stata [Stata][graph]Stataでのmarginsとmarginsplotの描き方
marginsとmarginsplot
なんとなく使っていていつかまとめたいと思っていた。Stataはこちら。
margins
まずはmarginsから。marginsは、いくつかの共変量の「固定...
statistics
stata 
statistics [What if][Statistics]CI: What If (Chap. 3)
Causal Inference: What if
第3章。
1, 2章はこちら。
Causal Inference: What ifCI: What If (Chap. 2)
Part I Causal ...
statistics [What if][Statistics]Causal Inference: What If
Causal Inference: What if
こんな素晴らしい本が無料で読めるなんてさすがハーバード。
Part I Causal inference without models
Chapter 1 A ...
statistics [Statistics][Stata][統計]周辺構造モデルとは何か？
周辺構造モデル
Marginal Structural Models (MSM)とは疫学で主に用いられる統計モデルの一つで、縦断データの分析に有用である。ここでは原典とも言える以下のEpidemiologyの論文をじっくり読みながら...
statistics [情報量][Statistics]情報量とは何か？
情報量
情報量やエントロピー (entropy)は、確率の用語として用いる場合、「ある事象がどれほど起こりにくいか」を表す尺度である。
数式での定義
ある事象が起こる確率を\(p\)としたとき、事象が起こったことを知ると...
statistics [Books][読書][Statistics][データサイエンス]因果推論の科学
因果推論の科学
Judea Perlによる一般向け統計書。もともと電気科学からAI研究、そしてベイジアンネットワークの研究を経て因果推論に深く関わるようになった研究者。この本は重要な本なので、読みながらまとめていく。
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python [Python][Statistics]様々な確率分布から、データが最もフィットするものを選ぶ方法
データの分布
手持ちデータの分布は、統計解析を行う上で重要であるが、暗黙の内に正規分布が採用されることが多いと思う。
以前の記事では、正規性の検定を行ったが、それでは、正規性が仮定できないとき、データがどのような分布に従うのか...
statistics [Statistics][感度・特異度]検査の感度・特異度・陽性尤度比・陰性尤度比について理解する
感度・特異度
検査の感度・特異度を語る上で欠かせないのは分割表を記載することに尽きる。
病気あり病気なし検査陽性\(a\)\(b\)検査陰性\(c\)\(d\)分割表
このように記載し、合計人数も書き込む。
病気あ...
FX [Statistics]変動値の従う分布について。正規分布と正規性の検定手法。
時系列データの正規性
国内総生産(GDP)やトヨタの株価などは時系列データと考えられる。時系列データの変動（一日のうちの値幅でもいいし、「高値」-「低値」でもいい）を考えた時、分布の仮定として正規分布を当てはまる事が多い。ところが、...
FX [python][Statistics]単位根検定とは？Pythonでの実装方法と結果の解釈について
単位根検定の基本：なぜ重要なのか
単位根検定は、時系列データが定常か非定常かを判断するための統計的手法である。時系列データの特性を理解するためには、そのデータが定常性を持っているかどうかを知ることが重要で、その理由は以下の通りである...