統計的因果推論の本の執筆をしているのですが、進んでいません。実は執筆依頼を引き受けたのはもうかれこれ3年前になるのですが、かなりの部分、進んでいません。 執筆が遅れている原因は、はっきりしています。それは世界中に張り巡らされたWIFIのせいです。 WIFIがあるとついついインターネッツをみてしまうのです。しかしインターネッツはからっぽの洞窟なのです。からっぽの洞窟の中で見つけた宝箱の中さえもからっぽなのです。いや、本当は、完全には、からっぽではない、のだけれど、いくら洞窟の中を探検をして戻ってきても肝心の原稿は全く進んでいないのです。インターネッツは罠なんです。孔明の。 WIFIは人生の伴侶ではない ついに私はそう気づきました。気づいた上に念のために復唱しました。 私は本を書かねばならないのです。本を書くためにWIFIから逃れねばならないのです。 というわけで、わたくしは2019年にWIF

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

こんにちは。林岳彦です。ggplot2を使いこなすシャレオツな若い人を見ると自分の老いを感じる今日このごろです。 さて。 今回は、「説明変数と誤差項に相関がある」とはどういうことか、について見ていきたいと思います。 経済学系の統計解析の本を読んでいると「内生性」という概念がよく出てきます（経済学系でない分野においては、「交絡」と呼ばれるものに実務上はおおむね対応する概念と言えます）。 この「内生性」の説明としては、例えば： 計量経済モデルにおいて、説明変数と誤差項との間に相関があるときに、内生性（endogeneity）があるという。このとき、説明変数は内生的（endogenous）であることになる。説明変数が内生的であれば、推定されたパラメータは一致推定量ではなくなり、推定値は統計学的に信頼されるものとはなりえない。 のように説明されます（内生性 - Wikipediaより引用*1。強調

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、

さいきんtwitter上で、「1960年代において大気圏核実験の影響で自然死産率が上昇している」という情報を見かけました（本記事の論旨の前提となりますので、ぜひ以下URLをご参照の上で以下の記事をお読みください）。 http://twitpic.com/4gcyc6 研究者ならば生データをチェックせねばと思い、「人口動態統計」から生データをダウンロードしたりして調べてみたところ、ちょっと自分でもかなり意外な結論にたどり着いたのでまとめてみます。（長くて論旨がウネウネしますがすみません。お急ぎの方は人は結論の節からどうぞ。） 手始めに：人口動態統計の生データのまとめ まず、国立社会保障・人口問題研究所のサイトから自然死産率の生データをダウンロードしてみました。 http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Data/Popular2011/T04-20.xls