読了：Held & Ott (2018) ベイズ・ファクターとP値、その超ややこしい関係

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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読了：Hastie (2020) リッジ正則化についてこれでもかこれでもかと語り倒す

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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読了: Hofstetter, et al. (2013) あなた最近エクササイズしてますか？ Facebook上のあなたの友達にも裏をとり、答えが一致したら報酬をあげます

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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読了：Islam (2011) 回帰分析でt検定したい人のための誤差項の正規性検定

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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読了：Cribari-Neto & Zeleis (2010) Rのbetaregパッケージでベータ回帰分析

　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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読了：Yeatman & Trintapoli (2011) あなたの友達のセフレの人数を教えてください、あなたのじゃなくて

　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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読了：大隅, 鳰(2012) 総調査誤差とはなにか

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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読了：Liu & Chen (2015) k件法項目の回答分布を2群で比べる検定はMann-Whitney検定とKolmogorof-Smirnov検定とCramer-von Mises検定のどれがいいか

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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読了：Dufor & Farhat (2002) 2群の分布が等しいかどうかの正確ノンパラ・モンテカルロ検定

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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読了：Heck (2018) ネストされたモデル間のベイズファクターなら、いつだってSavege-Dickey密度比で求められるぜ、なんて思うなよ

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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仮説の事後確率をBICで評価する(Wagenmakers, 2007より)

　ベイズ・ファクターのBICによる近似についてなんだかよくわかんなくなっちゃったので、ちょっとメモしておく。
　出典は
　Wagenmakers, E.J. (2007) A practical solution to the pervasive problems of p values. Psychonomic Bulletin & Review, 14(5), 779-804.
　この論文は前に目を通したんだけど(なんと4年前だ)、長い論文だし、途中で飽きてしまって適当に読み飛ばしていた。
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読了: van Doorn, Ly, Marsman, Wagenmakers (2020) 順位和検定・符号順位検定・順位相関の検定をベイズ・ファクターでやる方法

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。

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購入頻度が負の二項分布に従うと考えられているのはなぜか

　消費者パネルの購買データを真夜中にコリコリと集計しながらあれこれ考えていて、なんだか混乱しちゃったので書いたメモを載せておく。

　よく、顧客の月あたり購入回数の分布は負の二項分布に従う、とかっていうじゃないですか。いかにも「そんなの常識ですよね」というような顔で。頭のいい人のそういうとこ、まじでむかつく。
　というわけで、以下、自分向けの易しい説明である。
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読了：Janssens & Martens (2020) ROC曲線下面積に対するご批判にお応えしよう

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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