モデリングと推定法、それとシミュレーション

計算統計科学の原理と構造だけど、この理解を深めるだけでも厄介、ということでしょうよ。何しろ、奥深いし、応用は広いし、ということ。

応用する対象を専門にした上で計算統計科学の数理を考究する、という手口だけど、悪くない、という気もしている、そんなこと。特に、モデリングのデザインの巧みさって、とても重要で、ツクレル力量って貴重。

それと、データを得ることが容易、ということも特異で・・・。

頑張りましょう。

経営工学と統計工学

今やっていることだけど、80年代に出会った、というだけのことで、当時は経営工学および統計工学もお勉強していた、ということ。あくまでも個人的なこと。

もちろん、プログラミング、数値算法、サイバネティクス、ゲーム理論・・・も。最近の流行って突然出てきたわけじゃない、ということでしょうよ。当たり前のことだけど。

そう言えば、ある乱数の本を思い出したので、読み直したい、という気分に・・・。確率分布の理論およびその応用を理解するには良いはずで・・・。Monte Carloの計算を弄っていて、理論の基礎が気になて・・・。

頑張りましょう。

クラウドによる計算数理の実装

R/Pythonだけど、クラウドでの開発環境って重要でしょうよ。どこからでも同じ環境で計算数理の実装が可能、要はそんなことで、プログラミングと計算の開発が効率的に・・・。

ビジネス・アナリティクスの人財育成で捉えても、教育環境の充実、ということを意味していて・・・。

頑張りましょう。