ここ最近10時間程度はPCに向かって作業をしているのですごく目が疲れます。
とりあえず論文は、実験データやらいろいろ載せて20ページ程度。
これでも自分自身の研究を説明するにはちょっと説得力の欠ける内容なのです。
自分の手法のところをもっと工夫して書くだけではなくて、既存手法についての記述や
図・グラフなんかをいろいろ作って分かりやすくしないといけないなって思ってます。
今、論文を書く上で悩んでいるのは数学的な前提をどこまで書く必要があるのかということ。
僕の研究では、ベイズ統計学という確率の分野でもちょっと変わった範囲の内容も
関連しているんですが、やっぱりこの辺も詳しく書かないといけないんでしょうか。
ぶっちゃけ尤度や事前確率、事後確率とかは学部時代の選択科目で習ったりするので
別にいいかな~とも感じてるんですけども。。。ダメですかね?
先生曰く、誰が読んでも分かるように修論だけで完結する方がいい。とのこと。
てことは、尤度の説明とか、最尤推定法とはなんたらとか書かないといけないのかな…。
最近コーヒーの飲みすぎで睡眠時間が微妙に短くなってるのも気になるところ。
さっさと書くだけ書いてしまって、β版→RC版 *1 へと持っていきたいですね。
とりあえず論文は、実験データやらいろいろ載せて20ページ程度。
これでも自分自身の研究を説明するにはちょっと説得力の欠ける内容なのです。
自分の手法のところをもっと工夫して書くだけではなくて、既存手法についての記述や
図・グラフなんかをいろいろ作って分かりやすくしないといけないなって思ってます。
今、論文を書く上で悩んでいるのは数学的な前提をどこまで書く必要があるのかということ。
僕の研究では、ベイズ統計学という確率の分野でもちょっと変わった範囲の内容も
関連しているんですが、やっぱりこの辺も詳しく書かないといけないんでしょうか。
ぶっちゃけ尤度や事前確率、事後確率とかは学部時代の選択科目で習ったりするので
別にいいかな~とも感じてるんですけども。。。ダメですかね?
先生曰く、誰が読んでも分かるように修論だけで完結する方がいい。とのこと。
てことは、尤度の説明とか、最尤推定法とはなんたらとか書かないといけないのかな…。
最近コーヒーの飲みすぎで睡眠時間が微妙に短くなってるのも気になるところ。
さっさと書くだけ書いてしまって、β版→RC版 *1 へと持っていきたいですね。
*1
: Release Candidate (公開候補)
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