Shen, X., Tsui, K., Woodall, W., Zou, C. (2015) Self-starting monitoring scheme for Poisson count data with varying population sizes. Technometrics, 58(4), 460-471.

　仕事の都合で読み漁った、カウント時系列の監視の論文のひとつ。残念ながら提案手法が理解できず、途中で読むのをやめてしまった奴である。いちおう記録しておくが、うーん、残念。
　時系列監視の分野では、平常時のパラメータが未知なのに監視を始めないといけないという問題を自動スタートself-startingというらしい。機械学習とかでいうところのcold startと似た意味だと思う。
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Lucas, J. (1985) Count Data CUSUM’s. Technometrics, 27(2), 129-144.

　時系列監視手法のうち、件数データに対するCUSUM法の解説。難しい話はなし、実務家向けな啓蒙論文である。
　なぜ私が生まれる前の論文を読まなければならないのかと思うが(すいません嘘です、超生まれてましたね、ヒゲ剃ったりしてましたね)、温故知新っていうことで…
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Praus, M., Schindel, F., Fescharek, R., Schwarz, S. (1993) Alert systems for post-marketing surveillance of adverse drug reactions. Statistics in Medicine, 12, 2383-2393.

　医学分野での時系列監視についての解説論文。処方薬の副作用件数の監視の話である。これこれ、こういうのが読みたかったのよ…
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　仕事の都合で時系列のオンライン監視のことを考えているんだけど、データ生成過程とかはもうどうでもよくて、なんかこう、折れ線が点線を超えたらブザーが鳴るというか… なんていうんですかそういうの… 管理図… そう、管理図みたいなものがあればいいんじゃないかと… そう思えてきました… (ずいぶん弱気になってきた)

Bourazas, K., Kiagias, D., Tsiamyrtzis, P. (2002) Predictive Control Charts (PCC): A Bayesian approach in online monitoring of short runs. Journal of Quality Technology, 54(4), 367-391.

　というわけで、なんだかそれっぽいのをみつけたのでめくってみた次第である。google様的には被引用件数12件だが、CRANのbayespmパッケージの元論文だというのが読みどころである。
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Sonesson, C., Bock, D. (2003) A review and discussion of prospective statistical surveillance in public health. Journal of Royal Statitical Society, A. 166, 5-21.

　公衆衛生分野での時系列監視のレビュー。やれやれ、なぜこんな面白くもない話を勉強しているのか… (すいません、頭の悪い奴のひがみです)
　とはいえ、品質管理の話よりはとっつきやすい。あとファイナンスね！ いったいなんなのあれ。疫学や品質管理の専門家は人類にとって必要だけど、ファイナンスの専門家なんて全員拉致して離島に閉じ込めてしまえば世界はかえって平和になるのではないだろうか。(ごめんなさい、貧乏人のそねみです)
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Frisen, M. (2009) Optimal Sequential Surveillance for Finance, Public Health, and Other Area. Sequential Analysis, 28, 310-337.

　仕事の都合で読んだやつ。時系列監視についての解説論文。
　著者のFrisenさんはこの分野の有名な人だと思う(前に仕事で翻訳をやったことがある)。google様いわく、本論文の被引用件数は82。招待論文という位置付けで、10人のコメントと返答がついている。っていうか、Sequential Analysisなんていうジャーナルがあるのね。掲載論文を読むのははじめてだと思う。

　時系列の監視の話って、いろんな分野に専門家がいて全然違う用語を使うのでどうもとっつきにくく、あまり関わりたくない話題のひとつである。とはいえ、それをいうならそもそも万物に関わり合いを持ちたくないし(枕と布団を除く)、仕事とあらば好き嫌いはいってられない。がんばりましょう、と気合をいれて…
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Willemsen, M.C., Johnson, E.J. (2010) Visitin the Decision Factory: Observing Cognition with MouselabWEB and other information acquisition methods. In Schulte-Mecklenbeck, M., Kuhberger, A. & Ranyard, R. (Eds.) “Handbook of Process Tracing Methods for Decision Making“.

意思決定の心的過程を追跡する方法のひとつ、情報ボード法についての解説。draftで読んじゃったけど、失敗したなあ。本を買えばよかった。第二版が出ているようだし。
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Payne, J.W., Bettman, J.R., Johnson, E. (1988) Adaptive Strategy Selection in Decision Making. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 14(3), 534-552.

　仕事の都合で大慌てで読んだやつ。情報ボード法による情報探索実験の論文である。
　まさかのJEP:LMC。まさかこのトシになって、我ながらよくわかんない仕事で生計を立てつつ、なぜか80年代のJEP論文を読んでおるとは。若いころの自分が知ったらどう思うのだろうか。(どう思うのかもなにも… どっかから飛び降りてるよね)
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Berger, Y.G., Tille.Y. (2009) Sampling with Unequal Probabilities. Handbook of Statistics, Vol. 29A. Sample Surveys: Design, Methods and Applications. 39-54.

　ポアソン抽出みたいな感じの標本抽出についてあれこれ調べていたんだけど、基礎知識が足りないのに論文ばかり読んでいても… と思って、試しに読んでみたやつ。
　これもぼやきになっちゃいますけど、標本抽出論っていったいどこで学ぶんだ？ 皆目見当がつかない。
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 5. Inverse Sampling Methods.

　ちょっと関心があって、適応的抽出デザインについてのモノグラフ(全6章)を読んできた(1章, 2章, 3章)。いよいよ、この本を読み始めた目的である第5章、逆抽出についての解説である。
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Ohlsson, E. (1998) Sequential Poisson Sampling. Journal fo Official Statistics, 14(2), 149-162.

　いまやっている調べ物のついでに読んだやつ。標本サイズを固定した確率不均一抽出デザインのひとつ、系列ポアソン抽出を提案した論文である。
　標本抽出法について調べていると、考案したあなたしか使ってないんじゃないかというようなマイナーな新手法提案がちらほらあるんだけど、この論文はgoogle様曰く被引用回数116。実際に現役の抽出デザインだと思う。
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 3. Rao-Blackwell Modifications.

　適応的抽出デザインについてのモノグラフの第3章。実をいうと5章の逆抽出についての章を読みたいだけなんだけど、いきなり読んでも訳が分からないので最初から目を通している次第である。
　出たよ、Rao-Blackwellの定理… 恥ずかしながら、このあたりの話が理解できたためしがない。そもそも数学がからきしだめだから文系の学部に行ったのに、なんでこの年になってこんな目にあっているのだろうか。憂鬱だなあ。
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 2. Adaptive Cluster Sampling.

　適応的抽出についてのモノグラフ、全6章のうちの第2章。適応的クラスタ抽出についての章だが、この抽出デザインが主題というより、この抽出デザインを題材として適応的抽出の際の主要な推定量を導出する、という主旨だと思う。
　苦手分野だけど、たったの12ページだ。がんばろう！ と気合をいれて…
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 1. Basic Ideas.

　適応的な標本抽出についての70ページくらいのモノグラフの第一章。
　著者らが書いた別の資料を読んでいて、理屈が全くわかんなかったので(特にMurthey推定量というのがわからんかった)、勉強のために読んでみた。不得意分野でもあることだし、細かくメモを取るぞ！と気合を入れて読み始めたのだが、まだイントロなもので、あんましややこしい話はない。
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Greco, L., Naddeo, S. (2007) Inverse Sampling with Unequal Selection Probabilities. Communications in Statistics: Theory and Methods. 36, 1039-1048.

　いま調べていることの足しになるかなと思ってめくったやつ。抽出確率が確率不均一な逆抽出デザインでの母合計推定の話。Google様いわく、被引用件数18件。さみしい。
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Datta, J., Polson, N. (2022) Inverse Probability Weighting: from Survey Sampling to Evidence Estimation. arXiv:2204.14121v2.

　IPW推定量についての解説だというので、勢い込んでめくってみたんだけど、調査データ分析とか因果推論とかじゃなくて、シミュレーションの話で出てくる、重点サンプリングっていうの？ ああいう角度からの話であった。わたくし、そういう難しい話ってよくわかんないので、なけなしの関心がかろうじて維持できた部分についてのみメモする。
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Tille, Y. (2016) Unequal probability inverse sampling. Survey Methodology, 42(2), 283-295.

　3年位前からずっとあれこれ思い悩んでいた問題があって、このたびその問題について自分なりにまとめた説明を作っていて、たまたま見つけた関連論文をなにかの足しになるかなと思って眺めていたところ、不意に、これじゃん！ と気が付いた。一見そうは見えないけれど、まさにこれこそが自分が抱えている問題ではないか。ぞわぞわっと鳥肌が立ち、慌ててきちんと読み始めた。

　マーケティング・リサーチにおけるささやかな問題について悩んでいるはずだったのに、なんということでしょう、まさかの標本抽出法の論文である。できれば関わり合いを持ちたくない分野だ。
　二段目がポアソン抽出の逆抽出であるような標本抽出法についての解説。カナダにJob Vacancy and Wage Surveyというのがあり、そこでの標本抽出を例に挙げている。著者は先日読んだ標本抽出についての論文の著者である。
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Herbison, P, Hay-Smith, J., Gillespie, W.J. (2011) Different methods of allocation to groups in randomized trials are associated with different levels of bias. A meta-epidemiological study. J. Clinical Epidemiology, 63, 1070-1075.

　読み始めてすぐに「これは俺が探しているものではない…」と気が付いてしまったのだが、面白半分に読み終えてしまった。
　臨床試験で、患者を統制群と処置群に割り当てるとき、どちらに割り当てられたかは患者には知らせないわけだが、隠し方が甘いこともあるよね。そういうときどうなるか、というメタ分析。
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Gambino, J. G. (2009) Design Effect Caveats. The Americal Statistician, 63(2), 141-146.

　調査データ解析に関してときどき出てくる話題である「デザイン効果」についての資料を探していたら、2009年のAmerican Statisticianに解説が載っているのを見つけた。ありがたや。考えてみれば2009年は最近とはいえないが、話題自体がわりかし古いので、この話題の解説としては新しめであるといえよう。
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