EXCELでの解析でVBAとソルバーを使って尤度関数の最適化を行う，というやり方だけど，モデルを使った統計学では基本的な方法．で，さらに，Rを使って・・・．だけど，理論もプログラミングも，結局，きっちり身に付ける気がなく，市場では不具合だらけで・・・．
こんなレベルがエンジニアって言えるのだろうか？ 会社に入って１０年もすれば数学なんて忘れる，そんな声も聞こえてきて．
社会科学系の学部の学生さんでも，データサイエンスの基本を授業でやる，そんな状況なのに．しかも，偏微分を使って最適化の計算も解析的に解く，そんなこともやっているのに．
何かが崩れてきている，そんな気がしているところ．
信頼性工学だけど，実は生存時間解析をベースにして展開している，そんな構図で見ることもできるの．もちろん，ココイラの見方は他にもあるけど，故障率や信頼度の定義は生存時間の確率的な扱いから導かれているの．
で，こういったアタリなんだけど，金融リスクのモデリングでも使っているし，労働経済学でもやはりこれらをベースに失業率の解析で使われている，そんなこと．こういった経済関連での確率モデルだけど，ノーベル経済学賞での業績とも絡んでいて，かなり高尚，そんなことかと．
信頼性工学だけど，もっと基本を大切に・・・．理論もお勉強して，かつRでしっかり解析できる，そんなプロを養成していくようにしないと，衰退してしまう，ということを感じているの．
こういのものイノベーションの基礎でしょうよ．
実は，1964年出版の”信頼性と寿命試験”の本を読んでいたの．日立におられた島田正三先生（確かに，後に法政大だったかと）の書かれたもので，エンジニアとして深く追求する姿勢を感じる，そんなこと．こういうのを嫌う？風潮って，やはり問題でしょうよ．
頑張りましょう．
１時限だけど，いつもの学生さん達はきっちり出席，そんな状況だったの．正直，厄介な内容の授業だけど，皆さん頑張っている，そんなことかと．
Rでのプログラミングに基づいて金融の時系列データを自在に？解析する，というの終着なんだけど，まだまだ基本が続くので・・・．
自分で考えて，一歩一歩納得しながら・・・こういうやり方を身に付けるだけでも効果ってあるでしょうよ．自分で考えることをしなくなると，結局，楽な方に流れて・・・，そして何もつくり出せない，そんなことになってしまうでしょ．
個人的に感じるのは，知的な創成を目的とした基本の能力だけど，分散が大きい，そんなことのようで・・・．で，ココイラは企業の方々も感じているんじゃないかと．で，結局，能力のある学生さんを早く見つけて引き留めておきたい，そんなことになっているのかなーと．今年は卒論の学生さんがいないから，就職の状況を正確には把握していないけど・・・．
だけど，まずは授業には出ようよ，しっかり，そしてきっちりお勉強するために．こういのって創成のための基礎でもあるし．
頑張りましょう．
