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宇宙系大学院生の戯言

Rでのt検定(片側検定、両側検定)のやり方

今回は自分のためのメモ的な投稿です。

たとえば、
x = -1.22, -1.17, 0.93, -0.58, -1.14
y = 1.03 , -1.59, -0.41, 0.71, 2.10
という2つのデータがあったとします。まずはデータセットをします。

> x <- c(-1.22, -1.17, 0.93, -0.58, -1.14)
> y <- c(1.03 , -1.59, -0.41, 0.71, 2.10)

この2つの標本についてt検定を行うと、

片側検定は

> t.test(x, y, var.equal = FALSE)

    Welch Two Sample t-test

# data:  x and y
# t = -1.3339, df = 6.8431, p-value = 0.2249
# alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
# 95 percent confidence interval:
#  -2.79205  0.78405
# sample estimates:
# mean of x mean of y 
#   -0.636     0.368 

となり、続いて両側検定は

> t.test(x, y, var.equal = FALSE, alternative="less")

    Welch Two Sample t-test

# data:  x and y
# t = -1.3339, df = 6.8431, p-value = 0.1125
# alternative hypothesis: true difference in means is less than 0
# 95 percent confidence interval:
#       -Inf 0.4268973
# sample estimates:
# mean of x mean of y 
#    -0.636     0.368 

となります。

大学院生の就職について

Googleでみんなどんな検索キーワードを使っているんだろうと調べたら、
大学院 就職
と一番上に出たので、大学院生の就職について少し書きたいと思います。

一つ先に謝っておくと、僕は大学院生の状態から就職をするという経験をしたことはありません。 ただ、一応就活をして就職するという経験はあるので、それを通じて多少の情報は持っているつもりです。

僕のした経験は、

  • 大学生のときの研究室の先輩(大学院生、主に修士)就職状況を見てきた。
  • 就活したときに大学院生もたくさんいて、その人たちの就職先を知っている。
  • 社会人として仕事をする中で、大学院卒の人をたくさん見てきた。

という感じです。社会人経験が無い人よりは知っているのではないかなと思います。

文系大学院生の就職事情

前置きはこれくらいにして、ごく簡単に言えば、大学院生の就職事情はかなりポジティブだと思います。

文系の大学院卒は就職は厳しいという話はたまに聞いたりしますが、僕の周りの文系大学院生はかなりの割合でいわゆる一流企業から内定をもらっています。

ただ、やはり文系は学部卒の方が有利です。専門性が活かせる業界に就活をするなら全く話は別(法学部の大学院卒の人が法律事務所に就職する、など)です。

理系大学院生の就職事情

理系の場合は話は異なり、修士課程卒が一番就職が強い感じはあります。

なので、理系はもし行けるなら修士に行った方が就職にとってはいいのではないかと思います。

博士卒の就職事情

博士課程卒はどうなのか、という話ですが、博士卒は日本においてはまだ就職しづらい空気がありまうす。

それでも理系に関しては一流企業に就職している先輩もたくさんいますので、悲観的になる必要は決してないと思います。 自分の気が済むまで研究をしてから就職をしたいという場合、博士課程まで行ってから就職活動をするという選択肢も最近は大いにあるようです。

これに対して文系は、博士卒の就職状況は僕は全く知らないため、すみませんがここで書くことはできません。 しかし一つ言えるのは、文系は博士号を取るのが非常に大変で、5年、6年もかかるのがデフォルトという研究室もあるようなので、絶対に研究者になりたい、という気持ちがあるのでなければ、博士課程に進むのはやめておいたほうがいいような気がします。研究者にならないつもりの場合、20代の貴重な数年を使う上、就職事情は悪くなってしまうという、デメリットが非常に目立つ状況になってしまうからです。

以上、こんな感じで終わります。

PythonのSymPyでの3次方程式の解き方

ちょっと3次方程式を解く必要に迫られて、しかしこれを自分で解くのは非常にめんどくさいなと。 未知数の次数について整理するのすらめんどくさい。 そこで少し調べていたら、PythonのSymPyというモジュールを使えば、方程式を簡単に解くことができるということを知りました。

今回は、SymPyで方程式を解くときのコード例を紹介します。

まず、解きたい方程式はこちらです。 $$\frac{nt}{\left(mt + nt\sigma^{2}\frac{A}{p}\right)^{½}} = 10$$ これをtについて解きたいという状況です。
t以外の文字は本当は具体的な値があるのですが、今回は適当な定数として扱います。

さて、肝心のSymPyでの書き方ですが、これにはどうやら2つのタイプがあって、1つは

from sympy import *

# t以外の文字の値はここでは適当な値とする

def main():
    var("t")      # tを未知数とする
    n = 10
    m = 20
    sigma = 30
    A = 40
    p = 50
    eq = Eq(n*t/(m*t + n*t + sigma*A/p)**(1/2) - 10)    # 方程式を書く
    ans = solve(eq)      # 方程式の解を計算
    print(ans)      # 表示

if __name__ == '__main__':
    main()

というやり方です。
この場合結果はこうなります。

[30.7797338380595]

関数には別にしなくても良さそうですが、なんとなくここでは関数を作りました。

もう1つの書き方は、

import sympy

# t以外の文字の値はここでは適当な値とする
n = 10
m = 20
sigma = 30
A = 40
p = 50

t = sympy.Symbol('t')     # ここでtを未知数と定義
exp = n*t/(m*t + n*t + sigma*A/p)**(1/2) - 10     # 方程式を定義
print(sympy.solve(exp))    # 表示

という書き方です。 importのところが少し違いますね。 この場合は結果はこうなります。

[30.7797338380595]

当然ですが、上のやり方と同じ結果になりますね。

今回はこんな感じです。SymPyは微分方程式でも使えるようなので、少しずつ習得していきたいです(あまり使わないかも)。

Magic KeyboardとMagic Trackpad 2を導入したら予想以上に便利だった。

僕はいつもMacBook 12インチを持ち歩いており、ラボでもこのデバイスを使用しています。 また、別のモニターをHDMIで繋いでデュアルディスプレイにしています。

Magic KeyboardとMagic Trackpad 2を導入する前はこんな感じです。


ただ、これだと画面が被るんですよね。

しかも、このMacBookの手前に論文やノートを広げて読み書きをするので、少し前のめりになってMacBook本体に手を伸ばさなければいけない状態でした。

これでは、Macを操作したいときは常に前のめりになって手を伸ばさなければならず、疲れてしまうと思いました。

そこで、Magic KeyboardとMagic Trackpad 2を購入することに決めました。

包装のビニールは取ってしまいましたが、開ける前です。



Magic Keyboard。Lightningケーブルが付いてるんですね。これで充電するようです。



Magic Trackpad 2。こちらにもLightningケーブルが付いています。充電についても同様です。



この2つを導入することで、デスクの環境はこんな感じに変わりました。


いやー、とても使いやすいです。

手元にキーボードやトラックパッドを持ってこれるのは非常に快適です。

椅子に深く座っていながらMacを操作できるのはこんなに良いものなんですね。この喜びは知りませんでした。

ポケモンのゴーストになった気分です。(小学生の頃にポケモンのマンガでこんなコマが描かれていたのを思い出してつい書いてしまいました)

僕みたいな使い方(MacBookを外出時以外に職場や自宅のデスクでも使うような使い方?)の方は、
Magic KeyboardとMagic Trackpad 2を道入することで快適なデスクにすることができますのでぜひお試しください。

MacBook 12インチにWindow Tidyを入れてみた

ぼくは普段MacBook 12インチを愛用しているのですが、先輩から教えてもらったWindow Tidyというアプリを入れてみて、思いの外よかったので少しこのことについて書きたいと思います。

Window Tidyの詳細を知りたい方はこちらを見てください。Mac App Storeのサイトです。

Window Tidy

Window Tidy

  • Light Pillar Software Ltd
  • ユーティリティ
  • ¥120

以前は800円だったようですが、現在は120円とかなり値下げされています。
120円なら外れてもいいかと思って買いましたが、ぼくの感想としては120円以上の価値はあります。

f:id:nariagarix:20170519110643p:plain

こんな感じで、左右に分けたり、4分割にしたりということが手軽にできてしまいます。
自分で左右に分けようとすると、長さをわざわざ調節しなければいけないと思いますが、このWindow Tidyというアプリを使用すれば本当に一瞬でそれができてしまいます。

なくても別に支障はないですが、使いこなせば作業効率は確実に上がるような気がします。
かなりおすすめなアプリです。