s1ok69oo (Twitter) - ユーザ詳細

うとしん (@s1ok69oo)

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投稿一覧（最新100件）

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

1521 0 0 0 OA 教育系YouTuberのまなざし

TLで話題になっているけど，個人的にはこれすごく良いと思う． > 大学の授業はいわゆる完成された動画の授業に置き換わっていくべき >「大学の先生は基本的な学部の授業は我々のようなプロに任せて，応用的な授業や専門的な授業だけをする」のが理想 https://t.co/cRwv9AyS01

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

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

248 0 0 0 OA 因果推論の道具箱

因果推論の道具箱（大久保）従来の因果推論手法の概要と近年の因果推論のトレンドが簡潔かつ体系的にまとめられていて非常に読みやすかった。 https://t.co/9BRVQvvRxg

お気に入り一覧（最新100件）

5 0 0 0 OA 会議報告:The 17th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2023)

.@usait0 さんと共に執筆しました，シンガポールでの RecSys2023 の会議報告記事が人工知能学会の会誌に掲載されました無料記事ですので，ご関心があればご覧ください https://t.co/uKWk9StHjM

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

13 0 0 0 OA 質的選択分析―理論と応用

三菱経済研究所経済研究書の中で，世話になる機会が割と多いのはコレですかね．離散選択モデルの解説で，無料で読めます． J-STAGE Articles - 質的選択分析―理論と応用 https://t.co/XQ6KGNKqlh

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

佐藤忠彦先生「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/yd7TEviojp

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」

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」 https://t.co/naH0oq5oVV

1868 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために I

統計の基礎を振り返るにあたってたまたま見つけた東北大学の池田郁男教授の「統計検定を理解せずに使っている人のために」が物凄く分かりやすくて、読み込んでいる所正直あやふやで来てしまったので、勉強します！！ https://t.co/eFIplMlhIv

1061 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために III

【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】東北大学の池田郁男先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理からどのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7