R stan、コンパイルとMCMCサンプリング

ステップ 1 rstanを呼び出す
library(rstan)
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())

ステップ 2 データとモデルを読み込む
外部データでも良いし、Rの中に記述するやり方でも良いです。

# stan モデルの定義
stan_code <- '
data{
  int n;
  int x;
}

parameters{
  real p;
}

model{
  x ~ binomial(n, p);
}
'
# stan データの定義
data_stan_bin <- list(n=30, x=3)

ステップ 3-1 C++に変換してコンパイルする
model.mcmc = rstan::stan_model(model_code = stan_code)

ステップ 3-2 MCMCサンプリング
fit = rstan::sampling(model.mcmc, data = data_stan_bin, iter = 10000, chains = 4)

↑
3-1, 3-2を同時にする方法もあって、下記の様に書くと、コンパイルとモデルが同時に実行されます。
fit = stan(file="./stan/Binom.stan", data=data_stan_bin)

イテレーションの回数を変更したい、とか、chainsをとりあえず1回にして、後で4回実行したいという要望があると思うので、コンパイルとサンプリングは分けておいた方が良い気がします。

サーロンインが好き

久々の人間ドック。
いつもは午前なのですが、今日は午後からでした。

「8時間前までに、食事をしてください。」ってあったけど、13時スタートなので、5時まで食べ終わらないとダメ。
さすがに、そんな時間に起きたくないので、昨日の晩ご飯だけでした。
お腹すいた。。。

だいたいの結果は、即日にわかりました（はやっ！）。

診断結果は、
・悪玉コレステロール多すぎ、このままだと心筋梗塞になるぞっ！
・酒飲んでるけど、肝臓OK！でも、尿酸値高いから痛風になるぞっ！
・心電図、ちょっと変だけど、まぁ大丈夫でしょう。
的な話だった。

いきなりステーキでサーロインステーキ良く食べるけど、ダメらしい。
サバ缶最強らしい。

健康診断が終わったのは3時。
いつものいきなりステーキに行ったけど、サーロンインステーキではなく、リブロースしたw
でも、やっぱり、サーロンインが好き！

大きなタワーの小さい水族館

東京スカイツリータウンにある「すみだ水族館」【公式】
https://www.sumida-aquarium.com/

初めて「すみだ水族館」に行ってきました。

思っていたより小さかったけど、思った以上に綺麗な水族館だった。
いろんな種類の魚がいるわけではないし、イルカショーもないけど、ふらっと癒されたいときにいく水族館って感じです。
いろいろな魚を少しの時間ずつ回らない。
同じところに座って、じっくりと魚を眺める、そんな水族館でした。

2回分の値段で年パス作れるので作っておきました。
また、ふらっと行ってみたいです。

【モンスト】弓虎姫、超究極をクリア

期間限定って超究極ってことで、急いでクリアしました。

そこそこ難しく、簡単ではなかったですが、絶望的な感じではなかったです。

クリアしたPT
・ナポレオン（獣神化改）
・ニャルラトホテプ（獣神化）
・ニャルラトホテプ（獣神化）
・ノストラダムス（獣神化）

神農（獣神化）がオススメらしいのですが、あいにく手元になく、代わりにノストラダムス（獣神化）を使いました。
ノストラダムス（獣神化）は、超MSMだけど、重力バリアを持っていないので、加速枠として採用。
やはり重力バリア持っていないので、ちょっと厳しいかなって思いましたが、よくよく考えてみると超MSMの貫通なので、剣に触れてから、ボスの弱点にヒットさせるとかなりのゲージを飛ばすことができました。
あと、昔の超究極用に、加撃の特Lを3つ持たせていたことを忘れていました。

ということで、意外とノストラダムスが良い仕事をしてくれて、2回目で勝つことができた超究極でした。

ヒルトン成田、新春グローバルビュッフェ＆ベリーエンジェルストロベリースイーツフェア

じゃらん遊び体験で、ヒルトン成田のランチビュッフェに行ってきました。

【テラスレストラン】≪1月・2月/土日祝ランチ≫ 新春グローバルビュッフェ＆ベリーエンジェルストロベリースイーツフェア♪ドリンクバー付
https://www.jalan.net/kankou/spt_guide000000191947/

普通の食事＋イチゴたっぷりのデザートでした。
最後に、1人1カップの生イチゴを食べることができます。
けっこうな量なのと、無料の幼児分も付いてくるので、かなりお得。

利用している人を見てみると、けっこう幼児連れがいました。
幼児は食事が無料だけど、モリモリいちごを食べるので、かなりお得な気がします。

航空科学博物館 その2 めざせパイロット

航空科学博物館 その1
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2021-01-17

前回に続いて、2回目。
今回は、少し暖かくなってきたのか、けっこうな人数でした。
午前中に、航空科学博物館に着いたら、16時くらいまで予約がいっぱい。

ちょうどお昼をヒルトンで食べる予定だったので、15時と16時の予約をしておきました。

最近は、女性でもパイロットを目指す人が増えているとか。
確かに年収は高いのですが、男性と違い女性の場合は、出産などのイベントがあるので、なかなか大変そうです。

子供が大きくなる時には、もっと変わっているかもしれません。

エクシーガ、5万キロに達成

スバル・エクシーガ、祝！1万キロ（達成）
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2016-03-14

ちょうど5年くらい前ですかね、スバル・エクシーガが1万キロになりました。
なかなかキリの良いメータって気が付かなくて、気がついたら、2万キロとか3万キロ走っていました。

今回、コストコの駐車場に止まっている時に気がつきました。
「おっ！5万キロやん！」って。

2015年1月に買ったので、そこから6年間かけて5万キロになりました。

第一フロンティア生命の個人年金保険

数年前に、第一フロンティア生命の個人年金保険に加入しました。
どちらも10年続けていれば、外貨の元本は保証されるという商品です。

豪ドル建て：プレミアカレンシーＭ２
米ドル建て：ダブル・フロンティア
↑
当時は、よく分からずに、両方に加入したのですが・・・
こちらで、いろいろ勉強になりました。

まず、手数料が毎年発生しているので、銀行としては嬉しい商品になります。
10年間毎年手数料もらえるわけですから。
また、途中解約しても違約金が発生するので、どちらにしても美味しい商品。

実際に、運用した結果、豪ドルの方が上下が激しく、数年で目標達成となりました。
米ドルの方は、少しずつ増えているのですが、コロナということもあり、設定目標まではあと、1、2年かかりそう。
でも、5年くらいで目標達成すると思います。

冷静に考えてみると、10年も目標10%アップと考えると、年間1%の利率となります。
外貨ベースですが、元本保証されて1%ってのは、そこそこの利率。
銀行に預けると、ほぼ0なので。
一方、株とかだと、もう少し運用の期待利率高いけど、元本割れリスクありますよね、という話。

ただ、今回のコロナでの株式運用経験を考えると、個人的には、株とか投資信託に預けている方が良かったかなと。
実際に、株とか投資信託のもやっているのですが、それと比較すると、年間1%ってのはかなり効率が悪く思えてしまいます。

まぁ、これも良い勉強になったということですかね。
目標達成していない米ドルの方はもう少し様子を見るとして、目標に到達した豪ドルの方は、とっとと解約して別のところに投資しようと思います。

Towards Causal Representation Learning

Towards Causal Representation Learning
https://arxiv.org/abs/2102.11107

機械学習と因果推論の融合に関する論文。
著者はディープラーニングで有名なBengio先生。

数年前から、ディープラーニングといった機械学習分野にも因果推論的な話がよく聞かれる様になってきたと思います。
いろいろな理由があるかと思いますが、自分なりに整理してみると、
1. 企業の中で実際にアップリフトモデルなどをやろうとした際に、マーケティングサイドに説明が必要。
ブラックボックス的な話よりも多少、精度を落としても説明力のあるモデルで語った方が早い。

ここまでは、よくある普通の話。

マーケティングが一歩進んでいる企業の場合、ポイントやクーポンを使った施策をしているわけですが、やがてそこも限界が出てくる。
限界が見えた時に、ふと我に帰ると、なんかCRMといってもクーポンしか配布していないやん！これってCRMと言えるのか？といった段階になるんだと思います。

そこで、この段階で必要なのが、誰にクーポンを配るのか（who）といった問題ではなく、なぜクーポンを配るのか(why)に着目する様になります。
そうなってくると、機械学習よりかはマーケティングモデル（統計モデル）が必要になってくるのかと。

世界的にも、機械学習を使って精度をあげよう的なステージから、構造理解へという流れなのかもしれません。

4作目『シン・エヴァンゲリオン劇場版』の新たな公開日が、3月8日に決定

『シン・エヴァンゲリオン劇場版』本予告【公式】


今度こそ、延期はされないと思いますが、、、ついに、3/8に決定しましたね。
月曜日か、、、週末に観にいくとなると、激混みになりそうですね。

たぶん家族総出で見にいくと思います！

中古車の検討 その1 営業マンとの出会いが大切

そろそろ新しい車を購入しようかと思い検討を開始しました。
いくつか見に行ったのですが、
・ルノー
　軽いノリで、対応がめちゃくちゃ悪い。
　何か質問しようとしても、「う〜ん、分かんないっす。」みたいな。
　印象悪いので、ルノーでは買わないことにしました。w

・ヤナセ
　ベンツのイメージがあるので、丁寧かなと思ったら、真逆でした。
　ルノー同様に対応が悪い。
　車について質問しても、そこに書いてます的な。
　（わからないから聞いているんだよ！って思いました。）

・FIAT
　けっこう丁寧に説明してくれました。
　印象はとても良かったです。
　でも、在庫がなさそうなので、今回は見送りかなと。

・トヨタ
　FIAT同様に丁寧に説明してくれました。
　今回は、トヨタ系にしようかなと。

ということで、営業マンとの出会いって大切だと思うんですよね。。。

中古車の検討 その2 アルファードとヴェルファイアの違い

今まで、全く興味がなかったので、アルファードとヴェルファイアって違いが分からなかったのですが、今回、エクシーガの乗り換え先として、アルファードとヴェルファイアを検討することにしました。

違いとしては、外観の違いはあるものの、中身の違いは一緒、とのことでした。
個人的には、ヴェルファイアの方が好きですが、世の中的にはアルファードの方が人気とのことでした。

後、7人乗りと8人乗りで悩ましいところ。
7人乗りの方が中古車の数は多いのですが、5人家族となると8人の方が良さそうなんですよね。
キャンプに行く時とか荷物を考えたら、7人だと、荷物置くのが難しそう。。。