緑色の本を見ると久保本を思い出す。数学的にも難しくない。広範な意味での(社会科学等含めた)実験系のB4やM1のころに読んでおくと良いのかなと思った。難しいと思っても、1章だけは皆が読んでおくべき。
DID法(差分の差分法)やCausal Impactについての記述が良かった。Causal Impactについては下記ブログ記事および記事内リンクも大変参考になった。http://ill-identified.hatenablog.com/entry/2019/10/09/120000
実際にデータ解析だけでなくて実験計画法の重要性も説いてあって好感を持った。一度理論を追うことに集中して読んだ。Rでコードが書いてあるし、ググるとpythonで実装している人が一部コードを公開していてあるので、実装もやりつつ２周目を行いたいと思っている。
gihyoの電子書籍で購入した。この分野を最初に読む本としてはオススメしないが、詳細な話が単純に読んでいて楽しかった。CMOSとかの原理など、話の根元の部分まで記述されているので物理屋さんが読むのには面白いかもしれない。
gihyo電子書籍その2。pdf版の目次がちょっとおかしくなっている？1-3章は読めたけど4-6章は自分には高等すぎる話なのでスキップ。7章は最新動向についてなので気楽に読めた。
(電子じゃない)物理本を買った。翔泳社はDRMフリーの電子版をせっかく扱っているので、そちらを買えばよかったかもしれない。恥ずかしながらきちんと最後まで読めた初めてのC++についての本。ググるとC言語等を知っている人にはわかりやすい、Win64bitではサンプルコードか何かに不具合がある、などといったコメントを見かける。Mac派でC++しかやってない自分にはあまり気にならなかった。概念的な理解は進むがもちろんこれだけで実装がバッチリできるわけではない。個人的には思い入れの深い書籍になりそう。だいたいの流れを知っている人間が、やさしくゆっくり丁寧に学び直すのには好適だと思われる。これのPython版も読んだが、C++本よりもレベルを落としていて(pythonを学ぼうとする人たちを考えて)ターゲッティングしていることが窺われた。
読んでない本。自分がB3に戻ったらまずきちんとした電磁気学の教科書を読み直した後で、これを何人かの学生仲間と輪講したい。章末問題が面白い。
https://tarb.yamanami.tokyo/2020/08/0004-dmitry-budker-derek-f-kimball-and-david.html