9月 062015
 

今回ミラノで宿泊したホテルWagnerは,地下鉄Wagner駅を出たところにあり,周囲には多くのリストランテやトラットリアやピッツェリアがある.ミラノでの最後の晩餐には,そのようなホテルに近いレストランの中でも評判が良いRistorante Casa Luciaを選んだ.

“色々な生ハムを削ぐ@Ristorante
色々な生ハムを削ぐ@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

雰囲気の良いお店で,店内奥の壁はワインで埋め尽くされている.我々は,たくさんの生ハムのすぐ横の席に陣取った.カメラを向けるとポーズを取ってくれるなど,店員さんのノリもいい.

“Ristorante
Ristorante Casa Lucia@ミラノ

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Ristorante Casa Luciaの店内@ミラノ

ここCasa Luciaでも,みんなで料理を取り分けることにして,生ハムの盛り合わせ,サラダ,いくつかのパスタ,ピザ,それにミラノ風カツレツを注文した.生ハムも美味しかったが,スパゲティを含むいくつかのパスタが抜群に美味しかった.

“生ハム盛り合わせ@Ristorante
生ハム盛り合わせ@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

“抜群に美味しいパスタ@Ristorante
抜群に美味しいパスタ@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

“モチモチのニョッキ@Ristorante
モチモチのニョッキ@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

“たっぷり野菜と生ハムのピザ@Ristorante
たっぷり野菜と生ハムのピザ@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

“サラダ@Ristorante
サラダ@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

ワインはキャンティ・クラシコ.

“赤ワインChianti
赤ワインChianti Classico@Ristorante Casa Lucia,ミラノ

とても雰囲気のよいリストランテで,生ハムやパスタなど料理もとても美味しく,ここもミラノでお勧めしたいレストランだ.

9月 062015
 

イタリアのミラノで開催された国際会議IEEE EMBCに一緒に参加した大学院生が,宿泊したホテルWagnerでホテルマンにお勧めのイタリアンレストランを尋ねてくれた.紹介してもらったリストランテ(Ristorante)がドゥオーモ(Duomo)広場に近いダ・ブルーノ(Da Bruno)というお店だ.

Da Bruno@ミラノ
Ristorante Da Bruno@ミラノ

イタリアの夜は遅い.みんな夕食を食べる時間も遅い.多くのレストランと同様,Ristorante Da Brunoの開店時間も19時で,19時過ぎに店に行くと,まだお客さんがまったくいない.もしかしてハズレの店か!と思うくらいお客さんがいない.

Da Bruno@ミラノ
Ristorante Da Bruno@ミラノ

Da Bruno@ミラノ
Ristorante Da Bruno@ミラノ

Da Bruno@ミラノ
Ristorante Da Bruno@ミラノ

店内には多くの写真や絵が飾られている.多すぎて,落ち着いた雰囲気とは言えないかもしれないが,良い感じのレストランだ.

訪問第1日目には,10人くらいで大挙して押しかけ,私はミラノ風リゾットをいただいた.その日のお勧めだったシーフードパスタが一番人気で,その他にはTボーンステーキやフィレステーキなどもあり,巨大な肉を注文したメンバーも多かった.その翌日,第2日目には6人で再訪し,貝のスープ(スープというより貝そのもの)をはじめ,サラダ,肉,魚介類など様々な料理を取り分けていただいた.どれも抜群に美味しい.しかも,高くない.コストパフォーマンスの良いレストランを教えてもらって感謝することしきりだ.

貝だらけのスープ@Ristorante Da Bruno,ミラノ
貝だらけのスープ@Ristorante Da Bruno,ミラノ

普通サイズのミラノ風カツレツ@Ristorante Da Bruno,ミラノ
普通サイズのミラノ風カツレツ@Ristorante Da Bruno,ミラノ

野菜不足に嬉しい焼き野菜@Ristorante Da Bruno,ミラノ
野菜不足に嬉しい焼き野菜@Ristorante Da Bruno,ミラノ

ミラノ風リゾット@Ristorante Da Bruno,ミラノ
ミラノ風リゾット@Ristorante Da Bruno,ミラノ

ルッコラのサラダ@Ristorante Da Bruno,ミラノ
ルッコラのサラダ@Ristorante Da Bruno,ミラノ

ワインも美味しかった.折角の機会なので,イタリアのスパークリングワインであるスプマンテ,そしてイタリアの赤ワインや白ワインを存分にいただいた.ワインリストにはズラリとイタリアンワインと外国産ワインが並んでいるが,ボトル20ユーロ代のワインが充実している.

美味しい白ワイン@Ristorante Da Bruno,ミラノ
美味しい白ワイン@Ristorante Da Bruno,ミラノ

Josephという白ワインを気に入ったメンバーが多く,何人かはワインの品揃えも凄い高級食料品店PECKでお土産に買い求めていた.赤ワインも20ユーロほどで美味しく飲めるが,訪問第2日目はちょっと気合を入れて,”Vini Riserva Speciale”からBAROLOを注文した.こちらは80ユーロ.

美味しい赤ワイン@Ristorante Da Bruno,ミラノ
美味しい赤ワイン@Ristorante Da Bruno,ミラノ

2日連続で行ったレストランだと言えば,もう十分だろう.ミラノでお勧めのリストランテだ.というか,美味しい店が多くて,ハズレを引く方が難しそうだが.

9月 062015
 

統計学が最強の学問である
西内啓,ダイヤモンド社,2013

Toukeigaku

タイトルから想像できるとおり,主なターゲットは統計学を知らない人や評価していない人である.統計学をわかっている人は,既に統計学の強みを理解して活用しているだろうから,今更このような本を読む必要性を感じないだろう.

「あえて断言しよう.あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると」という主張に賛成か反対かはともかく,私が本書「統計学が最強の学問である」を読んでみて,その良い点として挙げたいのは,巷に溢れる無意味なデータの収集や解釈の仕方を取り上げて,そんなことをしてもダメだと一蹴している点だ.荒っぽく言えば,誰にでもデータは集められるし,誰にでもデータを解釈することができる.しかし,正しくできるかどうかは別問題だ.そして実際,無意味なことや間違ったことをしている人は少なくない.市販ソフトウェアを利用していても,それが出力してくれる数字の意味が珍聞漢文という人もいるだろう.それで良い結果を残せなくて,データを解析しても役に立たないとか,統計なんて役に立たないとか言われても困ってしまう.というか,迷惑だ.

もちろん,数式なんて見たくもないという人を主な読者に想定しているので,統計学の教科書と違って,本書を読んだからといって統計解析ができるようになるわけではない.それでも,エビデンスに基づいて判断を下すことの重要性は伝わるだろうし,身近な場面でカイ二乗検定が有効であること,ランダム化比較実験が強力な武器であること,それが実施できない場合でも取りうる手段があることなどは理解できるだろう.数式を一切使わずに「へぇ〜,統計学ってこんなことができるのか」と読者に興味を持ってもらうのが本書の役割だと思う.

さて,本書「統計学が最強の学問である」の終章で文献の探し方が紹介されている.その中に次のような記述があった.

英語だったらいくらでも見つかるような研究が日本語の論文ではまったく見つからない,という検索結果を見て日本人研究者の怠慢や勉強不足に憤ってみるのもいいかもしれない

一般向けの本で,このように書くのはミスリーディングだろう.そもそも,日本語論文を書かない日本人研究者は多い.私自身も,共同研究者(企業の技術者など)から日本語で論文を書きたいと言われるか,日本語論文の寄稿を依頼されるかしない限り,論文を日本語で書くことはしない.もちろん研究室の学生も論文は英語で書く.というのも,日本語で書いたところで,広く読まれないし,研究業績としてもあまり評価されないからだ.それでも,エビデンスを探すための方法として,文献データベースの使い方を紹介している本書は親切だと思う.

書く立場からではなく,読む立場から考えると,学術的な論文に限らず,ニュースなどにも英語でアクセスできる方が良い.情報リテラシーとして身に付けておくべきものは色々と挙げられるが,母語も外国語も含む語学力も欠かせないだろう.

雑駁との印象を受けなくもないが,カイ二乗検定,ランダム化,一般化線形モデルなど,著者がその重要性を強調する姿勢は一貫しており,読者のレベルに応じて本書から学ぶものはあるだろう.

目次

 
はじめに
第1章 なぜ統計学が最強の学問なのか?
 01 統計リテラシーのない者がカモられる時代がやってきた
 02 統計学は最善最速の正解を出す
 03 すべての学問は統計学のもとに
 04 ITと統計学の素晴らしき結婚
第2章 サンプリングが情報コストを激減させる
 05 統計家が見たビッグデータ狂想曲
 06 部分が全体に勝る時
 07 1%の精度に数千万円をかけるべきか?
第3章 誤差と因果関係が統計学のキモである
 08 ナイチンゲール的統計の限界
 09 世間にあふれる因果関係を考えない統計解析
 10 「60億円儲かる裏ワザ」のレポート
 11 p値5%以下を目指せ!
 12 そもそも、どんなデータを解析すべきか?
 13 「因果関係の向き」という大問題
第4章 「ランダム化」という最強の武器
 14 ミルクが先か、紅茶が先か
 15 ランダム化比較実験が社会科学を可能にした
 16 「ミシンを2台買ったら1割引き」で売上は上がるのか?
 17 ランダム化の3つの限界
第5章 ランダム化ができなかったらどうするか?
 18 疫学の進歩が証明したタバコのリスク
 19 「平凡への回帰」を分析する回帰分析
 20 天才フィッシャーのもう1つの偉業
 21 統計学の理解が劇的に進む1枚の表
 22 重回帰分析とロジスティック回帰
 23 統計学者が極めた因果の推論
第6章 統計家たちの仁義なき戦い
 24 社会調査法vs疫学・生物統計学
 25 「IQ」を生み出した心理統計学
 26 マーケティングの現場で生まれたデータマイニング
 27 言葉を分析するテキストマイニング
 28 「演繹」の計量経済学と「帰納」の統計学
 29 ベイズ派と頻度論派の確率をめぐる対立
終章 巨人の肩に立つ方法
 30 「最善の答え」を探せ
 31 エビデンスを探してみよう
おわりに