第43回R勉強会@東京まとめ

野毛が熱い @tetsuroito

これ、質問はyokkunsにするっていうことでいいのかな　#tokyor

. @kurokumac

傾向スコアマッチングの話。これは予習してこないと分からんな。 #TokyoR

siero @siero5335

IPW推定量用のパッケージらしきもの見つけた。内容まだ見てないけど... jstatsoft.org/v43/i13/paper #tokyor

SANO Hiroki @sanoche16

Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 - slideshare.net/yokkuns/r-9387… @SlideShareさんから #tokyoR

野毛が熱い @tetsuroito

傾向スコアの結果を持って行ってもなかなか理解されないケースが多い　#tokyor

👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

誰かひとり納得させれば良いｗ #TokyoR

手ぎつねの人(射影前) @_handyfox

わからないことがいっぱい出てくるなあ　#tokyor (live at ustre.am/1cPaH)

野毛が熱い @tetsuroito

発表者からの逆質問新しいな　#tokyor

👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

発表者が質問をする珍事 #TokyoR

もとでい @ActuaryDay

共変量の選択はどうすればよいのですか? #tokyor

Kazuki Yoshida @kaz_yos

@siero5335 rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/4950_23d13bda1… #tokyor ipw packageを使ってみたコードです。weight作成後はgeepack と surveyで回帰分析をしてみました。

野毛が熱い @tetsuroito

新しい矢印の話気になる　#tokyor

👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

仕事の話しなかったけど社内ニートだからいいや #TokyoR

野毛が熱い @tetsuroito

今日は「データ分析とは？」という禅問答を繰り返す、迷える子羊な人が多いようだ　#tokyor

👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

データあるんだけどなんかできない？はよくある #TokyoR

siero @siero5335

今日のLaplacesDemonの資料アップします。よろしくおねがいします。#tokyor My latest upload : Tokyo r #43 on @slideshare slideshare.net/eguchiakifumi/… @SlideShareさんから

👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

みどり本、給料が出たら買おうかな #TokyoR

野毛が熱い @tetsuroito

ドキュメントの入手先はここか。　bayesian-inference.com/softwaredownlo…　#tokyor

manozo @manozo

LaplacesDemon メリット：Rだけで書かれている。Rに内蔵されている確率分布を使える。MCMCが充実。対応している手法も充実 #tokyor

手ぎつねの人(射影前) @_handyfox

みなさんMCMC好きだね　#tokyor (live at ustre.am/1cPaH)

Takashi Minoda @aad34210

悪魔の囁き…？ #TokyoR

Takashi Minoda @aad34210

親切な悪魔ｗｗ #TokyoR

👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

悪魔優しい #TokyoR