統計的決定理論から見るベイズ推定
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，ベイズ推定という手法を，統計的決定理論（statistical decision theory）という枠組みで説明したいと思います...
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統計学で用いる行列演算の小技
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式...
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ROC曲線とAUC
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，二値分類モデルのパフォーマンス評価に用いられる，ROC曲線とAUCと呼ばれる指標を説明します． 感度と特異度 ROC（receiv...
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標本調査論5（一般化回帰推定量）
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．これまで4回にわたって標本調査論の入門的な解説を行ってきましたが，今回はその締めくくりとして，一般化回帰推定という手法を紹介します． 差分...
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標本調査論入門4
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．これまで3回にわたって執筆してきた標本調査論の入門的な解説の続きを行います．まず，簡単にこれまでの記事の概要を復習しておきます．「標本調査...
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標本調査論入門3
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．前々回，前回に続いて標本調査論の入門的な解説を行います．「標本調査論入門1」では代表的な2つの推定量（線形推定量と比推定量）を紹介し，「標...
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標本調査論入門2
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．前回に続いて標本調査論の入門的な解説を行います．前回の記事では代表的な2つの推定量（線形推定量と比推定量）を紹介しましたが，今回以降では具...
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標本調査論入門1
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．何回かに分けて，標本調査論の入門的な解説をしたいと思います．今回は，標本調査論を議論する上での準備と，代表的な2つの推定量について紹介しま...
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ジニ係数とローレンツ曲線
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回はジニ係数と呼ばれる所得などの不平等度を測る指標と，不平等度を視覚的に図示したローレンツ曲線について紹介します．学術的には，経済統計と...
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主成分分析
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は多変量解析の代表的な分析手法の1つである主成分分析について解説します． 主成分分析は，高次元データをできるだけ情報を損失しない形で次...
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残差回帰とその応用テクニック（2）
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．前回の記事で，残差回帰と呼ばれる最小二乗推定量の部分ベクトルを求めるテクニックを紹介し，その分布について解説しました．今回は，前回紹介した...
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残差回帰とその応用テクニック（1）
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回と次回で，線形回帰モデルにおける残差回帰（residual regression，またはpartitioned regression）...
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ブートストラップを用いたバイアス補正（2）
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．前回の記事で，ブートストラップを用いたバイアス補正法の一般論を解説しました．今回は，具体的な応用例を紹介したいと思います． EBLUPのM...
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ブートストラップを用いたバイアス補正（1）
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回と次回で，ブートストラップを用いたバイアス補正の手法について紹介します．今回は手法の一般論について説明して，次回で具体的な応用例を紹介...
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正射影と多変量解析の諸手法
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，線形代数における正射影（直交射影）という概念を，その幾何的なイメージがつかめるよう，平易な例を挙げながら説明します．線形回帰，線形...
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パネルデータ分析・超入門2
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．前回の記事で，パネルデータ分析の基本的なモデルと推定法について紹介しました．今回は，各種の検定法と，Rによるデータ解析例をご紹介します． ...
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パネルデータ分析・超入門1
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回と次回で，計量経済学の分野で頻出するパネルデータ分析法の超入門編を書きたいと思います．今回は，パネルデータに対する基本的なモデルと推定...
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線形回帰Tips
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は初学者向けの内容になりますが，線形回帰モデルの小ネタ集です．私が学部生に講義を行ったりゼミを受け持ったりしているなかで，学生がつまず...
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EMアルゴリズム
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，EMアルゴリズムについて解説します．EMアルゴリズムは，欠測が含まれたデータに対する観測データの尤度を最大化するアルゴリズムです．...
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survey weightの役割
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，標本調査の分野で用いられるsurvey weightについて説明します．survey weightを用いて，バイアスのかかったサン...
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