【第991回】 今日もオンライン会議とメールの返事と査読（2022年3月10日）

• 7:30起床。82.00 kg、97％、36.8℃。
• 浴槽に湯を貯めて入浴し、洗濯機を回しながら、まずプラゴミを出してきた。鶏モモ肉ぶつ切りとカット野菜をごま油で炒め、玄米ご飯と合わせて朝食。トマト1個ともずくも。コーヒーを淹れて水筒に詰め、洗濯物を干してから出勤。
• 早希さんが高2のときに作ったという「消しゴム」のストリングスをバックにしたStudioライブ動画が公開された。名曲。
• 先日メモした50種類の正規性の検定を比較した論文を読むと、Lillieforsの検定とコルモゴロフ＝スミルノフ検定の違いがわかりやすかった。ちなみに、Lillieforsの元論文を見るとD統計量の計算方法（サイズNの標本データXに対して、その累積分布関数SN(X)と、平均がXの平均値、分散がXの不偏分散である正規分布F*(X)の差の絶対値の最大値をDとする）と1000回のシミュレーションによって求めたp値の表が載っているのだが、nortestパッケージのlillie.test()のD統計量の計算の実装は見かけ上元論文と違っていて（欠損値を除去、小さい順に並べ替え、標準化した値の標準正規分布の分布関数値を計算、1:n/nとの差の最大値と0:(n-1)/nとの差の最大値の大きい方をDとする、となっていて、50種類の正規性の検定を比較した論文でもそちらの説明が与えられているので、たぶんThode Jr. 2002の本でのLillieforsの検定の説明がそうなっているのだろう。得られる結果は同じだが）、p値も表でもシミュレーションでもなく近似多項式で与えるようになっていて、適当な乱数を作って試してみたら、lillie.test()でもks.test()でもD統計量は同じだが、p値がかなり違っていて、ほとんどの場合にlillie.test()のp値の方が遥かに小さくなった。長さ100の正規乱数を100回作って試したら、ks.test()ではp値が0.05未満には一度もならなかったが、lillie.test()では5回前後0.05未満になった。なるほどそういうことか。
• R-4.1.3がリリースされた。コード名は"One Push-Up"であり、これまで通りPeanutsが出典だとするとこれか？　野球チームのマネージャーになったらしいチャーリー・ブラウンが、シーズン開幕に当たって、まず激しい美容体操から始めようと言ったらたくさんのグラブや帽子を投げつけられたので、「腕立て伏せ1回」はどう？　と尋ねるというオチ。R-4.1.3はR-4.1.2に比べて腕立て伏せ1回くらいの微修正ということだろうか。
• 角野隼斗さんがやっていたオンラインチャリティーライブで400万円近い募金が集まったとのこと。この募金はすべてUNICEFのウクライナの子どもたちへの緊急人道支援に寄付されるそうだ。

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