とある長男

M2, 計量経済/Microeconometrics, 金融工学

[とある長男 @joe110hansa]

@maximize28sotu もっと言うなら、タクシー会社のGoや、サントリーでも因果推論やっちゃってまっせ
トクホ　因果推論で調べてみてください
おーーってなります笑（平行トレンドは不明瞭だが）

[とある長男 @joe110hansa]

@maximize28sotu 金融業界なら期間構造モデルぐらい知っておいてもいいんじゃないすかね笑

[とある長男 @joe110hansa]

学会の尊厳...
ちいかわって著作物じゃ

[Kent Fujiwara @kentfuji]

おい、全AIは置いといて、ちいかわはまずいだろ！

[とある長男 @joe110hansa]

@Ryo_Saeba_3 @twf003 なるほどですねー
デザインが消費者心理を変えるナッジ効果のようなものがあるんですね
面白い

[とある長男 @joe110hansa]

@Ryo_Saeba_3 @twf003 じゃあ口一つで良いのでは？

[N283T @tbsng_ktkm0923]

最近はHTMLで発表スライド作ってます

構造生物学やってる人は構造をその場でグリグリしたりできるので おすすめです

[とある長男 @joe110hansa]

Contributionやnoveltyがわからん...
この研究意義ってあるのか？って思える研究ってゴロゴロあるんだなぁ...

[いいむらぼ（飯村研究室） @Tokyo6Heart]

ポスター発表終わりました。楽しんでいただけたようでよかったです。

[Joachim Schork @JoachimSchork]

In statistics, Frequentist and Bayesian approaches are two major methods of inference. While they aim to solve similar problems, they differ in their interpretation of probability and handling of uncertainty.

Frequentist Approach:

Frequentists interpret probability as the long-run frequency of events. Parameters (like the mean) are fixed but unknown, and inference relies on analyzing repeated samples.

✔️ Key Concept: Frequentist methods estimate a single, true parameter value based on hypothetical repeated sampling.

✔️ Confidence Intervals: A 95% confidence interval means that in repeated samples, 95% of intervals would contain the true value, not that there's a 95% chance for a single interval.

✔️ Hypothesis Testing: P-values measure how likely observed data (or more extreme data) would be under the null hypothesis. If the p-value is low (e.g., < 0.05), we reject the null.

❌ Limitations (Frequentist): P-values can be misinterpreted and do not directly indicate the truth of a hypothesis, and frequentist methods do not incorporate prior knowledge, limiting flexibility when such information is available.

Bayesian Approach:

Bayesians interpret probability as degrees of belief or certainty about an event, updated as new evidence emerges.

✔️ Key Concept: Bayesian methods start with a prior belief about a parameter, which is updated with data to produce the posterior distribution, reflecting the updated understanding.

✔️ Credible Intervals: A 95% credible interval means there's a 95% probability the parameter lies within this range, given the data and prior.

✔️ Incorporating Prior Knowledge: Bayesian methods incorporate prior information, making them flexible for combining expert opinions or past data.

❌ Limitations (Bayesian): The choice of prior can be subjective and influence results, and Bayesian methods often require intensive computation, especially for complex models like those using MCMC.

The graph compares Frequentist Confidence Intervals (blue) from 20 samples with a single Bayesian Credible Interval (red). Frequentist intervals vary across samples, showing where the true parameter would fall in repeated sampling. In contrast, the Bayesian interval shows the 95% probability that the parameter lies within the range, given the data and prior. This highlights their different approaches to uncertainty.

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#rstudioglobal #statisticians #RStats #VisualAnalytics

[kei ikegami @kei0334569]

バイオリンプロットっていつ使うんだよと思ってたけど、これはバイオリンプロットだろという状況についに直面した

[とある長男 @joe110hansa]

@m1lk_ha24v 色塗りも塗装も同じで草

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋CmdStanPyによるベイズ統計の新記事です！

Vol.19 「ランダム係数モデル」
リンク▶ https://t.co/hcweI5m5l9

階層ベイズモデルの一種、ランダム係数モデルを実践します。
Stanによるベイズモデリングに加えて、GPBoostでGLMMモデリングをしました！

by #のんびり統計

[とある長男 @joe110hansa]

逆な気がする...
先行研究の蓄積の山があってその頂上を若干へし折るかのように、自身のcontribution（分析手法や観察内容、新たな解釈など）があるという認識

観察（observation）は手段でしかないと思う。社会実験をやろうが実験室実験をやろうが、意図は変わらない。DoEに説明がつかないからだ。

[とある長男 @joe110hansa]

We are pleased to to inform you that きたーーーーーーー！！！！

[とある長男 @joe110hansa]

ほしいい

[Keita Abe @keita43a]

献本いただきました！
(ご本人の前でポスト開けてしまいましたが改めてありがとうございます。)

環境経済学で扱ってるトピックだけでなく研究アプローチが学べるので勉強します。院ゼミで読もうという話になっているので楽しみです。

アザラシ先生が中に登場するのもいいですね。

[kei ikegami @kei0334569]

公開講座（https://t.co/Le0x6GULsv）でやる実証IOの入門でRをブラウザで使えるようにしたんだけど、すごい。何この技術。

https://t.co/hgvEgBHcsf

[とある長男 @joe110hansa]

下つき文字すご笑
どこで見つけてきたんや笑

[綿草 @watagusa]

負の二項分布の期待値を、E[X]=Σx₍ᵣ₊ₓ₋₁₎Cₓ(1−p)ˣpʳで直接求める形もやってみたけど、x-1をx'と置き換えたりr+1をr'と置き換えたりで、組み合わせの取り回しが結構面倒な感じだった。

[とある長男 @joe110hansa]

いやいやめちゃめちゃやられてます

ISFJ論文大会では重回帰の方が珍しいぐらいっす。

[Neko Damashii @NDamashii]

計算機社会科学には因果革命がまだ届いてない模様

[とある長男 @joe110hansa]

学士以降は、専門によってまちまちなのに、こんな序列作って誰が得するねんって思ってる。

超絶アホくさい。

[とある長男 @joe110hansa]

まじか
ちょうど本を買ったとことろ笑

[Yuzo Maruyama @umaruyama]

標準ベイズ本の原著者として知られるDuke大のPeter Hoffさん。大学院の特別講義「Empirical Bayes Methods」のサポートサイト。手書き講義ノートやRコードなど。
https://t.co/YagUE0eWS0