ktaku11 (Twitter) - ユーザ詳細

ktaku (@ktaku11)

投稿
お気に入り
フォロー
フォロワー

投稿一覧（最新100件）

7 0 0 0 OA 近年のマーケティング・サイエンスのトレンド ─ 構造モデリング

あとこれも https://t.co/FjJw2h4Ctb https://t.co/dcOrNOnArL https://t.co/ul1DHkRQSb https://t.co/A3b3oPyOtw https://t.co/cTsYblB7uT

1 0 0 0 OA 階層ベイズモデルによる百貨店の態度ベース店舗満足化構造に関する解析

あとこれも https://t.co/FjJw2h4Ctb https://t.co/dcOrNOnArL https://t.co/ul1DHkRQSb https://t.co/A3b3oPyOtw https://t.co/cTsYblB7uT

6 0 0 0 OA 階層ベイズ動的モデルによるブランドスイッチングの分析:グレンジャー因果性検定の利用

あとこれも https://t.co/FjJw2h4Ctb https://t.co/dcOrNOnArL https://t.co/ul1DHkRQSb https://t.co/A3b3oPyOtw https://t.co/cTsYblB7uT

お気に入り一覧（最新100件）

110 0 0 0 OA ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析

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

9 0 0 0 OA 会議報告:The 16th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2022)/ The 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2022)

.@usait0 さんと共に執筆した RecSys2022 の会議報告が掲載されました無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧下さい https://t.co/gpQ2nbQpPB

89 0 0 0 OA マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」

今年の人工知能学会に博報堂DYさんが出していたMMMの解説ペーパーが良いまとめになっていて当事者としても大いに参考になりました。特に内生性と因果推論（バイアス補正）の話題は現在進行形で各所とも取り組んでおり、重要だなと https://t.co/EX2sZujSuz https://t.co/SF0Javtvvu

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

11 0 0 0 OA Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察

DR法(Doubly Robust Estimator)にCausal Treeを拡張させて、解釈性を維持しながらセレクションバイアスにも対応しつつ、CATE(条件付き平均処置効果)を推定する手法が紹介されています。やっていることはシンプルなので、実務でも応用しやすそうな印象。 https://t.co/FHz6vEnrcm

30 0 0 0 OA 教育社会学における因果推論

良記事。_Morgan and Winship (2014)を踏まえた_社会学における量的分析の議論に関心がある方には強くオススメ J-STAGE Articles - 教育社会学における因果推論 https://t.co/1GxbC5aBa2

2 0 0 0 OA 交絡変数の測定誤差が合流点バイアスをもたらす影響について: 合流点バイアスと交絡統制のジレンマに対する考察

中尾走, 樊怡舟, 村澤昌崇,2022,「交絡変数の測定誤差が合流点バイアスをもたらす影響について：合流点バイアスと交絡統制のジレンマに対する考察」『理論と方法』37(1),34-52頁. https://t.co/khCpkgHchO

59 0 0 0 OA 政治学における人工知能の応用へ向けて

拙稿がいつの間にか誰でもダウンロード出来るようになっていたので宣伝。政治学における機械学習のレビューです：J-STAGE Articles - 政治学における人工知能の応用へ向けて https://t.co/WmEPIzXvCh

1002 0 0 0 OA (書評)山口広著『検証・統一教会=家庭連合―霊感商法・世界平和統一家庭連合の実態―』

こちら山口広『検証・統一協会＝家庭連合』についても、当方による書評がある。各章をまとめた部分だけ読んでも、かなりの事実がわかる。なお、これら書評は当方が勝手に書いているのではなく、専門学術誌編集委員会からの執筆依頼を受けて執筆し、掲載されたものである。 https://t.co/fNkmyaejE3

1220 0 0 0 OA 櫻井義秀・中西尋子著, 『統一教会-日本宣教の戦略と韓日祝福-』, 北海道大学出版会, 2010年2月刊, A5判, xx viii+580+44頁, 4,935円(書評とリプライ)

さすがにハードルが高すぎるよ、という方には、同書（櫻井義秀・中西尋子『統一教会』）の書評を当方が書いていますので、読んでみてください。要点はおさえられていると思います。https://t.co/kdkc6I8Ad4

25 0 0 0 OA スタイン・パラドクスとベイズ理論

ベイズがうまくいく理由がスタイン推定がうまくいくのと似てるなって思ったら丸山先生の論文にそのまんま書いてあった。 https://t.co/PoPhoJfSvR それから、定理 4.1 で線形回帰における縮小推定に決定係数が出てくるのすごく面白い。決定係数にそんな役割があったんか。。。

143 0 0 0 OA 制御工学者のための強化学習入門

京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風にズバっと問題設定を言ってほしかった。さすが。

32 0 0 0 OA イベント予測モデルの評価指標

生存時間解析の機械学習モデルの評価指標として用いられる「C-index」について，日本語で分かりやすくまとめられている論文でとても助かりました！ Brierスコア，AUC，calibrationなどの評価指標の数式的な理解も深まるのでおすすめです〜 https://t.co/YpyOh4Opoi

17 0 0 0 OA 大塚淳著『統計学を哲学する』

本邦哲学業界が誇る奇才、鈴木聡先生に拙著『統計学を哲学する』を評していただきました。まさか鈴木さんに「何度でも参照する価値のある座右の書」と言ってもらえるとは思わなかった。ありがとうございます。 https://t.co/LoI8EjSvvU

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

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

6 0 0 0 滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績伊達平和, 清水昌平, 竹村彰通工学教育 70 巻 (2022) 1 号 https://t.co/yqpAyR0i3X

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

.@kashi_pong さんと共著のAI学会誌の記事「レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望」 https://t.co/3j0HzdOMy6 が会員でなくても無料で参照できるようになりました Suttonさんの The Bitter Lesson に始まる議論などを紹介しています

3 0 0 0 OA 文化と歴史における感情の共構成

文化と歴史における感情の共構成 https://t.co/XAhI6MVBBg

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

2 0 0 0 OA 多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価

因果推論がにわかに話題になっているようなので便乗して宣伝。多数の介入選択肢がある因果推論って何をすればいいのか考えたAISTATS論文の日本語版です。多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価 https://t.co/q2qLqAry0l 講演動画(ややマイクの調子が悪い

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

11 0 0 0 GeoDaの空間統計ツール

日本経済学会の企画セッション「GeoDaの空間統計ツール」で報告しました。GeoDaはLuc Anselinらが開発したオープンソースのGIS（無料）。 https://t.co/Pdvznc9664 https://t.co/p7nR35JF2c

25 0 0 0 OA Understanding Marginal Structural Models for Time-Varying Exposures: Pitfalls and Tips

The final published version is now available! https://t.co/6uE46hG8Up https://t.co/ZeEmWGdGie https://t.co/Y1tDR6TRDI

7 0 0 0 Transformerによる時系列予測

日本気象協会からの発表でTransformerによる時系列予測があった https://t.co/mjzpartHDa

ktaku (@ktaku11)

投稿一覧（最新100件）

7 0 0 0 OA 近年のマーケティング・サイエンスのトレンド ─ 構造モデリング

1 0 0 0 OA 階層ベイズモデルによる百貨店の態度ベース店舗満足化構造に関する解析

6 0 0 0 OA 階層ベイズ動的モデルによるブランドスイッチングの分析:グレンジャー因果性検定の利用

お気に入り一覧（最新100件）

110 0 0 0 OA ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析

9 0 0 0 OA 会議報告:The 16th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2022)/ The 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2022)

89 0 0 0 OA マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」

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

11 0 0 0 OA Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察

30 0 0 0 OA 教育社会学における因果推論

2 0 0 0 OA 交絡変数の測定誤差が合流点バイアスをもたらす影響について: 合流点バイアスと交絡統制のジレンマに対する考察

59 0 0 0 OA 政治学における人工知能の応用へ向けて

1002 0 0 0 OA (書評)山口広著『検証・統一教会=家庭連合―霊感商法・世界平和統一家庭連合の実態―』

1220 0 0 0 OA 櫻井義秀・中西尋子著, 『統一教会-日本宣教の戦略と韓日祝福-』, 北海道大学出版会, 2010年2月刊, A5判, xx viii+580+44頁, 4,935円(書評とリプライ)

25 0 0 0 OA スタイン・パラドクスとベイズ理論

143 0 0 0 OA 制御工学者のための強化学習入門

32 0 0 0 OA イベント予測モデルの評価指標

17 0 0 0 OA 大塚淳著『統計学を哲学する』

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

6 0 0 0 滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

3 0 0 0 OA 文化と歴史における感情の共構成

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

2 0 0 0 OA 多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価

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

11 0 0 0 GeoDaの空間統計ツール

25 0 0 0 OA Understanding Marginal Structural Models for Time-Varying Exposures: Pitfalls and Tips

7 0 0 0 Transformerによる時系列予測

フォロー（923ユーザ）の投稿一覧（直近7日間）

フォロワー（888ユーザ）の投稿一覧（直近7日間）

ktaku (@ktaku11)

投稿一覧（最新100件）

7 0 0 0 OA 近年のマーケティング・サイエンスのトレンド ─ 構造モデリング

1 0 0 0 OA 階層ベイズモデルによる百貨店の態度ベース店舗満足化構造に関する解析

6 0 0 0 OA 階層ベイズ動的モデルによるブランドスイッチングの分析:グレンジャー因果性検定の利用

お気に入り一覧（最新100件）

110 0 0 0 OA ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析

9 0 0 0 OA 会議報告:The 16th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2022)/ The 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2022)

89 0 0 0 OA マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」

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

11 0 0 0 OA Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察

30 0 0 0 OA 教育社会学における因果推論

2 0 0 0 OA 交絡変数の測定誤差が合流点バイアスをもたらす影響について: 合流点バイアスと交絡統制のジレンマに対する考察

59 0 0 0 OA 政治学における人工知能の応用へ向けて

1002 0 0 0 OA (書評)山口広著『検証・統一教会=家庭連合―霊感商法・世界平和統一家庭連合の実態―』

1220 0 0 0 OA 櫻井義秀・中西尋子著, 『統一教会-日本宣教の戦略と韓日祝福-』, 北海道大学出版会, 2010年2月刊, A5判, xx viii+580+44頁, 4,935円(書評とリプライ)

25 0 0 0 OA スタイン・パラドクスとベイズ理論

143 0 0 0 OA 制御工学者のための強化学習入門

32 0 0 0 OA イベント予測モデルの評価指標

17 0 0 0 OA 大塚 淳著『統計学を哲学する』

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

6 0 0 0 滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

3 0 0 0 OA 文化と歴史における感情の共構成

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

2 0 0 0 OA 多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価

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

11 0 0 0 GeoDaの空間統計ツール

25 0 0 0 OA Understanding Marginal Structural Models for Time-Varying Exposures: Pitfalls and Tips

7 0 0 0 Transformerによる時系列予測

フォロー（923ユーザ）の投稿一覧（直近7日間）

フォロワー（888ユーザ）の投稿一覧（直近7日間）

17 0 0 0 OA 大塚淳著『統計学を哲学する』