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195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

著者
岩崎 学
出版者
一般社団法人 日本統計学会
雑誌
日本統計学会誌 (ISSN:03895602)
巻号頁・発行日
vol.50, no.2, pp.363-379, 2021-03-05 (Released:2021-03-05)
参考文献数
42
重回帰分析は疑いなく統計的データ解析手法の中で最も多く応用されるきわめて有用な手法である.しかしそれ故に誤用も多く見られることも事実である.本論文では,重回帰分析につき,その教科書的な記述に対し,実際問題への応用を意識した場合に重要と思われるいくつかの論点を統計的因果推論の観点から吟味し,それらに関する筆者の考えを述べる.また,重回帰分析の教育において,受講者の興味を引くであろういくつかのパラドクス的な例を紹介する.

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J-STAGE Articles - 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/T7n3x3HNPc
4 @tomochika2014 @DTWLBgy33cttGkz @Libra__1016 @Ayumu_walker
岩崎学先生の論文『統計的因果推論の視点による重回帰分析』をありがたく読ませていただきました。よく考えたら論文を無料で読ませていただけるのってとてもありがたい…！ https://t.co/yk0X5YEh1d
47 @genkinakutusita @tCVnMFlt8DNxC9z @Y_IWSK @50storm_kururin @totoro7406 @yujikb @goabroad01 @hanafsky @miyabi5921 @131yuki @junbow52 @lenter1927 @Masae87566340 @ku2p @1738310 @YutaKobayashi11 @for_SARS_CoV2 @ponpo_kobaton @akinori_ito @MayaEnomoto @take_gattcha @h_okumura @vitaone_for_d @tos_1048 @rarirurer0o @KengoNomura @jun_ogulinks @f_____xl @mokishiro @MZJBajViQgdJqOB @tubuann_only @MITTI12101 @shintajiri @KgClasses @iQ5acW82SDF309B @seijin_o @sunmiminmin @utagawake0 @T40610 @isnki @airu_what_Iwill @thyself_know @M123Takahashi
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岩崎学（2021）「統計的因果推論の視点による重回帰分析」『日本統計学会誌』50(2): 363-379. https://t.co/72AYMxiPDH
https://t.co/30gQlVko6e https://t.co/FXEndNW4CK
統計的因果推論の視点による重回帰分析 / 岩崎 学 https://t.co/4hHCNQGI56
@D5Pg3r @LikedReply @F1Ts5 @genki2010 @haruka_2109 @jack88912057 「重箱の隅突くな」と反論するかもしれないけど、交絡因子と中間因子の区別が重要であることは、貴方自身がリンク張っている岩崎学氏の論文「統計的因果推論の視点による重回帰分析」(↓)でも解説されてるじゃん。ちゃんと読んでからリンク張ってるの？コケ脅しのリンク？ https://t.co/IQkdyjh696
1 @jack88912057
@LikedReply @F1Ts5 @genki2010 @haruka_2109 @jack88912057 結論 1 氏←→結婚期間 相関あり 2 氏←→子供の数 相関なし 3 結婚期間←→子供の数 相関あり 解釈 ・氏は子供の数に対しての「交絡因子」となっているが、それ自体が原因とは考えにくい 参考 ・https://t.co/g5qdzy1GFa ・https://t.co/cgNq1UE9Vq ↓ https://t.co/6862l6Ow6I
統計的因果推論の視点による重回帰分析（日本統計学会誌, 2021 年 50 巻 2 号 p. 363-379） https://t.co/H6EVTW6wmX
1 @109rai109
統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/pUz0NMtHzs OK：Xが１単位大きければYが平均的にｂだけ大きい NG：Xを１単位大きくすればYは平均的にｂだけ大きくなる
『4.5 単回帰か重回帰か』。複数の単回帰か一つの重回帰ができるとき、両者で回帰係数が正負まで異なってしまう場合がある。このとき着目する変数ごとに因果ダイアグラムからモデルを判断する。これで重回帰したら、その変数以外の回帰係数は考察の対象にしない。 https://t.co/vdYddI1WjM
1 @tosshin321
回帰分析で評価される目的変数と説明変数の関係わかってない人、なんかよくわからん線引きまくりがち…私も明確に説明できなかったけど、これ読んでめちゃ勉強になった。。。回帰とは何ぞや。 岩崎（2021）日本統計学会誌 https://t.co/5jKREB8Hwk
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14 @Fujita_H_ @mizuho_nnn @Mash45610609 @SeishiroTada @HayatoABE3 @uomusi @ginryou715 @nakayama_ceph @tomiken_2090 @sasuraich @kmiura81 @fayfaysamurai @g_iwanaman @Ohkubo2021
統計的因果推論の視点による重回帰分析 / 岩崎 学 https://t.co/4hHCNQGI56
5 @cfu_miura @Dangerous__man @horiats @IR_purinpurin @M123Takahashi
面白く大変勉強になります。 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/BMzRyqlApL
岩崎学（2021）「統計的因果推論の視点による重回帰分析」『日本統計学会誌』50(2):363-379。https://t.co/72AYMxiPDH
岩崎（2021）統計的因果推論の視点による重回帰分析, 日本統計学会誌 50(2). https://t.co/Va68IfFmaY 教員向け解説書として非常にわかりやすい。 今、教養課程レベルのデータサイエンス必修化の流れがあるわけで、重回帰分析についてこのぐらいの解説はしたいものだよなぁ……
» 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/uURxH8N8A2
» 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/uURxH8N8A2
J-STAGE Articles - 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/uwceLpiriV
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統計的因果推論の視点による重回帰分析 / 岩崎 学 https://t.co/fU1ZN6hV6M
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3 @jun_naibzade @M123Takahashi @lithiummmu
@uncorrelated 「回帰関係」は、下の解説で初めて見ましたが、便利な表現だとは思います（「予測関係」もヘンなので） J-STAGE Articles - 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/6wWSUsonE6
2 @ohkumaneco @uncorrelated
8 @studious_kick @morioka @myfavoritescene @COQDO @onkapi @baramonia @kyn_ssk @M123Takahashi
@claudius962 重回帰分析については『日本統計学会誌』のこちらの論文も話題になっていましたね。https://t.co/JRB0O8CMSc
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重回帰ネタ。頭のなかのもやもやが整理できた。 https://t.co/jCQKQADo4O
重回帰分析の話はこれについての言及と勘違いしていたので、なぜそんなに燃えているのかわからなかった https://t.co/uXe3THeDoC
2 @y_benjo @zaoriku0
岩崎学先生の寄稿論文 「統計的因果推論の視点による重回帰分析」(2021)は会員でなくともフリーで閲覧可能です. https://t.co/38RI0FrIBM 学会発表や論文投稿を計画されている方にとても有益かと思います。 このあたりを読んだ上で、生物統計家などご専門の方にコンサルなされると良いのかと。 https://t.co/4r3Ckh2DEk
12 @mshero_y @t_ks82 @rinatie_ceo @momentumyy @kosugitti @nikata920 @katsuya_noriko @RyutaImai @naono_twt @moritayuu
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なお，岩崎（2021, p.370）の図1ですが，編集のミスによって図のラベルに誤りが発生していると思われます．図1aと図1bは逆で，図1cと図1dも逆です．正しくは，添付の図のとおりです．（これは岩崎先生の誤りではなく，編集作業中に発生したミスと思います．） https://t.co/KK4mgxj7KO https://t.co/ejeAYPWF3W
15 @ks736877 @hirat62363752 @Peirce39 @tucan @momentumyy @hatano1113 @HYamaguchi @kida_yusuke @Mairu_Yosuda @RyosukeAmiya @shikatamasato
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Y，X1，X2が，添付の図の関係にあるとします．X1からYへの効果を知りたいとき，X2は中間変数なので，モデルに入れてはいけません．一方，X2からYへの効果を知りたいとき，X1は交絡因子なので，モデルに入れなければいけません．詳しくは，岩崎（2021, p.376）もご覧ください． https://t.co/KK4mgxj7KO https://t.co/Cijp5XB3LF
25 @ks736877 @e0_rainy @HYamaguchi @taro_nogami @kazuyainoue @nihsenimakan @yococonuts @kida_yusuke @YasuSugi78 @lanlanbow @th_adieu @Mairu_Yosuda @hatano1113 @korewotabenasai @RyosukeAmiya @FuedaKaoru @shikatamasato @eiji_kawano @lithiummmu @kerakera1988 @KMSleepy
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重回帰分析は決定的な数値を表してくれるので解釈しやすいけどもこういう話を忘れてはいけないんだよな https://t.co/C9aMwfog1k
1 @k_urushi7
https://t.co/7J6CgZHagN で紹介されてたGelmanの本だけど、Causal Inference以外の回帰の使い方(つまり上記論文で議論されていない考え方)についてもちゃんと書かれている。
3 @big_cyaro @apolo_cr @osciiart
ざっとよんだ。勉強になりました。 J-STAGE Articles - 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/gqLnw8bcvB
1 @RyutaImai
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統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/khhOqD3Lla
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因果関係と相関関係の中間として「回帰関係」かあ。 これをおくと実践的な議論しやすくなって良さそう。 岩崎(2021) 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/jlcrhUM1xK https://t.co/UeiqwsDxu4
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岩崎学（2021）「統計的因果推論の視点による重回帰分析」『日本統計学会誌』50(2):363-379. https://t.co/JRB0O8CMSc

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