統計分布を知れば、経済学が変わる - 経済を良くするって、どうすれば
こういう一冊を待っていた。松下貢著『統計分布を知れば世界が分かる』である。経済学ではリスクの扱いが要になる。経営者が利益を最大化すべく合理的に設備投資をするには、リスクを期待値として見積れなくてはならない。ところが、リスクは、分散が大きくなると対応が著しく困難になり、分散が無限大に発散するベキ分布では期待値の計算すら不能になる。それでは、実際の設備投資の変動はどういったものなのか。松下先生の手法を使いながら検証してみよう。 ……… 設備投資のようなマクロ経済のデータは、せいぜい月次のため、分布を描けるほどの数を揃えるには無理がある。そこで役立つのが、松下先生の提唱する「ランキング・プロット」という手法である。これを使うと、鉱工業の接続指数(1978.1～2017.12)の480個という限られた数でも、滑らかな累積分布関数の曲線を描くことができる。この手法を用い、資本財生産(除く輸送機械)の
古典統計学・ベイズ統計・統計モデリングの関係について - Tarotanのブログ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
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