Josephy, H., Loeys, Tom, Rosseel, Y. (2016) A Review of R-packages for Random-Intercept Probit Regression in Small Clusters. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics. 13.
題名の通り、一般化線型混合モデル、アウトカムは二値、リンクはプロビット、ランダム切片付き、クラスタサイズはめっちゃ小さい、という際のRに使えるパッケージを比較しましたという論文。
正直なところ、そういう局面になったらそのとき悩めばいいわけで、別に読まなくてもいいんだけど、なんだかなあこんなんで論文一本書けちゃうんだなあ(すいません)…などと呟きながら眺めていて、つい最後まで読んでしまった。だって気楽じゃないですかこういう話題。いささか心がなごむのであります。
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Hedeker, D., du Tout, S., Demirtas, H., Gibbons, R.D. (2018) A note on marginalization of regression parameters from mixed models of binary outcomes. Biometrics, 74(1), 354-361.
ロジスティック回帰混合モデルからランダム切片を取っ払ったとき(marginalizeしたとき)、固定効果の係数をどう修正すれば良いかという解説。仕事の都合で必要になりそうな話題なので目を通した。
第二著者の所属はScientific Software International。ここはたしかHLMの開発元だ。なんか関係あるのかな。
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Leeper, T.J. (2018) Interpreting Regression Results using Average Marginal Effects with R’s margins.
Rのmarginsパッケージのvignetteのひとつ(技術詳細編)。これまでこういうパッケージは全然使ってなかったんだけど、実戦投入しようかと思って目を通した。
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Pavlou, M., Ambler, G., Seaman, S., Omar, R. (2015) A note on obtaining correct marginal predictions from a random intercepts model for binary outcomes. BMC Medical Research Methodology, 15:59.
たまたまどこかで題名をみかけて、そうそうこれ前から疑問に思ってた話だよなと気づき、移動中にざざーっと目を通した。
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Held, L., & Ott, M. (2018) On p-value and bayes factors. Annual Review of Statistics and Its Application, 5, 393-419.
題名の通り、p値とベイズ・ファクターの関係についての解説。仕事の都合で調べたいことがあって読み始めたんだけど、いやあ、難しかった… 面倒くさかった…
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Hastie, T., (2020) Ridge Regularization: An essential concept in data science. Technometrics.
Hastie先生、リッジ正則化についてこれでもかこれでもかこれでもかこれでもかと語り倒すの巻。都合により勉強したい箇所があって目を通したんだけど、正直、疲れた…
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読んだものは見境いなく記録しておこう、ということで…
篠崎香織(2015) 競争社会での居場所探しとしてのシンガポール映画：アーベンと「兄弟」の物語. CIAS discussion paper, 60, 京都大学地域研究統合情報センター.
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たまたま読んだ奴。
Orben, A., Lakens, D. (2020) Crud (Re)Defined. Advances in Methods and Practirces in Psychological Science, 1-10.
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Hofstetter, R., Hildebrand, C., Herrmann, A., Huber, J. (2013) Revealing Painful Truths: the Impact of Friends on Self-Reports of Health-Related Behavior. Advances in Consumer Research, 41.
仕事で探し物をしていてついでに目を通した奴。本文1ページ半、見出しも図表も空行も一切なく本文が切れ目なく続く。推敲もなんだかちょっといい加減な感じ。学会発表要旨なんじゃないかと思う。
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うーん、最近めくった奴なのに、なぜ目を通したのか全然思い出せない… きっとそのときにはなにか事情があったんだろうけど…
Islam, T.U. (2011) Normality Testing: A New Direction. International Journal of Business and Social Science. 2(3), 115-118.
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なんというか、たまにSNSとかwebの記事なんかをみると、大企業のデータサイエンティストなる華やかな人々がビジネスへの貢献について華やかに語っておられて、彼我のちがいにちょっと目眩がすることがある。ああいう人たちってふだんなに食ってんだろうか。ステーキとかかな。なんか知らん横文字の料理とかかな。すくなくとも私みたいに冷やご飯にのりたま振って流しのまえで立ち食いしたりはしないんだろうな。知らんけど。
まあとにかく、きっと皆さん私の知らないことをたくさん知っているので、たとえば目的変数がなにかの割合であるようなデータを渡されて回帰分析する羽目になったときも(突然に卑近な話になる)、きっとなにか私の知らない先端的な手法を使うのだろうなあと思う(いやいや、アシスタントに丸投げするんでしょうね)。いっぽう私はそのたびにこうジクジクと悩むわけです。毎度毎度binomial-logitでGLMしてていいの？ たまにはなんかこう気の利いた誤差分布とかないわけ？ 元の観察数がわかんなかったらロジット変換してOLSでいいの？ なんかもっとパンクな手法はないわけ？ とかなんとか。あーあ、残念な人生だ。
Cribari-Neto, F., Zeleis, A. (2010) Beta Regression in R. Journal of Statistical Software, 34(2), 1–24.
仕事の都合でざっと目を通した奴。実際に読んだのは上記文献ではなく、その改訂版らしき R のbetaregパッケージのvignetteである。ちょっと都合があって、betaregを実戦投入しようかと思ったことがあったので。
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少し前に目を通した奴。
Yeatman, S., Trintapoli, J. (2011) Best-friend reports: A tool for measuring the prevalence of sensitive behaviors. American Journal of Public Health, 101(9), 1666-1667.
偏見とか薬物使用のようなセンシティブな事柄についての調査で、調査対象者自身について訊いてもどうせ答えてくれないだろうから、対象者の友達を思い浮かべてもらって訊いちゃう、というのはときどき見かけるやり方だと思うんだけど、先日友人から先行研究を問われて答えに詰まり、ネットを探して見つけた奴。たった2頁だけど、掲載誌からしてそんなに変な内容ではないだろうと。
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読んだものはなんでも記録しておこうということで… しばらく前に目を通したもの。
大隅昇, 鳰真紀子 (2012) 「総調査誤差」をめぐって : ロバート M.グローヴス、ラース ライバーグ論文「総調査誤差-過去、現在、未来-」を中心に. 日本世論調査協会報「よろん」, 110, 18-31.
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Liu, Z., Chen, H. (2015) Power analysis for testing two independent groups of likert-type data. 5th International Conference on Computer Sciences and Automation Engineering (ICCSAE 2015).
リッカート型のデータの分布が2標本の間で同じかどうか調べる場面で、Mann-Whitney検定(MW), Kolmogorof-Smirnov検定(KS), Cramer-von Mises検定(CM)の頑健性と検定力を比較する、という内容。
どこかの学会の発表要旨なんだけど… 内容がいま知りたいこととジャストミートだったので、ついつい読んでしまった…
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Dufor, J.M., Farhat, A. (2002) Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests. In: Huber-Carol C., Balakrishnan N., Nikulin M.S., Mesbah M. (eds) Goodness-of-Fit Tests and Model Validity. Chap.33.
仕事の都合でがんばって読んだ奴。2標本Kolmogov-Smirnov検定が、離散変数のときにどうなるのかを知りたくて、なにか書いてあるかなあと思ったのである。
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Vats, D., Robertson, N., Flegal, J.M., Jones, G. (2020) Analyzing Markov Chain Monte Carlo output. WIREs Computational Statisitics. e1501.
都合で読んだ奴。MCMCの解説ではなくて、MCMCで得たサンプルをどうやって分析するか、という解説論文。
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岡田謙介(2018) ベイズファクターによる心理学的仮説・モデルの評価. 心理学評論, 61(1), 101-115.
仕事の都合で急遽読んだ。こういう日本語のきちんとした解説を先に読んでおくべきであった。
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Heck, D. W. (2018) A caveat on the Savage–Dickey density ratio: The case of computing Bayes factors for regression parameters. British J. Mathematical and Statistical Psychology.
仕事の都合で読んだノンパラ検定のベイズ・ファクターについての論文(van Doorn, et al. 2020) で、ネストされたモデルのベイズファクターを点密度だけで簡単に求めるというくだりが出てきて (Savege-Dickey 密度比)、よくわからんかったので探して読んでみた。
論文の主旨は、Savege-Dickey 密度比を使ってはいけない場面があるよ、特に回帰係数の検定のときには気をつけなさい、というもの。
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van Doorn, J., Ly, A., Marsman, M., Wagenmakers, E.J. (2020) Bayesian rank-based hypothesis testing for the rank sum test, the signed rank test and Spearman’s rho. Journal of Applied Statistics.
仕事の都合で慌てて読んだ奴。順位和検定、符号順位検定、順位相関の検定をベイズ・ファクターでやるにはどうすればよいかという解説論文。
Janssens, A.C.J.W, Martens, F.K (2020) Reflection on modern methods: Revising the area under the ROC curve. International Journal of Epidemiology, 1-7.
ちょっと都合で読んだ奴。今年出た記事で、タイトルの通り、ROC曲線下面積(AUC)についての解説。
題名に添えて Education Corner と書いてあるから、この雑誌にはそういう啓蒙コーナーがあるのだろう。American StatisticianのTeacher’s Cornerみたいなもんかな。
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