R言語アドベントカレンダー14日目の記事です。
昨日は以下のような記事を書きました。
ここでも書いた通り、分断時系列デザインという分析デザインがありまして、
A/Bテストを含む実験が難しい状況でなんとか介入効果を推定するために、時系列データを使ってうまいことできないか、という取り組みを紹介しました。
不連続回帰デザインの特殊な場合とも解釈でき、一部の領域の学術研究でも利用場面がある、そこそこ便利そうな分析アプローチで、
日本語での記事も出ているという話まではしました。
この記事の中で「時系列データでの回帰モデルは、誤差項が系列相関を持っていたり、目的変数の時系列と相関していたりする事が考えられるので、単純なOLSはまずいのでは」
という懸念を持ちました。Rで検証してみようと思います。
githubはこちら
いやーGithub Copilotは便利ですね。
基礎となる分析アイデアと回帰式とシミュレーションデザインを提示したら一晩とかからず実装してくれました。
この記事は統計・機械学習の数理 Advent Calendar 2025の13日めの記事です。
どの記事も「数理」に踏み込んでいるものの私の記事は多分そこまで数理には踏み込まず、方法論にとどまっている点は私の実力不足です。 許してとは言いませんが、休日の記事なのでユルく見ていってください。
続きを読むこの記事は統計・機械学習の数理Advent Calendar21日めの記事です。
正直数理的な要素を詰める時間が全く取れず、それでもなにか記事を書かなければという使命感から、今年読んだ本の紹介をすることにしてお茶を濁そうと思います。
かねてより本は割と取捨選択をするタイプで、図書館や書店でよくよく吟味してから買うのですが、なんだかんだ統計学の書籍はノールック購入してしまうのは未だに癖として抜けません。 今回に至っては本当に今年購入したのかすら定かではありませんが、記憶と出版年から「多分今年買ったんだと思います」という積読本を選び取り、今年のうちに流し読みだけでもしておこう、という雑な記事になります。
どれも良い本です。モチベーションのある人は是非買ってみてください。
続きを読むこの記事はR言語 Advent Calendar15日目の記事です。
私は卒論、修論、炎上案件は全部Rで切り抜けてきてい程度にはRを触れていて、かれこれ10年はRと暮らしています。
そうしていると当然、様々なパッケージに出会うものでして、Rユーザは好きなパッケージを述べることがアイサツ代わりになるので*1、今年のアドカレはそういう話をしようかなと思います。
昨今はtidyverseやtidymodelsといったパッケージ「群」が注目されています。
これらはRの良くも悪くもカオスなデータ分析のフォーマットに一貫した思想を持ってメンテナンスされています。
逆に言うと、これら以外のパッケージは、各領域の問題・関心に応じて異なります。
何よりR言語は「統計解析に特化した言語」であるはずなので、それはそれは多様な解析手法が実装されています。ただそこそこ残念なことに「統計解析」のパッケージに関してはそこまで注目されないのが、深層学習や大規模言語モデルが注目されるアルゴリズムになっている現代のデータ分析市場における、少しさみしいところです
*2。
仕事が修羅場だし、忙しくてなに書こうかなんともわからないし、どうせn番煎じで、漸近的には内容のない記事になるのですが、せっかくなので世話になったり、シンプルに好きな統計解析パッケージを2つ紹介しようかなと思いました。 数理的な話は統計・機械学習の数理Advent Calendarで書いてほしいし、何かを書きます。
*1:そんなこともない
*2:これらの発展は人類に大きく寄与するものである確信はありますし、測定できるデータの種類と量が増えたことで、 数理統計学が発展した時代の制約の一部が取り払われたことは間違いはないと思います。 これらを認めたうえで、私はこの趨勢が、個人的に、気に食わないというだけです。
前編はこちら
この記事はmc51氏のブログ記事A critical review of Marketing Mix Modeling — From hype to realityを翻訳して紹介します。
記事執筆者の許可を得ています。Thank you!
この記事はmc51氏のブログ記事A critical review of Marketing Mix Modeling — From hype to realityを翻訳して紹介します。
記事執筆者の許可を得ています。Thank you!
