仕事の都合で、調査データのウェイティングという複雑怪奇な問題について考える羽目になることがあるのだけれど、なにか役にたつ資料はないものかと探していると、Statistical Scienceの2017年の調査特集号に突き当たることが多い。去年目を通した Elliot & Valliant(2017)、先日読んだBreidt & Opsomer(2017)もこの号に掲載された論文だった。
四の五の言わず、この号に載った9本の論文(残り7本)に片っ端から目を通しちゃえばいいのではないか、と思って、とりあえず(おそらくは編者によるのであろう)イントロをパラパラめくり始めたら、これが意外に面白く、かつ難しく… 結局、最初からメモを取りながら読み直すことになった。
Skinner, C., Wakefield, J. (2017) Introduction to the Design and Analysis of Complex Survey Data. Statistical Science, 32(2), 165-175.
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川田耕 (2008) 憤怒・和解・自由 －許鞍華の映画について－ (上), 京都学園大学経済学部論集, 17(2), 47-60.
川田耕 (2008) 憤怒・和解・自由 －許鞍華の映画について－ (下), 京都学園大学経済学部論集, 18(1), 53-67.
香港の映画監督アン・ホイの作品についての評論。作品でいうと、デビュー前のTVシリーズから「おばさんのポストモダン生活」あたりまでをカバーしている。未見の作品のあらすじを知りたくて手に取った。
「男人四十」というマイナー作品に対する評価が非常に高くてちょっとびっくりした。あれ、ジャッキー・チュンがカリーナ・ラムと寝ちゃうのってどうなの？ 悩んでおいて結局寝るの？ って思うんですけどね。もっとも、私がモテるおっさんに冷たすぎるというだけで、物語としてはあれでいいのかもしれない。
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世の中には、興味を持って取り組める事柄もあれば、全く興味はないけどやらなきゃならない雪かきみたいな仕事もあれば、本質的な興味はないんだけけど行きがかり上なんだか気になる問題というのもある。私にとっての三番目の代表例が、調査における標本ウェイティングである。きわめて切実な問題であり(その割に解説が少ない)、とても難しい(その割にお金にならない)。
というわけで、ときどき必要に駆られて資料を読み、ブログに記録したりしているんだけど、ブログに書いた内容を忘れるどころか、書いたことさえ忘れてしまう。三歩歩けば全て忘れる、ニワトリなみの記憶力である。
そこで、これまでに書いたウェイティングに関するエントリをまとめておこう。… というエントリを、実は2015年に書いているんだけど、それから幾星霜、追加して読んだものもたまってきて、いよいよ記憶があやふやになってきた。再度まとめ直す。すいません、これは私の私による私のためのメモです。
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Breidt, F.J., Opsomer, J.D. (2017) Model-assisted survey estimation with modern prediction techniques. Statistical Science, 32(2), 190-205.
のメモ、最終回。いよいよ面白い話になってくる。GREG推定でいうところの「作業モデル」を機械学習で組んじゃうのだ。
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前回に引き続き、
Breidt, F.J., Opsomer, J.D. (2017) Model-assisted survey estimation with modern prediction techniques. Statistical Science, 32(2), 190-205.
のメモ、その第二回。いよいよ、著者の云うところのモデル・アシステッド推定とはなんなのかが明らかになる。話の先取りになるけど、要するにGREG推定量のことなのだ。ナアンダというなかれ、俺はこういう風に考えたことなかったよ。
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Breidt, F.J., Opsomer, J.D. (2017) Model-assisted survey estimation with modern prediction techniques. Statistical Science, 32(2), 190-205.
標本ウェイトつき調査データの分析方法について調べていて(ときどき仕事の都合でそういうニーズに突き動かされる)、たまたまめくった奴なんだけど、意外や意外、とても面白くて、最後まで目を通すことなく、途中で冒頭に戻ってメモを取り始めた。しかも講演口調で。
実はいまもって読み終えてないんだけど(記事題名に読了とあるのは現時点で偽りである)、これ、もっと早く読んでおけばよかった… そうすれば先日のToth & Eltinge (2011)ももう少しは理解できていたかもしれない。
長くなりそうなので数回に分ける。まずは全9章のうち1-3章のメモ。
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Toth, D., Eltinge, J. (2011) Building consistent regression trees from complex sample data. Journal of the American Statistical Association, 106(409), 1626-1636.
仕事の都合で標本ウェイトつきのデータを使って分類木モデルをつくりたくなり、あれこれ調べていて見つけた論文。
少なくともタイトルは知りたいことにぴったりだし、第一著者はサーベイデータに特化した分割木・森モデリングのRパッケージrpmsの中の人だし、これを読めば道が開けるかな、と思ったのが運の尽き… いやあ、えらい目にあった。
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Yao, W., Li, Z., Graubard, B.I. (2014) Estimation of ROC curve with complex survey data. Statistics in Medicine, 34(8), 1293-1303.
仕事の都合で読んだやつ。複雑な標本抽出デザインのデータからROC下面積(AUC)とその分散を推定するにはどうしたらいいか、という論文である。
うーん、マニアックな話だなあ。夢もへったくれもないなあ。俺もChatGPTのマーケティング活用だとかそういうの語りたいのに。なんかこう、カメラの前でろくろとか回したいのに…
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竹内真登, 星野崇宏(2014) 解釈レベルの操作を伴うコンジョイント測定法の開発: マーケティングリサーチに生じるバイアスの排除に関する実証分析. マーケティング・サイエンス, 23(1), 15-34.
竹内真登(2014) マーケティングリサーチへの応用を目的とした解釈レベルの新操作法の開発: 解釈レベル理論とメンタルシミュレーションに基づく提案と実験検証. 経済科学(名古屋大学大学院経済学研究科), 63 (2), 15-26.
竹内真登, 星野崇宏(2017) プロセスシミュレーションを伴うコンジョイント測定による購買予測: 写真提示を用いた操作と追跡調査による予測精度向上の確認. 行動計量学, 44(1), 45-56.
竹内真登(2017) マインドセット操作によるマーケティングリサーチの精度向上は可能か？ メンタルシミュレーションと解釈レベル理論に基づく操作の違いに着目して. 行動計量学, 44(2), 151-165.
仕事の都合で立て続けに読み直した。竹内真登先生による一連の研究。
内容のメモは別のところでとっているので省略。実のところすべて再読なのだけれど、なんでも記録しておこう、ということで…
Jiang, Y., Adaval, R., Steinhart, Y., Wyer, R.S. (2014) Imagining yourself in the scene: The interactive effects of goal-driven self-imagery and visual perspectives on consumer behavior. Journal of Consumer Research, 41, 418-435.
これも仕事の都合で読んだやつ。消費者行動の文脈でのメンタル・シミュレーションの実験研究である。ひとくちに自己関連的メンタル・シミュレーションといっても、それには目標ってものがあるでしょう？ という面白い切り口。
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Cian, L., Longoni, C., Krishna, A. (2020) Advertising a desired change: When process simulation fosters (vs. hinders) credibility and persuation. Journal of Marketing Research, 57(3), 489-508.
仕事の都合で読んだやつ。広告におけるメンタル・シミュレーション研究である。最後の著者はセンサリー・マーケティングで有名なAradhna Krishnaさん。
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Amit, E., Algom, D., Trope, Y., Liberman, N. (2009) “Thou Shalt Not Make Unto Thee Any Grave Image”: The Distance Dependence of Representation. Markman, K.D, Klein, W.M.P., Suhr, J.A. (eds.) “Handbook of Imagination and Mental Simulation“, Chapter 4. Psychology Press.
仕事の都合でざっと目を通したやつ。メンタル・シミュレーションの研究と解釈レベル理論との関連性がわかるかと思ったんだけど(メンタル・シミュレーションの論文集に載っていて、著者らは解釈レベル理論の中の人だから)、期待した内容とはかなり違いまして…
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今月、新聞に世論調査についてのちょっと面白い記事が載っていた。リンク切れに備えてメモしておくと、朝日新聞の2023/9/11の記事で、見出しは「『不人気』報道 不人気呼ぶ？」。ロシアで行った実験で、プーチンの人気の有無についてフレーミングしたのちにプーチン支持を訊くと、ネガティブ・フレーム下で支持率がすごく下がった、つまり、プーチンに人気が無くなったと人々が信じればプーチンの支持率は急落するんじゃないか、という話。
当該の記事には研究者の名前さえ載っていない。しばしのWeb検索の末、元ネタはこれじゃないかなという論文をみつけた。こういう記事にはソースのURLをつけてくれればいいのにね。
Buckley, N., Marquardt, K.L., Reuter, O.J., Tertytchnaya, K. (2023) Endogenous Popularity: How Perceptions of Support Affect the Popularity of Authoritarian Regimes. American Political Science Review, First View, 1-7.
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先月、コンジョイント分析の実験計画をRで作る方法についてのメモを作ってたんだけど(我ながらマニアックな話だ…)、そのきっかけになったのはRの cbcTools というパッケージをみつけたからであった。メモを公開したら、このパッケージの作者の方にコメント頂いたりして(機械翻訳で読んで下さったのだそうだ)、誠に恐縮でございました。一円の儲けにもならないけど、なんだかちょっと嬉しいですね。
で、この方が作っている別のパッケージについて解説を眺めていたら、冒頭でいきなり「そうそう！そうなのよ！」と膝を叩くような話が出てきて…
Helveston, J.P. (2023) logitr: Fast Estimation of Multinomial and Mixed Logit Models with Preference Space and Willingness-to-Pay Space Utility Parameterizations. Journal of Statistical Sofware, 105(10).
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代表性のない標本調査に基づいて母集団特性をうまいこと推測する、という話題のひとつに、Mr.P ことMRP(マルチレベル層化・回帰)というのがある。選挙予測で注目を集めた手法で(たしかYouGovがジョンソン勝利を当てたときに使ったんですよね)、私は面白がってGelman先生たちのarXivの論文のメモをとったりしてたんだけど、国内でもあれよあれよという間に有名になり、周囲から「MRPって知ってます？」と訊かれ、学会発表やそのへんの調査結果リリースでも見かけるようになり、なんと日本の伝統的大手メディアの方まで採用を検討しはじめ、ついには「MRPってできますか」と問い合わせが来たりするようになった。さすがにここまで来ると、個人的な熱は冷めてしまう。
このたびちょっと思い立って検索してみたら、もはや心理学などの隣接諸分野で啓蒙論文が出るレベルにまで普及したようだ。2020年以降の論文は件数が少なく、とっくにハイプ・カーブの峠を越えたという感じである。
そのなかから試しに一本読んでみた。疫学分野での手法検証研究である。
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ここしばらく、時系列モデリングの解説書を頼りに、INLA(積分段階的ラプラス近似)の理屈を理解しようと試みていた。目当ての2章は読み終えたので、この本はこれでおしまいにするつもりにするつもりだったのだが、なんとなく3章も目を通してしまった。
Wang, X., Yue, Y.R., Faraway, J. (2023) Dynamic Time Series Models using R-INLA: An Applied Perspective. Chapter 3. Details of R-INLA for Time Series.
せっかくなので、各節のごくごく概要についてメモしておく。ちなみに本章は長いのだが、チャートが多く、実質的な内容はみかけほど多くない。
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前回に引き続き、時系列モデルについてのINLA(積分段階的ラプラス近似)の解説書。全14章だが、第1,2章だけはメモしながら読むことにした。いよいよ第2章。
Wang, X., Yue, Y.R., Faraway, J. (2023) Dynamic Time Series Models using R-INLA: An Applied Perspective. Chapter 2. A Review of INLA.
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Wang, X., Yue, Y.R., Faraway, J. (2023) Dynamic Time Series Models using R-INLA: An Applied Perspective. Chapter 1. Bayesian Analysis.
長く個人的懸案のひとつであったINLA(積分段階的ラプラス近似)について学ぶべく、このたびRue, Martino, Chopin(2019)にチャレンジし、学力不足により涙を飲んで撤退した次第だが、いきなり原典における一般的記述を読もうとしたのがいかんかったよな、というのが反省点であった。気を取り直し、今度は領域を絞った解説書をあたってみた。
R-INLAについての解説本のうち、特に時系列モデルについての本。本の評判については知らないが、なんだかわかりやすそうだし、きちんとした感じだし、なにより全文が公開されている。ありがたい。
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Lakens, D., Scheel, A.M., Isager, P.M. (2018) Equivalence Testing for Psychological Research: A Tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science. 1(2), 259-269.
仕事の都合でごくたまに等価性検定の話が出てくることがある。消費財のマーケティングリサーチでは、たとえば原材料や製法をコスト削減しても製品知覚は変わんないことを確認したい、というような場面が典型的である。今回もちょっと似たような用事があって、話のついでにめくってみた。ときどき読まないと忘れてしまう。
等価性検定や非劣性検定の話をマジメに勉強するならば、それはもう医学統計の教科書をあたるべきなんだけど、今回は心理学者向けの易しい啓蒙論文。週末の気分転換だからね、と自分に言い訳して…
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前回に引き続き、以下の論文のメモ。
Rue, H., Martino, s., Chopin, N. (2009) Approximate Bayesian Inference for Latent Gaussian Models by Using Integrated Nested Laplace Approximations. Journal of Royal Statistical Society, B. 71(2), 319-392.
どうやら私の能力を超えている… 辛い…
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