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

まとまり感 https://t.co/FmYJDgeUYp

RT @ttya70: 先の『学術の動向』２０１５年３月号から、野宮大志郎「熟議民主主義と社会運動――政治のコンテキストで考える」[PDF]。https://t.co/JaUG9MepjV

https://t.co/vSR3yCmMQ9 田村先生の科研費

https://t.co/ywRPEaKdiu 討論型世論調査に関する研究だけど、日本語がやばい。w

因果推論についての総復習のような論文。 https://t.co/KaoZqL8e2B

https://t.co/zvwAp6MYkm 全然違う場所に、資料のリンク見つけました。

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

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

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

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

岩崎学先生の「統計的因果推論の視点による重回帰分析」 https://t.co/rxjIUgp4g1 がおもしろかったので，『事例で学ぶ！あたらしいデータサイエンスの教科書【PDF版】』 https://t.co/OlNJ98qqz1 もポチってみた

ラボメンバーの論文が早期公開されました。注意バイアス修正訓練についてのメタ分析です。ごひいきに。https://t.co/Tqtjg22Yzv

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

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。

傾向スコアによるオンライン調査データの補正。隔世の感がある。Propensity Score Adjustment for Internet Surveys of Voting Behavior: A Case in Japan https://t.co/Vj5QFmp1qN

先の『学術の動向』２０１５年３月号から、野宮大志郎「熟議民主主義と社会運動――政治のコンテキストで考える」[PDF]。https://t.co/JaUG9MepjV

三島憲一「ハーバーマスとデリダのヨーロッパ」 https://t.co/aX9pbaQNSk 特に政治学者は読んでおいた方がいいのではないかと。