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経済学に関するsh19910711のブックマーク (5)

  • ストライクゾーンに見る「差別」の現状

    20240209 データを肴に熊の交通を考える会「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」をめざし世界に学ぼう

    ストライクゾーンに見る「差別」の現状
    sh19910711
    sh19910711 2022/10/23
    2020 / "景気や株価の予測をするのが経済学の本質ではない / (ミクロ)経済学とは「人がモノを決める」意思決定プロセスの理論+実証分析 / 野球: 選手が何を選んだのかが見やすい > 経済学のフレームワークが使いやすい"
  • 統計学と計量経済学は何が違うのか - 経済・文化評論室

    大学で経済を学んだりすると、統計学と計量経済学って何が違うんだろうという問いにしばしばぶち当たりますよね(?)そこで今回は、統計学と比較したときの計量経済学の特徴について、私なりの理解をここで開陳したいと思います。 先に断っておくと、現代では統計学も計量経済学もオーバーラップする領域が非常に多く、境界はより曖昧になっていて、両者を明確に切り分けることは難しいです。ここで述べる両者の違いは、伝統的な(あるいは古典的な)統計学と計量経済学のアプローチの違いについて述べたものです。また、両領域のすべてに当てはまる一般原則というわけでもありませんのであしからず。 さて、統計学と計量経済学の大きな違いは何でしょうか。単純化して言うと、統計学は実験結果を解釈するのに用いられる*1一方で、計量経済学は実験不可能な事象を解釈するのに用いられる点です。現代統計学の確立者の一人であるロナルド・フィッシャーが提

    統計学と計量経済学は何が違うのか - 経済・文化評論室
    sh19910711
    sh19910711 2022/09/09
    "現代では統計学も計量経済学もオーバーラップする領域が非常に多く、境界はより曖昧 / 経済を分析する際に出来るのは観測だけ + 最近では経済実験のような研究が行われたり / 経済変数同士の因果関係"
  • ACL2021のBest PaperのVOLTを日本語文書分類で試してみた結果...! - Retrieva TECH BLOG

    こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップなどを行っております。 今回の記事では、先日開催された自然言語処理のトップカンファレンスである、ACL-IJCNLP2021でBest Paperとなった、VOLT(VOcabulary Learning approach via optimal Transport)を日語文書分類で試してみた話をします。 概要 VOLTとは? VOLTの概要 VOLT内部の尺度であるMUVについて VOLTのアルゴリズム 実験 実験設定 日語文書分類タスクについて 分類モデルのハイパーパラメーターについて VOLTのハイパーパラメーターについて 実験結果 VOLTを使用しなかった場合と使用した場合の比較 VOLTを使用せずに最適な語彙サイズを決める まとめ 概要 一般

    ACL2021のBest PaperのVOLTを日本語文書分類で試してみた結果...! - Retrieva TECH BLOG
    sh19910711
    sh19910711 2022/06/19
    2021 / "語彙サイズ: 経験則 + ニューラル機械翻訳であれば、30Kから50Kの中で、開発データの性能を見ながら / VOLT: 語彙決定手法 + 語彙サイズとエントロピーの関係を、経済学の限界効用になぞらえてMUVとして定義"
  • 経済学を知ったかぶりするための独学方法

    すらたろう氏が独習者のためのおすすめ経済学入門テキストを紹介しているのを見て、ask.fmを始めたところ、経済学研究科に行かないで経済学を学ぶ方法を質問されたのを思い出した。 用途が分からないのだが、SNSで聞かれたのでSNSで使うための知識なのであろう。主に文系学問を学んできた人が、インターネットの交流サイトで経済学を知ったかぶりするための独学方法を考えてみたい。 1. 基礎的な数学を学ぶ 経済学は言葉として数学を利用しているため、ある程度の数学の知識が必要だ。記号の意味ぐらい分からないと、読み飛ばしもできない。しかし経済学の教科書の数学の説明は極端に省略されているので、やさしめの数学書を読んだ方が理解が深まる。線形代数、集合、位相、解析のイロハを学ぼう。 一般教養数学を履修していなかった人は、『微分・積分30講』と『線形代数30講』を読んでおく方が良いと思う。だらだら読んでいても一ヶ

    経済学を知ったかぶりするための独学方法
  • なぜデータ解析が必要かをミクロ経済学から考える。 - mirandora.commirandora.com

    3月下旬となり、組織では人の入れ替わりがある時期になります。 毎年、この時期前後では、新人(あるいは異動してきた人など)に、 研修で話す機会が多くなる方もいらっしゃるかと思います。私もそうです。 データ解析やモデリング、可視化について、これまで専門ではなかった方に説明する際、 質疑応答で時々出るのが、 「なぜデータ解析が必要なのでしょうか? 私自身、実際にモノを購入するときに、日出てきたような数式を意識したことはありません。 データで人の気持ちや行動がすべて決まるとは思えません。 そもそも私は、数字ではなく、面白いアイデアを実現することを仕事としていきたいのです!!」 といったニュアンスのことです。 なぜか、彼らはデフォルト怒っています。 ※そもそも、データで人の気持ちや行動がすべて決まるとは言っていない。 そういった疑問に対して、「い、息吐きすぎです!」と言って後ずさりするのも 全く解

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