Park, J., Lee, L, Thomas, M. (2019) Why do cashless payments increase unhealthy consumption? The decision-risk inattention hypothesis. Journal of the Association for Consumer Research, 6(1).
仕事の関連で読んだ奴。プレプリントで読んだ。掲載誌は変な雑誌ではないと思うけど、IF 0.29という風情のある雑誌である。
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Chan, M., Kemp, S., Finsterwalder, J. (2016) The concept of near money in loyalty programmes. Journal or Retailing and Consumer Services. 31, 246-255.
これも仕事の都合で急遽読んだ奴。
ロイヤルティ・プログラムの実証研究は、個別企業のプログラムについて扱っていることがほとんどで、プラットフォーマー型のプログラムについての研究がなかなかみあたらず困っていた。これはお国柄の問題もあるのかもですね。日本ではTポイントだのdポイントだの、プラットフォーマー型ポイントがすごく普及してるけど、すべての国がそうではないだろう。
いったいどういうキーワードで探せばいいのかなあ、と同僚に相談してみたところ、near moneyなんてどうですか？ とのこと。検索してみたらたちまち、この論文をはじめ、仕事上の関心と重なる奴がぞろぞろ出てきた。ありがとうありがとう。相談してみるもんね。
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Foxall, G.R., (1992) The Behavioral Perspective Model of Purchase and Consumption: From Consumer Theory to Marketing Practice. Journal of the Academy of Marketing Science, 20(2), 189-198.
仕事の都合で急いで読んだ奴。驚くなかれ、スキナー流のマーケティング理論の提案である。消費者行動論の教科書を読んでるとハルみたいなSOR図式が出てくることがあって、おおここにも心理学の歴史が… なんて思っちゃうのだが、この論文はまさかの行動分析路線。恥ずかしながら私、心理学を勉強してたことはあるものの、こっち方面については全く詳しくない。自分の院試の際とか(大昔だ)、講義の準備とかで仕方なく勉強したくらいで…
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Haggstrom, G.W. (1983) Logistic Regression and Discriminant Analysis by Ordinary Least Squares. Journal of Business & Economic Statistics, 1(3), 229-238.
勤務先の仕事の都合で、多数の多項ロジスティック回帰モデルのパラメータ推定値を、ダミー変数に対する線形回帰モデルのパラメータ推定値へと大急ぎで変換しないといけないという謎の用事ができてしまい(自分でもこいつ何言ってんだと思う)、慌てて読んだ奴。事情はちょっと書けないけれど、なぜそんなシュールな事態に陥ったものかと、正直、途方に暮れた。ところが読んでいる途中で、さらなる別の事情によって必要性が消滅したもので、この論文のほうは続きを読む気が失せてしまった。整理の都合上、読了としておく。
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コロナ禍に突入して以来、ぼんやり窓の外の空を眺めて時間を費やしてしまうことがさらに多くなってしまった。私の人生はこれからどうなるのだろうか、と。
以前自分なりに一生懸命調べていたトピックのひとつに、ベイジアン自白剤っていうのがあるのだけど、最近たまたま仕事の関連で類似の話に取り組むことになったり、日頃お世話になっている先生からとても面白いお話を伺ったりして… よし、本腰いれてキャッチアップしよう、と思ったものの、そもそもこれまで何を読んだのかがわからなくなっている。三歩歩いたらすべて忘れる。私はニワトリなのかも知れない。それも卵を産まないやつだ。でも肉もまずい。だから殺されないで済んでいるのかもしれない。
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これは仕事のための単なる覚え書きで、面白くも何ともない話であります。
ごくごく教科書的な標準的知識でも、分野が違うとその分野に特化した表現となり、ちょっと面食らうことがある。そんなことありませんか？ ありますよね？
個人的な思い出話だけど、市場調査の会社に拾って頂いて、おまえ大学でなんか教えてたんだから統計学できるんだろ、というのでいろいろ訊かれるようになったんだけど(おまえ日本人だからカラテできるだろうというのと似ている)、ごく平凡な手法について訊ねられたのに見たこともない式を示されて、アレッ、と面食らったことがあった。
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松本雄大(2019) ベイズ統計モデリングによるAge-Period-Cohort分析: ランダム効果モデル, リッジ回帰モデル, ランダムウォーク. 理論と方法, 34(1), 99-112
仕事の都合で読んだ。掲載誌は数理社会学会の発行。いわゆるコウホート分析の推定手法について解説し、簡単なシミュレーションで特徴を示す、という内容。
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仕事でたまーにARIMAモデルを推定することがあるんだけど、そのたびに「いま推定してるモデルって、どんな定数項が入っているんだろう…」とちょっと混乱してしまう。じっくり考えればわかるんだけど、あいにく単変量のARIMAモデルというのは、(自分の仕事のなかでは) 深く考えずにちゃちゃっと推定する場面が多く、考えている時間がないことが多い。時計を睨みながらキーボード叩いているようなときに、いちいちマニュアルなど調べたくないじゃないですか。
というわけで、このたびイライラが募り、メモを取った。
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[2021/12/04追記: この記事の内容は、「amazonで配信されている中国語映画」に統合しました]
仕事の話なので抽象化して書くけれど、被験者内１要因の実験計画、被験者x要因内でさらに反復測定(反復回数は一様でない)、目的変数は二値。検定したいんだけどやり方がよくわからん、どうすればいい？ …という主旨のお問い合わせを、先日受けた。うーん、それは確かに、ちょっと困るかも。少なくとも市場調査のルーチンワークからは外れている。
それはもうGLMMなんじゃないっすかね、と説明しかけて、いや待てよ、こういうときにはGEEってのもあるよな、というのが頭をよぎり、どんよりした気分になった。GEE(一般化推定方程式)、それは過去なんどか勉強しようとしては挫折した、私にとっての鬼門のひとつなのである。
Hubbard, A.E., et al. (2010) To GEE or Not to GEE: Comparing Population Avarage and Mixed Models for Estimating the Associations Between Neighborhood Risk Factors and Health. Epidemiology, 21(4), 467-474.
というわけで、易しそうな文献で再チャレンジ。
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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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