(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。 論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。 研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。 その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる
前回の記事では，パラメトリック統計学に歩み入るための“お守り”として「確率変数」と「確率分布」を読者の皆さんにお渡ししました．観察されたデータという限られた情報源から，いかにして未知の母集団の属性を探ることができるのか．ある確率分布に従う確率変数という考え方は，母集団のふるまいをモデル化するためにパラメトリック統計学が提唱する基本方針といえます． 18世紀はじめにジャック・ベルヌーイによって打ち立てられた近代確率論は，偶然性に支配されたできごと（事象）を数学によって記述するという選択肢を研究者に選ばせました．それは同時に，得られた知見を数値化することによって客観性と普遍性をもたせるという知の歴史の大きな流れにも合致していたに違いありません． 前回導入した確率分布という概念にはもっと説明すべきことがらがたくさん残されています．コインやサイコロを投げることだけが確率分布が扱える問題ではありませ
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