195 Views
April 03, 24
スライド概要
[第6回大阪sas勉強会]章 立
SAS言語を中心として,解析業務担当者・プログラマなのコミュニティを活性化したいです
大阪SAS勉強会 2020.1.31 Ritsu.Sho
今回発表の内容とは? › 最近仕事に勉強した内容のまとめと感想 <1>SF映画を一つ紹介したい <2>何故映画を紹介するのか <3>まとめ
<1>SF映画紹介? › まずはSF映画の評判で行きましょう。 ※SFとはSF(サイエンス・フィクション/Science fiction)をモチーフにした映画 Aさん:世界的に高い評価を受けて大ヒット作となりましたが、相対性理論、量子力学、特異点だの、物理学に馴染みのない方には難解な内 容でしたね Bさん:最高のSF映画だ。こんなに感動したのは初めてだった、この作品は僕の人生の頂点に君臨した。ストーリーも展開も度肝を抜かれる ほど面白くて、無駄な部分が1秒もない至極の映画だった。だからこれからも何回でも観るだろうが、父親になった時に必ず観たい一本であ る。我が子を思う父親の姿は本当に感動する。他にも個人的に響く言葉やシーンがあったから、映画を好きになったら必ず鑑賞して欲しい、 そう言いきれるほど壮大で美しく余韻を残すから Cさん:きっと、理論的に無くはないストーリーだけど、凡人の私は理解が追い付かない。クーパーがカーテンを開けた時、思わず声が出 た!感動。 Dさん:今まで観た中で、1番壮大で、観終わった時の充実感の凄かった作品。これを考えた人がいるということに驚き。圧巻です。高校数 学で一度8点を取ったレベルの頭なので(もう時効だから言っちゃう)、難しい理系のことは正直意味サッパリなのですが、わからなさすぎる からこそ、へーそういうもんなのかーとシンプルに納得して、難しいとか思うこともなく楽しめました。 Eさん:宇宙SFものでは、最強じゃなかろうか。相対性理論を基に描かれる物語とその結末は逸脱。 Fさん:最近の宇宙物理学では宇宙はユニバースではなく、マルチバースという考え方だそうです。並行宇宙論だそうです。難しいですが。 時空を超えた親子愛。定期的に観たくなった。
<1>紹介したいSF映画は? 4,5次元空 間??
<1>紹介したいSF映画は? >勉強に凄い熱心する皆様は映画に興味ないかもしれませんが、今回紹介したのは 2014年11月22日上映したSF映画の「インターステラー」でした。 >ストーリー 地球を離れ新たな居住可能惑星探索を行うためワームホールを通過し、別の銀河系へと有人惑星間航行(インター・ステ ラー)する宇宙飛行士のチームが描かれる。三次元に於ける不可逆性の時間と重力場、特殊相対性理論(ウラシマ効果)、特異 点、ニュートン力学、スイングバイ航法、漆黒の宇宙空間、音の伝達、運動の三法則など科学的考証を用いた演出の他、人類存 亡を賭けた未知の世界へ挑戦する倫理と勇気、信頼と愛、人生という限られた時間、ヒューマニズムも織り交ぜた物語の構成と なっている。 >感想 日本に来てから12年間に映画館に映画を観にいったのは2回でした。 高校物理は下手だったため、量子力学、並行宇宙論、ワームホール など。。。まったくわかりませんが、大丈夫! わからなくても 「インターステラー」を十分楽しめる! 僕でも見た後、面白いと思って、非常に感動した。SF映画の中に一番好き!
<2>何故映画を紹介するのか › 最近のモデル解析業務に線形回帰分析を応用並び勉強した。 ① y =aX + b ↓ ② log(y)=aLog(X) + b ご覧の通りです。 ①は測定値をそのまま回帰分析をすること。 ②は測定値を対数(自然底数e)変換してから回帰分析をすること。 >感想 ①と②の式を見て、一瞬に大学勉強したベクトル空間のことを思いつきました。 上記の例で言うと、①式は一つの空間、②式は別の空間と見なす。 もし①式と②式の間に何の関係もない場合、平行空間と見なして良いでしょう。 たまたまにある関係をもって、平行だった空間が平行ではなくなる。 人間もそれぞれ各自の個人空間を持ち、関係(仕事、友情、愛情など)ないと平行(独立)。 >ということで、平行空間論を用いたSF映画「インターステラー」のシーンが頭に浮かんだ。
<2>何故映画を紹介するのか › 測定値を対数(自然底数e)変換してから回帰分析の2例を紹介。 例① 測定値AVALの対数変換を手動計算しからモデル解析PROCの反応変数に入れる。 コード例:AVAL_LOG=LOG(AVAL); proc mixed data=testdata; group SUBJID AVISITN; model AVAL_LOG = AVISITN / solution cl diff; 略… run; 例② 測定値AVAL をそのまま、PROC GENMODの中でオプション(Link=log)を指定して、自動的に 対数変換してからモデル解析を行う。 コード例: Proc GenMod data=testdata descending; Class AVISITN(ref=first); Model AVAL=AVISITN / Dist=bin Link=log; 略… Run ;
<2>何故映画を紹介するのか › 発想:なぜか対数変換しないといけないのか › 今回の業務 変化量の推定には測定値をそのまま回帰分析しています。 変化率の推定には測定値を対数変換してから回帰分析しています。 › ここで一つの問題を考えております。 変化量推定は必ず測定値そのまま回帰分析、 変化率推定は必ず対数変換を使うことだと断言しても宜しいでしょうか。 ※答えは次のページ
<2>何故映画を紹介するのか › 発想:なぜか対数変換しないといけないのか › 答え:対数変換と非対数変換の結果の微妙に違う。仮定するモデルにより対数変換をするかしないかを決定 › 理由は下記の通りである。 ① y =aX + b について解いた最小二乗法は「x が増減した量に比例して y も増減する」という直線関係のモデル を仮定して予測・説明を行っています。 ② log(y)=aLog(X) + b について解いた最小二乗法は「弾力性が一定である」というモデルを仮定して予測・説明を行って います。 › 参考:「弾力性が一定」とは? 弾力性とは、経済学用語の1つで「x の変化率に対する y の変化率の比」のことです。 (例)所得 x が 1% 増えたら需要 y が 0.8% 増える場合、需要の所得弾力性は 0.8 となる 参考先<https://atarimae.biz/archives/13161>
<3>まとめ › 今回の業務経験で下記2点を再び痛感した。 1.様々臨床検査項目の測定値データの性質理解の重要さ 2.測定値データの性質を理解した上、モデル仮定の重要さ
ご清聴、有難う御座いまし た。