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データ化されている範囲がせまいってのは、やっぱりある程度はこのようなシステムの場合、問題になりそう。
それが2，3本の論文をよんでみての、印象。
とくに半○○の場合そうだ。そんな気がする。理論側に予測性能がてんで足りないのかも。
そう主張することも、もちろん、できる。可能だ。しかしそういうロジックパターンをみることがなかった。
理論と実測の不一致は、相関効果や他のなにかとの結合に帰着させている例をみた。
くりかえしになるが、理論の予測性能のせいにしているの・・なかった。この説を採用しちゃうと屋台骨が
くずれるので、ふつうのひとがこれを採用することすこぶるわずか。理性的態度じゃないよな。
あと単純なモデルが適用できなさそうだからといって、いたずらに複雑化させたものでアナリシスしてる
例もない。特徴量って、単純な場合はモデル式による回帰分析から母数化してきめるのだが、
それができなさそうだからといって、複雑なモデルをもってきて・・・・ってのは、採用しないほうがブナン。
総和則っていうのがあって、それでもとめるのだが、しかし、その結果というか値を過度に信用しないように
する。というか・・・どういったらいいのかな？ほかの研究からこの程度の範囲におさまることがわかってる。
今回みちびかれた値もそれと矛盾しない・・・この程度でお茶をにごしておくのが、キチ。それ以上つよく
主張しない。
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