投稿者「elsur」のアーカイブ

読了：「刑罰」「歩道橋の魔術師」「アパレル興亡」「オルガスマシン」「一人称単数」

読了：「刃物たるべく職人の昭和」「道化の耳」

刃物たるべく――職人の昭和

土田昇

三軒茶屋にある刃物店主の方が、消えゆく職人たちの時代を綴るエッセイ。大変面白かった。
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読了：「その虐殺は皆で見なかったことにした：トルコ南東部ジズレ地下、黙認された惨劇」「見るレッスン映画史特別講義」「香港あなたはどこへ向かうのか」「安倍・菅政権vs.検察庁暗闘のクロニクル」「戦争交響楽音楽家たちの第二次世界大戦」

その虐殺は皆で見なかったことにした: トルコ南東部ジズレ地下、黙認された惨劇

舟越美夏

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読了：「暴君シェイクスピアの政治学」「ファシズム」「憲法学の虫眼鏡」「クルアーン神の言葉を誰が聞くのか」「中華の成立唐代まで」

暴君――シェイクスピアの政治学 (岩波新書)

スティーブン・グリーンブラット, 河合祥一郎

2020年に読んだ本の中で最高の面白本のひとつであった。シェイクスピアを題材にしているが、どこからどうみても現代政治についての本である。
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読了：「戦争は女の顔をしていない」「めしばな刑事タチバナ」「天国大魔境」「木根さんの１人でキネマ」「九龍ジェネリックロマンス」

戦争は女の顔をしていない 2

小梅けいと, スヴェトラーナ・アレクシエーヴィチ, 速水螺旋人

いやあ、これは凄い…
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読了：「私の少年」「セクシー田中さん」「ハコヅメ」「BLUE GIANT SUPREME」「BLUE GIANT EXPLORER」「ニュクスの角灯」

2020年に読んだ本をまだ記録し終えていなかった。まずはコミックスから。

カテゴリカル因子分析において因子得点をどうやって求めるのか

　カテゴリカル変数について因子分析をしたとき、その因子得点ってどうやって求めるの？いや、ベイズ推定のときにシミュレーションで求めるのは知っているけど(plausible valuesっていうんでしたっけ)、そうじゃなくて頻度主義的に求めたときには…
　仕事の都合で上記の疑問を抱き、構造方程式モデリングのソフトウェア Mplus の技術文書を読んでみたんだけど、途中でさらに別の文書に遡る羽目になり、ずいぶん時間がかかってしまった。
　以下は Mplus Technical Appendix 11. Estimation of Factor Scoresのメモである。Mplus ver.3の頃の古い文書であり、パラメータのベイズ推定量の話は出てこない。
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Mplus は計算するときモデルをどのように再定式化しているか

　構造方程式モデリングのソフトウェア Mplus を使っていて、よくわからないことが起きて解説を辿っていくと、最終的にすごく基礎的な説明までさかのぼることになり、難しすぎて断念することがある。今回も仕事の都合で、ちょっとそういうことが起きかけて、大変イライラしたので仕事を放りだし、初期の技術文書をメモを取りながら読んだ。
　以下は Mplus Technical Appendix 2. The general modeling framework からのメモである。Mplus ver.3の頃の古い文書なので(Mplusの最新版は8.5)、当然ながらベイジアンな話は出てこない。
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読了：Barnett (1988) 市場予測の4つのステップ

Barnett, W. (1988) Four steps to forecast total market demand. Harvard Business Review. Jul. 1, 1988.

　仕事の足しになるかと思って読んだ奴。HBRの記事で、別にメモを取りながら読まなきゃいけないような内容ではないんだけど、なんでも記録しておくに越したことはないと思って。
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読了：O’Gorman, et al. (1994) 層別分析で共通リスク差を推定するときWLS推定量とCMH推定量のどっちがいいか

O’Gorman, T.W, Woolson, R.F., Jones, M.P. (1994) A Comparison of Two Methods of Estimating a Common Risk Difference in a Stratified Analysis of a Multicenter Clinical Trial. Controlled Clinical Trials, 15, 135-153.

　仕事の都合で読んだ。層別された2×2クロス表について層を潰したリスク差を求めるとき、マンテル・ヘンツェルのアプローチだとどうなるか、という話。
　MHオッズ比についての解説はその辺の教科書に載っているけど、リスク差についての解説は少ないので、仕方なくめくった。勤務先の本棚にあるAgrestiの厚い本に書いてあったような気がするけど、いま自宅に閉じこもっているもので…
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読了：Lu, Chow, Loken (2016) 因子分析モデルで負荷行列のどこにゼロが埋まっているのか、ベイジアン変数選択の枠組みで考えよう

Lu, Z.H., Chow, S.M., Loken, E. (2016) Bayesian Factor Analysis as a Variable-Selection Problem: Alternative Priors and Consequences. Multivariate Behavioral Research, 51(4), 519–539.

　仕事の都合で因子分析モデルをベイズ推定するとき、いつも悩むのは因子負荷の事前分布の設定である。導師Muthenが提案するベイジアンSEMは確かにすごく有用な手法だと思うし、日本語での紹介が少ないことに義憤を感じて書籍で紹介させて頂いたりもしたんだけど(嗚呼、自己満足)、個別具体的な事例においては、どうしても困っちゃうわけです。いったい負荷の事前分布とはなんなのか… 我々はデータについて何を知っているのか… この世界のなりたちとは… 人生の意味とは… 眠い… 今日は寝よう… っていう風になります。
　
　というわけで、たまたまみつけた論文を読んでみた(目先の仕事からの現実逃避であるともいえる)。ベイジアン因子分析において、因子負荷にspike-and-slab事前分布を与えるのがよろしいのではないでしょうか、という論文。
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