- RT @jnishihiro : この指摘もまったくその通りだし、それにも増して「無益な争いがおきないように・・・種が互いに譲り合い・・・」などと書かれている福岡さんご自身による「人間の戯画」も大概だと思います。 twitter.com/Huckbooks/stat… 05:45:40
- RT @Kyukimasa : 細菌ごとの鞭毛モーターの違い www.pnas.org/content/early/… 回転子／固定子の構造（ディスク枚数や極数）の違いでモータートルクが異なる。各トルクを算出し、住んでる液体の粘性との関係を考察してる。 すごいなこれ pic.twitter.com/qBoGb3iITx 05:46:39
- 朝から紅芯大根という中国野菜にとりくんでおります… pic.twitter.com/HM778QAS4f 06:43:45
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- あんとしあに〜ん pic.twitter.com/dr2HJYXY0S 06:46:33
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- RT @Kyukimasa : BBC：シェイクスピアとスターウォーズ bbc.in/22ec6EP すべての物語は7つのプロットだとかそんな話を中心のビジュアル読み物。 オビ=ワンを前にしたダース・ベイダーの台詞、リア王の引用だったのか The circle is now complete 09:21:02
- RT @togetter_jp : . @shuyo さんの「トークイベント「統計的自然言語処理ーことばを扱う機械」（岩波データサイエンス Vol.2 刊行記念）」に注目中！いますぐチェックしよう。 togetter.com/li/950232 09:27:07
- RT @naichi : データ野球は、ここまで進化している！ 『ビッグデータ・ベースボール 20年連続負け越し球団ピッツバーグ・パイレーツを蘇らせた数学の魔法』MLBは新しい時代に突入した！ 解説 by 生島 淳 - HONZ honz.jp/articles/-/42549 10:03:20
- Stan backronym just a joke andrewgelman.com/2016/03/15/sta… Stan が Sampling Through Adaptive Neighborhoods (適応的近傍を介した標本抽出)の略語 backronym…ってのはジョーク，とのこと 10:09:57
- 今さらながら中山さんたちの CCM 時系列間因果推定の解説 ci.nii.ac.jp/naid/40020730711 を読みたくなったのだけど…生態学会和文誌は「読まずに捨て」状態だったので…手元に無い！…しかし甲山さんの部屋で堆積書類層マイニングして発掘，さっそく裁断→スキャン→PDF化 12:05:54
- 昨日RTしたヘルムホルツ環境センター「妖精サークル」が Turing なモデルで説明できるというハナシ www.pnas.org/content/early/… おもしろい．以前に小山さんと研究したサロベツのやちぼうずなんかとも関係ありそう… pic.twitter.com/hcWwgrEh3k 12:28:11
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- RT @gsi_cyberjapan : 地理院タイルのアクセスランキング（2016年2月）をヘルプページに掲載しました。 maps.gsi.go.jp/help/index.htm… pic.twitter.com/3hFPwbIgNC 14:14:29
- 明日からの出張の準備、いつものごとくなかなか進捗しない…そして来週水曜日午後の生態学会自由集会の準備は…あ、机の上もこんらんしてるな… pic.twitter.com/RQNwSD800x 14:27:38
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- RT @AntiBayesian : Lewis 「俺哲学者だし数学知らんけど、世界の近さって計算できるの？」 Rubin 「傾向スコアってのを使うと出来るんじゃないかな？」 14:33:24
- RT @AntiBayesian : 統計的因果推論も二大潮流ある fisher：実験計画方でうまいこと差分取ろう ->rubin:差分の差、傾向スコアで因果を推論しよう 星野本：傾向スコア wright：因果構造の流れを追おう -> pearl：具体的な手法考えたぞ！ 宮川本：パス解析、ベイジアンネットワーク 14:34:25
- RT @daihiko : 理が知りたいのか (周辺尤度系)、予測したいのか (予測誤差系)、介入したいのか (因果推論系) ? #jssp_ss2016 14:42:06
- RT @ynabe39 : 独立変数を操作して時間的に後続する従属変数を変化させられることが因果。 14:43:54
- RT @AntiBayesian : Rubin、傾向スコア以外にも多重代入法やEMアルゴリズムなどめっちゃ使われる手法をいろいろ編み出したやばいお方である。 15:01:32
- RT @Alien_Evolve : 生態学会２日目21日10時からの企画集会「植物の識別能力」の宣伝です。www.esj.ne.jp/meeting/abst/6… 「実は植物は隣株の血縁を識別できるのでは？」というアイデアに関する発表が３つあり、どれもウソみたいに興味深い現象を報告しています。 ぜひお越しください～。 15:02:46
- RT @tharano34 : 「交尾行動の新しい理解-理論と実証」本が届いた。3/15リリース。 pic.twitter.com/2bP3qFoD99 15:03:44
- 交尾行動の新しい理解－理論と実証－ kaiyusha.wordpress.com/?s=%E7%B2%95%E… 目次 1 交尾行動の行動生態学：最近の新展開 2 性淘汰理論を整理する 3 グッピーの配偶行動と雌雄の駆け引き 4 交尾をめぐるメスの利害とオスの利害：マメゾウムシの事例を中心に 15:11:04
- RT @AntiBayesian : 「回帰はモデルの仮定がやばいと結果もやばい、ノンパラで解決できるようなもんじゃない。そこで傾向スコアを用いると解決ですよ！」って話だと思うんだけど、私が理解できてない部分が多すぎて、「回帰の数多ある問題の全ての面を解決出来るドリーム必殺技だ」と主張してるように聞こえる… 15:36:02
- RT @simizu706 : 傾向スコアを使って重みづければ，介入群と統制群の等質性を疑似的に再現できる 15:37:25
- RT @jssp_pr : 星野さんの講演，（たぶん）後半に入っていよいよ傾向スコアの話になりました． 先ほどご講演くださった林さんによる勉強会資料： takehiko-i-hayashi.hatenablog.com/entry/20120427… #jssp_ss2016 15:38:41
- 誰でも考えることなんだろうけど…傾向スコアを使った方法と階層ベイズモデルって…このふたつを結びつけたりするのは，難しいんですかね．個体差・地域差なんかが一次元の値で与えられているなら，傾向スコアにつながるような…つながらないような… 15:48:53
- たくさんの共変量を投入して構築される傾向スコア，これに関して「モデル選択したほうがいいかも」とかいうヒトもいるけど，じつは傾向スコアについてはそんなことしないほうが良いという理論がある…らしいのですが，不勉強．傾向スコアづくりは，単なる「重回帰で係数推定」とは別モノなわけですが… 16:07:18
- RT @simizu706 : 本来測定されるべき共変量が測定されていないと，説明変数と残差に相関が生じてしまう。これを除外バイアスという。サンプルサイズを大きくしてもこのバイアスは消えない。 #jssp_ss2016 16:15:34
- RT @AntiBayesian : cochran「観察研究から因果を言うためにどうすればいいか？」 fisher「うまくいかない場合は隠れた共変量があるのでは。うまい共変量を探したまえ（中間変数を用いるな、中間変数を経由する間接効果が因果効果から除かれてしまうから）」 16:19:28
- 社会心理学会の第3回春の方法論セミナー「統計的因果推論への招待」，twitter のタイムラインでそのふんいきが伝わってきたのは良かったのだが…自分のやるべき仕事がまるで進捗していませんよ… pic.twitter.com/njpOyniJ3P 16:31:23
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- RT @simizu706 : 説明変数と相関はあるけど，目的変数の残差とは相関がない変数を操作変数として用いるとよい。。操作変数で説明変数を回帰したときの予測値は，操作変数の関数なので目的変数の残差とは無相関。この予測値で目的変数に対して回帰をすれば，正しい因果効果が推定できる #jssp_ss2016 16:37:36
- RT @ibaibabaibai : 相性悪そう。。 twitter.com/kubobook/statu… 19:52:33
- 夜になって，とびこみ生態学会さーば雑用．こちら qiita.com/hoo89@github/i… を参考にしながら newusers とか使ってみましたよ…明日はまた東京出張． 22:13:21
- RT @ibaibabaibai : もはやそこは誰でも分かるように改良された そうやってひとつひとつですね〜 息切れ twitter.com/kubobook/statu… 22:38:57