月別アーカイブ: 2020年8月

読了:Groenen & van de Velden (2016) SMACOFアルゴリズムによるMDSについて解説しましょう

Groenen, P.J.F, van de Velden, M. (2016) Multidimensional Scaling by Majorization: A Review. Journal of Statistical Software. 73(8).

 仕事の都合でMDSについて考えていて(滅多にないことである)、Rのsmacofパッケージの実戦投入に先立つ儀式として読んだ論文。
 smacofパッケージについては開発者自身による紹介論文を読んだことがあるのだが、そのときはあまり理解できなかった。この論文はsmacofパッケージの紹介ではあるが、書いているのは第三者のようで、もっとわかりやすいかな、と思って。
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読了: Galinsky, Maddux, Galin, & White (2008) 交渉相手の立場に立って考えるべきか、交渉相手に共感すべきか

Galinsky, A.D., Maddux, W.W., Galin, D., White, J.B. (2008) Why it pays to get inside the head of your opponents: The differential effects of prespective taking and empathy in negotiations. Psychological Science, 19(4), 378-384.

 他者視点を取得させる手続きについて調べていて手に取った奴。
 著者らについてはよく知らないんだけど、第一著者はコロンビア大ビジネススクールの偉い人で、「競争と協調のレッスン」という翻訳書がある。表紙がいかにもなビジネス書っぽくて、なんかこう手が伸びない感じだけど…
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読了: Kim, Park, & Kim (2013) ブランドと強いリレーションシップを持つ顧客はブランド拡張をどう評価するか

Kim, K., Park, J., Kim, J. (2013) Consumer-brand relationship quality: When and how it helps brand extensions. Journal of Business Research, 67(4), 591-597.

 仕事の都合でめくった奴。Google様いわく被引用回数93。
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読了: Agarwal & Rao(1996) ブランドエクイティを測る調査項目ってどれがいいのか実験してみました

Agarwal, M.K., Rao, V.R. (1996) An empirical comparison of consumer based measures of brand equity. Marketing Letters, 7(3), 237-247.

 消費者ベースのブランド・エクイティ指標の妥当性を調べましたという論文。
 ずっと前に「必ず読むこと」とタグをつけ(たしかケラーの分厚い本で引用されていたのだと思う)、入手を試みたのだが成功しなかった。ところが、このたび調べものをしていてこの論文がreferされているのをみかけ、試しに検索してみたらPDFが一発で見つかった。仕方がないのでざっと目を通すことに。
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読了:「ブランド評価手法 マーケティング視点によるアプローチ」

仕事の都合で通読した。マーケティング視点からのブランド評価(財務的なのれん評価の視点ではなくて) の、分析手法とモデルに焦点をあてた解説書、とのこと。2014年刊行。
 最近はなにを読んでも端から忘れちゃうので、メモを残しておこう…
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読了:Engel et al.(2012) 多変量データ視覚化のための次元縮約手法レビュー

Engel, D., Huttenberger, L., Hamann, B. (2012) A Survey of Dimension Reduction Methods for High-dimensional Data Analysis and Visualization. Visualization of Large and Unstructured Data Sets: Applications in Geospatial Planning, Modeling and Engineering – Proceedings of IRTG 1131 Workshop, 135-149.

 次元縮約についてのレビュー論文。ちょっと調べものがあって。
 Rdimtoolsというパッケージのマニュアルでお勧めされていたので読んでみたんだけど、Google様いわく被引用数63。だいじょうぶなんだろうか… いや、まあ、いいけどさ…
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読了:Josephy et al. (2016) ランダム切片プロビット回帰混合モデルでクラスタサイズがすごく小さい場合のRパッケージを品定め

Josephy, H., Loeys, Tom, Rosseel, Y. (2016) A Review of R-packages for Random-Intercept Probit Regression in Small Clusters. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics. 13.

 題名の通り、一般化線型混合モデル、アウトカムは二値、リンクはプロビット、ランダム切片付き、クラスタサイズはめっちゃ小さい、という際のRに使えるパッケージを比較しましたという論文。
 正直なところ、そういう局面になったらそのとき悩めばいいわけで、別に読まなくてもいいんだけど、なんだかなあこんなんで論文一本書けちゃうんだなあ(すいません)…などと呟きながら眺めていて、つい最後まで読んでしまった。だって気楽じゃないですかこういう話題。いささか心がなごむのであります。
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読了:Hadeker et al. (2018) ロジスティック混合回帰モデルで得た回帰係数を集団レベルの係数に変換する方法

Hedeker, D., du Tout, S., Demirtas, H., Gibbons, R.D. (2018) A note on marginalization of regression parameters from mixed models of binary outcomes. Biometrics, 74(1), 354-361.

 ロジスティック回帰混合モデルからランダム切片を取っ払ったとき(marginalizeしたとき)、固定効果の係数をどう修正すれば良いかという解説。仕事の都合で必要になりそうな話題なので目を通した。
 第二著者の所属はScientific Software International。ここはたしかHLMの開発元だ。なんか関係あるのかな。
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読了:Leeper (2018) Rのmarginsパッケージで回帰モデルの平均限界効果を求める

Leeper, T.J. (2018) Interpreting Regression Results using Average Marginal Effects with R’s margins.

Rのmarginsパッケージのvignetteのひとつ(技術詳細編)。これまでこういうパッケージは全然使ってなかったんだけど、実戦投入しようかと思って目を通した。
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