はじめに こちらの記事でSurrogate indexについて初めて知りました。 developers.cyberagent.co.jp Netflixでも活用されていて、一定の成果を上げているようです。 arxiv.org 業務で扱う課題を解決してくれる可能性があったため、理解しておきたいと思いまし…
はじめに こちらでStaggered DIDを初めて知りました。 blog.brainpad.co.jp 介入タイミングが異なる場合のDIDということで、実務でも利用シーンがありそうな問題設計だと思いました。 簡単にまとめたいと思います。 概論 元の論文は以下になります。 arxiv.o…
はじめに 気になっていたこちらの書籍を読みました。 非線形時系列解析の基礎理論作者:平田 祥人,陳 洛南,合原 一幸東京大学出版会Amazon 元々学生の時に少し齧った内容だったので、非常に楽しかったです。 12章仕立てで様々な話題を広く薄く扱っており、読…
はじめに FIBA W杯が開催されて日本代表の活躍が話題になりましたね。 私も現地までは行けませんでしたが、テレビの前で応援していました。 また強化試合は数試合に参加しました。 特にスロベニア戦は日本ベンチ裏の席がとれでテンションあがってましたね。 …
はじめに target trial emulationについてまとめた中で不死時間バイアス:Immortal time biasを知りました。 Rのコードは以下の記事をかなりパクる参考にさせてもらっている。 moratoriamuo.hatenablog.com moratoriamuo.hatenablog.com 不死時間バイアス フ…
はじめに Target trial emulationという考え方を少し前に知りました。 www.krsk-phs.com 面白そうなので、メモとしてまとめておきます。 (上記を中心とした参考資料の方が適切でわかりやすいのそちらを参照されたし) Target trial emulation Target trial em…
はじめに 今年も早かったですね。 正直今年はそんなに本を読んでないです。 その中でもよかった書籍を三冊紹介しときます。 1：計量経済学 計量経済学---ミクロデータ分析へのいざない作者:末石 直也日本評論社Amazon わかりやすいと評判であったため、読ん…
はじめに 以下の論文が気になったので、ざっと読んでみたのでまとめます。 arxiv.org 概要 複数の個別処置効果HTEを推定し施策の最適化を行いたいが、用いられるモデルはブラックボックスになることが多い 複数のHTEモデルを一つのマルチタスク決定木に蒸留…
はじめに 最近、こちらの書籍を読みました。 計量経済学---ミクロデータ分析へのいざない作者:末石 直也日本評論社Amazon わかりやすい理論の説明に合わせて、実際のデータ分析行う際の視点に立った解説が端々にあり、非常に良い本でした。 その中で、第8章…
はじめに twitterで以下のツイートを見かけました。 R :: mixgb https://t.co/TuD7bEU9hTmixgb は XGBoost を使用した多重代入法の R XGBoost による予測値に対して，predictive mean matching (PMM) で補完をしており，https://t.co/BYkjF6eg0Eにあるような…
はじめに 数年前のセミナーか学会でTMLEの概要の説明を聞いたことがあります。 しかし、詳細については理解していないため、今回簡単にまとめたいと思います。 概要 このページが非常に丁寧に方法論と手順を説明していました。 www.khstats.com 特にこちらの…
はじめに 概要 Robynを試す インストール モデルの設定 モデルの推定 パレート最適な投資内容を抽出 アロケーションの最適化 投資額を設定したアロケーションの最適化 所感 参考 はじめに Metaが開発しているMMMパッケージの存在を知りました。 github.com f…
はじめに こちらの共立出版の固定効果モデルを読みました。 固定効果モデル (計量分析One Point)作者:Paul D. Allison共立出版Amazon 感想としては以下のようになります。 様々な固定効果モデルの気をつける場所が理解できる 複数のパターンのモデルを比較解…
はじめに もしかしたら今の課題に使えるんじゃないかと思い調べてみました。 arxiv.org かなりのページ数なのでかいつまんでみています。 Difference in Differences 処置群に対し時間と共に処置状態に変化する場合の処置効果を推定する方法です。 置群の処…
はじめに Federated Learningに興味があり色々確認していたのですが、決定木ベースのモデルはないのかと思うようになりました。 探してみると以下の論文が出てきたので、読みました。 メモとしてここで簡単にまとめます。 arxiv.org はじめに 概要 イントロ …
はじめに 毎年、年末にその年で読んだ本を簡単に振り返っていました。 今年はここで紹介することにしようと思います。 今年もそんなに読めてないですね。もう少しあった気もしますが、覚えていないということはそういうことです。
はじめに マーケティング・ミックス・モデリングに興味を持ったので、簡単に触れてみます。 メモとして残しておきます。 コードを動かした結果は少しづつ追加していきます。 基本的なモデル マーケティング・ミックス・モデリングではいくつかの効果を考える…
はじめに 先日、感度分析に関する記事をあげました。 saltcooky.hatenablog.com この内容を調べている際に、以下の論文を見つけました。 arxiv.org この論文では、Imbens(2003)で提案されていた感度分析を一般化しています。 面白そうだったので、読んでメモ…
はじめに 数年前に岩波書店の確率と情報の科学シリーズの星野崇宏 著「調査観測データの統計科学」を読んでいきまとめていました。 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)作者:星野 崇宏岩波書店Amazon …
読んだ論文 arxiv.org Twitterに流れてきた Causal Effects of Linguistic Properties (NAACL 2021) という論文を読みました。 解釈が間違っている部分はご指摘していただければと思います。 読んだ論文 概要 イントロ 因果推論の基本 言語特性の因果推論に…
はじめに 先週Twitter上でデータ分析の際のテストはどうすべきかって話など、データ分析のデータの品質を確保するための話が話題に上がりました。 業務でやっているのはコードレビューを行いレビューワ環境で同じデータフレームや同じ結果が出力できるかを確…
はじめに ネットワーク分析に興味をもち過去にこちらの書籍を読み、 ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス)作者:努, 鈴木発売日: 2017/05/24メディア: 単行本 以下のような記事を書いていました。 qiita.com qiita.com 複雑ネットワークについて…
はじめに 情報量基準の復讐も兼ねて簡単にまとめます。 こちらの内容をまとめたものです。 社会科学のための ベイズ統計モデリング (統計ライブラリー )作者:浜田 宏,石田 淳,清水 裕士発売日: 2019/12/01メディア: 単行本（ソフトカバー） 事前設定 ある確…
はじめに 小地域推定とスタイン推定量について興味を持ったので、簡単にメモをまとめます。 参考になったのは、これらの資料やページです。 小地域推定についてのノート [理論編] 小地域推定のためのノート [実習編] 推定における縮小法の展開—高次元解析と…
はじめに こちらの本を読んでいます。 点過程の時系列解析 (統計学One Point)作者:崇宏, 近江,俊一, 野村発売日: 2019/06/08メディア: 単行本 前半としてポアソン過程と更新過程の内容をまとめていました。 saltcooky.hatenablog.com 今回はホークス過程につ…
はじめに こちらの本を読んでいます。 点過程の時系列解析 (統計学One Point)作者:崇宏, 近江,俊一, 野村発売日: 2019/06/08メディア: 単行本 毎度のこと内容を簡単にまとめます。 はじめに 点過程について 各要素の定義 確率密度関数 強度関数 イベント数の…
はじめに こちらの書籍を読んでいます。 Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー)作者:G.ペトリス,S.ペトローネ,P.カンパニョーリ発売日: 2013/05/08メディア: 単行本 その中で、動的因子分析について一部触れていたので、packageとRstanでの実…
はじめに 色々と発展的な時系列系の分析手法に手を付けようとすると、基本的な時系列分析についての知識が抜け抜けだったので、初心に帰って沖田先生の本に目を通しました。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)作者:竜義, 沖本発…
はじめに 色々と発展的な時系列系の分析手法に手を付けようとすると、基本的な時系列分析についての知識が抜け抜けだったので、初心に帰って沖田先生の本に目を通しました。 いつも通り簡単にまとめたいと思います。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分…
はじめに ベイズ最適化の話について、興味が沸いたので簡単にまとめます。 (ただのメモです) 詳しくはこちらなどを見ると良いと思います。 cyberagent.ai ベイズ最適化 ベイズ最適化とは，未知の目的関数𝑓(𝑥)を最大化するを求める大域最適化の手法です。 こ…
