因果推論駅の奥へ：諸統計的因果推論理論の繋がりの講演資料のアプ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
部屋とYシャツと構造と力と私、こと林岳彦です。こんにちは。本ブログではお久しぶりです。 先週末に、社会学系の研究会からの依頼で、(1)因果推論の諸理論が奥の方でどう繋がっているか、(2)その"奥の方"で「質的理解」と「量的分析」がどう繋がっているか、をテーマに講演いたしました。その資料をアップロードしましたのでご報告いたします。 因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works" from takehikoihayashi ついでに6月に佐賀大で行った、「生態学者における統計的因果推論の導入」についての講演資料も（以前に）アップしておりましたのでご報告いたします。 「生態学における統計的因果推論」という大ネタへの挑戦：その理論的背景と適用事例 from takehikoihayashi 現在わたくしは「筆頭著者論文を書かない」という非行の更生のため同僚の保
統数研での講演『バックドア基準入門』をアプします - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
おひさしぶりです。林岳彦です。夜、自宅で少しだけお酒を飲みたいときがありますよね。少しだけリラックスしたいけど酔っ払いたくはないみたいなときです。そんなとき、アサヒスーパードライの小さな135ml缶はたいへんありがたい存在です。しかし、この135ml缶の欠点は、お酒が少ししか飲めないことです。アズスーンアズ飲むや否やですぐ終わってしまうのです。実はもう飲む前に既に終わっているのではないかと思うほどです。ケンシロウに秘孔でも突かれたのかと、夜中に台所でぼくはきみ（135ml缶）に話しかけたくなります。「スーパードライの135ml缶」とはそんな存在です。 最近、その欠点を克服する方法を発見したのでお知らせします。スーパードライ135mlとポッカのキレートレモン155mlを1:1くらいで混ぜながらちびちび飲みます。これだとすぐ終わらずに飲めます。ビール感も消えてしまわず、爽やかなレモン感もあり、
進化学者のためのMCMCのアナロジカルなアヤシイ解説／その１ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は進化学者のためのマルコフ連鎖モンテカルロ方（MCMC）のアナロジカルな解説を書いてみたいと思います。いつもながら内容はアヤシイですが「Ｂ級グルメ的な解説」として捉えていただくとよい案配かと思います。 今回の一連の記事のポイントを先に書くと： 尤度と適応度を敢えて混同する 無性生物の進化シミュレーションとしてMCMCを解釈する というところになります。 大胆に混同して考える：ベイズの定理と遺伝子頻度変化のアナロジー さて、まずはベイズの定理から見ていきましょう。ベイズの定理は以下の形で書くことができます*1。 p(a|E) = L(E|a)p(a) / Σ L(E|a)p(a) ここでEはEvidence (=data)、aはパラメータを指します。 p(a)とp(E|a) はそれぞれパラメータの事前・事後分布、L(E|a)は与えられたEvidenceのもとでのパラメータの尤度となります
おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は仕事で解析をしていて「おっと危ない」と思ったことについて書いてみます。結論からいうと「信頼区間と予測区間を混同しないように注意しましょう！」という話です*1。 課題：BODの値からTOCの値を推定したい 最近ややあってBOD（生物化学的酸素要求量）の値からTOC（全有機炭素量）の値を推定してみようと思いました*2。 試しに東京都の15地点から得られている水質データを用いてRで両者の散布図を描いてみると以下のようになりました（データはこちら：BOD-TOC.txt ）。相関はあるものの、バラツキもかなりあります。 BOD2TOC.data <- read.table("BOD-TOC.txt",sep=",") TOC <- BOD2TOC.data$TOC BOD <- BOD2TOC.data$BOD plot(BOD,TOC,type="p",xlim=c(0,6),ylim=c
統計的因果推論（傾向スコア）の勉強会資料をアプしてみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
みなさまお久しぶりです。私はけっきょくminor revisionに三ヶ月もかかってしまい他の仕事にしわ寄せキまくってます。 今回は某勉強会で傾向スコアを扱ったのでその勉強会資料をアップしてみます（環境によってはサムネ画像がでないかも）。 傾向スコア：その概念とRによる実装 View more presentations from takehikoihayashi ＊上のファイルはプレゼン用（差分）なので印刷用PDF資料としてはこちらのファイル（ PSAseminar_file20120426.pdf )をどうぞ。 ＊追記：上記のプレゼン内で使っているRのscriptのfileもどうぞ（ PropScore_Rscript.R ） 傾向スコアってなにそれおいしいの？ 傾向スコアとは何かというと、実験ができない場合（調査観察データなど）における交絡の調整方法です。（一応言っておきますが交絡を
"相関"の話＆そのついでに"21世紀の相関（MIC）"の話（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました（まだ３面）。 さて。 前回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」（相関と因果 - Interdisciplinary）とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関（MIC）"の話について私なりに書いてみたいと思います。 （以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。）
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
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