Stanを使って変数選択したい - 統計コンサルの議事メモ
背景 データ準備 ライブラリの読み込み シミュレーションデータの作成 フィッティング stan_glmによるフィッティング 結果の確認 追試 終わりに 背景 Stanを使ってモデリングをしている時に不満を感じる点として、変数選択が難しいということが挙げられます。もともと私自身は、例えばStepwiseやLassoなどを用いた"機械的な"変数選択があまり好きではない1のですが、それでも分析を効率的に進める上でそれらの手法に頼りたくなることがあります。 そういったときにglmを用いているのであればstep関数により容易に変数選択が可能なのですが、Stanではそうもいきません。何か良い方法はないかと探していたところ、StanのGithubレポジトリに{projpred}というそれっぽいlibraryを見つけたので、紹介がてら変数の選択精度を実験してみます2。 データ準備 ライブラリの読み込み 今
階層ベイズと状態空間モデルで広告効果を推定したい - 統計コンサルの議事メモ
背景 これまでMarketing Mix Modeling（MMM）におけるAdStock効果の推定について色々と記事を書いてきましたが、その他にも試したいと思っているモデルがいくつかあります。その一つが階層ベイズモデルと状態空間モデルを同時に取り扱うものです。 例えば「地域別の売上推移のデータ」が手元にあると考えてみましょう。地域ではなく人や商品でも構いませんが、ある要因の各水準がそれぞれ時系列データを持っている状況（いわゆるパネルデータ）で、ひとまずここでは地域とします。このようなデータはあらゆる会社で保有していることでしょう。 今、各地域についてMMMにより広告効果を推定することを考えたとき、どのようなモデリングが可能でしょうか？ シンプルに考えれば、地域ごとに一つずつモデルを作るという方法が挙げられます。例えば地域の数が2つ3つしかなかったり、モデルの作成に時間をかけることが可能で
フランスをビビらせる東京拘置所。フランスの刑務所は？(プラド夏樹) - 個人 - Yahoo!ニュース
ゴーン氏の勾留期間延長が報道されたばかりのフランスでは、東京拘置所での処遇が読者をビビらせている。 骨の髄まで罰する11月22日版の経済紙Les Echos紙の『ゴーン氏勾留、沈黙と孤独の日常』とタイトルする記事の出だしは次のようなものだ。 「日本の刑務所は極めて厳しい。入所すると、数人の刑務官を前にして、数々の質問が降りかかってくる。『ホモセクシャルですか？』、『心配事はありますか？』、『ペニスに整形手術しましたか？』。数年前、男性性を誇示するために真珠を埋め込んだ部分が化膿して重態に陥ったヤクザがいたからだ……」。その他、話すこと、歌ったり、他の受刑者に話しかけること、部屋の中で立ったり歩き回るのも絶対禁止と、以前、東京拘置所に入所した経験がある欧州人の証言をもとに報道した。 11月23日のFranceinfoではRadio France 特派員のインタビューを掲載している、「日本の刑
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