱気味だ。

 

2は今季から進めており、13章中13章目の終盤まで進んでいる。

完了目標が今日だった。約2週間足が出そうだが、ほぼ予定どおり。

無論、今季の期末試験にトライする。

引き続き時系列データの回帰分析のテクニックを学んでいる。

2月からの復習によってスキルを確実に身につけたら、きっとすごいことになる。

復習に入ったら週5から週4に減らして、1の学習を1日追加しよう。

 

期末試験は今季も在宅仕様だそうだ。

試験会場の緊張感が恋しくもあるが、イギリスの現況があって、それでも試験を実施してくれるロンドン大学に感謝する。