欠測データの相関係数の推定法について発表しました

先日行われた BUGS/stan勉強会 #3 で発表させていただきました。

タイトルは「Stan で欠測データの相関係数を推定してみた」です。

欠測データに対して相関係数を求めるとき、普通のやり方では実際の値より小さい値になってしまいます。そこで、片側だけしか観測できていない不完全データを用いて推定精度を上げる方法を紹介しています。

スライドは下記にアップしています。

Stan で欠測データの相関係数を推定してみた from hoxo_m

最終的なコード全体はこちらに載せています。

Stan の勉強にあたっては、ごみ箱さん、beroberoさん、伊東さんにアドバイスを頂きました。ありがとうございます。

hoxo_mさんのバイアスの掛かったデータの相関係数の問題、よく使われる統計手法からの発展としてすごくいい例だし、片方しか観測されていないデータを使ってもあれほど改善するとは驚いた。#TokyoBUGS

— ホクソエム (@berobero11) 2014, 7月 12

beroberoさんにほめていただけるような発表ができて良かったです。

次回以降の BUGS/Stan 勉強会は新しい動きがあるようなので、主催者の中川さんのブログをチェックしてみてください。

追記

set.seed(123)
N <- 1000
x <- rnorm(N, mean = 50, sd = 10)
y <- 10 + 0.8 * x + rnorm(N, mean =0, sd = 7)
data <- data.frame(x, y)
data_full <- subset(data, x >= 60)
data_miss <- subset(data, x < 60)
data_miss$y <- NA

d <- rbind(data_miss, data_full)

library(psych)
corFiml(d)

          x         y
x 1.0000000 0.8169659
y 0.8169659 1.0000000

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