みなさんこんにちは！サイエンス妖精の彩恵りりだよ！ 今回の解説は、「少量の飲酒は健康に良い」という話は幻かもしれない、というものだよ！ これ、よく言われる説であり、実際に多くの研究でも示されているものだったけど、どうやらその研究手法自体に問題があったらしいことが分かったんだよ！ そして、改めてそれを調査してみると、少量の飲酒は健康にメリットもデメリットももたらさないということが判明したよ！ 「酒は百薬の長」は研究でも判明している？のかな？ 今の新年度という区切り、送別会や歓迎会、花見その他の理由でお酒を飲む機会はいくつもあるね。そんな中で、「少量の飲酒は身体によい」という話は聞いたことある人も多いんじゃないかな？ 「酒は百薬の長」に代表されるように、これは古今東西言われていることではあるけど、これは感覚的なもののみならず、近代医学が発達した最近になってもなお裏付けられている、という点で中々

読んだ本 1. 序論：統計モデルと因果モデル 因果グラフのノードは変数である 因果グラフが成立している場合の条件付き確率を比較 モンティホール問題を因果モデルで解釈する 2. グラフィカルモデルとその応用 因果グラフ上で従属関係を可視化する 因果グラフを構築する際の恣意性 3. 介入効果 4. 反事実とその応用 全体の感想 構造方程式と回帰式の違いをもっと早く書け まあ良著でした ちょうど一ヶ月前くらいに，昨年から延期に延期を重ねていたデータサイエンスエキスパート試験が遂に配信開始となった． www.toukei-kentei.jp とりあえず受けるのは確定として，いい機会なので今までなあなあに誤魔化してきた因果推論と時系列解析をちゃんとやることにした．まず因果推論の方から本を読むことにして，誰かに解説する体でやるのが一番理解が深まるので読みながら取ったメモを軽く清書して投稿している． 内

はじめに マーケティング施策が実際に効果があったか因果関係を推論したい場合は、介入を行うのが好ましいです。例えば、プッシュ通知を送るなど施策を実施する人達と実施しない人達に分けて、それぞれのグループの売り上げを比較することで、プッシュ通知というマーケティング施策に効果があるかを検証します。 しかし、プッシュ通知を送っても、スマホのバージョンが古いなどによって、プッシュ通知が届かない可能性があります。このようにマーケティング実施者の割り当てと、顧客に起こる事象が異なる場合があります。これを「不服従（ノンコンプライアンス）」と言います。 この不服従があると、プッシュ通知を送ったグループと送らなかったグループの売り上げを比較しても、施策の効果を検証できない可能性があります。スマホのバージョンが古くてプッシュ通知が届かない例の場合、スマホのバージョンが古い人は年収が低い可能性があります。 不服従が

標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい

経済セミナー2022年6・7月号 通巻726号【特集】経済学と再現性問題 日本評論社Amazon 最近は計量経済学・統計学方面の方々との交流が多いんですが、そのご縁で『経済セミナー』の2022年6・7月号が再現性問題を取り上げていたと知り、入手して読んでみました。特集部分の目次を以下に引用すると、 特集＝ 経済学と再現性問題 【鼎談】再現性の問題にどう向き合うか？……川越敏司×會田剛史×新井康平 心理学における再現性の危機――課題と対応……大坪庸介 経済学における再現性の危機――経済実験での評価と対応……竹内幹 フィールド実験・実証研究における再現性……高野久紀 健全な研究慣習を身に付けるための実験・行動経済学101……山田克宣 再現性問題における統計学の役割と責任……マクリン謙一郎 という内容で、幾つかの分野にまたがって論じられています。特に、このブログ含めて個人的に度々お世話になってい

こんにちは、たくまろ(@takumaroblog）です。 いざ統計学の勉強をしようとするとき、自分のレベルに合った本を見つけるのって難しいですよね。 そこで、今回は2022年最新版「統計学おすすめの本100選」を紹介したいと思います。 私がこれまで統計学の方法論について研究をしていました。 その中で「得られるものが多かった本」「わかりやすかった本」を気合で100冊選びました。 簡単な本から専門性が高い本まで、たくさん用意しました。 これを読めば、あなたに合った一冊が見つかるでしょう！

ふと思い立ってこんなアンケートを取ってみたのでした。 頻度主義統計学における「95%信頼区間」の95%というのは、以下のどちらだと思いますか— TJO (@TJO_datasci) 2021年7月16日 結果は物の見事に真っ二つで、95%信頼区間の「95%」を「確率」だと認識している人と、「割合」だと認識している人とが、ほぼ同数になりました。いかに信頼区間という概念が理解しにくい代物であるかが良く分かる気がします。 ということで、種明かしも兼ねて95%信頼区間の「95%」が一体何を意味するのかを適当に文献を引きながら簡単に論じてみようと思います。なお文献の選択とその引用及び解釈には万全を期しているつもりですが、肝心の僕自身が勘違いしている可能性もありますので、何かしら誤りや説明不足の点などありましたらご指摘くださると有難いです。 頻度主義において、95%信頼区間の「95%」は「割合」を指す

はじめの章で基礎数学のおさらいをしたあと、統計の基礎理論を解説する。理論は、豊富な看護医療系データを取り入れつつ、資料の表現方法に始まり、確率分布・標本分布、推定、ノンパラメトリックを含む仮説検定、分散・回帰・相関分析、生存解析、待合せ理論に至るまでを詳しく丁寧に解説している。 今改訂では、「パーセント点」、「母相関係数の区間推定」など数項目を加筆。また章末練習問題を新規に追加するとともに、「2 次関数」、「四分位偏差」 の書換えを行ったほか、用途をより明確にするため「変動係数」にも手を加えた。さらに、集計時点の古いデータは最新版に差替えるとともに、Excel の関数・機能に関しても現行バージョンに対応した。 第1章　数学のおさらい 第2章　データの特徴を図で表す 第3章　データの特徴を数値で表す 第4章　データの生みの親－母集団 第5章　切れ切れの分布－離散型分布 第6章　連続型分布I－

連続暴行事件の犯人は同一犯なのか模倣犯なのか、初犯なのか再犯なのか。犯人像絞り込みに使う様々な統計手法を紹介しつつ、捜査員に的確な情報を伝えるプロファイラーの仕事内容も教えてくれる実践書。本書では多次元尺度法、決定木、ナイーブベイズ、ブートストラップ、数量化理論、生存時間分析、地理空間分析など、犯罪心理学系の学会でも発表の多い手法を中心に解説している。 ◎本書の学習を楽しくサポートする「伴走サイト」はこちら！ 心理学のための統計学 第1章　事件をリンクする――多次元尺度法 1.1　犯罪捜査と犯罪者プロファイリング 1.2　事件リンク分析による同一犯の推定 1.3　事件リンク分析のためのデータ例 1.4　事件間の類似度の測定 1.5　MDSによる複数の事件間の類似度の表現 1.6　MDSによる犯人像の推定 1.7　まとめ Quiz 第2章　犯人像を予測する――決定木分析 2.1　犯人像の推定

こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある

はじめに このブログ記事では，以下の論文に対する個人的な感想を述べます． Akaike, H. (1982). On the Fallacy of the Likelihood Principle, Statistics and Probability Letters, 1, 75-78 同論文は，以下の論文集（pp.357-360）にも掲載されています． Parzen, E., Tanabe, K. and Kitagawa, G. eds. (1998). Selected Papers of Hirotugu Akaike. Springer-Verlag. [電子版 ] Selected Papers of Hirotugu Akaike | Emanuel Parzen | Springer このブログ記事は，Akaike（1982）の内容を正確に伝えるものではありません．正確な

統計学を哲学する 作者:大塚 淳発売日: 2020/10/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 本書は応用統計学にも造詣の深い科学哲学者大塚淳による統計学の哲学の入門書になる．序章では本書について「データサイエンティストのための哲学入門，かつ哲学者のためのデータサイエンス入門」だとある． これまで読んだ統計学の哲学についてはソーバーの「科学と哲学」がなかなか面白かった．本書ではソーバー本では扱っていなかった因果推論や深層学習についても論じられていて，そのあたりも勉強したいと思って手に取った一冊になる． 序章　統計学を哲学する？ 序章では本書のねらいと構成が書かれている．ねらいとしては，上記の入門書というだけでなく，「統計は確固とした数理理論であり，そこに哲学的思弁が入り込む余地はない」とか「統計は単なるツールであり，深遠な哲学とは無縁だ」とかいう誤解を解きたいということが挙げられている．

12/26（土）：このブログ記事は，理解があやふやのまま書いています．大幅に変更する可能性が高いです．また，数学の訓練も正式に受けていないため，論理や表現がおかしい箇所が沢山あると思います．正確な議論を知りたい場合には，原論文をお読みください． 12/26（土）23:10 修正：Twitterにてuncorrelatedさん（@uncorrelated）が間違いを指摘してくださいました．＜最尤推定の標準誤差は尤度原理を満たしていない＞と記載していましたが，多くの場合，対数尤度のヘッセ行列から求めるので，＜最尤推定の標準誤差は尤度原理を満たす＞が正しいです．Mayo（2014, p.227）におけるBirnbaum（1968）での引用も，"standard error of an estimate"としか言っておらず，最尤推定量の標準誤差とは述べていません．私の誤読でした． 12/27（日）

光栄にも大塚淳先生より新著「統計学を哲学する」(名古屋大出版会: 以下「本書」)を御恵投いただきました。御礼に替えて、簡単に内容を紹介し議論をしていこうかと思います。特に本書が導入した「存在論」「意味論」「認識論」という三つの区別の意義を大久保の視点から論じます。最後に、私が関心を持った今後の展開について言及します。 ・はじめに 科学哲学とは、どのような分野なのだろうか。もちろん私が考えるにはあまりにも大きすぎる問だが、他の人に紹介するなら「科学における概念や論争を分析すること」あるいは「ある学術的主張の背後で暗黙的に措定されている前提を分析すること」と答えるかもしれない。本書の著者がTwitter述べた通り、 Jun Otsuka@junotk_jp あと哲学っていうと論理が及ばないところを棍棒で殴り合う、っていうイメージがあるみたいだけど、それは全くの誤解ですね。むしろ私のイメージする