Chrzan, K., Orme, B. (2000) An Overview and Comparison of Design Strategies for Choice-Based Conjoint Analysis. Research Paper, Sawtooth Software.
読んだものはなんでも記録しておこう、ということで…
コンジョイント分析のソフト会社Sawtooth Softwareが公開しているTechnical Paperのひとつで、選択型コンジョイント分析の実験計画(どんなプロファイルをどうやって組み合わせて提示するか)について、理屈はともかくとしてどうやってつくるか、という話。非常に土臭い、他ではちょっと読めない話がまとまっている。
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張宇博(2021) 近年の香港映画における「病」の意味 －『一念無明』、『幸運是我』を例として－, 早稲田大学大学院文学研究科紀要, 66, 483-496.
読んだものはなんでも記録しておこう、ということで…
おそらくは院生さんによる紀要論文。たまたまみつけて読み耽った。
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Hallinan, A.J. (1993) A Review of the Weibull Distribution. Journal of Quality Technology. 25(2), 85-93.
先日、ひょんな事情により目を通した論文。
ワイブル分布について調べていて、資料によって式が違うので大変混乱し、解説を探して見つけた次第である。ワイブル分布って工学とかで使う奴でしょ？ 私は文系も文系なのにそんなの知るわけないじゃん？ と思うわけだが、生きていく上ではいろんなことが起きる。
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Gelman, A., Carlin, J. (2014) Beyond Power Calculations: Assessing Type S(Sign) and Type M(Magnitude) Errors. Perspectives on Psychological Science, 9(6), 641-651.
ずっと前に目を通して放置していた奴。こういうメモが散乱して収拾がつかなくなっている。
Gelman兄貴らが心理学者向けにお送りする、検定力に関する解説論文。タイプSエラーとタイプMエラーという面白い概念が登場する。
ふだんこういう論文はほげーっと脱力しながら目を通すのだけれど(そして読み終えると忘れてしまう)、今回は検定力の話で結構面倒くさいので、適宜メモをとりながら読んだ(それでも読み終えると忘れてしまっている)。
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津田尚胤, 貝戸清之, 山本浩司, 小林潔司 (2006) ワイブル劣化ハザードモデルのベイズ推計法. 土木学会論文集Ｆ, 62(3), 473-491.
土木施設の劣化を統計的に予測するためにハザードモデルをベイズ推定します、という話。ひょんな事情がありまして、昼飯のお茶漬けを啜りながら目を通した。えーっと、筆頭著者の方の修士論文とかかしらん？
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Ng, E., Wang, Z., Dai, A. (2021) Bayesian Time Varying Coefficient Model with Applications to Marketing Mix Modeling. arXiv:2106.03322v3.
ずいぶん前に目を通してメモをとった奴。整理の都合上載せておく。
著者らはUberの人。たぶんadKDD2021での発表だと思う。
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Debeer, D., Stroble, C. (2020) Conditional permulation importance revisited. BMC Bioinformatics, 21:307.
仕事の都合で読んだ。ランダム・フォレストにおいて変数重要性を評価する手法のひとつに、「他の変数で条件づけたパーミュテーション重要性」というのがあるんだけど、その算出方法についての論文。
Rにおける既存の実装についていくつか疑問点があったのでなんとなく目を通して見たら、なんと著者らはRパッケージpartyの中の人であり(途中で気が付いた)、しかも、途中でなんだかとんでもないことを言い出した… 続きを読む
Gregorutti, B., Michel, B., Saint-Pierre, P. (2015) Grouped variable importance with random forests and application to multiple functional data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 90, 15-35.
仕事の都合で読んだ奴。ランダムフォレストとかで、個々の変数についてのpermutation重要性じゃなくて、分析者が定義したなにかしらの変数グループについてpermutation重要性を求めるという論文。
第一著者は、おそらくこの論文の提案手法を実装したであろうRパッケージRFgrooveを公開しているが、開発したきりメンテしておらず、CRANからは最近削除されている模様。
28頁あるけど本文は19頁だ、なんとかなるさ！と思って読み始めたけど…
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Smith, T.R., Wakefield, J. (2016) A Review and Comparison of Age-Period-Cohort Models for Cancer Incidence. Statistical Science, 31(4), 591-610.
いわゆるコウホート分析についてのレビュー。どうやら私の能力と根性を超える論文だが、都合により無理やり読んだ。主旨は以前に読んだ松本(2019)と似ている。
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Schmid, V.J., Held, J. (2007) Bayesian Age-Period-Cohort Modeling and Prediction – BAMP. Journal of Statistical Software, 21(8).
ベイジアン・コウホート分析のソフトウェアBAMPの解説書。この段階ではスタンドアローンのソフトだが、その後Rパッケージに移植されている。仕事の都合で、実戦投入前の儀式として読んだ。
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Asparouhov, T., Muthen, B. (2021) Residual Structural Equation Models. Mplus.
泣く子も黙る構造方程式モデリング用ソフトウェアMplusは、バージョンアップのたびになんらかの先進的すぎる謎機能を搭載してくることで有名である(私のなかで)。
今月リリースされたVersion 8.7では、えーと、従来は残差動的構造方程式モデルのベイズ推定のみが可能であったラグ変数残差間回帰が単一レベルモデルの最尤推定・重みつき最小二乗推定・ベイズ推定へと拡張され、パネルデータのランダム切片クロスラグモデルならびにランダム切片自己回帰移動平均モデルの推定が可能となった、のだそうだ。
はあ、そうですか、と虚ろな目でディスプレイに相槌を打つ私である。わからない。もうなにもわからない。
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Jackson, C. (2019) Multi-state modelling with R: the msm pachage. Version 1.6.8.
パネルデータに多状態マルコフモデルをあてはめるRパッケージ msm の解説。実戦投入のための儀式として読んだ。もとはJ. Statistical Software の2011年の論文だそうだ。
おっと、いまみたら今年9月に1.6.9が出ている… なんてこった…
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Farris, P.W., Hanssens, D.M., Lenskold, J.D., Reibstein, D.J. (2005) Marketing Return on Investment: Seeking Clarity for Concept and Measurement. Applied Marketing Analytics. 1(3), 267-282.
題名通り、マーケティングMROIの測定についての実務家向け解説。どういう掲載誌なのか知らんが、PDFがそのへんに転がっている。著者にMMMの権威Hanssensさんが入っているし、まあ、変な内容ではないだろう。
仕事の都合で作った膨大な「この資料読まなきゃ」リストを眺めてげんなりしていたのだが、いつまでも溜息をついていられないので、とりあえず先頭の奴に目を通した次第である(重要性の順じゃなくて、誌名の英字順に並んでいる)。リストを開いたとき、目立つところに「読みました」マークがついていることはすごく大事である。精神的に。
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Borkovsky, R.N., Goldfarb, A., Haviv, A.M., Moorthy, S. (2017) Measuring and Understanding Brand Value in a Dynamic Model of Brand Management. Marketing Science. 36(4), 471-499.
仕事の都合で目を通す羽目になったんだけど、同僚にお願いして読んでもらった論文。タイトルと誌名からなんだか面倒くさそうな匂いがしたのである。お願いしたあとになってキーワードに”empirical IO methods”と書いてあるのに気づき、自らの厄介ごと回避力と酷薄さに気づいたのであった… ごめんなさい、ちょっとこれ読んどいて頂戴だなんて、パワハラと云われても仕方ないよね…
結局、同僚たちとの間では「これ難しくてわかんないですね…」「うんそうだね…」「どうしましょうか…」「いい天気だね…」ということになったわけだが、非道な振る舞いを反省いたしまして、休日に自分でもめくってみることにした次第。なあに、たったの30pで人は死なないさ。さあ深呼吸！でもすぐに逃げ出す気満々！
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Chou, C., Derdenger, T., Kumar, V. (2019) Linear Estimation of Aggregate Dynamic Discrete Demand for Durable Goods: Overcoming the Curse of Dimesionality. Marketing Science, 38(5), 888-909.
仕事の都合で読んだ奴。ブランドシェアと製品特性・価格の市場レベル時系列について、個人選択モデルに基づくモデルを組んで、もし製品特性・価格がこうだったら需要はこうだったはずという推論をしますという話。えーと、構造推定っていうんでしょうか？？？ とにかく非常にいかついモデルである。
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Dekimpe, M.G., Hanssens, D.M. (2010) Time-Series Models in Marketing: Some Recent Developments. Marketing ZFP – Journal of Research and Management. 32(1), 24-29.
MMMの近年の動向についての解説。
最近この著者の先生たちの書いたのばっかし読んでるので少々疲れてきた。えーと、Dekimpeさんはオランダ・ティルブルフ大、HanssensさんはUCLAの先生だそうです。
掲載誌はよくわかんないがドイツの雑誌だと思う。
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Pandey, S., Gupta, S., Chhajed, S. (2021) Marketing Mix Modeling (MMM) – Concepts and Model Interpretation. International J. Engineering Research & Technology. 10(6).
マーケティング・ミックス・モデリングについての解説。著者らはWavemakerという会社(WPP傘下らしい)の方々。掲載誌はどういうものだかよくわからないがとにかくオープン誌。
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Pauwels, K.H. (2017) Modern (Multiple) Time Series Models: The Dynamic System. Leeflang et al.(eds) “Advanced Methods for Modeling Markets“, Chapter 4. Springer.
仕事の都合で共和分システムについて勉強する必要が生じ、積んでおいてあった本の該当章を読んでみた。高い本だったので元を取らねばならん。
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Cain, P.M. (2010) Marketing Mix Modelling and Return on Investment. Kitchen, P.J. (ed.) “Integrated Brand Marketing and Measuring Returns“, Chap.2. Palgrave Macmillan.
仕事の都合で読んだ。MMMでマーケティング活動の長期・短期ROIを測定するという解説。
疲れた… 著者の先生と出版社のみなさまには、数式の誤植は潰して下さいとお願いしたい。初学者には大変なハードルとなります。
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