Fitbitデータで因果を探索してみる 〜独立成分分析によるLiNGAMモデルの推定〜 - mikutaifukuの雑記帳
はじめに 2018/2/11に日本経済新聞電子版にて以下のような記事が掲載されました。 元論文（日本経済研究センター JCER）の総論では、「博士増、生産性向上に結びつかず」と書かれており、大学教育や企業の活かし方に問題があるのでは、と問題提起をしています。 twitter等でも拡散され、盛り上がりました。 togetter.com 因果関係があるというのはなかなか難しく、疫学分野での因果推論の指標となっているヒルの因果関係ガイドラインを利用することが有用であると考えられています。 ヒルは事象Aが事象Bの原因であると結論付ける為に、以下の９つの規準 相関関係の強さ Aの生起とBの生起の間に強い相関関係がある 相関関係の一致性 相関関係の大きさは様々な状況で、対象や実証に利用よる手法が違っても一致している 相関関係の特異性 Bと「A以外に原因として想定される変数」の相関は高くない。またAと「
スパース推定とは？理論とオススメ本を紹介！｜スタビジ
本記事では、スパース推定についてまとめていきます。スパース推定とは特定のパラメータを0と推定すること。はたしてパラメータを0と推定することでどのようなメリットがあるのでしょうか？ スパース推定は、変数が非常に多い高次元データを扱う上で非常に有用な手法です。 そんなスパース推定について見ていきましょう！ 予備知識として、このページを見る前に正則化についてまとめている以下のページを見ていただけるとより理解が深まると思います。 スパースとは何か？スパースとは、日本語で「疎」という意味。 スパース推定とは「パラメータに0が多くなるように推定すること」です。 それが何の役に立つのでしょう？ 世の中のデータを解析するときにはパラメータは0と推定したいことが多くあります。 例えば、回帰に置ける回帰係数の推定で便利です。 説明変数が多い場合に目的変数に関係ない説明変数への係数は0と推定したいです。 このと
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