岩波データサイエンスをざっくり読む会
「岩波データサイエンス」という、統計学・機械学習のシリーズ本が出版されており、現在vol. 6に至っています。→ウェブサイト
このシリーズを、2ヶ月に1回(1回1冊)くらいのペースで読んで、応用可能性やアイデアなどをざっくばらんに話し合うことを目的とする勉強会を行います。
参加者は社会学系の院生が中心です。
このシリーズ自体はあくまでさまざまなトピックの紹介・入門、という感じなので、この本自体を丁寧に(数学的に)理解するというよりは、最新のデータ分析の動向に目を配ることを意識して進めたいと思います。以下、詳細です。
第1回 (vol. 3 因果推論)
日時
7/16 (Sun) 10:00~12:00
場所
東京大学弥生キャンパス総合研究棟3F 社会調査実習室
購読文献
議論に挙がった論文
三輪加奈・菅澤貴之,2010,「JGSS統計分析セミナー2009——傾向スコアを用いた因果分析」『日本版総合的社会調査共同研究拠点研究論文集』10: 285-296.
林光,2012,「JGSS 統計分析セミナー2011 ——傾向スコア・ウェイティング法を用いる因果分析」『日本版総合的社会調査共同研究拠点研究論文集』12: 107-127.
曺成虎,2014,「JGSS 統計分析セミナー2013 ——傾向スコア・ウェイティング法を用いた応用モデル」『日本版総合的社会調査共同研究拠点研究論文集』14: 37-51.
中澤渉,2013,「通塾が進路選択に及ぼす因果効果の異質性——傾向スコア・マッチングの応用」『教育社会学研究』92: 151-174.
Brand, Jennie E., and Yu Xie. 2010. “Who benefits most from college? Evidence for negative selection in heterogeneous economic returns to higher education.” American sociological review. 75(2): 273-302.
登藤直弥・小林哲郎・稲増一憲,2016,「ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか」『行動計量学』43(2): 129-141.
Gary King and Richard Nielsen. Working Paper. “Why Propensity Scores Should Not Be Used for Matching”. Copy at http://j.mp/2ovYGsW (動画もあります)
参考文献
ダイヤモンド社
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統計的因果推論―回帰分析の新しい枠組み (シリーズ・予測と発見の科学)
朝倉書店
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Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion
Princeton Univ Pr
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