スイスのローザンヌ工科大学のAuke Ijspeertのお話。 西井もよく似た研究をしていたので，論文もいくつか読んでくれたらしく，国際学会などで会うといつもニコニコと話しかけてくれる。
3年生後期からの研究体験では，どんなことをするのかと質問をいただきました。 以下(一部? 全部?)はどうかなと思っています。 データサイエンスの基本のお勉強をする 機械学習のシミュレーションをしてみる モーションキャプチャ等を使った運動計測をしてみて，信号処理やデータ解析の実践をしてみる
甘利先生の次は合原先生のインタビュー記事だった。 甘利先生も合原先生も脳の学習理論の業界で(も)著名な方ですが，甘利先生は統計理論や情報理論が，合原先生は力学系がご専門です。 だから…というわけでもないのですが，数学を武器として持っている方は強いと思うことしばしばです。
甘利先生のインタビュー記事があった。 神経回路モデル，情報幾何学などの第一人者です。 機械学習に興味がある方はどうぞ。
検定計算を行う論文を投稿すると，サンプルサイズの妥当性を問われることがあるので， 統計計算が必要な研究を行うときには，目的の結論を出すためにサンプルサイズがどの程度必要かを事前に検討する必要がある。
p値にかわる統計的手法として，とりあえずの候補としてよく紹介されるのは，効果量と信頼区間に基づく議論。というわけで，必要に迫られてお勉強した内容の覚書。
テストの平均点がある二群で異なるかを探るには，t検定等の統計計算によってp値を求めて，優位水準より大きいか否かに基づいて有意差の有無を議論するのが一昔前まで主流だった。ところが最近は この方法はもうやめよう…という方向に世の中は変わりつつあって，学会の投稿規定もそのように変わりつつある。
Sublime Text 3にLaTeX文書作成用プラグインLatexToolsをMacに入れた。
ASA(アメリカ統計学会)は2016年にp値についてのASAの所見を発表。 冒頭に，2014年2月にG. CobbがASAのフォーラムに投稿した内容として以下を紹介。 Q: Why do so many people still use p = 0.05? (どうしてみんな，未だにp=0.05を使うの?) A: Because that’s what they were taught in college or grad school. (だってみんなそう習ったからね)