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ID12345 (@xmmsparkx)

投稿一覧（最新100件）

40 0 0 0 両価性を意識させることで透析導入への動機づけを図った高齢末期腎不全患者の1例

RT @TT58852391: 透析学会誌でここ数年で一番目を引いた症例報告⬇️ なんというか、、、こんな形の論文ってあるんだって衝撃を受けた。もはやセンター国語の小説読んでるみたい

80 0 0 0 OA 解説特集 「再現性問題の処方箋」 の編集にあたって

RT @momentumyy: 認知科学誌の解説特集「再現性問題の処方箋」がオンライン公開されました。ヨビノリさんですら読んでもらえないので先にここで言うと，処方箋なんて無いと思っています。今回はRepTea，マルチラボ，学部教育について解説してもらいました。各記事の詳細紹介に…

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

RT @s1ok69oo: 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…

24 0 0 0 OA 臨床試験におけるランダム化の意義と限界

RT @dsat0: ・ 臨床試験におけるランダム化の意義と限界 （計量生物_2020 年 41 巻 1 号 p. 37-54） https://t.co/v4yoWYAP1s

152 0 0 0 OA 筋が悪いリサーチクエスチョンとは何か?

RT @dicekk: 修士論文が大詰めというビジネススクールの院生の皆さんも多いと思いますが、自らのリサーチクエスチョンの点検にご活用下さい。 M1の終わりからM2の初め位に読んでもらうようにしていますが、実際に論文を書き始めてからの方が内容が入ってくる気がしています。 h…

5 0 0 0 OA 農業政策の効果測定手法:差分の差分法

RT @tkymti0923: 農業政策の効果測定手法: 差分の差分法 https://t.co/NN4yLHhf3z

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

RT @koro485: 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

27 0 0 0 OA p値の是非を考える

RT @uranus_2: 李為(2021) p値の是非を考える 京都マネジメント・レビュー 38, 143-159. https://t.co/BsZdAHr9SP

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

RT @okazakiyslab: 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/khhOqD3Lla

4 0 0 0 OA メーカーブランドカラーが購入意向に与える影響

ブランドカラーが購入意向に与える影響を傾向スコアで分析した論文。 感性工学という分野は初めて聞いた。学際的な分野になるのか？https://t.co/GSopMRLPvV

54 0 0 0 OA 制御研究者がデータで探る機械学習ブームの要因

RT @motorcontrolman: 京都大学・丸田先生の論文「制御研究者がデータで探る機械学習ブームの要因」がフリーで読めて超面白いのでおすすめします。 制御工学が機械学習みたいに流行るにはどうしたら、をデータから考察。なんというか着眼点がすごい。 https://t.c…

61 0 0 0 OA 医学における因果推論 第一部 ―研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル―

RT @okazakiyslab: 医学における因果推論　第一部 研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル https://t.co/kYfr304Z6r 医学における因果推論　第二部 交絡要因の選択とバイアスの整理および仮説の具体化に役立つDirected Acycl…

33 0 0 0 OA 医学における因果推論 第二部 ―交絡要因の選択とバイアスの整理および仮説の具体化に役立つDirected Acyclic Graph―

RT @okazakiyslab: 医学における因果推論　第一部 研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル https://t.co/kYfr304Z6r 医学における因果推論　第二部 交絡要因の選択とバイアスの整理および仮説の具体化に役立つDirected Acycl…

お気に入り一覧（最新100件）

40 0 0 0 両価性を意識させることで透析導入への動機づけを図った高齢末期腎不全患者の1例

透析学会誌でここ数年で一番目を引いた症例報告⬇️ なんというか、、、こんな形の論文ってあるんだって衝撃を受けた。もはやセンター国語の小説読んでるみたい

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

岩崎学先生の論文『統計的因果推論の視点による重回帰分析』をありがたく読ませていただきました。よく考えたら論文を無料で読ませていただけるのってとてもありがたい…！ https://t.co/yk0X5YEh1d

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

10 0 0 0 OA Introduction to Time-dependent Confounders and Marginal Structural Models

今更ながら時間依存性交絡について学んでおります。 自分の研究テーマで必要が出てこないとなかなか学ぶ気になれない。。。 さて、最初のとっかかりとしてバランスの良い解説論文を見つけました。とても丁寧な解説なので入門に適していると思います☺ https://t.co/3SRbZeShVp

80 0 0 0 OA 解説特集 「再現性問題の処方箋」 の編集にあたって

認知科学誌の解説特集「再現性問題の処方箋」がオンライン公開されました。ヨビノリさんですら読んでもらえないので先にここで言うと，処方箋なんて無いと思っています。今回はRepTea，マルチラボ，学部教育について解説してもらいました。各記事の詳細紹介については以下を↓ https://t.co/PocQA27uVh

2 0 0 0 OA 医療介護レセプトを用いた高齢者の死亡パターンの分析

医療介護レセプトを用いた高齢者の死亡パターンの分析（日本ヘルスサポート学会年報, 2022 年 7 巻 p. 31-39） https://t.co/h6KZoRhrlt

28 0 0 0 OA 主要評価変数が複数ある臨床試験の統計的諸問題

ちょっと気になったので自分の勉強のために調べました。 ・主要評価変数が複数ある臨床試験の統計的諸問題_Statistical Issues in Clinical Trials with Multiple Primary Endpoints, 計量生物学 Vol. 34, No. 1, 35–52 (2013) https://t.co/1NsmDmB6hX https://t.co/L0A0KzWyaw

14 0 0 0 OA 臨床研究における生物統計学の役割

リンク先からの引用。 “多くの日本の統計家，そして統計家以外の人も，生物統計学を「統計学を医学・健康科学領域に応用する統計学の一分野」と誤解している.” https://t.co/6wvaCmNrZZ

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

8 0 0 0 OA 決算説明会テキストデータの感情極性と株式リターンの分析

sigfin楽しかったです。ありがとうございました。 本日の発表内容は↓です https://t.co/0pNQiKeXHV

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

8 0 0 0 OA Influence of the COVID-19 Pandemic on Overall Physician Visits and Telemedicine Use Among Patients With Type 1 or Type 2 Diabetes in Japan

HDS1期生の矢込進さんの書かれた、COVID-19パンデミックが1型糖尿病患者や2型糖尿病患者の受診や遠隔診療利用に及ぼした影響に関する論文がJournal of Epidemologyに掲載されました。 https://t.co/ZoPvT84GVi　 https://t.co/eya8YyB7QJ

10 0 0 0 OA 臨床試験におけるヒストリカルコントロールデータの利用

臨床試験におけるヒストリカルデータの活用については、以前総説を計量生物学に書きました。共変量調整の話などを除いてはこの頃からあまりアプローチは変わっていない印象。 https://t.co/ySOd1ICp1L

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

24 0 0 0 OA 臨床試験におけるランダム化の意義と限界

・ 臨床試験におけるランダム化の意義と限界 （計量生物_2020 年 41 巻 1 号 p. 37-54） https://t.co/v4yoWYAP1s

4 0 0 0 OA エビデンスに基づく政策立案 : 我が国におけるEBPM

日本におけるEBPMの展開と米英の取組みをコンパクトに知りたいとするならこの論文。見通しが一気によくなる。 https://t.co/juLrAwQ1aQ

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

22 0 0 0 OA 成功の方程式

「成功の方程式」 成功回数＝試行回数×成功率 https://t.co/XU21gHwXjr

6 0 0 0 高選択メディア環境においてメディア利用がもたらす長期的影響の検討

因果関係の検証という観点では実験（RCT）は確かに有効だけれど、長期的・累積的な効果を見る上では、それだけを重視するわけにはいかないよね、という科研。 https://t.co/hFrOSkDoW0

10 0 0 0 OA Introduction to Matching in Case-Control and Cohort Studies

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

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

15 0 0 0 OA 消費者行動研究における再現性問題と研究実践

私のことも認識してくれてうれしいッス 消費者行動研究における再現性問題と研究実践 https://t.co/6pj1MOwVc7

6 0 0 0 OA ビッグデータの国内外の情報,疫学的統計解析の注意点

【誌上シンポジウム：ビッグデータの国内外の情報，疫学的統計解析の注意点】 YAKUGAKU ZASSHI 2021 年 141 巻 2 号 p. 169-174 https://t.co/ZycVToqiBC

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

5 0 0 0 IR ビア・ゴーグル効果研究の現状 : 外見的魅力に関する心理学的研究(1)

[論文紹介] 越智 啓太　ビア・ゴーグル効果研究の現状 https://t.co/ZXtSnDAJ4r > ビールを飲むと異性が美しく見えるようになるというビアゴーグル(beer goggles) 効果についての研究の現状について解説した｡ ビアゴーグル効果には, 閉店時間が近づくにつれて異性が魅力的に見えるという閉店効果　続

152 0 0 0 OA 筋が悪いリサーチクエスチョンとは何か?

修士論文が大詰めというビジネススクールの院生の皆さんも多いと思いますが、自らのリサーチクエスチョンの点検にご活用下さい。 M1の終わりからM2の初め位に読んでもらうようにしていますが、実際に論文を書き始めてからの方が内容が入ってくる気がしています。 https://t.co/b51LPhuTPX

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

4 0 0 0 OA 多施設共同臨床試験における極端なプロファイルを持つ施設の検出と影響力診断の方法

これはデータ解析一般に有用なテーマな気がするので読みたい 多施設共同臨床試験における極端なプロファイルを持つ施設の検出と影響力診断の方法 #iron勉強メモ https://t.co/1q0UDrwAOx

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

16 0 0 0 非家族ネットワーク喪失の規定要因におけるジェンダー差::固定効果モデルを用いた失業と貧困の効果の検証

非家族ネットワーク喪失の規定要因におけるジェンダー差：:固定効果モデルを用いた失業と貧困の効果の検証 https://t.co/zYgBxYIb26 > 分析の結果，失業や貧困による非家族ネットワークの喪失は男性についてのみ生じることが示された．また，加齢によるネットワークの喪失も男性のみにみられた。

5 0 0 0 OA 農業政策の効果測定手法:差分の差分法

農業政策の効果測定手法: 差分の差分法 https://t.co/NN4yLHhf3z

74 0 0 0 OA Leggett教授から物理学若手研究者へのメッセージ――傘寿を祝う研究会にて

論文指導といえばゼミで『理科系の作文技術』を読んで、パラグラフ・ライティングと「レゲットの樹」の話をするのが定番になっているが、一つのcause（誰もが認める重要な問い等）から演繹されるように論を展開するスタイルは、西欧の文化、科学の成り立ちとどう関係するのか https://t.co/8u09Pyrtmq https://t.co/7jixQN8uZK

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

56 0 0 0 OA 心理学的誤差の概念について

これを読むべきだった >> 丸山久美子 (1981). 心理学的誤差の概念について　科学基礎論研究, 15(2), 77-86. https://t.co/XfGYNpQWv1

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

J-STAGE Articles - 統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/LqhuQEVbRh

10 0 0 0 OA 機械学習・データマイニングにおける公平性

@h_okumura 拙作を含め幾つか資料がございます https://t.co/QoCwMxDYDG このような解説も執筆いたしました https://t.co/N0QD7qq7v4 ご関心があればご覧ください

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

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

重回帰論文が話題ですね。個人的にはこの問題を研究者がこれ以上続けないように提言・実施すべきはこの論文の著者ではなく学会や教育組織だと思う。だからこそ冒頭にあるようにあえてこの論文を最も目立つ心理学研究に出されたんだろうし，今こうして実際やいやいなってる。 https://t.co/ARyp1kyZFT

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

重要な問題だし指摘もその通りだと思うけど，「あなたの勉強不足」のせいにしている点は気になる。心理学界全体の問題では？論文は査読されるわけですし，著者は心理学教育を受けるわけですし。 J-STAGE Articles - 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 https://t.co/DJS43xli7U

113 0 0 0 OA 書評:「絶望を希望に変える経済学:社会の重大問題をどう解決するか」を読んで アビジット・V・バナジー,エステル・デュフロ(著)村井章子(訳)

莫大な金がかかるRCTが開発経済学の重要なツールになってるという深イイ話を聞かせてもらった。 https://t.co/TZaX8aJdwF https://t.co/eMJLSDo3aq

14 0 0 0 OA 開発ミクロ実証経済学は実験系論文に寄せられる課題を解消しているか? 開発経済学ジャーナルのシステマティックレビューを基に

遅ればせながら人に教えられてこういった論文が出ていたことを知りました。かなりの力作。最新状況がどうなっているか気になります。 「開発ミクロ実証経済学は実験系論文に寄せられる課題を解消しているか？開発経済学ジャーナルのシステマティックレビューを基に」 https://t.co/08SmWgIoHL

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

岩崎学先生の寄稿論文 「統計的因果推論の視点による重回帰分析」(2021)は会員でなくともフリーで閲覧可能です. https://t.co/38RI0FrIBM 学会発表や論文投稿を計画されている方にとても有益かと思います。 このあたりを読んだ上で、生物統計家などご専門の方にコンサルなされると良いのかと。 https://t.co/4r3Ckh2DEk

27 0 0 0 OA p値の是非を考える

李為(2021) p値の是非を考える 京都マネジメント・レビュー 38, 143-159. https://t.co/BsZdAHr9SP

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/khhOqD3Lla

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

1 0 0 0 OA Assessing the relationship between high-sensitivity C-reactive protein and kidney function employing mendelian randomization in a Japanese community based J-MICC Study

先日お知らせしていたメンデルランダム化解析の論文がJournal of Epidemiologyで公開になりました。https://t.co/ueEnZaEcsr 遺伝子を構成する「塩基」という部品の個人差（SNP）を操作変数に用いることで、横断研究でも因果関係を推論できるメンデルランダム化解析を使用しています。

13 0 0 0 OA 統合情報理論を用いた鮎の群れの中の因果構造の分類

IITを用いた因果構造推定の日本語解説記事を教えてもらった． 統合情報量Φはサブシステム間の双方向的な相互作用関係・情報の流れ（フィードバック構造）を探索する際に有効な指標 統合情報理論を用いた鮎の群れの中の因果構造の分類 https://t.co/HMpBJWIREk https://t.co/xfZdfu3OLC

1 0 0 0 OA 在宅がん患者の看取りにおける家族の対処の過程

複線経路・等至性モデルを使った質的研究。 家族が対象者で20名からインタビューデータを取られています。 TEAに関心のある方には参考になるかもと思います。 J-STAGE Articles - 在宅がん患者の看取りにおける家族の対処の過程 https://t.co/zp0Kvi9GIu

65 0 0 0 OA グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベース数値解析の汎用的な学習

「物理シミュレーションの機械学習 に関する近年の動向と研究紹介」の情報まとめておきます！ スライド：https://t.co/kksnlUBj0s 動画：https://t.co/UVRbigFTTQ arXiv 論文（本日アップデートしました）：https://t.co/9mP1LVrhje 日本語論文：https://t.co/2G3Eek6YqE #OpenNA

17 0 0 0 OA データ・サイエンティストがビッグデータで私たちの未来を創る

@TJO_datasci もとのマッキンゼーリポートだと (1) 基盤データ管理+デプロイ＝supporting technology personnel (2) ML/stat + モデルプログラミング＝deep analytical talent (3) ビジネス適用＝data savvy manager https://t.co/UxU5pMke82 の1.2節 https://t.co/0Nv5ddQUZg

13 0 0 0 OA ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである

予測結果の四捨五入や閾値により施策の実施有無を判定するけど、自然実験でいう回帰不連続デザインになるとみなせるのたしかに。機械学習にランダムがのってるのもたしかに。こういうこと考えたことがなかったから面白かった ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである https://t.co/0SH7yuEYVb

17 0 0 0 OA 経時観察研究における欠測データの解析

経時データで欠測値を扱うときには、「どういう脱落か」が大事になる。 1. 手始めに、欠測値について知り、 統数研・野間先生による講演資料 https://t.co/D8nhSxoXXp 2. 経時データに特化した日本語かつ事例のある総説を読み、 『経時観察研究における欠測データの解析』 https://t.co/qfwPVDwKw2

41 0 0 0 OA ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか

この論文、因果推論（一般化傾向スコア）を「どうやって使ったか？」について詳しく書いてあって、チュートリアルみたいになっててすごくいい → ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか https://t.co/1eR4OYXVOF

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