男女の賃金差の話は詳しく調査しない限り決着しないよ
はてな民がよく出す説って予想の範疇を超えてないからね。 統計データもあるにはあるけど細部まで探ってないので立証不可能だから。 とりあずよくある説を振り返ってみようか？ 男女で職種が違うから説現在ある調査データは業種別しかない。 https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/chingin/kouzou/z2021/dl/05.pdf 一応同業種内でも男女差はあり女性が低いことは低いので単純に男女差があるとも言えるが 同業種の中でも職種（事務、現場、営業etc）が違うので、男女で職種が違うからとも言える。 結局職種まで調査してくれない限り、どれだけ罵り合っても決着つかない。 ３K仕事しないせい説、ラクなところに行くせい説、役職なりたがないせい説男女で職種が違う説と似ているが、こちらは「女性がそれを自ら選んでいる」というニュアンスが含まれている説。 こ
羅生門効果：マーケティングモデルを蝕む本質的な「曖昧さ」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事でも触れましたが、ここ最近いわゆる需要予測系のマーケティングモデル（特にMedia Mix Modeling: MMM）を手掛けることが増えています。 この手の統計モデルは経済学で言うところの「実証分析」に当たると思われ、一般には「予測」よりも「説明」に用いられることが多いです。より具体的に言えば、回帰モデルを推定した上で個々の変数のパラメータを比較して、例えば「デジタル動画広告をもっと強化した方が良い」というようなマーケティング上の示唆を得る、というような目的で用いられます。 ところが、これまた前回の記事で触れた通りでそれらのモデルに基づく「説明」には、どうしても「羅生門効果」の問題が生じ得ます。即ち、同じデータセットに対して似たような性能を示す回帰モデルが複数並び立った場合、どのモデルの「説明」を優先すべきか？という問題です。これは純粋に統計的学習分野の問題として捉えればある
大規模調査でわかった、ネットに「極論」ばかり出回る本当の理由（山口 真一） | 現代ビジネス | 講談社（1/6）
「ネットを使うほど、人は極端になる」は本当か 「現代社会で進む分断の大きな原因は、インターネットやSNSである」というクリシェがある。しかし、そうした直感に真っ向から反する「ネットは社会を分断しない」という研究結果が話題だ1。 慶應義塾大学の田中辰雄氏らの実証研究によると、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディア利用は、ユーザの「意見の極端化」に影響を与えていないという。一方で田中氏らは、「テレビニュースの視聴者は極端な意見を持つようになる」とも指摘しており、興味深い。 この研究では、それだけでなく、ネットユーザが自分と意見の異なるユーザも少なからずフォローする傾向にあることが分かった。具体的には、フォローしている人の3割以上は、自分と反対の主張をしている人で占められているとのことである。実は、このような研究結果は、海外の実証研究でも示されている2。 つまり、従来から言われ
なぜエコノミストの予測はばらつくのか？ - himaginary’s diary
NY連銀ブログでエコノミスト予測の不一致についての分析記事が上がっている。元となった論文はこちら。論文の著者はPhilippe Andrade、Richard K. Crump、Stefano Eusepi、Emanuel Moench（Andradeのみフランス銀行、他はNY連銀）で、ブログ記事を書いたのはそのうちのCrumpとEusepi。 分析ではブルーチップ予測の高位10予測平均と低位10予測平均の差としてエコノミストの予測の不一致度を計測している。 これを見ると、政策金利（FF金利）、インフレ率（CPI上昇率）、経済成長率という三大予測項目について、短期と中長期の不一致度が違うことが分かる。即ち、経済成長率については短期の不一致度は大きいものの、中長期に行くにつれその不一致度は低下する。一方、インフレ率の不一致度は期を通じて概ね平坦である。政策金利については、短期では概ね一致して
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