Goodな生活

経済学→環境コンサル→データサイエンティスト

東京湾から600km離れた鳥島にアホウドリを見に行った

にっぽん丸に乗って鳥島へ 鳥島クルーズの特徴 鳥島レクチャー 鳥島周遊 最後に 参考 にっぽん丸に乗って鳥島へ かねてからお世話になっている方から「鳥島を見に行くツアーがある」と聞き、迷わず参加を決めました。このツアーは商船三井客船「にっぽん丸」…

にっぽん丸を食べ尽くす~船内飲食サービスの完全制覇を目指して~

商船三井客船「にっぽん丸」の2泊3日のクルーズに参加しました。にっぽん丸との出会いは大学生時の東ア船事業です。その後1回クルーズに参加したので、今回は3度目の乗船です。前回の乗船時に、船内の飲食サービスの充実ぶりに非常に驚きました。レストラン…

職務経歴書は友人や家族に見てもらったほうがいい

初めて転職活動された(される)方なら分かっていただけるかもしれません。職務経歴書って以外と面倒なんです。「これまでの経歴書くだけ、すぐ終わる」「就活の時ESたくさん書いたし慣れてる」なんて思ってました。しかし転職活動を振り返ると、職務経歴書…

転職活動で聞かれる4つの質問

転職活動の面接で聞かれる質問はだいたい決まっています。 1次面接で聞かれる4つ質問 1次面接の対策方法 1.今までどんな仕事をしてきて、何が得意か 2.なぜ転職するのか 3.なぜこの会社がよいか&4.この会社で何がしたいのか 2次面接(最終面接)で聞かれる…

『写真家ドアノー/音楽/パリ』

フランスの写真家ロベール・ドアノーの写真展に行ってきた。渋谷Bunkamuraで3月31日まで開催されている。www.bunkamura.co.jp今回はパリの音楽をテーマにした展示。入口ではパンフレットと、展示作品にまつわる音楽を解説したペーパーをもらった。 パリの音楽…

親へのプレゼントは旅行がいい

母親が東京に遊びに来た。 来月引っ越すことになったため、 東京にいるうちに案内するなら今のうち、 と伝えると二つ返事で来ると言った。6年間も東京に住んでいながら、 遊びにおいでと言ったのは初めてだった。忙しくなかったと言えばそれも違うが、 そん…

手紙を書く大人になる

先日お世話になった方から手紙をいただいた。 すぐに返事を書こうと思ったのだが、何か億劫な感じがして、そのまま時間が過ぎてしまった。ようやく2週間ほど経った日曜日に取り掛かった。ずっと前に買った便箋と万年筆を取り出した。万年筆はインクを入れ替…

【統計検定1級・過去問】統計数理(2019年11月 問5)

[1]ラプラス分布の期待値と分散 期待値は、と変数変換を行うと、と表すことができる。(2)では、および奇関数の性質(原点で対称であるため定積分はゼロ)を用いている。分散は、 [2]事後確率密度関数 ここで、 を(7)に代入すると、はの分散を表す。 [3]事後…

【統計検定1級・過去問】統計数理(2019年11月 問4)

[1]検定のサイズ(α)の導出 サイズ(第1種の過誤確率:)とは、帰無仮説()が正しいにもかかわらず帰無仮説()を棄却してしまう確率。棄却域をとすると、と表すことができる。したがって、帰無仮説()の条件下において、の範囲で密度関数を積分すればよ…

2月の五十鈴川で水行(みそぎ)をした

みがく講習会 講習会の内容 参加の感想~水行を終えて みがく講習会 2月13日(土)〜2月14日(日)に修養団(SYD)伊勢青少年センター主催のみがく特別講習会に参加した。昨年にSYD主催のファミリーキャンプにリーダーとして参加させていただき、そのご縁で今…

【統計検定1級・過去問】統計数理(2019年11月 問3)

[1]十分統計量の証明 [3]よりの密度関数はを含まないため、 はに対する十分統計量である。 [2]確率密度関数の導出 として、の累積密度関数は、(1)の両辺をで微分すると、したがって、の確率密度関数は、の範囲で。 [3]条件付き同時密度関数 同時密度関数の定…

【統計検定1級・過去問】統計数理(2019年11月 問2)

[1] 確率変数の和の期待値 は独立なので、それぞれの平均を求めればよい。 部分積分を使うと、変数変換すると、ガンマ関数を使うことができる。も同じ期待値なので、 参考:指数関数とガンマ関数の性質 指数分布に従う確率変数のべき乗の期待値はガンマ関数…

【統計検定1級・過去問】統計数理(2019年11月 問1)

[1] モーメント母関数による期待値と分散 [2]モーメント母関数による期待値と分散(二項分布) 別解:二項分布の再生性 [3] チェビシェフの不等式(離散型確率変数の場合) [4] 確率密度関数の最小値 別解:密度関数の対数微分 参考文献 [1] モーメント母関…

ESG取組は財務パフォーマンスを高めるのか(2)CDPにおける情報開示

ESG取組の評価基準の一つであるCDPと株価の関係についての実証研究を紹介します。 ESG評価とCDP CDPでの情報開示は株価を高めるか Kim and Lyon(2011) 全米製造業協会委託調査(2018) 企業価値をどう考えるか 参考文献 ESG評価とCDP CDPとは、ロンドンに…

ESG取組は財務パフォーマンスを高めるのか(1)2,000件以上の基礎研究のメタ分析

何度も何度も引用されているのを目にした、ESG基準と財務パフォーマンスに関するメタ分析論文。ちゃんと原文を読んでみました。 よくある疑問と常套句 「相関」の所在(Friede et al. (2015)) 問題のスコープ 言葉の定義と一般性 ESG評価の難しさ 参考 よく…

柔らかさと正確さ

いかにしてバイオリンの演奏を上達させるか。 まだ練習を始めて3週間程度ではあるものの、これまでに教わった点や気づいた点を自分なりに言語化したい。 出典:フリー素材ぱくたそ(www.pakutaso.com)弾き方の美しさと音の質が比例する世界だと分かった。ど…

5年前に挫折したバイオリンを再開した

今月初めにバイオリンの練習を始めました。実は5年ほど前に一度挑戦したことがあるものの、当時は挫折しました。簡単に再開のきっかけについて書きます。 出典:フリー素材ぱくたそ(www.pakutaso.com) ニューシネマパラダイスのテーマ曲 バイオリンセット…

植物性ミルクは牛乳を代替するか-環境負荷とナッジ-

カフェラテに適したオーツミルク 行きつけのコーヒー屋さんでオーツミルクの存在を知った。オーツミルクはオート麦(オートミールの原料)から作られる植物性のミルクである。試しにオーツミルクのカフェラテを飲んだみた。牛乳よりも後味がすっきりしている…

【統計検定1級】代表的な確率分布

統計検定1級の学習メモ。代表的な確率分布について。 離散型確率分布 2項分布 ベルヌーイ試行とベルヌーイ分布 ベルヌーイ試行の一般化による2項分布の導出 最尤推定量 フィッシャー情報量 最尤推定量はUMVE 幾何分布 最尤推定量 ポアソン分布 ポアソン少数…

最尤推定量とクラメール・ラオの不等式

統計検定1級の学習メモです。 最尤推定量 クラメール・ラオの不等式と有効推定量 スコア関数とフィッシャー情報量 フィッシャー情報量の性質 クラメール・ラオの不等式 不等式の証明 参考 最尤推定量 確率密度関数をもつ母集団から得られた、個の標本に対し…

【R】【データ前処理】はじめてdplyrを使うときに調べたこと

R

参考にした本 必要な準備 インストール データセットを読み込む フィルターをかける 一つの条件 複数条件の場合 条件の否定 グループごとに集計する カウントする 平均や分散を出す 複数の単位で集計 一回集計したあとに再度集計 条件下で新たな変数を作る …

筆者とブログのご紹介

はじめまして。筆者とこのブログの紹介をさせていただきます。 筆者について 大学時代(経済学部) 大学院時代(経済学研究科修士課程) 社会人(民間シンクタンク) これからやってみたいこと ブログを始めた理由 1.知識の定着 2.整理整頓 3.仕事作り(にな…

【統計検定準1級】時系列解析(3) MA過程

移動平均過程(MA過程) MA過程の具体例 参考 移動平均過程(MA過程) AR過程と異なり、が現在と過去の誤差項の加重和の線形結合で表される系列を、移動平均過程(Moving Average;MA process)という。1次のMA過程(MA(1))は、をホワイトノイズとして、両…

【統計検定準1級】時系列解析(2)AR過程

自己回帰過程(AR過程) AR過程の具体例 参考 自己回帰過程(AR過程) 過去の観測値に依存する同一変数が従う過程が自己回帰過程(Autoregressive;AR process)である。現在の値()を過去の値()に回帰させ、p期前までの値に回帰させる場合は「p次のARモ…

【統計検定準1級】時系列解析(1) 定常性とホワイトノイズ

時系列データとは 時系列データの基本統計量 平均・分散 自己共分散 定常性 弱定常過程の定義 強定常過程との違い ホワイトノイズ iid系列 参考文献 時系列データとは 時系列データ(time-series data)とは、時間の経過とともに観測されたデータ。毎月の消…

【統計学用語】Estimand, Eatimator, Estimatesの違い

用語の定義 Estimand (推定対象):関心のあるパラメータ Estimator(推定量):Estimandを導出するためのアルゴリズム Estimates(推定値):Estimatorの出力値 OLSにおけるEstimand, Estimator, Estimates 単回帰を最小二乗法(OLS)で推定する場合のEsti…

【Mostly Harmless Ch.3.4.3】平均への回帰

はじめに この記事は、平均への回帰(regression to the mean)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.3"Why is Regression Called Regression and What Does Regression-to-the mean M…

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】非線形モデルと限界効果

はじめに この記事ではTobitやProbit等の非線形モデルと限界効果(marginal effects)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Marginal Effects"を参…

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】COP効果

はじめに この記事では、平均処置効果の構成要素の一つであるCOP効果(Conditional on Positive Effects)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Ma…

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】制限従属変数

はじめに この記事では制限従属変数(Limited Dependent Variable;LDV)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Marginal Effects"を参考にしていま…