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	<title>異貌なメディア JJLW &#187; 理論について</title>
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	<description>夜、歯磨きしながら読みきれるコラム集</description>
	<pubDate>Wed, 03 Dec 2008 08:15:56 +0000</pubDate>
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		<title>ついに障害学と経済学の融合：総合社会科学としての社会・経済における障害の研究</title>
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		<pubDate>Wed, 23 Apr 2008 11:07:04 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Liangwei</dc:creator>
		
		<category><![CDATA[理論について]]></category>

		<category><![CDATA[経済学]]></category>

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		<description><![CDATA[
一見すると、「障害学」と「経済学」は最も遠い存在に見えますが、東京大学で融合しました。

プロジェクトの目的は、

障害学に経済学的な視点・分析手法を導入することで、社会・経済における障害を総合的に研究する新分野を拓くことを目的とする

とあります。

特にゲーム理論という理論を用いて、社会的障害を分析しよりよい社会を模索するというプロジェクトでしょうか。

経済学が障害学に歩み寄ったのか、その逆なのかそれとも歩調は一緒なのか、これからの研究が楽しみですが、

いずれにせよ、このような横断的な学際的な研究は大好きです。

東京大学が日本の最高学府である所以でもあると思います。

本プロジェクトのトップはゲーム理論の権威の東京大学松井教授です。

影ながら研究成果を楽しみにしております。
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		<title>マクロ経済学を学んだ人なら知っている ルーカス批判</title>
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		<pubDate>Wed, 09 Apr 2008 03:04:57 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Liangwei</dc:creator>
		
		<category><![CDATA[理論について]]></category>

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マクロ経済学を学んだ人なら一度は聞いたことがある、「ルーカス批判」。私もひっさびさに目にして、なんだったっけ？と思い出したので調べてみました。

辞書的な意味では、「１９７６年に公刊された論文"Econometric policy evaluation: a critique"で行った、それまでの伝統的なマクロ経済学における政策評価方法に対する批判」だそうです。つまり、

「現在の政策変更は将来の政策に関する人々の期待に影響を与える結果、人々の行動も変える可能性があるので、過去のデータに基づいて推計された行動を不変なものと仮定して政策評価を行うことはできない」ということ。
言いたかったのは、「人々の期待」というものを無視した政策変更は意味が無いという批判→それに気づいた経済学者はミクロ的基礎を持ったモデルを用いたマクロ経済分析へ。

つまりミクロ経済学がスポットをあてる経済主体それぞれのインセンティブに基づいた最適化行動を無視したら、マクロ経済政策もうまくいかないよ！

という認識でよいのかな？

ミクロ経済学的な基礎付けができれば、効用関数や社会厚生が計れるようになったののか。

【その他 なるほどメモ】

ルーカス批判とは、
マクロ計量モデルで不変と仮定されている構造パラメーターは、民間部門が政策の変化に応じて変わり得るため、そうした計量モデルを用いて行われる経済政策には問題があるとい批判。
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		<title>ロジカルシンキングで最も大切な考え方MECEとは？</title>
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		<pubDate>Fri, 29 Feb 2008 11:36:58 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Liangwei</dc:creator>
		
		<category><![CDATA[理論について]]></category>

		<category><![CDATA[ロジカルシンキング]]></category>

		<category><![CDATA[論理的思考]]></category>

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ロジカルシンキングで必要な思考って、いろいろあるんだと思います。でも、最初に納得したのがMECEという考え方でした。そして一番有用だと思ったのもMECE（ミッシーとかミーシーとか読む）でした。

MECEとは、

MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive） 

ということで、要は「各事柄間に重なりがなく、全体として漏れがない」という意味です。


例をあげれば「人間」を「男性」「女性」というように考えるとMECEとなります。（そうじゃないという事もありますが！？）

また、国内旅行を 「日帰り旅行」「宿泊旅行」「京都旅行」にわけると、重複するのでMECEではありません。

作業工程などを、時間軸分類するときなどは、MECEの考え方は非常に重要だと思います。

何かの作業マニュアルや、説明書なんかはMECEになってるのでしょうね。

携帯電話の説明書なんかは、今は20％くらいの人しか読んでいないそうですが、よく読むと「漏れなく全てを網羅」しているのに気づきます。

まさにMECEだなと、思いました。

MECEの語句最初に使い始めたと言われるのは、外資系コンサルティングファームのマッキンゼーです。
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		<title>外見ではわからない日本人とフランス人の決定的な差異</title>
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		<pubDate>Wed, 13 Feb 2008 07:21:11 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Liangwei</dc:creator>
		
		<category><![CDATA[理論について]]></category>

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数字の数え方について、

91という数字を日本人は、「きゅうじゅういち」と読みます。

9×10+1

これは、このような計算が暗黙のうちになされているということです。

しかし、海外の言語が違います。

91という数字をドイツ人は、「einundneunzig」と読みます。これは、

1+9×10 

このような数字の意味です。計算は複雑ではないにしろ、ちょっと手ごわい・・。

では、フランス人はどんな計算をしているかといえば、「quatre-vingt-onze」

4×20+11 

このような計算を暗黙のうちにしています。

まぁ、実際に頭の中で計算していることは無いと思いますが複雑ですね。

この計算処理方法と数字への置き換えは、きっと「日本人は数学苦手」という意識につながっているのかと思います。

91を、どう分解して、どうまとめるか。例えば、

1+(1/2+4)×20

これだって、91です。

このような計算を暗黙においている言語があるわけないと思いますが、あるんです・・。

デンマークです。

数学者が、欧米に多い理由は、こんなところに潜んでいるのかもしれません。

日本人は数学が苦手というより、意識していないんだから無理なんだって話かもしれません・・。

言語はコミュニケーションですから、スムーズに疎通ができることが重要ですが、そのバックグラウンドにこれだけの差があれば、

そりゃー数学者も生まれないのかな？と思います。
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		<title>初学者が読もうとする統計学の教科書</title>
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		<pubDate>Sun, 27 Jan 2008 12:46:23 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Liangwei</dc:creator>
		
		<category><![CDATA[理論について]]></category>

		<category><![CDATA[統計学]]></category>

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今年は、「勉学」に勤しむ年にしようと思っています。

久々に机に向かって、ペンと消しゴムを持って勉強してみたいと思っています。

大学以降、なかなかノート・シャーペン・消しゴム・蛍光ペンという組み合わせに出会いません。

ましてや、理論だった書籍をじっくり読む機会も減りました。そこで今年は、そんな昔を思い出して勉強しようと思っています。

まずは、統計学を学びなおそうと思っています。

でも、いきなり難しい書籍には手がでませんので、初学者用の本を選ぼうと思います。ネットで検索したところ、いくつか出てきました。

統計のはなし―基礎・応用・娯楽 (Best selected business books)難解で敬遠しがちな統計の基礎を、マンガや図を多用してできるかぎりやさしく解説。楽しみながら統計の考え方と簡単な手法が覚えられ、統計に強い人になれる一冊。1969年刊のロングセラーの改訂版。Amazon comment 

私はこの本を大学の統計の授業で使いました。　数ある入門者向けの統計の本の中でずば抜けてわかりやすいです。　私はこれを起点として、これから中級以上のレベルの本で統計のスキルを身につけていきたいです。


マンガでわかる統計学    本書は統計の基礎から独立性の検定まで、マンガで理解!
統計の基礎である平均、分散、標準偏差や正規分布、検定などを押さえたうえで、アンケート分析に必要な手法の独立性の検定ができることを目標としている。Amazon comment

算式の「細かな」意味やその証明には触れていません
だからこそ、読みやすくてぽんぽん頭に入ります
正にこれから統計学を学ぶ人、もしくは
挫折して統計学が嫌いになってしまった人向き


はじめての統計学    暗記をするな、考える力をつけよう。数学が苦手な人でも読みこなせるように、基礎知識から丁寧に解説した統計学のワークブック。練習問題を解いていくうちに次第に高度な知識を身につけることができます。

Amazon comment 

書名にふさわしい内容で、非常に読みやすく説明も懇切丁寧でした。章末ごとに確認の練習問題がありますが、それだけでなく要所要所に比較的簡単な、でも内容を復習するには最適な確認問題がついており、ひとつずつ着実に内容を理解しながら先に進むことが出来ます。

最初に読むなら、この辺りでいいのかな？とりあえず、頑張ろうっと。
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