にほんのひまじん
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2021年09月14日(火)
高橋将宜 Masayoshi Takah @M123Takahashi
これは欠測データのよくある問題です．左図では，横軸x1と縦軸y1の相関係数は0.48です．x1の上位1%の赤縦線で選抜されているとします．右図では，横軸x2と縦軸y2の相関係数は0.13です．Googleの社員は，このように学歴や学生時代の成績で選抜されており，欠測データの問題として考える必要があります． twitter.com/yuichisatoeco/... pic.twitter.com/eElHFHuyOh
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posted at 09:55:59
高橋将宜 Masayoshi Takah @M123Takahashi
この場合，x2の値はすべての人に対して観測されていて，y2の値はx2の値に依存して欠測するので，典型的なMissing At Randomとして，多重代入法でモデリングして分析できます．多重代入法について，詳しくは拙著『欠測データ処理』をご覧ください．
www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/978...
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posted at 11:03:40
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しらたき＠不思議のダンジョン系YouTu @shirataki_ayumi
納豆＋卵黄＋カツオ節＋タレ＋からし
これうますぎワロタ pic.twitter.com/BYuc4u9fpV
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posted at 17:44:02
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何度か紹介しているけれど
"たとえば、「コロナはただのかぜ」という情報があった時に、本当にコロナがただのかぜかどうか調べる為には具体的にどうやって1次情報というものを調べたら良いのでしょうか？ "
という質問への回答。
とても良いので、ぜひ。
jp.quora.com/%E5%AD%A6%E3%8... pic.twitter.com/nEaZUftnAS
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posted at 23:13:55
