沖本竜義(2014) マルコフスイッチングモデルのマクロ経済・ファイナンスへの応用. 日本統計学会誌, 44(1), 137-157.
仕事の都合で読んだ。マルコフスイッチングモデルについての啓蒙論文。
著者はあの「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析」を書いた先生。難しい話を丁寧に説明することにかけて、私のなかで絶対的な信頼を誇る先生である。こういう素晴らしい研究者の方が、貧困をなくす研究とか戦争を止める研究とかではなく、ファイナンスなどという金持ちの手先のようなご研究をなさっているのは、人類にとっていかがなものなのか。(すいません冗談です)
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Evangelidis, I. (2024) Shrinkflation Aversion: When and Why Product Size Decreases are Seen as More Unfair Than Equivalent Price Increases. Marketing Science, 43(2), 280-288.
昨年のMarketing Scienceに載った論文。面白そうだし、ちょっと都合もあったので読んでみた次第。PDFが手に入らず、仕方なく著者が公開しているdraftで読んだ。
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Park, D., Gelman, A., Gafumi, J. (2004) Bayesian Multilevel Estimation with Poststrafication: State-Level Estimates from National Polls. Political Analysis, 12, 375-385.
みんな大好きミスターPことMRP (マルチレベル回帰・層別)の初期論文。googles様的には被引用回数589件。なお、一般にMr.Pの提案論文と称されているGelman & Little (1997)は411件である。
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Morris, M., Wheeler-Martin, K., Simpson, D., Mooney, S.J., Gelman, A., DiMaggil, C. (2019) Bayesian hierarchical spatial models: Implementing the Besag York Mollié model in stan. Spatial and Spati-temporal Epidemiology. 31.
最近の調査データ分析でよく使われるみんな大好きミスターPことMRPについて調べていると、空間構造を入れるという話があって、そりゃまああるだろうとは思うのだが、そこに出てくるBYM2モデルというのになじみがなくて面食らった。調べてみたら、Gelmanさんたちが「StanでBYM2モデルをどう書くか」というチュートリアル論文を出しておられたので、パラパラめくってみた。
本題は3節のStanコードの紹介なのだが、単にBYM2モデルってどんなんなのかを知りたいだけないので、申し訳ないけど3節以降はパス。
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Sutton, A., Almquist, Z., Wakefield, J. (2025) Evaluating Multilevel Regression and Poststratification with Spatial Priors with a Big Data Behavioural Survey. arXiv:2503.05915.
先月arXivにあがったプレプリント。普通のMRPと空間MRPを実データで比べるという、関心にジャストフィットな話だったので、試しに読んでみた。JRSS Series Aに投稿中だと書いてあるが、ほんとだろうか。単にlatexのテンプレートがそうなっているだけなのかも。
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Gelman, A., Little, T.C. (1997) Poststratification Into Many Categories Using Hierarchical Logistic Regression, Survey Methodology, 23(2), 127-135.
00年代の選挙予測でブイブイいわせ、いまでは調査データ分析の標準的ツールにまで成り上がってしまった、ご存じミスターP(MRP, マルチレベル回帰・層化)の元論文としてよく引用されるもの。掲載誌はカナダ統計局の地味ーな雑誌である。
MRPの解説はいまや巷に溢れているから、別にいまこれを読むことはないんだろうけど、調べ物のついでに読んだ次第である。温故知新！
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Little, R.J.A. (1993) Post-Stratification: A Modeler’s Perspective. Journal of the American Statistical Association, 88(423), 1001-1012.
統計学者Little先生による、調査における事後層別(post-stratification)についての解説。伝統的なデザイン・ベースの説明ではなく、モデル・ベースの観点から説明するというのがミソである。
良く引用される論文で、前から気になっていたのだがずるずると後回しになっていた。このたびちょっと調べ物をしていて、その流れで思い出し、試しに読んでみた。別にいま読まなくてもいいっちゃいいんだけど、この一週間体調を崩して寝込んでいたので、そのリハビリを兼ねている。
途中で気が付いたけど、これ、招待講演を元にした論文なんですね。講義を思わせるちょっとカジュアルな書きぶりである。
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Gao, Y., Kennedy, L., Simpson, D., Gelman, A. (2021) Improving multilevel regression and poststratification with structured priors. Bayesian Analysis, 16(3), 719-744.
2020年にプレプリントを読んでメモをとっていた奴。このたび事情により公刊版を読み直したので記録しておく。
なお、ついでにメモも取りなおした。自分の古いブログ記事を修正するのって、なんだか妙なものだ。物好きにもほどがあるという気がする。