多重共線性のシミュレーション - 井出草平の研究ノート
下記エントリーの続き。 ides.hatenablog.com こちらの教科書から多重共線性について Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and STAN (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) 作者:McElreath, RichardChapman and Hall/CRCAmazon Richard McElreath - Statistical Rethinking_ A Bayesian Course with Examples in R and STAN 6.1. 多重共線性 一般に、回帰モデルに追加する潜在的な予測変数が多くあることは事実である。たとえば、霊長類のミルク・データの場合、我々が結果として選ぶどの列も予測するために利用可
相関係数の高い説明変数があれば多重共線性を考慮して片方を除くべき？ - 井出草平の研究ノート
SPSSによる多変量解析 オーム社Amazon 重回帰分析はとても分かりやすく有効な分析法だが、説明変数間の相関が高すぎる場合は、 パラメータの推定が不安定になるという問題点がある。 これは、説明変数間にすでに別の線型回帰関係が含まれているということであり、その意味でこのような現象を多重共線性という。多重共線性を回避する最も単純な方法は、 まず説明変数間の相関行列を見て、 相関がとても強いものがあれば、片方を説明変数から除くことである。 (p.183) 久々に読んでみたが、この記述はよろしくない。 前半は正しいが、後半の相関係数の記述は前半と整合的になっていない。 McElreath(2020)は次のように述べている。 科学文献の中には、多重共線性に対処するための様々な方法が紹介されている。その中で因果関係を考慮したものはほとんどない。実際に、モデルを当てはめる前に一対の相関を調べ、相関の
安倍晋三はなぜ「財務省」と戦い続けたのか…知られざる肉声を明かす（戸坂 弘毅,週刊現代） @gendai_biz
「アベノミクス」を推し進めた故・安倍晋三元首相は、国の予算を握り霞が関で「最強官庁」と呼ばれる財務省に対して、強い反発心を持っていたことで知られる。だが意外にも、なぜ安倍氏がそのような考えを抱いたのかについて、生前自ら語る機会は少なかった。 安倍氏を若手議員時代から取材してきたジャーナリストの戸坂弘毅氏が、知られざる貴重な肉声を明かす。 安倍氏が残した足跡 安倍氏が亡くなった日、米英ロ中印など世界各国の要人たちがこぞって安倍氏を悼み、首相在任中の功績を称賛するコメントを出した。インドやブラジルでは国として喪に服することを決めたとの報道にも接し、安倍氏が日本の政治家として前例がないほど、国際社会で存在感を発揮してきたことを再認識した。 安倍氏がその評価は別にしても「自由で開かれたインド太平洋構想」を打ち出し、日米豪印の「クワッド」枠組みを構築するなど、日本の首相としては稀有な「価値観外交」を
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