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こにし(れ) (@daruchan524)

投稿一覧（最新100件）

17 0 0 0 OA 統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件

RT @aaiashn: 統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件 大久保 将貴 https://t.co/Cq09JwMsuT

20 0 0 0 OA パネルデータ分析における固定効果モデルの取扱説明書

RT @s1ok69oo: 固定効果モデルの因果効果の識別仮定や解釈上の注意点についてまとめられているコラム。パネルデータ分析と言えば「とりあえず固定効果モデル」くらいの認識だったのですが、非常に勉強になりました。 パネルデータ分析における固定効果モデルの取扱説明書 http…

143 0 0 0 OA Reliability and validity of the Japanese version of the psychological safety scale for workers

RT @KanamiTsuno: 職場の「心理的安全性」を測定する日本語版尺度。筑波大学の落合先生・大塚先生が信頼性妥当性を検証した論文が、Industrial Healthに掲載されています。何と5項目で測定可能、しかも無償で研究利用可。使用する場合は一報入れて貰えると嬉しい…

42 0 0 0 OA EBPMにおける構造推定と誘導形推定 ―効果的な環境政策へ向けて―

RT @takehikohayashi: とても良質の解説であり広くオススメしたいと思いました！ （林が近年主張している潜在結果＋構造的因果モデルのハイブリッド志向と基本線は同一と感じた次第） --- 小西 祥文(2020)『EBPMにおける構造推定と誘導形推定』 https…

36 0 0 0 OA 4. サンプリングとコホート研究,ケース・コントロール研究

RT @hommedefer3: ケースコントロールのサンプリングとそれによって推定できるものについて、こんなに分かりやすく日本語で書いてあるものは他にないのでは？というくらいの文献。著者の方ありがとうございます。そしてダウンロードしていた過去の自分ありがとう。 https:…

5 0 0 0 OA 異質な集団が混在するデータに対する統計モデリング

RT @0_u0: https://t.co/3gz4cJ2kex GLMMの代わりにGHMという方法があるのか。なるほど

62 0 0 0 OA 傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準

RT @Ohkubo2021: かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

3 0 0 0 OA ポアソン潜在ブロックモデルによるドラッグストアにおける購買データの解析

RT @bms_pr: 【新着論文】山田浩喜,佐藤忠彦,ポアソン潜在ブロックモデルによるドラッグストアにおける購買データの解析,行動計量学,2020,47巻,2号,p.161-172 https://t.co/EdPsH1M1je

6 0 0 0 OA 構成概念間のグラフィカルモデリング

RT @simizu706: 潜在変数を仮定したグラフィカルモデリングの論文が１４年も前に豊田先生によって提案されていた・・・ https://t.co/MTMkQeLRPX

21 0 0 0 OA 医学のための因果推論の基礎概念

RT @triadsou: 医学のための因果推論の基礎概念．田中司朗． 計量生物学．https://t.co/wcitaKv78V

1 0 0 0 OA スパース因子分析を伴うクラスタリング(学生研究発表セッション2)

因子分析からのクラスタ分析ってあるある分析だけど、いろいろ問題点も指摘されて、改善の提案とかもあるんだー https://t.co/8mWMdDvI3R

1 0 0 0 OA レパートリー・グリッド発展手法による住環境評価構造の抽出 : 認知心理学に基づく住環境評価に関する研究(1)

因果グラフおじさんとしては、評価グリッド法とかにも詳しくならねば… https://t.co/jmpZ7876k4

1 0 0 0 OA 有限ゲームにおけるナッシュ均衡の数値的解法

@ex_pops14 やっぱ工学系の人？とかがなんかやってるのね。そのうちツヨイ人がパッケージ化してくれることを待とう https://t.co/nCKJUiKAoL

お気に入り一覧（最新100件）

1419 0 0 0 OA 顧客の名字がブランド選択に及ぼす影響 ― 視覚情報としての文字に注目して ―

太田（おおた）さんは，大田（おおた）さんや多田（おおた）さんよりも，太田胃散を購入しやすい。 https://t.co/jklIjHjBjN

3 0 0 0 OA 国内管楽器メーカーの製品開発戦略 ―フルートとサックス製造業を事例として―

【フルートのお値段は右肩上がり】 この記事のp175-176に1984年からのフルート価格についてのデータがあります

172 0 0 0 OA 幼少期の自然体験が理科学習への動機づけに及ぼす因果効果の検討

幼少期の自然体験が将来的な理科学習への動機づけに影響するかを検討した拙論文が公開されました。統計的因果推論の手法を用いてATEとATTを推定しています。よろしければご覧ください。 https://t.co/cuvSVEPCph

49 0 0 0 OA 経営学のためのデータサイエンスの周辺:計量経営学のすすめ

「マーケティングの統計モデル」等を書いてる佐藤さんのペーパー。時間を見つけて読まなきゃ。 J-STAGE Articles - 経営学のためのデータサイエンスの周辺：計量経営学のすすめ https://t.co/ogASH3ignc

2 0 0 0 OA 線形混合モデルと小地域の推定

混合効果モデルとか変量効果の情報を集めてる人いることがわかったので、最近読もうと思ってる久保川先生の論文共有します。太めの羊さん、教えてくれてありがとう<(_ _)> https://t.co/8aMrYXaujr

10 0 0 0 OA 潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法

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

20 0 0 0 OA パネルデータ分析における固定効果モデルの取扱説明書

固定効果モデルの因果効果の識別仮定や解釈上の注意点についてまとめられているコラム。パネルデータ分析と言えば「とりあえず固定効果モデル」くらいの認識だったのですが、非常に勉強になりました。 パネルデータ分析における固定効果モデルの取扱説明書 https://t.co/bkTp1YbvzE

2 0 0 0 OA Accelerating LiNGAM Causal Discovery with Massive Parallel Execution on Supercomputer Fugaku

「富嶽でも因果探索」みたいな感じかしらん Accelerating LiNGAM Causal Discovery with Massive Parallel Execution on Supercomputer Fugaku Matsuda, Kurihara, Kawakami, Yamazaki, Yamada, Tabaru, and Yokoyama https://t.co/5HFENSQcdJ

2 0 0 0 スパース正準判別分析に基づく万葉短歌の作者の分類とその特徴付け

他にも例えば万葉集内の短歌の作者の特徴を捉える、的な研究もある。 （これもまさに「データ化された資料」でアタックできた例。） https://t.co/iaH4JeRda0 https://t.co/85nQX5ti6F

5 0 0 0 社会科学の計量分析再考:“説明”の評価と解釈に関する数理的開発と検証

この（私以外は）そうそうたるメンバーによる科研費ではそういうことを深掘りする予定です。 https://t.co/9Y7ac8fyuT

87 0 0 0 OA 特異モデルとベイズ学習

いきいきとした導入！誰しも頁を進めてしまうレベル． > 特異モデルとベイズ学習 - J-Stage https://t.co/NqnIJjJeLg https://t.co/8u00QpBQrp

6 0 0 0 OA 交互最小二乗法を用いた大量欠損の成績表データからの因子抽出 — X 大学の留学効果推定への応用の試み —

【新着論文】樊怡舟,中尾走,西谷元,村澤昌崇,交互最小二乗法を用いた大量欠損の成績表データからの因子抽出,行動計量学,2021,48巻,2号,p.69-77 https://t.co/UkXVuFkiVN

8 0 0 0 OA 項目反応理論モデルのパラメタ推定法の展開 ―Psychometrika誌を中心として―

項目反応理論モデルのパラメタ推定法について、近年の動向を整理したレビュー論文。多因子への対処、サンプルサイズ・項目数を無限大にする新しい漸近的状況の考察、最尤・ベイズとは異なる推定法の提案など。 【論文】山口(2022) 日本テスト学会誌 https://t.co/BTh4FNImCW

36 0 0 0 OA 4. サンプリングとコホート研究,ケース・コントロール研究

ケースコントロールのサンプリングとそれによって推定できるものについて、こんなに分かりやすく日本語で書いてあるものは他にないのでは？というくらいの文献。著者の方ありがとうございます。そしてダウンロードしていた過去の自分ありがとう。 https://t.co/utR0WtBg6r #iron勉強メモ

5 0 0 0 OA 異質な集団が混在するデータに対する統計モデリング

https://t.co/3gz4cJ2kex GLMMの代わりにGHMという方法があるのか。なるほど

690 0 0 0 IR 「メンヘラ」の歴史と使用に関する一考察

CiNii 論文 -  「メンヘラ」の歴史と使用に関する一考察 https://t.co/7ICrXCigKr #CiNii 誰かがやるべきだったことをついにやる人が出てきていたんだな。気づかなかった。

6 0 0 0 OA 総合指数の数理

清智也「総合指数の数理」 因子分析のことを松田さんに話したところ，この解説論文を教えてもらって読んでいます。 さすが清さん，分かりやすい解説です。行列の対角スケーリングというのは初めて知りました。 https://t.co/mUIghwiCOg https://t.co/ENthYDrgrd

239 0 0 0 OA オンライン調査モニタのSatisficeに関する実験的研究

オンラインリサーチにおけるSatisficeはパネルによって結構違っている印象がある。 三浦・小林(2015)だと尺度項目に対するSatisficeは高々16%くらいですが、弊社実施の調査では、非常に簡易な調査でも尺度項目で40%近くSatisficerが発生したパネルもあります。 https://t.co/VpmB3onn7K

48 0 0 0 OA 因子分析モデルにおける因子回転問題

レビュー論文を見つけた。山本倫生（２０１９）「因子分析モデルにおける因子回転問題」 「和書であれば市川(2010)に因子回転法についての非常に詳細な記載」とのこと。やっぱりね。 https://t.co/FNCSh3rZMu

3 0 0 0 OA ポアソン潜在ブロックモデルによるドラッグストアにおける購買データの解析

【新着論文】山田浩喜,佐藤忠彦,ポアソン潜在ブロックモデルによるドラッグストアにおける購買データの解析,行動計量学,2020,47巻,2号,p.161-172 https://t.co/EdPsH1M1je

248 0 0 0 OA 因果推論の道具箱

因果推論のことを再度勉強してるんですが、基本的な方法から新しい手法まで、どういうことを目的とした手法なのかがまとまっていて、非常に助かっています https://t.co/YK1NJQuRbV

485 0 0 0 OA 角膜反射を利用したスマートフォンの把持姿勢推定

発想の斬新さがまずスゴすぎる。こんなこと、考えたこともなかったわぁ… → 「角膜反射を利用したスマートフォンの把持姿勢推定」 https://t.co/qhWG5zHdWY #entcomp2021 https://t.co/Aqh1dxYIQE

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

33 0 0 0 OA Rによるテキスト分析入門

"ある言語において意味を担う最小の単位を形態素と呼ぶ。複数の文からなるテキストデータを用いた分析を行う際には形態素の数え上げ，品詞による集計といった前処理が必要になる。また日本語は，文を単語に分割する必要もある（分かち書き）" https://t.co/k7aXIwZ7Sx

6 0 0 0 OA 構成概念間のグラフィカルモデリング

潜在変数を仮定したグラフィカルモデリングの論文が１４年も前に豊田先生によって提案されていた・・・ https://t.co/MTMkQeLRPX

72 0 0 0 OA Using propensity scores for causal inference: pitfalls and tips

傾向スコアについての良さげなまとめがオープンアクセスだそうな

43 0 0 0 OA SEMは心理学に何をもたらしたか?

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

307 0 0 0 OA 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

吉田寿夫・村井潤一郎 (forthcoming). 「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」『心理学研究』 https://t.co/kWbImo6qNu あとで読む

436 0 0 0 OA 私の論文が採録されないのはどう考えても編集委員会が悪い!

「私の論文が採録されないのはどう考えても編集委員会が悪い！」 力強いお言葉。1日3回唱えるわ。 https://t.co/552sqSAenJ

21 0 0 0 OA 医学のための因果推論の基礎概念

医学のための因果推論の基礎概念．田中司朗． 計量生物学．https://t.co/wcitaKv78V

5 0 0 0 OA 条件関係と因果関係

因果関係を示した命題の対偶（？）を取るとなんだか上手く文意を取れないことがあり、因果関係はどんな論理的構造を持つのか気になりだした ノート:対偶 (論理学) https://t.co/TFzNYtfgO8 条件関係 と因果関係 https://t.co/JE95qRWRs1

2 0 0 0 OA 大規模購買ログの時系列分析に基づくLTV予測

https://t.co/2r2NBi4kXq LTVの予測の精度向上を、潜在的な購買パターンをトピックモデルで分類し、それを使ってBG/NBDモデルのパラメータに重みをつけることで実現しているモデル。理屈は良く分かる。

1 0 0 0 OA Best-Worst尺度法を利用した展開型項目反応モデル

個人的に好きな態度測定の項目反応モデルに、Best(-Worst)尺度法があります。これの性能評価、ちゃんとやりたい。 https://t.co/AvpRenV1J3

17 0 0 0 OA 反事実モデルに基づく直接効果と間接効果の推定

反事実モデルに基づく直接効果と間接効果の推定. 矢田真城, 魚住龍史, 田栗正隆. 計量生物学. https://t.co/7uKLWuiJJ2

51 0 0 0 OA Causal Diagrams: Pitfalls and Tips

DAGの発表までに目を通したい論文（2） Suzuki, E., Shinozaki, T. and Yamamoto, E. (2020) “Causal Diagrams: Pitfalls and Tips,” Journal of epidemiology / Japan Epidemiological Association, 30(4), pp. 153–162. https://t.co/tvh1hPqcmD

11 0 0 0 OA 文章の計量分析

文献から著者推定するときも，内容とは無関係な助詞とか句読点が良い特徴量だったりする． 文章の計量分析（村上征勝） https://t.co/cvazkJ3LdO

3 0 0 0 OA 統計的推測理論の現状

いままで読んだことなかったんだけど，久保川先生ら(1993)『統計的推測理論の現状』めっちゃよさそうっすね．ちゃんと読みたい https://t.co/LcvLmC7xRI

8 0 0 0 OA ベイズ統計学の心理学的データへの適用

これとか． 繁桝算男 (1976). ベイズ統計学の心理学的データへの適用 https://t.co/oP1mlzNLio

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