僕は昔は Nikon F2を使っていたのだけどデジタルになってからはペンタックスである。だって、ニコンの場合、高級機を買わないと昔ながらのレンズは使えないのである（絞りが連動しない） というわけで、山登りでぶっ壊す可能性も考えて、当時手に入れた型落ちの*istDという、また良くわからないネーミングのカメラをNew York のB&H Photoから手に入れたのである。ここは orthodox jewが経営しているお店で、お店に行くと、天井を色々な商品がレールを走っている。Jewだと働いちゃいけない日とかあったりするので、その日でも商品がうまく車内をいきわたるように、このようなレールを作っているのである。聞くところによると、トイレットペーパーを破ったりするのも、仕事に値するので、その日の前には、トイレットペーパーを破っておくとか。



ま、ともかく僕としては、Pentax のカメラも手に入れて、レンズも買ったので、Pentax の行く先も気になるといえば気になるのである。多くのカメラ会社（もしくはそのカメラ事業部）が過去数年に消えて行ったので（コニカ、ブロニカ、ミノルタ、京セラ、マミヤ--はまた現れたけど）、ペンタックスの様な小さな会社はどうなるかなと思っていたのである。Hoyaに買収されて、Hoyaとしてはカメラ事業部の利益が出なければ売るかぶっ潰すつもりだったらしいので、少し不安だったのである。 ただ、Pentax は昨年出したカメラがよく売れて、堅実にそのカメラを改良したものなどを市場に出しているので、まあ、しばらく大丈夫そうなので新しいレンズを手に入れることにした、今度日本にも行くことだし。Pentaxの経営陣が奮起したのも、不安の為にユーザーが離れる、売り上げが減る、ほんとにHoyaに首を切られる、という悪循環が先に見えたからかもしれない。中・長期的には、一眼レフの両雄である、NikonやCanonの優位は動かないだろうし、圧倒的に資金が多そうな、PanasonicとかSonyに対抗するにはこれからも、舵取りを気をつけないといけないのだけどね。日本市場なんていうのはちっこくなるだけなので、なんとしても中国や、米国で売らないといけないのだけど。中国の人はブランド信仰が強そうだから、ソニーとか、Nikonが強そうだけど。 ネットで見かけた、Pentaxの広告。いったい何を考えているのか不明。面白ければ良いという路線なのかも。



 

そういえば長い事待っていたOtaboの靴が来たのであった。普段はスニーカーで通勤しているのだけど、時々ちゃんとスーツを着てゆくようなときはこれをはく。 あと、サルサを踊りに行くときや、単に飲みに行くときなども良い。肝心の履き心地は大変満足である、さすがにレーザーで足を測量しただけあって、ちゃんと足に合うのである。スニーカーも欲しくなった。ま、まだ買わないけど。でも、靴を買うならよいものを買うべきであるというのは確かに正しい。

７月の３０日から８月の７日まで帰国する予定です。

２年前に４日ほど帰っただけなので、久しぶりに１週間以上も滞在するのは楽しみである。色々と友人と catch upしたり、本屋に行ったりしないと。

今週は、余り何もする気がしないので、オフィスに出かけてこの本を読んで例題を自分でとくことにする。プログラミングだとか、データ分析というのは、コンセプトの理解と、 hands on で実際にやることを同時にすることが効率がよいからである。休日のオフィスは静かで良い。毎日が日曜日ならよいのに。

この本は内容は比較的平易である、practiceに割り切っていて、余り理論的なこととか証明とかは書いていない、これはある意味とてもよい方針である、 social science系のBayesianの本は、中途半端な数学と、中途半端な実践であまり自分としては読む気がしない。

ただ、この本は一切証明などがないので、証明だとか各々の分布関数の分散（例えばベータの分散てどんな式だったっけ？）を知りたい場合は、別の本を読まないといけない。また、練習問題では普通に、例えばサムはベータ(3,12)を事前分布として考えているのだけど、その分散は？　とか聞いてくるけど、この本の中ではベータの分散などは一切触れていないので数理統計の授業をべつに取った人などには良いだろうけど、最初にこれから始めたら解けないかもしれない。

Casella & BergerのStatistical Inferenceとセットにして使うととてもよいと思える（というか自分がその組み合わせである）、この本の裏にある、確率分布の一覧が大変便利である。予定としてはこの本の例題をできるだけたくさん解きたい。

どうやら右目は普通に見えるようになった、ただ少し像がぼやける気もするけれどもしばらくすれば直るかもしれない。

それにしても、待つというのは大変な忍耐と精神力を要するものである。待つのが辛いのはその先に何があるか分からない点じゃないかと思う、待っても待っても結局、徒労かもしれないのである。

ま、それこそ忍耐の醍醐味ともいえるのかもしれない。待つからこそ結果がうまくいったときはうれしいのである。待たないで何から何まですぐに手に入ったら、 spoil されてしまうだろう。

右目は眼球はあるので、明るさも色も感じるが視力は余り無い、このまま視力が無くなったら困るなと、ベッドに横になりながら考える。こんな外国で頼れるものも無く、障害者になったら困るのだけど、心配してもしやうがあるまい。自分が普段依存しながら、当然視している多くのもの、視覚・聴覚・指やその他の健康は実は微妙なバランスのもとで成り立っているだけで簡単に失われうるものであるということを思った。

親に言っても心配するだけなので連絡はしないことにする、同僚には簡単に事情を話すが、人事は怪我で障害があるとか分かると、足元を見られて不利な査定だとか待遇にされたりするかもなと思い（それは違法だろうけど）伝えないことにする。結局世の中に自分が心を許せる味方なんていうのは余りいないのである。外国で独りで生活すると、益々その傾向は強い、までも、自分で選んだ事だしね。最近買ったばかりの ballet のシーズンチケットが、片目だと見にくいかなと思ってそれが少し気になった。

他にすることも無いので、ひたすらoxycodoneを飲んで、果物を食べて寝る。痛みは減ってきた。

月曜日に再び眼科で目を見てもらい、その日はひたすら寝る。火曜日も寝る。水曜日は、少しましに成ったので、時々メールを見て、ちょっとだけ仕事をして寝る。木曜日は久しぶりにオフィスに行いって、午後には早退する。

今日は土曜日、まだ完全ではないけれども視力もかなり戻った。視力は結構戻ったのだけど像が多少ぼやけている。医者いわく、corneal は9割り方直ったとか。しばらく安静にして、視力の回復を待つことにする。

それにしても、怪我や病気をすると大変である。当たり前のことだけど全て自分で手配をしなくてはいけないし、怪我をしているときはそれがとてつもなく大変である。事故のほとんどは、気をつけることで避けられるのだろうけど。

先週の日曜日、僕は本棚を整理していた。

本棚の上に数ヶ月ほうりっぱなしにしてあった、フレームに写真を入れるときのためのマットの大きなやつを乗せたままだったので、止せばよいのにそれを力いっぱい引っ張ったら、本やその他のものも一緒に落ちてきてそのうちの１つが、目にぶつかってしまった。非常に痛い。

鏡を見てみると、どうも角膜が破れているようである、目にも違和感がある、目医者に行こうかと思ったが、日曜なのでERにゆくことにする。ルームメイトがATMでお金を下ろしてきてくれた。途中めまいがし、ここでさらに車に引かれたら double fu*ked な事になるので気をつけて道路を渡るが辛い、何とか家の前のマリオットホテルにたどり着いて、タクシーで大学病院のERに向かう。

ERというのは結構長い間待たされるということは知っていたので、覚悟を決めていたが、本が当たったときはショックで余り痛くなかったのだろうけど時間がたつにつれて、痛くなる。両目を閉じているときはよいのだが、問題の無い片目を開けようとすると、神経が繋がっているのか、それが怪我をした方に刺激を送るのか、右目から痛みが湧き出てくる。フランスのアンリ２世が、馬上試合で目を付かれて、結局死んでしまったことを思い出し、さぞかしアンリ２世も辛い思いをしただろうと実感。

たまらないので、「心頭滅却すれば火も亦た涼し」を思い出して、ヨガの呼吸を試す。息を吸い、胸からお腹にかけて空気を入れて吐き出す、これをひたすら繰り返していると、やっぱり痛いのだけど、痛みに意識をおかず、ひたすら呼吸に集中することで何とか精神の平静を保つ。しかし痛い。

２時間ほどして、何とか医者に診てもらえる、目に目薬をしてもらうと痛みが無くなった（たぶん麻酔薬みたいなもの？）、３０秒で済むんだったら２時間待たせないで目薬だけして欲しいものである、抗生物質入りの目薬と、とても強力な痛み止めを処方してもらった。

ERからの discharge instruction を読むと、corneal abrasion ということである。24-48で、回復するが非常に painful であると、説明書きがある。確かに very painful 　嗚呼。

時系列の分析をしていると、時々月によって標本数が少なかったり、月によってデータの質に多少問題があったりする。そういう際に、半ば自動的にシステマチックに、より信頼度の高い推定する方法が無いかと考えて、いたところ、前から考えていたのだけど、ベイジアンのやり方でやったら良いかなと思いやってみる。

結果から先に載せると、ブルーのラインは、月ごとの(cross sectional surveyである、panel ではない)推定値を単に計算したもの。オレンジのラインは、 posterior である。


教科書どおりに、priorを考える、normalを想定して likelihood (観測データ) からの推定値も normal とすると conjugate になり都合がよいのでそうする。ただ、中心極限定理によれば、平均は正規分布するのでそれほどおかしい仮定ではないので問題はなし。



posterior の平均と分散はこうなる、これも基本的には教科書どおりである。ちなみに分散の部分を良く見て、これを普通の分散 sigma^2/n_o で割ってみると分かるが、この比率は常に１以下になる、すなわち posterior の分散は、観測データだけの分散よりも小さい、これは非常に優れた特性である。お陰で 95%信頼区間を実際に計算してプロットしてみると(Bayesian なら credible region と呼ぶらしいけど)青い縦に走っているバーよりもオレンジの方が狭いことが分かる、これは素晴らしい。



同じデータを使っても、prior を考えるだけで estimator の分散が小さくなるのは面白い、ま当たり前といえば当たり前なのだけど。

ヨガ用のパンツを数ヶ月前に買って以来気に入ってずっと使っている。ヨガにも使うし、自転車通勤にも使うし、時にはオフィスで通勤したままそのままはいていることもある。

要するにすごいお気に入りなのである。サドルとあたる部分は少しすれて、生地が毛羽立ち始めているけど、多分当分持つだろう。製品名とかは書いてなかったので、そのあとメーカーのどの製品なのか分からなかったのだけどREIのオンラインストアで売っているのを見て、判明。Nemesis Knickerというらしい。製品が discontinue になる前にスペアを買っておこうと思って色違いをオンラインで２着注文。最近はスニーカーでもズボンでも気に入ったものは数セット買うことにしている、その方が後で使い勝手が似たものを探す手間が省けてよいのである。

数セット買うことが可能になったのは、最近は学生だった昔に比べて、お店に行って一々探したりする暇がなくなった事もあるし、前よりもcashが手元に多くあるので買えるのである。長期的には、３回に分けて同じような製品を買っても、１度に３つ買っても費用は同じである、実際には現在価値の$60は将来価値の$60よりも価値があるのだけど、次に買うときに見つからないリスクを考慮すれば、今買うに越したことはない。（ま、将来的に同じ価格でより優れた製品が出る可能性もあるけど、携帯電話なんかと違って、ヨガパンツなんていうテクノロジーは進化しないので、余り心配はない。）でも、同じ製品を何個も買うなんていうのは、好みとか趣味が保守化・固定化しつつあるということでもあるかもしれないな。

Banana Republicでジーンズを頼んで、はいてサイズも問題ないとわかって、返品用のラベルを捨ててから、が〜ん！　チャックのしたの縫製が少しほつれて、穴が開いている！

返品しようかと思ったが、機会を逃しているうちに、ネットでは当該製品はもう在庫切れに、最近はこの手の衣料は、商品サイクルがすごく早いみたいである。裁縫セットがどこにいったか分からなかったので、また余り良いセットでもなかったので、ターゲットに行って少し大きめのセットを買って、タッパーウェアも買って中に放り込む。簡単な補修なら、返品に出す手間よりも楽チンである。オンラインで買うときはもう少し長い間ラベルを保存しておかないと。

顧客向けの満足度調査の項目で、返品する場合の理由として、２つかってサイズが合わなかったからというものがあった、ということは sizable な数の人間がオンラインで靴とか服を買うときに２つ違うサイズを勝手１つは、返すということをしているらしい。それは大変賢いと思った。