やかんです。
今日も涼しかったですね。
今日やったことについて
行政法第2部（授業）
- 行政上の不服申し立ては、裁判所を経由しない。
- 理論上のメリットなどは、まあ存在するんだろうな。
- 机上の空論感があるのは、身近に感じられないからだろうか。
- ただ、無味乾燥な情報を他人のペースで投げられている気分だ。
- ちょっと、なぜ無味乾燥に感じるのか考えてみる。
- 例えば、「こういう制度設計は国にとって嬉しいです」とか言われても実感湧かないよな。別に、自分は国じゃないし。正直、どうでもいいっちゃどうでもいい。
- 知的財産法との違いを考えてみる。知財法は、自分がエンジニアとして特許に関心がある。その関連で、著作権とかの無体財産全般に興味が湧いている。
- 法律改正の歴史とか興味ないしなあ。
- わかったかもしれない↓
- 明確かつ有効な問いが軸として存在しないとノってこない。
- 例えば、なぜ行政不服審査法が存在するの？とか。これ良さげ。
- なぜ、行政不服審査法が存在しているのか。
- そもそも、行政に対して、不服でも訴訟でも「反発」する制度が必要なようだ。
- だから、次の議題は「どのような反発の仕方が良いか」としよう。
- ↑これ、訴訟の方も勉強しないと分からんな。
- まずは、不服申し立ての制度について勉強すると。
統計学
今日はまず回帰直線について。統計の勉強は、気を抜くとマジで数式いじって終わり、みたいになりがちだから、「現実の具体的な問題に応用する」を念頭に取り組む。
- ある確率変数が正規分布に従うとは、具体的にどういうことか理解したい。
- 最小2乗推定量を理解したい。
- 単回帰モデルの数式は理解したはず。実際にどのように使うのかは分からないけど。
- 最小二乗法の最小二乗解を求めるときの式変形とか、いつも思うけどそもそもどうやって思いつくんだろうか。。
- この値の求め方自体は一旦置いといていいか。必要になったら見よう。
- 回帰直線をちゃんと勉強しようと思ったら、仮設検定回りを前提として理解しておくべきなわけか。じゃあ、仮設検定を勉強しよう。
- 教科書より、「仮説検定（hypothesis testing）とは母集団の確率分布に関する仮説の妥当性を標本から検証する方法」だとのこと。確率分布に関する仮説、というのがミソな気がする。
- 仮設検定を理解するためには、中心極限定理について知っておきたいところ。だから中心極限定理について勉強しよう。
- 中心極限定理って要するに推測統計の基礎部分だよな。これ、もう推測統計を最初からしっかり勉強するのが良いのではないだろうか。
- 平均値の期待値とか、平均値の分散とかは、それぞれ平均値の部分を書き下して求めるんだな。
- 「これ何？」って思った時、使っているのはとても基礎的な事柄なこと多いよな。すごいな。
- 「確率分布に従う」という概念はおそらく統計学の基本だが、まあ焦らずゆっくり慣れていこう。
- 標本は、確率変数の集まり。実現値の集まりではないという点に注意。
明日について
- 統計的推測
統計の勉強は、気を抜くとマジで数式いじって終わり、みたいになりがちだから、「現実の具体的な問題に応用する」を念頭に取り組む。
やかん
↑これ大事に。
ということで、今日の日記は終了。最後までお読みいただいありがとうございます。
