出版されてから書き足したくなったこと

提供: StatGenetKyotoU
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  • 本書の特徴について
    • 読者からのコメントをいただき、本書の特徴を考え直してみる
    • 「自分のやり方」を自然言語で説明するより、「式」や「コード」で示す方が、わかり易いと思います。
    • 少なくとも、ある人々にとっては。
    • 遺伝学の各種指標を言葉で説明されるより、その計算式を読む方がわかり易い。
    • 計算式は、処理コードを猛烈に抽象的に書いたものなので、処理方法が高密度になりすぎて、とっつきにくいこともある。
    • そんなときには、計算式を見ているよりも、計算処理コードを読んで、それを1行ずつ実行してみる方がわかり易いこともある。
    • 本書は、そのプロセスを以下のようなつもりで、書いてある本のように思います。
      • 「こんな項目がある」→
      • 「自然言語として簡単に言えば、こういうこと」→
      • 「自然言語の説明は、この本が目指すところではないので、他書やグーグル参照してください」→
      • 「大まかにわかったら、式がわかり易いときにはそれを示しておきます。式を示したら、その式から見て取れることについて解説することもあります」→
      • 「式がわかりにくいときは、式も載せるのをやめにして、Wikipediaを参考にしてください」→
      • 「その代わり、計算処理コードを示しますから、それを読んで、回して、理解してみてください」→
      • 「項目がどういう内容か、どういう意味を伝えたいものかは、『計算ができること』より、どういう図で提示するかによって理解できるものなので、掲載図では、そこに留意して示してあります」→
      • 「たいていのコードでは、掲載図の作成もできるようにしてあります。また、パラメタをいじることも自由に作ってあります。それはパラメタをいじって図が変わる様子を見ることが理解の早道だからです」
    • そういうわけで、ryamada本の一番のお勧めポイントは、
      • 「計算コードで『こう書いておけば行数が減るのに』というて部分は、あまり減らさず、『こう計算したい』という部分が追いやすいように、書いてある(つもり)」と
      • 「図を描けるソースであること」と
      • 「パラメタをいじれるソースであること」
    • さらに言えば、個々の掲載項目について、理解するよりは、このプロセスのやり方をなぞってみることに意義を見いだせればそれが一番だと思います。書いていない内容について、やり方を応用することができるからです。