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衆院選
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仕事の都合でRパッケージを作ることがあるんだけど、そのたびに作り方を忘れていることに気づき右往左往する羽目になる。自分のための覚え書きとして、Rパッケージをつくるための手順をメモしておく。 あくまでの私のためのメモなので、レベルの低さに驚愕したとしても、内緒にしておいてください。 第一夜 まずは、Rパッケージのひな型を作成しよう。 なお、以下の手順では次のように想定している。そうでない場合は適宜修正すること。 関係者にアーカイブを配るだけ、CRANやGithubで公開することはない パッケージのライセンスはプロプライエタリ Gitは使うがリポジトリはローカル NAMESPACEはRoxygenで生成 Markdown記法を使う NEWSとVignetteはつけるがREADMEはつけない testthatパッケージを使う 手順は以下の通り。 RStudioを立ち上げ、[New Project
Vats, D., Robertson, N., Flegal, J.M., Jones, G. (2020) Analyzing Markov Chain Monte Carlo output. WIREs Computational Statisitics. e1501. 都合で読んだ奴。MCMCの解説ではなくて、MCMCで得たサンプルをどうやって分析するか、という解説論文。 1. イントロダクション サポート\( \mathcal{X} \supseteq \mathbb{R}^d (d \geq 1) \) を持つ確率分布 \(F\)について、その未知の特性を使って母集団について推論したい。たとえば、\( h:\mathcal{X} \rightarrow \mathbb{R} \)について、 $$ \mu_h = E_F[h(X)] = \int_\mathcal{X} h(x)
このページでは、 株式会社インサイト・ファクトリー 2020年度社内研修「マーケティング・ミックス・モデリング」の資料、ならびに、資料作成に用いたRコードを公開しています。 イントロダクション このセミナーの概要 このセミナーで扱う問題 スケジュール 参考資料 Appendix. Hanssens, Parsons, & Schltz(2003)との対応 市場反応モデルとは この章の内容 市場反応分析とは 市場反応モデルとは 市場反応モデリングのためのデータ 市場反応モデルの構成要素 マーケティング活動の効果 市場反応についての一般的知見 市場反応モデリングにおける10の挑戦 この章の引用文献 回帰分析の基礎 (Rコード) この章の内容 サンプルデータ 基本的な統計量 単回帰モデル 単回帰モデルのパラメータ推定 単回帰モデルのパラメータ推定量の分散 単回帰モデルの推定量の性質 重回帰モデル
« 読了：Reibstein & Farris (1995) 市場シェアと配荷の関係についてこれまでにわかっていること・いないこと | メイン | 読了: Ferrari & Barbiero (2012) 指定された周辺分布と相関行列を持つ多変量順序データを生成する方法 » 2019年10月15日 (火) Hardie, B.G.S., Fader, P.S., Wisniewski, M. (1998) An empirical comparison of new product trial forecasting models. Journal of Forecasting, 17, 219-229. 消費財の新製品トライアル売上を説明するモデルをいろいろ集め、実データにあてはめて比べてみました、という論文。 新製品売上予測モデルのバトルロイヤル企画としてはM Competition
« 読了：「Rによる実証分析」 | メイン | 読了：「JODK 消えたコールサイン」 » 2019年7月 9日 (火) Amrhein, V., Greenland, S., McShane, B. (2019) Retire statistical significance. Nature, 567, 305-307. 最近のNatureに載った仮説検定批判のコメンタリー。話題になっているし、たった3pだし、著者にGreenlandさんがいるので、パラパラめくってみた。 いわく... 有意差がないことをもって差がないと解釈する誤りが世に溢れておる。嘆かわしい。5つのジャーナルから集めた791本の論文のうち、有意差がないことを正しく解しておる論文は49%であった。けしからん。 2016年にはASAの声明がありAmerican Statisticianの特集号があった。Hurlbert,
« 読了：貞包(2013) 贈与としての自殺 | メイン | 読了：近藤(2014) 教育と階層についての因果的探求にハビトゥス概念が役に立つ » 2018年9月17日 (月) Bradlow, E.T. et al. (2005) Spatial Models in Marketing. Marketing Letters, 16, 267-278. 仕事＆学会発表の役に立つかと思って目を通した奴。10名の連名による概説。なにかの会議のメンバーで書いたのだそうだ。そういう論文はあまり面白くないことが多いと思うんだけど、まあ勉強だと思って... いくつかメモ： マーケティングの空間モデルでは、空間関係を示す変数はふつう外生だけど、まれに推定対象となる場合もある由。DeSarbo & Wu (2001, JMR)というのが挙げられている。へー。マーケティングでクリギングを使った例: Bron
この文書は、 Rao & Molina (2015) “Small Area Estimation”, 2nd Ed. (以下RM本)を読みながら、小地域推定の具体的な手続きについて、 Rで実習してみた記録である。 いうまでもなく、私による私のための私のノートであり、すべての誤りは私に帰属いたします。 なお、RM本の読書ノートは理論編として別途まとめてある。 更新履歴: 2018/06/25 理論編から分離。Fay-Herriotモデルの説明を追加。 まだまだこれからだ… 2018/06/27 Fay-Herriotモデル(milkデータ)を, BayesSAEパッケージ, nlmeパッケージでも試した。 2018/06/28 ちょっとだけ更新。空間FHモデルに進む勇気がまだ出ない… 2018/06/29 Fay-Herriotモデルのシミュレーションを追加。いろいろと 発見がありました。
« 読了：Nir (2011) 推論の動機づけ的個人差が、世論についての知覚のバイアスと関連している | メイン | 読了：西里(2014) 全情報解析への招待 » 2018年5月 8日 (火) Baillon, A. (2017) Bayesian markets to elicit private information. PNAS, 114(30), 7958-7962. アブストラクトに目を通して青くなった。ベイジアン自白剤と予測市場の合いの子という、私の心のどまんなかを撃ち抜く論文。これ去年の6月じゃん。なぜこれに気が付かなかったんだ... ベイジアン市場を提案します。二値の私秘的情報を引き出すための市場です。そんじゅそこらの予測市場とは異なり、結果についての客観的検証ができない場合も大丈夫です。 ベイジアン市場の基盤にあるのは、私秘的情報は他者についての信念に影響する、というベ
« 読了：Thissen, & Steinberg (1986) いろんな項目反応モデルを分類する体系についてのご提案 | メイン | 回顧リンク集：回答スタイルについて » 2018年1月 8日 (月) Jin, K.Y., Wang, W.C. (2014) Generalized IRT Models for Extreme Response Style. Educational and Psychological Measurement. 74(1), 116-138. 原稿の都合で読んだ奴。 回答スタイルをIRTでモデル化する研究としてはde Jong, et al.(2008)というのを読んだことがあるけど、それとどう違うのかを知りたくて読んだ。著者らは香港教育大の人。 この論文では回答スタイルのうち極端反応スタイル(ERS; x件法尺度の両端を選んじゃう傾向)に注目する。 E
株式会社インサイト・ファクトリー 小野 滋 ono@insightfactory.jp 消費者調査における真実申告メカニズムの活用 ～ベイジアン自白剤によるテレビ視聴行動予測～ 日本行動計量学会第45回大会(2017/08/30)呈示資料 [Web公開版] 背景 2 課題 3 いかにして質の高い回答を得るか？ • 調査における本質的な問いのひとつ • 消費者調査においては、近年特に深刻な問題となっている • ネット調査パネルの普及 • 調査のコモディティ化・低価格化 従来のアプローチ 4 個々の回答の質を評価する • 外的基準との比較 • 社会的望ましさ尺度, 虚偽尺度項目、… • 調査内容に適した、適切な外的基準を用意するのが難しい 質の高い回答行動を促進する • 調査票の改善 • 教示の改善, ワーディングの改善, レイアウトの改善… • 「調査参加者は、もともと真剣かつ誠
« 読了：Asparouhov, Hamaker, & Muthen (2017) ものども跪け、これがMplus8の新機能「動的SEM」だ | メイン | 読了：Little & Wu (1991) 標本から得たAxBクロス表を既知の周辺分布に合わせたい、標本にはバイアスがあることがわかっている、さあどうするか » 2017年8月19日 (土) Rのdplyrパッケージを使っていて困ることのひとつに、非標準評価(NSE)をめぐるトラブルがある。dplyrの関数のなかでは変数名を裸で指定できることが多い。これはとても便利なんだけど、ときにはかえって困ることもある。以前はいろんな関数に非標準評価版と標準評価版が用意されていたんだけど、最近は方針が変わったようだ。 これはきっと深い話なんだろうけど、きちんと調べている時間がない。かといって、いざ困ったときにあわてて調べているようでは追いつかない
« 読了：「THIS IS JAPAN 英国保育士が見た日本」「宝くじで1億円当たった人の末路」 | メイン | 読了：Scott & Varian (2014) ベイジアン構造時系列モデリング » 2017年8月18日 (金) これは調べ物をしていて偶然見つけた奴なのだが、結果的に、今年読んだなかでもっとも面白い論文であった。ほんとに、読んでみないとわからないものだ。 Guo, F., Blundell, C., Wallach, H., Heller, K. (2015) The Bayesian Echo Chamber: Modeling Social Influence via Linguistic Accomodation. Proceedings of the 18th International Conference on Artificial Intelligence a
« 読了：King, Tomz, & Wittenberg (2000) 統計モデルから得られる知見について人々にわかりやすく伝えるためのシミュレーションの手引き | メイン | 読了: Leibovici (2001) 過去についての祈りが過去に及ぼす効果 » 2016年6月25日 (土) 二値の従属変数に対して線形回帰をかけて何が悪い、という論文。 実のところこういう論文を探していたのであった。だって、説明変数が生起確率そのものと線形な関係を持つという実質的知見がある状況だって、ありうるじゃないですか。そんなときにロジスティック回帰やプロビット回帰を掛けるのっておかしいじゃないですか。本来、モデルは世界についての我々の信念に整合させるべきじゃあぁりませんか。人はッ！自らの信じる道を進むべきだッ！ ...まあ美しい建前ですけど。 というわけで読み始めてみたら、思っていたのとはちょっと違う
« 読了：Royston, Ambler, Sauerbrei (1999) fractional polynomialsによる非線形回帰への招待 | メイン | 読了：Cannon, Leckenby, Abernethy (2002) 有効フリークエンシーを超えて：フリークエンシー価値によるメディア・プランニング » 2016年6月10日 (金) 仕事の都合で必要になって書いたメモなんだけど、ブログに載せておこう。 二値変数を従属変数とする回帰モデルについて考える。よく使われているのはロジスティック回帰モデル $\log(\frac{\pi(x)}{1-\pi(x)}) = \beta_0 + \beta_1 x$ だけど($\pi(x)$は生起確率ね)、リンク関数はほかにもある。諸君、視野を広く持ちたまえ。 プロビットモデル。こいつの歴史は結構古い。係数が閉形式で表現できないのが欠点
« 読了：野村 (2016) ヒューマン－エージェント・インタラクションの主観的評価 | メイン | 読了：Buckland, Burnham, & Augustin (1997) 非ベイジアン・モデル平均 » 2016年3月11日 (金) ここのところ、全く先の見えない煉獄のような原稿と、蟻地獄のようなデータ分析で、気息奄々というのはこういうことか、という有様である。 もっとも、こういうことがストレートに書けるのはどちらも副業の案件だからであって(本業の話は書きにくい)、その意味では、好きなことで苦労してるんだから幸せなんだけど.... いやいや、やっぱり辛いものは辛い。シベリアとかに逃げたい。この数ヶ月で、ちょっと寿命が縮んでいるんじゃないかと思う。 Wasserstern, R.L. & Lazar, N.A. (2016) The ASA's statement on p-valu
« 読了：Li & Anderson (2009) 生命力モデルによる生存分析 | メイン | 読了：「忘却のサチコ」「プリンセスメゾン」「俺の姫靴を履いてくれ」「百姓貴族」「アップルシード」 » 2016年2月29日 (月) しばらく前にメモを取った奴。どうも最近は気ばかり急いて、メモだけ取って放り投げているものが多い。 以前ベイジアン・ネットワークのソフトの講習会に行ったとき、休憩時間に開発元の講師の方を捕まえて、目的変数が二値ひとつ、説明変数が複数という状況で、ナイーブベイズ学習器とロジスティック回帰とどう使い分ければいいんですかね？ と尋ねた。その若い方は「さあ...」という返事であった。わからないというよりも、ちょっと一言では答えられない、ということだったのかな。 実のところ、この問いはずっと心に引っかかっている問いで、自分なりの経験的な答えのようなものはなくはないのだが、いちど
« 読了：Chen & He (2015) xgboostかく戦えり | メイン | 読了：Domingos(2012) 機械学習について知っておきたい12の事実 » 2016年1月 4日 (月) twitterでどなたかが呟いておられるのをみかけて、興味を惹かれて手に入れてしまい、興味を惹かれて眺めているうちに、興味を引かれるままついつい読み終えてしまった論文。仕事とはなんの関係もないっす。すいません、現実逃避です。 Ljungqvist, I., Topor, A., Forssell, H., Svensson, I., Davidson, L. (2015) Money and Mental Illness: A Study of the Relationship Between Poverty and Serious Psychological Problems. Communi
« 読了：Ljungqvist, et al.(2015) 重度の精神疾患患者に毎月お金を渡したら？ | メイン | 読了: Ronkko, McIntosh, & Antonakis (2015) PLS-SEMに怒りの鉄拳を » 2016年1月 7日 (木) Domingos, P. (2012) A Few Useful Things to Know about Machine Learning. Communications of the ACM, 55 (10), 78-87. たまたま見つけて、前半はお茶を飲みながらぼけーっと眺めていたのだけれど、途中でこりゃあ勉強になるわと気づき、心を入れ替えて真剣に読んだ。大変面白かった。 きわめてイイカゲンな訳だが、メモをとっておくと... みんな機械学習使ってますね。教科書もいっぱいありますね。でも、機械学習をうまく使うためには、知って
« 読了：「日本海軍はなぜ過ったか」「吉原はこんな所でございました」 | メイン | 読了：Ljungqvist, et al.(2015) 重度の精神疾患患者に毎月お金を渡したら？ » 2016年1月 4日 (月) Chen, T., & He, T. (2015) Higgs Boson Discovery with Boosted Trees. JMLR: Workshop and Conference Proceedings, 42, 69-80. えーと、なんでも、Kaggleっていう予測モデリングのコンペティションがあるそうなんです。世界中の頭の良い人たちが寄ってたかって同じデータを分析して予測モデルを構築し、賞金と名誉を目指して優劣を競うのだそうです。わたしゃよく知りませんけど。弊社インターンの超優秀な青年は「オノさんKaggleとか出ないんですか...? ああそうですか..
« 読了: Gelman (2007) ウェイティングと回帰モデリングを巡る悪戦苦闘 | メイン | 読了: 桑島 (2002) 新製品開発研究の変遷 » 2014年2月27日 (木) Barratt, P. (2007) Structural equation modelling: Adjudging model fit. Personality and Individual Differences. 42, 815-824. この雑誌のこの号はSEMについての特集号で、編集委員の問題提起に対して9人の専門家がコメントする、という構成であった。たまたま入手したまま放置していたのだけど、このたびファイルを整理していて、問題提起の要旨を読んでみたら、これが妙に面白くて... PDFをずるずるとスクロールして本文も読み終えてしまった。こんなことしている場合じゃないんだけどな。 SEMでは、デー
« 読了：Peters, et al. (2007) 逐次凸パリ・ミュチュエル・メカニズム | メイン | 読了：Skiera & Spann (2011) 新製品開発のための予測市場 » 2015年11月25日 (水) ここんところ市場メカニズムに関する資料ばかり読んでいて、なんだか殺伐とした気持ちになってしまったので、気分転換に目を通した。 Gelman先生2009年の論文、うっかり2007年のdraftで読んじゃったけど、中身は同じだと思う。 Gelman, A., Park, D.K. (2009) Splitting a predictor at the upper quarter or third and the lower quarter or third. American Statistician, 63(1). 回帰分析は素人には難しい。そこで、Xで高群と低群にわけ、群
« 読了：金(2015) 現代中国におけるクリス・リーのファンの生活と意見 | メイン | 読了：黒崎ほか(2015) 市場の流動性とはなにか、それをどうやって測るか » 2015年11月16日 (月) 国会前に安保法制反対デモの人々が詰めかけていたとき、参加者は主催者発表で×万人だ、いやそんなに多いわけがない捏造するな... 云々と、なにかと喧しい様子であった。それはまあ置いとくとして、なにかのメディアに、こうした場合の人数の数え方に関する専門家なる方のコメントが載っていて、いわく、香港の研究者でデモの人数を統計的に推測するモデルを作った人もいます、とのこと。ああ、そりゃきっといるよね、と膝を打った。北海道の熊や太平洋のマグロの個体数についてもなんらか推測している人がいるんだから、人間の頭数くらい推測できそうなもんじゃないですか。 というわけで、数か月前に純粋な好奇心で目を通した論文なの
« 読了：福元 (2013) フェヒナー先生とその時代・晩年編 | メイン | 読了：「オールラウンダー廻」「辺獄のシュヴェスタ」「ヴィンランド・サガ」「逆流主婦ワイフ」「僕だけがいない街」「スティーブズ」「アイアムアヒーロー」 » 2015年8月14日 (金) Bass, F.M., Bruce, N., Majumdar, S., Murthi, B.P.S. (2007) Wearout effects of different advertising themes: A dynamic Bayesian model of the advertising-sales relationship. Marketing Science, 26(2), 179-195. 仕事の都合で状態空間モデルのことを考えていて、分析例がほしくて手に取ったのだけれど、ぱらぱら読み始めたら、これが予想をはる
« 読了：「ノヴェル・イレブン、ブック・エイティーン」 | メイン | 読了：Marinovic, Ottaviani, & Sorensen (2011) 予測市場と美人投票のあいだで » 2015年7月11日 (土) Girolami, M., Kaban, A. (2003) On an equivalence between PLSI and LDA. SIGIR 2003. pLSI (pLSA, 確率的潜在意味解析)が実はLDA(潜在ディリクレ配分)の特殊ケースだ、という2pの短い論文。ちょっと用事があって読んだ。数学が苦手な私にはハードルが高い... 高すぎる...。 情報検索(IR)のアプローチのひとつである言語モデリング(LM)では、クエリ$q$, 文書$d$について$P(q|d)$を求めて関連性ランキングに使おうとする。そのひとつがPLSIで、LSAよりはうまくいくんだ
2010年から更新していないブログが突然更新されたら、びっくりしますよね。少なくとも私はびっくりしてます。どうも、こんにちは！ お元気ですか！ マーケティング・リサーチ関係の論文をちまちま読んでは紹介する、という主旨であったこのブログですが、9本書いたところでストップしてしまいました。何をやらせても継続できない。これは成功できない人の典型だなあ... と、時々思い出しては気に病んでおりました。 その後、御声掛けいただきまして、市場調査の業界団体である日本マーケティング・リサーチ協会の機関誌「マーケティング・リサーチャー」に、ときどき短いコラムを載せていただいております。もともと「海外の動向紹介」というざっくりしたご依頼からスタートした連載なので、このブログの延長戦というか、出張版というか、江戸の敵を長崎で討つというか、吉原の敵を雄琴で討つというか(すいません冗談です)、そんな気持ちで書いて
« 読了: Li, Song, & Gray (2004) マッチングのあるケース・コントロール・デザインの条件付きロジスティック回帰で曝露変数に欠損があったら除去すべきか0埋めしてフラグを立てるべきか | メイン | 読了: Hanson(2007) 文系の君にはわからんだろうがこれがLMSRマーケット・メーカだ » 2015年2月11日 (水) Jain, A.K. (2010) Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651-666. 魅力的題名に惹かれて、MCMCが止まるまでの時間つぶしに手に取った。雑誌についてはよく知らないが、工学系でIF 1.06というのはきっとマイナー誌であろう。著者のなにかの会議での受賞記念講演をまとめたものらしい。 いくつかメモ: k-me
« 読了：Krishna & Schwarz (2014) センサリー・マーケティングと身体化認知 | メイン | 読了：Wilson(2002) 身体化認知という概念を解剖する » 2014年12月16日 (火) Graefe, A. (2014) Accuracy of vote expectation surveys in forecasting elections. Public Opinion Quarterly, 78, 204-232. ぼんやりPOQのサイトを眺めていて、アブストラクトを数行読んで、これはえらいこっちゃ、と青くなった論文。まさにこれ、こういう研究を探していたのに、これまで見つけることができなかった。探し方が悪かったのだ。嗚呼愚かなり。 表題の vote expectation surveyというのは、「誰に投票しますか」ではなく「誰が勝つと思いますか」と尋ね
« 読了: Petris & Petrone (2011), Petris (2010) dlmパッケージとそのライバルたち | メイン | 読了：「インドでキャバクラ始めました(笑)」「かごめかごめ」「甘々と稲妻」「イノサン」「36歳無職さん」「孤独のグルメ」「木曜日のフルット」「それでも街は廻っている」 » 2014年10月24日 (金) Holmes, E.E., Ward, E.J., Scheuerell, M.D. (2014) Analysis of multivariate time-series using the MARSS package. version 3.9. Northwest Fisheries Science Center, Seattle, WA. RのMARSSパッケージのユーザーズ・ガイドに相当する文書で、３部構成、全16章、200頁以上に及ぶ。MA
Commandeur & Koopman「状態空間時系列分析入門」をRで再現する 仕事の都合で仕方なく状態空間モデルについて勉強していたのだけれど(なぜ私がこんな目に)、仕事で使うためには自分で計算できるようにならなければならない。 参考にしているCommandeur & Koopman 「状態空間時系列分析入門」（以下「CK本」）の著者らは、すべての事例についてデータとプログラムを公開している。ありがたいことであります。しかし、ssfpackという耳慣れないソフトを使わなければならない。わざわざ新しいソフトの使い方を覚えるのは大変に面倒だ。できれば普段使っているソフトで済ませたい。 というわけで、勉強かたがた、CK本に出てくる計算例を片っ端から R で再現してみた。汗と涙の甲斐あって、すべての章についていちおう再現できたので、ここに載せておくことにする。 もくじ: Rプログラム紹介 全体
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