https://t.co/0bAbHuTFOz 逆強化学習を用いてできる営業の評価関数を求めるとかおもろそうなんだけどねー

RT @ykamit: これも重回帰分析のやつと同じような議論してますね。正しい因果モデル（グラフ）ありきの方法なのに、因果の探索・同定に使われているということでしょうか　 J-STAGE Articles - SEMは心理学に何をもたらしたか？ https://t.co/h…

豊田は，「偏回帰係数 を解釈することが目的である場合には，予測変数の数 は少ないほうがよい。可能であれば 2 つまでに止める ことが望ましい」 勉強になる。階層ベイズ等で分析した場合も注意しているつもりだけど解釈が間違っている時ありそう ちゃんと勉強しないと https://t.co/ZZn5yTlg8t https://t.co/AN0FJDSivI

中妻先生の『ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析』がオープンアクセスなの知らなかったな。物理本は凄まじい価格で出回っているのでありがたい限り。https://t.co/2xbdrDW6tH

LiNGAMにベイズ的なアプローチを掛け合わせた因果構造の推定手法に関するサーベイ。因果推論関連のタスクはLiNGAMに限らず未観測の交絡変数がネックとなりがちですが、うまく事前分布とパラメータを設定できれば未観測要因が存在しても正しく因果構造を推定できるっぽい。 https://t.co/blT2qRzBzQ

これも重回帰分析のやつと同じような議論してますね。正しい因果モデル（グラフ）ありきの方法なのに、因果の探索・同定に使われているということでしょうか　 J-STAGE Articles - SEMは心理学に何をもたらしたか？ https://t.co/hzvVJAePbJ

中々難しいですね。 重回帰そんな簡単ではないよねって話と、じゃあどの辺りの手法なら著者の勉強不足と言われなくて済むのかって話が出てくるので。 https://t.co/DOsqv7aXw6 コレね https://t.co/IpP2xc5VLV

重要な問題だし指摘もその通りだと思うけど，「あなたの勉強不足」のせいにしている点は気になる。心理学界全体の問題では？論文は査読されるわけですし，著者は心理学教育を受けるわけですし。 J-STAGE Articles - 心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題 https://t.co/DJS43xli7U