今日は、例の統計セミナー一日目。
傾向スコア分析について。
この分析法について、ほとんど知らなかったのですが、大体わかりました。
非常に面白いですね。欠損値推定のメカニズムについてもかなり理解がすすみました。
要は、無作為でない割付による平均値の差などを、それに関連する共変量を用いて統制するというわけですが、多変量を1次元に圧縮することによってロバストな推定を可能にする、という方法だそうです。
ケースごとに割付のグループに所属する確率を傾向スコアとして推定し、それを用いて共変量を統制するわけです。傾向スコアは、ロジスティック回帰の予測確率によって推定できます。とっても簡単。
明日は、ベイズ統計です。MCMCについてやってくれるそうなので、いろいろ質問しようと思います。