投稿者「elsur」のアーカイブ

読了：西野(2012) メカニズムデザインからみたサービス

西野成昭 (2021) サービスモデリングの方法論 －メカニズムデザイン理論からのアプローチ－. 感性工学, 19(2), 47-54.
仕事の都合で調べ物をしていてみつけた。実は以前に拝読していたのだが、そのときから私の関心も変わっているので、改めてメモを取りながら読み直した。
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読了: Tsai & Bockenholt (2002) 2レベル線形一対比較モデルの推定と識別性

Tsai, R.C, Bockenholt, U. (2002) Two-level linear paired comparison models: estimation and identifiability issues. Mathematical Social Sciences. 43, 429-449.

　もういいかげんうんざりしているのだけれど、ひきつづき一対比較の論文である。
　Thurstonian一対比較モデルの識別性について論じている Tsai(2003) で、ペア特有誤差の分散が一定なときの識別条件についてこの論文がreferされていたので、読んでみた。なお、Tsai(2003)ではペア特有誤差の分散を制約しない識別条件がこの論文に頼らずに示されているし、ペア特有誤差がないときの識別条件ならTsai(2000) にわかりやすい導出があるので、べつにこれを読む必要はないんだけど、毒も喰らわば皿まで、ということで…
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読了: Tsai (2000) 順位付けデータに選好の個人差があるThurstonianモデルを当てはめるときの識別性について

Tsai, R.C. (2000) Remarks on the Identifiability of Thurstonian Ranking Models: Case V, Case III, or Neither? Psychometrika, 65(2), 233-240.

　サーストンの一対比較モデルを複数の回答者に拡張したときのモデルの識別条件について調べていたんだけど、そのものずばりであるTsai(2003)がなかなか難しく、著者の前の論文に遡って読んでみた。ここでは完全順位付け課題について考えており、選択誤差を考えないので話がよりシンプルである。
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覚え書き: 離散選択モデルの識別性 (Train, 2009)

　2022年の秋から冬にかけて、仕事の都合で延々と一対比較課題の分析のことを考えていたのだけれど(官能評価みたいな伝統的モデルじゃなくて、個人レベル効用を推定したい場合の話)、とにかくややこしいのは識別性の話である。何本か論文を読んだり、あれこれ考えたりはしたんだけれど、どうも俺は選択モデルの基礎がわかってないな… という後ろめたさがある。
　毎度の疑問ですが、こういうのって皆さんどこで習ってんですかね、いったい。巷のデータサイエンティスト養成コースとかで教えてくれるんでしょうか。そんならぜひ習いたい。実践演習とかいいからさ、基礎を教えてくださいよ、基礎を。
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ものすごくどうでもいい覚え書き: RStudioのエディタ・テーマ総ざらえ

　日がな一日パソコンの画面に向かっておりますが、仕事のなかでもっともよく使うソフトは、ブラウザ、excel, powerpoint, RStudio, といったところである。
　IDEというものはたいていそうだろうけど、RStudioも画面の配色やらなにやらを好みに応じて変えることができる。Editor themeという機能を使うとエディタの文字色や背景色が変えられる。
　ときどき気分転換のためにEditor themeを変えることがあるんだけど、選択肢がいっぱいありすぎて困ってしまう。現在、実に34個ものテーマが用意されているのだ。さらに自分で好きなテーマを作って登録することもできるらしいんだけど、さすがにそこまでのやる気はわかない。
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覚え書き：逆ウィシャート事前分布のパラメータの決め方

　仕事の都合で、分散共分散行列に情報的な逆ウィシャート事前分布を与えるとき、そのパラメータをどう解釈したらいいのかがわからずに困っていた。いろいろ探した結果、なんと灯台もと暗し、Muthen一家の若頭Asparouhovさんが、哀れなMplusユーザ向けに親切な解説を書いてくれていた。
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読了: Asparouhov & Muthen (2010) Mplusにおけるベイズ推定の内部事情

Asparouhov, T., Muthen, B. (2010) Bayesian Analysis Using Mplus: Technical Implementation. Mplus Technical Appendices.

　Mplusのベイズ推定についての技術資料。共分散行列の事前分布を指定する方法について考えていたらわけがわからなくなり、遡って読んでみた。いささか古いテクニカル・ペーパーなのでこれまで無視していたんだけど…
　膨大な内容のうちいま必要な部分に目を通しただけなので、実のところ読了とは言いがたいが、たぶん死ぬまで読み終えることはないだろうから、心の整理の都合上、読了ということにしておく。読了とはかくも柔軟な概念なのだ。
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覚え書き：一対比較法関係の論文メモ

　今年の夏ごろだったか、仕事の都合で、調査における一対比較法について考えていた時期があった。で、このたび都合で再び一対比較法のことを考える羽目になったが、このブログを見返すと、あれ、こんな論文読んでたっけ？ と思うものが多い。三歩歩くとすべてを忘れてしまうのだ。
　というわけで、このブログに記録したメモに限定し、一対比較法関連の論文メモをリストアップしておく。　
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覚え書き：私が考えた最強のRパッケージ作成方法 (2022年12月版)

　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。
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読了: Roy (2020) MCMC収束診断レビュー

Roy, V. (2020) Convergence Diagnostics for Markov Chain Monte Carlo. The Annual Review of Statistics and Its Application, 7(15), 1-26.

　仕事の都合でちょっと悩んだことがあって、現実逃避のために読んだ奴。
　題名通り、MCMCの収束診断についてのレビューである。正直、そんなに関心ある話題ではないのに、そしてすでにVats, et al.(2020), BDA3の該当部分を読んでいるのに、私にしては勉強熱心なことだ…
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読了: Goncalves et al. (2017) BarkerアルゴリズムによるMCMC

Goncalves, F.B, Latuszynski, K., Roberts, G.O. (2017) Barker’s algorithm for Bayesian inference with intractable likelihoods. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 31(4). 732-745.

　本来私なんかが読むような論文じゃないんだけど、ちょっと事情があって前半部分のみ目を通した。すいません、すいません…
　えーと、MCMCではイテレーションのたびに移動を受理するかどうか確率的に決めるじゃないですか。受理の確率を求めるために、MHアルゴリズムの場合だと密度比とかいう式を使いますわね。でもあの式の代わりに別の式を使おうという話があって、そのひとつとしてBarkerのアルゴリズムというのがあるのだそうだ。この論文はその解説。
　2023/04/18追記: arXivに上がってたドラフトを読んでたんだけど、公刊されているのをみつけたので、そちらを読み直した。
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読了: Merkle, et al. (2021) blavaanパッケージはもはや潜在変数をサンプリングしないことにしたよ。Stanコードをいちいちコンパイルするのもやめたよ

　ここんところ仕事に家事に疲弊していて、残り時間はひたすらぼーっと過ごしていた。時間蠅は矢を好むということわざの通りである。(← 疲れているとろくなことを書かない)

Merkle, E.C., Fitzsimmons, E., Uanhoro, J. Goodrich, B. (2021) Efficient Bayesian Structural Equation Modeling in Stan. J. Statistical Software, 100, 1-22.

　Rのblavaanパッケージ、というのはつまりはSEMのための定番パッケージのひとつlavaanのベイズ版なんだけど、その紹介。実戦投入する前の儀式として読んだ。本論文の前にMerkle & Rosseel (2018, 同誌)というのがあるんだけど、そっちはめんどくさいのでパス。
　私はMplusの忠実な信者なので、lavaan/blavaanなど無視してMplusのみと戯れるシンプルライフを送りたいのだが、なかなかそうも云ってられない事情がある。
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読了：Stier, et al.(2020) サーヴェイ・データとデジタル・トレースデータの統合

Stier, S., Breuer, J., Siegers, P., Thorson, K. (2020) Integrating Survey Data and Digital Trace Data: Key Issues in Developing an Emerging Field. Social Science Computer Review, 38(5), 503-516.

　仕事の都合で読んだ奴。「サーヴェイデータとデジタル・トレース・データの統合」特集号の巻頭論文。
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読了：Thompson (2018) サーヴェイデータ結合についてのレビュー

Thompson, M.E. (2018) Combining Data from New and Traditional Sources in Population Surveys. International Statistical Review, 87. S79-S89.

　これも仕事の都合で読んだ奴。サーヴェイデータをセンサスとか管理データと結合するという話のレビューである。
　Google様いわく、被引用回数12件。渋い.. 渋いなあ…
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読了：Rao (2020) 非確率標本に基づく統計的推測手法レビュー

Rao, J.N.K. (2020) On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources. Sankhya B: The Indian Journal of Statistics. 83, 242–272.

　これも仕事の都合で読んだ奴。非確率標本に基づく推測に焦点を当てたレビュー。
　ふだんなら読まないジャーナルだけど、著者が小地域推定で知られるラオ先生とあっては目を通さざるを得まい…と思った次第。
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読了：Enamorad & Imai (2019) 選挙調査における自己報告ベースの投票率が実際の投票率より高いのはなぜか

Enamorado, T., Imai, K. (2019) Validating self-reported turnout by linking public opinion surveys with administrative records. Public Opinion Quarterly, 83(4), 723-748.

仕事の都合で読んだ奴。サーヴェイ調査データを実行動記録とリンクさせ、調査結果のバイアスがなぜ起きているのかを突き止める、という話である。第二著者は日本人の若手政治学者として著名な人。
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