RT @ceptree: S(t)I(t-τ)という遅延のいれ方の文献 Ishikawa, M. (2017). 時間遅れを考慮した確率 SIR モデルの安定性解析)Transactions of the Institute of Systems, Control and…

RT @hshimodaira: 最初に情報幾何考えてた経緯とかわくわく感がスゴイ．大型予算とか「優秀な人材はどこにいても育つのである」あたりの話は今でも通用するね．個人研究万歳！ 「情報幾何の生い立ち」甘利俊一 応用数理 (2001) https://t.co/8d0uXL…

RT @takahi: 「統計検定を理解せずに使っている人のために」シリーズが好きです。　https://t.co/ZVv2nrAFd0

Can ChatGPT be considered an author of a medical article? Kazuki Ide, Philip Hawke, Takeo Nakayama. Journal of Epidemiology. https://t.co/UIgFK1La4h

甘利先生の40年前の予言。 数学会の雑誌「数学」の論文 統計的推論の微分幾何学 https://t.co/YiYLQS6Fk6 https://t.co/qakyDEvEXI

薬剤疫学より：岩尾(2022). 大規模リアルワールドデータにおける解析前のデータ 前処理に関する研究動向と今後の課題について ―臨床研究への利活用を見据えて― https://t.co/Gn044tYIoU

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とのことです（落合先生談）。 https://t.co/SF0oTtOmGB

Most viewed on J-Stage: Understanding Marginal Structural Models for Time-Varying Exposures: Pitfalls and Tips Tomohiro Shinozaki, Etsuji Suzuki https://t.co/IOLa8hDpyC https://t.co/oHyGKaAiE1

ケースコントロール研究についてとても丁寧かつわかりやすく説明されている文献です！ コントロールぐんのサンプリング手法やコホート内ケースコントロール研究，ケースクロスオーバー研究の違いについても図を交えて説明されていてとても勉強になりました

https://t.co/mWVsWFvzPx 統計数理研究所の鎌谷さんが最近一部ではやってるジグザグサンプリングとかの解説論文を書いてた

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。

臨床疫学会英文誌の「セミナー」コーナーに岩上さんと書きました！　オープンアクセス。 Introduction to Matching in Case-Control and Cohort Studies https://t.co/LUoPSBBnqz

理研の松田さんによる応用数理のレビュー論文「縮小推定と優調和性」。 草稿を楽しく読ませてもらったのでJ-Stageでの公開を心待ちにしていました！ 松田さんのBiometrika論文で定義された行列優調和性の説明もあります。 https://t.co/heYl60PZkj https://t.co/fHzj0UQV8B

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

講義準備の一環でsemのモデル評価について調べていたら，岡田・星野・繁桝の共著に出会った。 駒場の心理統計の院生・専任講師・教授という時期があったのね。 https://t.co/gltRFd3nht

Exchangeability of measures of association before and after exposure status is flipped: its relationship with confounding in the counterfactual model. Etsuji Suzuki, Michio Yamamoto, Eiji Yamamoto. Journal of Epidemiology. https://t.co/elI5r9TFFg

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

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

甘利俊一氏、 情報幾何の生い立ち https://t.co/4koDBgQ8OT より： 「大型研究は，大勢の人を結集し指導者の構想の下に人々を歯車のように使い，3年とか5年の短期間で勝負をつけようとする．こうした研究も必要であろう．また，この中から優秀な人材が育つこともあるだろう…（続く）

イベント予測モデルの評価指標．篠崎 智大, 横田 勲, 大庭 幸治, 上妻 佳代子, 坂巻 顕太郎．計量生物学． https://t.co/ffeZLLvm4I

ベイズ流決定理論を用いる臨床試験：効用とサンプルサイズ設計．坂巻 顕太郎, 兼清 道雄, 大和田 章一, 松浦 健太郎, 柿爪 智行, 高橋 文博, 高沢 翔, 萩原 駿祐, 森田 智視．計量生物学． https://t.co/MiC5YQWaQU

臨床試験におけるランダム化の意義と限界．手良向 聡．計量生物学． https://t.co/OBg1p041V8

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

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

Our new pedagogic paper with a fresh numerical example for longitudinal causal inference is published as a part of “Pitfalls and Tips” series in Journal of Epidemiology Understanding marginal structural models for time-varying exposures: pitfalls and tips https://t.co/UNX3L7l5VP

1st piece of new methodological review series in Journal of Epidemiology. Rather than providing introductory tutorial for causal DAGs, we reviewed technical difficulties often overlooked when learning them. Suzuki et al. Causal diagrams: pitfalls and tips https://t.co/RRcyD2Yd5A

シャノン理論 ―通信路符号化定理の今昔― https://t.co/iBNzbu2FyF

「生態学における AIC の誤用ーAIC は正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない」 https://t.co/7T7ESJJrbB 神経科学でも同様の誤用を見かけます

AI学会誌に執筆しましたKDD2018の会議報告が公開されました： https://t.co/q1Ic8ALtoP 会員以外でも無料でご覧いただけます．

J-STAGE Articles - 構造的因果モデルについて https://t.co/TugprIgXIA

代数幾何学と導来圏/川又雄二郎/ https://t.co/EQdFp8TItw

木村の定理というのは、超幾何方程式が初等函数で解ける必要十分条件。Schwarzの代数解よりちょっと広くJacobi多項式なども入ってくる： 木村 https://t.co/1PcrCo7JLZ 福原大橋 https://t.co/nmCzMYVhtd 福原大橋2 https://t.co/a3PFW0f78G 当時の福原スクールの人なら知ってた話。

木村の定理というのは、超幾何方程式が初等函数で解ける必要十分条件。Schwarzの代数解よりちょっと広くJacobi多項式なども入ってくる： 木村 https://t.co/1PcrCo7JLZ 福原大橋 https://t.co/nmCzMYVhtd 福原大橋2 https://t.co/a3PFW0f78G 当時の福原スクールの人なら知ってた話。

放送大学のデータサイエンス講演会に行ってきました。シミュレーションモデルによるデータサイエンスの話では、科目教授法と協調学習について、成績の良い学生を分散配置しグループ内で教え合う形式が最も効果的との話でした。この話はリンク先の学術論文でも読めるようです。 https://t.co/W8a1V1zQwi

背景の論理は難しいけど得られる結論は簡単に理解できるものだから広く知られてもええ知識のような気もする。／J-STAGE Articles - 稀な事象の生起確率に関する統計的推測 Rule of Threeとその周辺 https://t.co/ccHRow6dbR

エントロピー生成率最大化原理 https://t.co/3NqPZMwjNY

２変数間の関係を捉えるために相関係数を求めてそれを視覚的に確認するため散布図に回帰直線を引きたい。yのxへの普通のOLS回帰？でもそれだとxとyの扱いが非対称だしx軸方向の誤差を考慮していない。x軸方向にも誤差がある時の回帰、モデルIIの回帰とは？ https://t.co/FKmp9R0ecN ３章がドンピシャ。 https://t.co/uuuZpCk8bf

クソ長論文が出てきた https://t.co/wRtvyibd49

戸田格子の発見の経緯：楕円関数の公式から逆解きして見つけたらしい．物理の世界では「物理的直観」が重要だと言われることがあるが，（少なくとも数理物理では）この「直観」は（学校で教わるよりも？）広く取らないといけないことを示す好例． https://t.co/Sl4ZpH34D2

戸田格子の発見の経緯：楕円関数の公式から逆解きして見つけたらしい．物理の世界では「物理的直観」が重要だと言われることがあるが，（少なくとも数理物理では）この「直観」は（学校で教わるよりも？）広く取らないといけないことを示す好例． https://t.co/Sl4ZpH34D2

こんな論文どうですか？ スカート丈およびブレザー丈の周期性について(富山 貴子ほか),2003 https://t.co/iCDtN73s4X

#数楽 このツイートの返答連鎖に"AIC vs. BIC"の件についての情報をまとめておく。 https://t.co/WJVBek5s07 赤池弘次、AICとMDLとBIC、1996 【G. Schwarz～論文～BICはAICを否定するものとの誤解が広まることとなった】

#数楽 メモ https://t.co/WJVBekn3oH 赤池 弘次、AICとMDLとBIC(〈特集〉統計モデル選択)、1996 AIC vs. BIC というような不毛な論争があったんですね。それぞれ目的が違うということにどうしてならなかったのだろうか。

研究者として独り立ちする際の苦悩についての美しいエッセイ by 南部健一 東北大学名誉教授。 https://t.co/DPUqBjdit3

MDLってそもそもなんだっけってことで再読。 / AICとMDLとBIC (赤池 弘次) http://t.co/bFtp5HCNFH