ロジスティック回帰と多クラスロジスティック回帰の定義は意外とややこしい

Lindeberg-Lévy中心極限定理以外のデモもやろう

plm の cipstest の実装がおかしかった話

先日の第83回Tokyo.Rで構造推定に関する発表をした. 以前の発表資料(https://github.com/Gedevan-Aleksizde/20190703_ML_ECON)の加筆が直前まで長引いてたため, 正味3日くらいしか準備できる時間がなかった. そこで以前の発表ですこしだけ触れた構造推定につ…

第80回Tokyo.Rの発表の補足として書かれた長文

CausalImpact パッケージに関して, ただひたすら長いだけのうんちく書いた. 27ページ相当.

概要 予備知識のセットアップ 目的は因果推論 一般化モーメント法 (GMM) カーネル回帰 ランダムフォレスト 本題 参考文献 概要Athey, Tibshirani, & Wager (2016, Generalized Random Forests) で提案されている Generalized Random Forest (GRF) について解…

ユリウス暦2020/1/6更新: その後のこの分野の急速な発展のため, 情報を更新した ill-identified.hatenablog.com概要 機械学習か経済学 (計量経済学) そのいずれかに関してある程度の知識がある人間向け もうすでにこのネタでブログその他がいくつも書かれた…

土地統計調査の世帯収入は不完全な階級化データでしか公開されないため, 全世帯の平均収入を直接計算することが出来ない。そこで、東京都のデータを使って確率モデルを仮定して世帯収入分布を推定する方法を紹介する。

Stan で VARMA のパラメータを推定するプログラムを用意した. Stan は始めたばかりなのでまだ効率的なコードでないかもしれない.

概要・前置き 以前も何度か R で地図を作る方法を紹介していたが, 自分のプログラミングテクが雑なこともあり, 冗長なコードの掲載であまり便利でないのではという印象を持たれる恐れもあった. そこで, GUI で操作のできるわりに高機能な QGIS (Quantum GIS;…

ユリウス暦2020/1/6更新: その後のこの分野の急速な発展のため, 情報を更新した ill-identified.hatenablog.com 概要今やかなり使い古された感じのあるテーマだが, 統計学と機械学習の違いについて, 分析の対象が社会現象である場合に限定して自分なりの考え…

概要前回の[[R] 回帰分析で適切な方法を使わないとどうなるか (時系列編) - ill-identified diary]で, 「時系列分析の場合は線型過程のラグ項の次数が分からないことが普通ではないか (なので実用性に欠ける用例でないか)」という指摘をいただいたので, 過去…

概要 前回 大数の法則の視覚化から理想の推定量を考える - ill-identified diary の最後に上げた具体例の, 時系列分析の場合についても, 推定量の違いから生じる結果を視覚化してみた. 時系列はあまり詳しくないので操作変数編より内容が薄い. 安定な自己回…

概要 大数の法則を視覚化した前回 大数の法則の視覚化から理想の推定量を考える - ill-identified diary の最後に挙げた具体例の, 操作変数の場合についても, 推定量の違いから生じる結果を視覚化してみた. 通常最小二乗法と操作変数法 (2段階最小二乗法) だ…

概要 前回 [GMM] 非線形モデルでの一般化モーメント法と操作変数 - ill-identified diary の続き. 操作変数を用いる非線形モデルの例として, 2値選択の場合の手法を紹介する. 前回予告ではロジットと言ったが, プロビットの話になった. 文章量はpdf換算6頁程…

概要 [GMM] 一般化モーメント法と操作変数 - ill-identified diary の続き. 非線形モデルに対して操作変数法*1, あるいは GMM を適用するのかということについて 最尤法との比較 具体的な応用例はまた別の記事に 前回予告したように, 非線形モデルに対して G…

追記: この記事の内容を以下で書き直した.ill-identified.hatenablog.com 2015/3/4 対数尤度関数の式が間違っていたので修正 概要 潜在変数 (latent variable) モデルを用いた2値のロジスティック回帰 (ロジットモデル) の表現について説明する 文章量はPDF…

概要 今回は GMM (一般化積率法, 一般化モーメント法) について, 操作変数法との関連に重点して話す. そもそも GMM とはなにか. GMM と操作変数法 (2段階最小二乗法) との関係 操作変数を使った推定法のバリエーション 職場の統計推論に詳しい人に「GMM って…

概要 今回は大した内容ではない sem パッケージで二段階最小二乗法をする tsls() 関数の構文がちょっとわかりづらかったのでメモ書き程度に残しておく 操作変数 のようなモデルがあるとして, が内生変数である, つまり 誤差項 と相関するとき, 通常の最小二…

前回のRDD理論編を踏まえて, 前回 紹介した, Angrist and lavy(1999) "Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement" (以下 AL1999 と呼ぶ) のサンプルデータが著者の一人アングリストの所属する MIT Economics …

2014/12/18 実践編を更新 [計量経済学][時事ネタ?] 非連続回帰デザイン (RDD) 実践編 - ill-identified diary 概要 数式が多い Sharp RD と Fuzzy RD の手法について前回より厳密かつ実用性のある説明をする. R の rdd パッケージを使って実演する. → 理論の…

RDDとは? 前回 で言及したRDDについて, もう少し詳しく話すために個別に記事を書いた. Regression-Discontinuity Design (RDD) "Reforms as Experiments" は, Campbell (1969) で, 政策評価のために提案された方法論. Campbell (1969) には RDD 以外の話題も…

線形回帰モデルのときは, 決定係数 という指標で, そのモデルの当てはまりの良さ, 言い換えるなら実際に観察された現実のできごとをどれくらい説明できるかを表すことができた. 決定係数の長所は, 必ずゼロから1の範囲になるため, 直感的に当てはまりの良し…

前回の多項ロジット (混合ロジット) の話に引き続いて, 多項ロジットが使えない場合の手法について書いておく. 今回言及するのは: IIAの仮定を検証する方法 ネステッド・ロジット 実行方法 一般化極値 (GEV) モデル 混合モデル (Mixture Model) 実行方法 で…

2014/06/12: データの加工方法を加筆 2014/06/14: 多項ロジット, 条件付き・混合ロジットを混同しないよう修正 離散選択が消費者の購買行動を分析するのにどう利用されているか, ということについて調べていたので, その要約を書いておく. 自分はマーケティ…