モデルの解法に関しては手計算のほうが断然早いと私は信じているが、シミュレートしないといけない問題というのはたしかにあるので、練習がてらコードを書いてみたがまあ動かないこと動かないこと。こうして今日はデバッグの鬼と化したわけだが、まったくの徒労に終わる（なんとかエラーを吐き出す一行は特定したが、なんでこれがいけないの？）。こういう点はマシン計算はいただけない。別問題として、そもそもバグが出なかったら論理的に合っているのかという点はもっと深刻だ。まあ私にはこういう仕事は向いてないってことかもね。
今日のなにが残念かといって、この問題は実はすでに結論が出ているのだ。つまり穴を掘れるとわかっているところに穴を掘ろうとしているわけで、それができないと途端に徒労感が増すわけだ。
人生は限られているので、解ける問題しか解くべきではないと個人的に思っているけど、私が解けるようなモデルはすでにかなり早い時代に解かれているというのも悲しい現実だ。
（再掲）
Google日本語は「じ（ゅ）っちゅうはちく」も出せないのか。もうATOKに変えようかな。
審査結果を見て、さすがに落ち込んでいる。今年こそはと思ったが、結果は惨憺たるものだった。この結果では、たぶん誰に書類を見てもらっても同じだっただろう。発想の飛躍がないということだ。来年に向けて、また腐らず地道に研究を続けていくしかないのだ。追い打ちとして共同のほうもいけなかったようだ。でも、あの先生でも通らなかったのかと思うと、「今年の審査は例年になく厳しかったのさ」と少しはすっぱい葡萄を噛み締めている気分になれるというものだ。
（再掲）
library(dplyr) # ←この時点でわかりにくい。これで合ってるかな。なんの略だこれ。
x <- rnorm (100)
y <- rnorm (100)
lm (y ~ x) %>% summary
わー便利。さて、lm (y ~ x) の中身はと・・・中身はと・・・
結局コードしなおしじゃん。
パイプの中をごちゃごちゃいじれば取り出せるのかもしれないですが、それはあまり得していないと思います。
最初のデータを読み込んで加工するときにちょっとだけ読みやすくなるというのが今の私の評価です。
かけんひのさいたくりつ(p)の事後分布 (by Rstan)。Stanでは事前分布は一様分布になるそうだ。ここでは デフォルトの0 to 1。
うけるわ。なんやこれ。一生無理やん（右端は1じゃないからね）。生々しいなー、こうするとなんか。
ある意味ベイズ統計のちからを実感してしまったよ。いやー。にしてもまじかー。
今日は卒業式と謝恩会でした。出会ってからあっという間です。時のラチェットがカチリと回った気がしました。
今年度は多忙と年度当初の体調不良にかまけて、学生の面倒を十分見れなかったのが心残りではあります。しかし学生は、（多少リサーチ不足でしたが）いろいろ面白い発見をしてくれました。そのことには本当に感謝しています。ただ、もっと積極的に私と話をしにきて欲しかったのは事実です。大学教員の生活は地味なので、若い人との会話はいつでも刺激になるものです。
私もまずは当面の学会と論文を頑張ります。
おめでとう！
飲み屋で誰かをお待ちしていたのに、だれも来なかったでござる。
あれだけいたら、誰かは来るやろと思っていたのに。
まあ、約束しなければ、誰も来ないのは道理かもしれないけど。
JR三宮東口の味兵衛、地酒福寿と焼き鳥が大変美味しかった。満喫しました。
明日はポスター発表を聞いて、四国に帰ります。
またどこかでお会いしましょう。
たまには絵本を読み聞かせてよと言われるのだが、どれも面白くないしオチがない。
個人的にはモチモチの木などが好きだが、まだ年齢的に少し先だし、いま買い与えたら紙をくしゃくしゃにしてしまうだろう。
しかたなく、手に持っていた文庫本でも読みあげることにする。
「金田一さん、これが千万太の妹でな、月子、雪枝、花子。年子じゃて……」この美しい三輪の狂い咲きを見たとき、金田一の背筋にゾーっと冷たい戦慄が突っ走った……「ああ、俺は死にたくない……帰らないと三人の妹たちが殺される……行ってくれ金田一……俺の代わりに……」千万太はそこまで言ってがっくりと息絶え
ヨメがすっ飛んできて本を奪うのである。
かくて、風船がお空を飛んでいるような本でも読むしかないのである。どうすればいいのだろうか。
（再掲）
