統数研での講演『バックドア基準入門』をアプします - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
おひさしぶりです。林岳彦です。夜、自宅で少しだけお酒を飲みたいときがありますよね。少しだけリラックスしたいけど酔っ払いたくはないみたいなときです。そんなとき、アサヒスーパードライの小さな135ml缶はたいへんありがたい存在です。しかし、この135ml缶の欠点は、お酒が少ししか飲めないことです。アズスーンアズ飲むや否やですぐ終わってしまうのです。実はもう飲む前に既に終わっているのではないかと思うほどです。ケンシロウに秘孔でも突かれたのかと、夜中に台所でぼくはきみ（135ml缶）に話しかけたくなります。「スーパードライの135ml缶」とはそんな存在です。 最近、その欠点を克服する方法を発見したのでお知らせします。スーパードライ135mlとポッカのキレートレモン155mlを1:1くらいで混ぜながらちびちび飲みます。これだとすぐ終わらずに飲めます。ビール感も消えてしまわず、爽やかなレモン感もあり、
（中編）今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースについてまとめてみた：交絡・合流点の影響 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦＆オメガトライブです。きみは1005%（消費税込） さて。 今回は、前回の記事： 今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースをまとめてみた（前編：検定力が低い） - Take a Risk: 林岳彦の研究メモ のつづきの”中編”になります。本記事では「因果関係があるのに相関関係が見られないケース」の中でも、「交絡・合流点」が関わるケースについて書いていきます*1。 扱う内容の範囲としては、最初の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk: 林岳彦の研究メモ と重複する部分がかなりありますが、今回の記事では、「仮想例のデータ生成」の段階からRでの計算を交えて説明していきたいと思います。（今回はちょっと「R実習」のような趣になるので、Rの読み書きができないと分かりにくい部分が多々あ
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
発表資料アプ：「比例ハザードモデルはとってもtricky！」 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。ももカッパよりもアゲルちゃんのほうがいいと思います。 さて。 最近、某カジュアル系勉強会で、疫学研究などで頻繁に用いられる「比例ハザードモデル」をテーマに発表をしたのでその資料を晒してみます（資料内で用いているRスクリプト→ CoxPH.R ） 比例ハザードモデルはとってもtricky！ from takehikoihayashi 何卒よろしくです！ #次回は統計的因果推論ネタで、「因果関係がないのに相関関係があらわれるケース」についてまとめる予定です（現在執筆中） （今回の発表で参考にさせていただいた比例ハザードモデルに関する資料のリスト） 【書籍】 生存時間解析―SASによる生物統計 作者: 大橋靖雄,浜田知久馬出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1995/04メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 65回この商品を含むブログ (2件) を見るwhat
PM2.5の基礎情報：その定義と発生源と環境中濃度と健康影響と基準値とYシャツと私（v1.2版） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは林岳彦です。はじめて買ったCDは「種ともこ」です。 さて。 私はここ最近は来週のリスク評価研究会での発表のために、PM2.5関連のいろんな文書を読んでました。 ちょうどそんな折、中国のPM2.5汚染がホットなニュースになっているようなので、もののついでに「PM2.5」についての情報をつらつらとまとめてみようと思います。（もし図が小さすぎる場合にはクリックしてみてください） （ひとくちで言うと、 PM2.5は濃度としてはおそらく1970年代（高度成長期）をピークとして後は一貫して低下するようなある意味"古典的"な汚染物質なのですが、現状でもそのリスクは低くはない、というかんじの物質です） 【編集注：2012/1/18の21時くらいに発生源の項および資料リストをupdateしてv1.1としました】【編集注2：2012/2/5に1970年代のSPM濃度データとして吉野（2012）からの
あの娘ぼくがiPadでプレゼンしたらどんな顔するだろう - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今年も生きてるよ！明けましておめでとうございます。みなさま年末年始はどう過ごされましたでしょうか？*1 今日はエア後輩およびプレゼン倦怠期*2のみなさまに向けて、「iPadを用いたプレゼン」について書いていこうと思います。 さいきん私は、なるべくiPadを用いてプレゼンテーションを行なっています。 その理由は、「仕事にも使うから」という理由で妻にiPadを買うのを許可してもらったので、無理をしてでも仕事のどこかでiPadを使う必要があるからです。 はい。でも、いや、それだけではなく、iPadを用いたプレゼンには実際に幾つかの大きなメリットがあるので、つらつらと書いていきたいと思います。 メリット（１）スライドを拡大できる まず第一のメリットは「スライドを拡大できる」という点です。 例えば、こんなスライドのとき： 上図の部分をこんなかんじに拡大（ピンチアウト）すると： その図表の詳細について
確率と因果を革命的に架橋する：Judea Pearlのdo演算子 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
皆さまこんばんは。今回から数回のあいだは、久しぶりに統計的因果推論ネタについて書いていきたいと思います。 今回の具体的なテーマは「Judea Pearlのdo演算子」になります。マニアックです。 このテーマについては自分でも完全に理解しているわけでは全くないので、「解説」というよりも「半可通が書いた公開勉強メモ」というかんじになりますが、その旨ご了承いただければ幸いです。 （＊例によって今回もまためちゃくちゃ長いエントリーとなりますが、何卒よろしくお願いいたします。また、間違いなどがありましたらその旨ご指摘いただければ大変幸甚でございます＞本物の識者の方々） まえおき：Judea Pearlって誰すか？ はい。ではそもそもその「Judea Pearlって誰すか？」というところから書いていきたいと思います。 結論から言うと私もよく知りません。ですが、周辺的手がかりからヒューリスティックに判断
放射性物質の食品健康影響評価WGの評価書案を読んでみた（その３・同情編） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回はこのシリーズの（その１・憤慨編）（その２・疑問編）にひきつづき、第９回放射性物質の食品健康影響評価に関するワーキンググループ（以下WGと略）による評価書（案）にたいする私の雑感について整理していきたいと思います。 今回は最終回となる「その３・同情編」です。今回もどうしようもなく長いっす。本当にすみません（ひたすら土下座）。 今回は、前回・前々回のようなWG自体の批判ではなく、WG周辺の構造的問題について言及していきたいと思います。というのは、その構造的問題を解決しないかぎり今回のようなgdgdな事態は何度でもくりかえされるんだろうと思われるからです。 ちなみに今回の記事にでてくる幾つかの専門的な概念については、「予習編」として以下の記事： 同情編のための前置き：許容可能リスク・ALARA・予防原則・汚染者負担原則 - Take a Risk: 林岳彦の研究メモ 内においてあらかじめ説
重回帰分析における多重共線性への対処ストラテジーのメモ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
良い機会なので重回帰分析についてのメモをちょっと残しておきます。 今日のネタ本はこちら： Excelで学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング 作者: 小島隆矢出版社/メーカー: オーム社発売日: 2003/12メディア: 単行本購入: 13人 クリック: 152回この商品を含むブログ (9件) を見る私はとってもこの本が大好きです！「エクセル」と銘打たれているので敬遠しがちかもしれませんが、かゆいところに手が届いてくる良い説明の多い本だと思います。みんな買うとよいと思うなあ。 「マルチコ」と「マルチコモドキ」 この本でたいへん勉強になったのは、いわゆる多重共線性（以下マルチコと略）の問題といわれているものの中には実は次の二つが含まれるという話です。 本来のマルチコ：ある１つのモデルにおける偏回帰係数の標準誤差の増大 マルチコモドキ：モデルによって偏回帰係数の値が変わるという問題 この「
重回帰・偏相関・パス解析に関する解説記事のメモ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
パトラッシュ、ぼくはもう疲れたよ...と呟きたくなる*1今日この頃ですがみなさまいかがおすごしでしょうか。（ああけっきょく食品安全委員会の件のシリーズをパブコメの〆切前に完結させることはできませんでした...orz） 今回は統計ネタのメモです。 さいきん海洋生態学者の大垣俊一さんという方が書かれた「重回帰・偏相関・パス解析」に関するよさげな解説原稿を見つけたのでここにメモしておきます。 重回帰、偏相関、パス解析（pdf） 重回帰と偏相関、その後（pdf） 個人的には重回帰からパス解析（因果分析）への繋がりを解説する素晴らしい原稿だと思いました。細かい部分の記述に著者の確かな力量が感じられるとってもステキな原稿だと思います。 上記の原稿が載っているのは、関西海洋生物談話会の連絡誌である"Argonauta"というものらしいのですが、以下の目次： Argonauta:Newsletter:In
放射性物質の食品健康影響評価WGの評価書案を読んでみた（その２・疑問編） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
このシリーズのその１（憤慨編）にひきつづき、第９回放射性物質の食品健康影響評価に関するワーキンググループ（以下WGと略）による評価書（案）にたいする私の雑感について整理していきたいと思います。 今回は「疑問編」になります。（今回もまったくもって長すぎるので注意） ICRPの低線量線形外挿を採らないという方針 この評価書を読んでもっとも意外だったのは、評価書内においてICRPの線形外挿モデルの採用を否定していることでした。（現実的には本件に関してはICRPの線形外挿モデルにしか"落としどころ"はないだろうと思っていたので、とても意外でした） 線形モデルの採用を否定している部分（XIII.食品健康影響評価 2.低線量放射線による健康影響について, 219p）を引用してみますね（強調引用者）： また、比較的高線量域で得られたデータを一定のモデルにより低線量域に外挿することに関しては、国際機関にお
「美人ほど女の子を産む」はウソ？：A. Gelmanによる統計的欠陥の指摘のメモ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
少し以前から「美人ほど女の子を産む」というタイトルの記事をネットでちらほら見かけておりました。 例えばこちらなど： 美人ほど女の子を出産する確率が高い | ゆかしメディア | 1 個人的にはこういった進化心理学的研究への興味はもちろん大アリなのですが、ちょっとこれは怪しそう？と思いしばらくスルーしていたした。そんな折、この話題がDavid Spigelhalter*1のブログ記事で取り上げられているのを見かけ、またAndrew Gelman *2がその手法について真っ向から批判しているらしい、ということを知ってちょっと真面目に読んでみました。 美人ほど女の子を出産する確率が高い？ この研究の元ネタの論文はこちらのようです。雑誌はJournal of Theoretical Biology誌（通称JTB）です*3。 Satoshi Kanazawa (2006) Journal of The
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