今期は下記の科目を履修している。
【2020-2021 session: 全て選択科目】
- Machine learning
- Elements of econometrics
1は昨年から勉強を続けており、今は10章中7章目の教師なし学習を学習している。
YとXで分析していた今までと違い、Yが無い場合の学習だ。内容は難解だが学習は進む。Xの分散の最大方向に基底が変換される。もし線形代数Further linear algebraで苦しんだ経験が無かったら、ここでギブアップしていただろう。
回帰分析、ベイズ推定などの5章までよりも今は進捗は良く、「今年」中には8章まで進める勢いだ。ただ、「今季」の期末試験に間に合わせるのは依然厳しい。期末試験前に課題提出もあるから尚更だ。
間に合いそうになくても「今年」中の進捗にこだわるのは、来期での学位到達可否に影響するからで、気を抜いているとまた1年延長しなければならなくなる。
2は今季から進めており、13章中の9章目がもうすぐ終わる。進捗は良い。今季間に合いそうだ。
今は連立回帰分析。
マクロ経済学で外性、内性変数というのを学んだが、連立方程式の形で学ぶとその意味の違いが理解し易い。
2は回帰分析を経済学に応用する過程で1よりも細かな分析スキルが紹介され、いやというほど回帰分析に染まることになる。
おかげで、手元のデータを利用して単に散布図に関数を当てはめてR^2とtの仮説検定からあてはまりの良さやパラメータを分析しただけの仕事に対しては、「君は回帰分析を行うにあたって、撹乱項と独立変数の相関の有無を精査したのか？」などと少々ウンチクを垂れて批判することができそうなレベルに到達している気分だ。実際、そのうち職場で言いそうなセリフだなこりゃ。
期末試験前の総仕上げをする来年春頃にはどれほどの高みに到達しているか楽しみだ。
