다녀옴 지난 토요일. 모든 것이 그대로 제자리에 있는 지 불안할 때 한 번 씩 가보게 된다. 작년만 빼곤 거의 매 년 한 번씩은 다녀왔지 그래서. 날씨가 화창해서 바닷가에 많은 사람이 나와 활기에 넘쳤다. 너무 가까이 다가갔다가 신발을 모두 적시고 나선 방파제도 들렀는데 여긴 8년 만 이었다. 재작년엔 길을 찾지 못했지. 배를 대는 곳에 건물이 생기고 옥상엔 카페가 생겼다. 이런 위치가 사무실이라면 좋겠지, 바다가 거칠 때는 사람이 휩쓸려 가기도 한다는 주의가 여기 저기 붙어있었다 그 방파제 길엔.
내가 사망한 뒤엔 여기 뿌려줬으면 한다. 현실에서 생명이 위태로운 친구를 생각하니 이런 건 우습지만, 마음의 암이 쉽게 치유되진 않는다는 게 내 변명이다. 너는 살아야 한다, 그리고 너도. 왜 전도서에선 the dead are better off than the living 이라 했을까.
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저녁 먹고 할 때 토론 하는데 재밌는 주제가 많다.
오늘의 화두는 호구는 왜 어려운 상황이 될 수록 더 시간과 에너지를 바치는가. 호구에게
잠시 --
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네스티드 디자인이랑 네스티드 팩터 찾아보다가, 도대체 정확히 네스티드 모델이 뭐냐 정리하던 중..
앞에 설명이 잘 돼 있고 인용한 건 이 문제 자체가 재밌어서. 차 타고 다니는 사람이 반이고 빨간 버스를 타고 다니는 사람이 반일 때, 차와 빨간 버스의 차이를 무시하는 (사람이 정해주기 전 까진) 통계 모형만 이용하면 파란 버스가 신설될 때 1/3 씩 운송량을 담당할 것이라 예측할 수 밖에 없다. 그런데 버스라는 유사성을 고려하면, 우리는 자연스럽게 차는 대충 40% 정도 계속 타고 나머지를 빨간 버스와 파란 버스가 나눠서 담당할 거라고 생각하게 된다. 가능한대로 정확하게 알려주면 사람의 직관에 부합하는 결론을 낼 것이지만 그렇지 않은 경우 바보 상자를 넘어서지 못 할 수 있다는 걸 보여주는 재밌는 예라고 생각. 취업이 됐습니다 메일도 스팸으로 분류될 수 있지만 (그리고 실제로 피 본 사람이 많겠지) 지금 스팸 메일 분류는 정말 수준급이고, 그 안에는 베이지안 스팸 메일 필터가 있다. 트리드 파티셔닝도 하겠지. 잘 쓰면 좋아 여튼.
공부 열심히 오늘도 해야 된다..
모르는 게 너무 많아..
내가 사망한 뒤엔 여기 뿌려줬으면 한다. 현실에서 생명이 위태로운 친구를 생각하니 이런 건 우습지만, 마음의 암이 쉽게 치유되진 않는다는 게 내 변명이다. 너는 살아야 한다, 그리고 너도. 왜 전도서에선 the dead are better off than the living 이라 했을까.
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저녁 먹고 할 때 토론 하는데 재밌는 주제가 많다.
오늘의 화두는 호구는 왜 어려운 상황이 될 수록 더 시간과 에너지를 바치는가. 호구에게
잠시 --
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네스티드 디자인이랑 네스티드 팩터 찾아보다가, 도대체 정확히 네스티드 모델이 뭐냐 정리하던 중..
..Nested vs non-nested models come up in conjoint analysis and IIA. Consider the "red bus blue bus problem". You have a population where 50% of people take a car to work and the other 50% take the red bus. What happens if you add a blue bus which has the same specifications as the red bus to the equation? A multinomial logit model will predict 33% share for all three modes. We intuitively know this is not correct as the red bus and blue bus are more similar to one another than to the car and will thus take more share from one another before taking share from the car. That is where a nesting structure comes in, which is typically specified as a lambda coefficient on the similar alternatives...
http://stats.stackexchange.com/questions/4717/what-is-the-difference-between-a-nested-and-a-non-nested-model
앞에 설명이 잘 돼 있고 인용한 건 이 문제 자체가 재밌어서. 차 타고 다니는 사람이 반이고 빨간 버스를 타고 다니는 사람이 반일 때, 차와 빨간 버스의 차이를 무시하는 (사람이 정해주기 전 까진) 통계 모형만 이용하면 파란 버스가 신설될 때 1/3 씩 운송량을 담당할 것이라 예측할 수 밖에 없다. 그런데 버스라는 유사성을 고려하면, 우리는 자연스럽게 차는 대충 40% 정도 계속 타고 나머지를 빨간 버스와 파란 버스가 나눠서 담당할 거라고 생각하게 된다. 가능한대로 정확하게 알려주면 사람의 직관에 부합하는 결론을 낼 것이지만 그렇지 않은 경우 바보 상자를 넘어서지 못 할 수 있다는 걸 보여주는 재밌는 예라고 생각. 취업이 됐습니다 메일도 스팸으로 분류될 수 있지만 (그리고 실제로 피 본 사람이 많겠지) 지금 스팸 메일 분류는 정말 수준급이고, 그 안에는 베이지안 스팸 메일 필터가 있다. 트리드 파티셔닝도 하겠지. 잘 쓰면 좋아 여튼.
공부 열심히 오늘도 해야 된다..
모르는 게 너무 많아..