ベイズデータ解析(第3版) 森北出版Amazon 先日のことですが、『ベイズデータ解析』を訳者のお一人菅澤さんからご恵贈いただきました。もう一目見ただけで「鈍器」以外の語が出てこないくらいの立派な鈍器で(笑)、原著のBDA3*1に負けないくらいの鈍器っぷりが見事な一冊です。菅澤さんといえば名著『標準ベイズ統計学』の翻訳も手掛けておられますが、先日直にお話を伺った際は「本書の方が標準ベイズよりもさらに理論的な内容に踏み込んでしっかり書かれていて良い」とのコメントでした。 ということで、早速本書をレビューしていこうと思います。ただ、何分にも全体で888ページもある大著であり、ぶっちゃけ斜め読みするだけでも1ヶ月近くかかるという有様でしたので、内容の理解が不完全であったり誤ったりしている可能性があります。それらの不備を見つけられた際は、何なりとご指摘くだされば幸いです。 本書の概要 第I部 ベイ
1.モチベーション 介入措置が事前に割り当てられている実験データでなくアンケート調査みたいな観察データでも、分析と称して、相関関係がないと因果関係がない(例えば事業効果分析であれば、事業効果が見られなかったなど)の単純な分析をする事例が見られる。 こうした分析は時には社会的に大きな影響を与えているので、特に相関が見られなかったから効果がなかった(因果関係があれば必ず相関関係があるという思い込み)という分析事例について、シミュレーションデータで検証する。 また、因果関係の推定するための統計的因果推論の手法の一つである操作変数法をベイズ推定を使ってやってみたい。 2.シミュレーションDATA 使用するライブラリと環境 library(tidyverse) library(rstan) library(ggdag) theme_set(theme_dag())
はじめに イデオロギーは古くから政治学の中心になっているのは、もはやいうまでもない。 国内政治において、右派と左派の枠組みは政治学者だけでなく、有権者や政治家同士、投資家などが政治情勢を判断する重要な視座である。 国際政治においても、冷戦期の米ソ対立は、イデオロギー抜きでは説明できない部分が多い。現代でも、アメリカをはじめとする西側諸国と中国の対立は、やはりイデオロギーで解釈した方が妥当である。 このように、投票データから投票者のイデオロギーを推定するのは、政治学において重要なタスクである。 では、我々はこのイデオロギーという概念をいかにデータを用いて定量的に評価するのか。政治学では、心理学などでも活用される項目反応理論を使う研究が多い(Clinton, Jackman and Rivers 2004)。詳細は後述するが、項目反応理論では、法案などの解答項目と、国会議員などの回答者にそれぞ
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We will offer a short course based on this material at the 2024 Joint Statistical Meetings in Portland on August 5. The materials are available here: Slides & additional material (see readme) Navigating the site The material is organized as follows: 1 Introduction introduces brms and the objectives of these vignettes 2 Basic workflow highlights the basic workflow (analysis steps and syntax) for
From Laura Wattenberg’s always-thoughtful Baby Name blog: Quick question: which of these names is not like the others? Molly, Elsie, Sadie, Lucy At first glance, the four make a natural style group. They’re all cozy, old-fashioned girls’ names that have returned to popularity in the 21st Century. But Molly, Sadie and Millie are traditional nicknames. Lucy is not. Lucy is the English form of Lucia,
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