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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　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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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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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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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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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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Little, R. (2011) Calibrated Bayes, for Statistics in General, and Missing Data in Particular (with comments and a rejoinder). Statistical Science, 26(2), 162-186.

　統計学者Little先生があちこちで提案している Calibrated Bayes アプローチについて調べていて、その一環として読んだ奴。
　良く引用されるLittle(2011)は2012年にメモをとりながら読んでいたのだが、私には話が大きすぎ、いまいち雲をつかむような感じでよく分からなかった。この論文は「欠損データ」と問題が狭く指定されているので、もう少しわかりやすいかと思ったのだが…
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Sterba, S.K., (2009) Alternative model-based and design-based frameworks for inference from samples to populations: From polarization to integration. Multivariate Behavioral Research. 44(6), 711-740.

　仕事の都合で読んだ奴。心理学者のみなさん向けに、model-basedの統計的推論とdesign-basedの統計的推論を統合したアプローチを紹介するというもの。
　なお、本文中には統合的アプローチのためのソフトのレビューをonline appendixで提供していると書いてあるが、見当たらない(本文中のURLはリンク切れ)。Mplusとかが紹介してあったようだ。
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Elliot, M.R., Valliant, R. (2017) Inference for nonprobability samples. Statistical Science, 32(2), 249-264.

　仕事の都合で読んだ奴。非確率標本からの統計的推測についての概観論文。
　市場調査実務家というのは「統計学の先生のいうことは無作為標本を前提とした綺麗ごとなので僕らの仕事にはあまり役立ちません」「それよりもビジネス理解が大事です」などと言い訳を繰り返していてもなんとかなる気楽な商売なのだが、実際には本論文のように仕事と直結する統計学の研究はたくさんあり、学びうることは多い。あまりに多い。真面目に考えるとなかなか辛い。言い訳を繰り返していた方が健康的かもしれない。
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山本芳嗣 (2012) 1人1票からMajority Judgmentへ. オペレーションズ・リサーチ, 57(6), 295-301.

　Balinski & Laraki (2011) “Majority Judgment”の解説(あれ、この論文では2010年刊行となっているぞ?)。Balinski & Laraki のPNAS論文がとても難しかったので、この論文で復習した次第である。日本語で解説が読めるなんて、ありがたいことだ。
　PNAS論文を読んでて、「個々の判定者が一部の選択肢しか評価してない場合はどうすればいいの…」と思ってたのだが、著書のほうにはそういう議論もあるんだそうな。

Balinski, M., Laraki, R (2007)　A theory of measuring, electing, and ranking. PNAS, 104(21), 8720-8725.

　研究会で経済学の先生に、majority judgementという社会的決定ルールがあると教えて頂き、俺にもわかるだろうか？と探して読んでみた。たった6頁だけど、けっこうしんどい。
　定理の証明は著者らの近著 “One-Value, One-Vote: Measuring, Electing and Ranking” をみよとのこと。おそらく “Majority judgment: measuring, ranking, and electing“(2011)のことであろう。
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引き続き、Gelman(2007) のメモ。

Gelman, A. (2007) Struggles with survey weighting and regression modeling. (with commentaries.) Statistical Science. 22(2), 153-164.

　論文に対して寄せられた5人の識者によるコメントと、Gelmanさんによる返答を読んでみた。
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　仕事の都合でGelmanらのMRP(マルチレベル回帰・事後層別)についてちょっとだけお話しする機会があって、資料を準備していてふと気がついたんだけど、Gelmanさんが前に書いた”Struggles…”という面白い論文があった。あれはMRPの萌芽だったんじゃないだろうか。あの論文ではそうは呼ばれていなかったけど。

Gelman, A. (2007) Struggles with survey weighting and regression modeling. (with commentaries.) Statistical Science. 22(2), 153-164.

　私は2014年にメモをとりながら読み終えている。メモを読み返してみると、手法提案論文というよりはもっと大きな枠組みを提示した論文なのだが、確かに、MRPの基本アイデア(非確率標本に対する階層回帰と事後層別)が提示されている。
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Dutwin, D., Buskirk, T.D. (2017) Apples to Oranges or Gala Versus Golden Delicious? Comparing Data Quality of Nonprobability Internet Samples to Low Response Rate Probability Samples. Public Opinion Quarterly, 81, 213-249.

　これも2017年POQ「サーヴェイ調査の明日」特集号より。
　タイトル通り、確率標本ではないネットパネル調査と、確率標本ではあるが回収率が低い調査のどっちがいいかという地獄のような話題である。第一著者はSocial Science Research Solutionsという調査会社の人。もの知らずなものでタイトルの表現がよくわからなかったのだが、GalaとGolden Deliciousというのはリンゴの品種らしい。
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Mercer, A.W., Kreuter, F., Keeter, S., Stuart, E.A. (2017) Theory and Practice in Nonprobability Surveys: Parallels between Causal Inference and Survey Inference. Public Opinion Quarterly, 81, 250-271.

　仕事の都合で読みまくった論文群のひとつ。
　POQの2017年「サーベイ調査の明日」特集号に載った論文。非確率標本ベースの調査を因果推論の観点からとらえ直すという啓蒙論文である。
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Brown, A., Maydeu-Olivares, A. (2013) How IRT Can Solve Problems of Ipsative Data in Forced-Choice Questionnaire. Psychological Methods, 18(1), 36-52.

　もういい加減うんざりしてきたんだけど、Thurstonian IRTの論文をもう一本だけ。
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Tshi, R.C., Bockenholt, U. (2011) Understanding Choice Behavior Beyond Option Scaling Using Structural Equation Models. Journal of Data Science, 9, 427-444.

　またも一対比較の話。いいかげん飽きてきた…

　Maydeu-Olivares and Bockenholt(2005)を拡張し、順序づけデータの分析をSEMで分析する際に共変量とか含める、という主旨。
　流石に今回は、どんな話かだいたい見当がつくような気がするので、かなり端折ってメモする。
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Pritikin, J.N. (2020) An exploratory factor model for ordinal paired comparison indicators. Heliyon, 6.

　一対比較データを扱うRパッケージのひとつにpcFactorStanというのがあって、その元論文。このパッケージを使うつもりはあまりないんだけど、順序尺度の一対比較データから刺激の個人効用を推定する、それもStanで… という点には大いに関心があるので、試しに目を通してみた。
　掲載誌は初めて見たけど、オープン・アクセス・ジャーナル。版元はCell Pressだから、そんなに変な雑誌ではない…と思いたい。
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