実証分析のための線形モデルと推定および検定

分散不均一だけど、とりあえず分散を行列でモデル化して、直交行列で挟んで線形モデルに入れ込む、という例のやり口を授業で扱った、という具合。

途中の計算をしっかり解説しながら進める、というのって大切なんだけど、正直、もっと掘り下げてきっちり教える、ということも必要でしょうよ。サラリと機械的に計算を進めながら、どこか深みがない感じで・・・。逆行列を導くアタリだけど、やはり丁寧に・・・。

統計のための線形代数の授業からしっかり教えたいし、たぶん、解析も教えたくなって・・・。それに、微分幾何や代数もで・・・。

社会科学系での統計分析だけど、積み上げながら理解を深める、そんな体系で教えるのって重要でしょうよ。今後は、より高度になって・・・。

頑張りましょう。

将来価値の創出あるいは喪失

読めないでガチャガチャと弄って、結局、価値の喪失になる、ということを避けるのって必須でしょうよ。要は、将来価値の創出のためにどうするのか、をきっちり、ということ。

もちろん、難しいでしょうけど、コツコツと・・・。

経営の実践を理論の基盤を固めながら学びたい、という方々って少なくないよう思えるし、その根底って、やはり将来価値の喪失を避けたい、ということでしょうよ。

頑張りましょう。

オリジナルのアイデアが生まれない場の改善

組織での場で新たな気づきが弱い、というのってやはり改善が必要でしょうよ。

地道な改善って、要は組織での知識創造と学習の改善に繋がっていて、組織でイノベーションが生じるように仕向ける、そんなことになって・・・。

硬直化してしまった場では、弊害だらけで何も出てこない、ということに。だけど、場をどう個々との関わりで考えるのか、という落とし込みの意識を明確にする、そんな必要もあるでしょうよ。

頑張りましょう。

ビジネス教育でのＲ言語活用

視点は様々で、もちろん教え方や扱い方も色々ではあるのだけど、経済；経営系の学生さん向けのデータ解析絡みの授業ではＲ言語を利用する、というのって発展性ができて悪くない、そんなことかと。

実証分析の方法論をきっちり教えるのに、線形代数を使って回帰から時系列の解析を押さえて、ココイラをＲを用いて理解を深める、というやり口も考えれて、個人的にも理論の説明をウマく補える感じで・・・。

頑張りましょう。