池田信夫さんからの脅迫について
【追記＆再掲】
池田信夫氏は自称経済学者を名乗っているが、池田氏の博士号は（政策・メディア）でありなぜ経済学者を自称しているのか甚だ疑問である。
また、この表現を使用するメディア・マスコミも同罪であると考える。
あの記事を消さないとお前の実名を公表すると池田信夫さんから脅迫を受けたので被害届を出そうかと思います。
http://ikedanobuo.livedoor.biz/archives/51689853.html
ただし、小黒一正氏に関しては、twitterでも誠実なやりとりをした経緯から削除することとします。
【追記２】
回帰分析について。
仮説を立てる⇒回帰分析⇒目的変数が説明変数でどの程度説明変数できるかわかる！
ということで、因果関係はもちろん仮説です。ただし、回帰分析で相関関係しか認められないとなると論文なんて書けません。もちろんその論文の内容や仮説がおかしいと批判するのは自由ですが因果関係と相関関係だと回帰分析の結果について議論しても意味がありません。
擬似相関だと主張されるなら池田さんは回帰係数を示してください。
まあ池田さんは、期待インフレ率を国民が予想するインフレ率と誤解しているような方なので…
以下参考に
回帰分析の目的
例えば身長と体重のような，相互依存の関係にある2変量があるとき，一方の数値が与えられたとき，他方の組を予測することができます．
回帰分析とは，乱暴にいってしまえば，複数の変数間の関係を一次方程式（Y=aX+b）の形で表現する分析方法です．
回帰分析の結果用途としては例えば，
因果関係が想像される2つの変数間の関係を調べる
売上高と宣伝費の関係が分かっていれば→目標とする売上高に対して宣伝費を決定する（制御）
人口と商店数の関係が分かっていれば→ある市の人口からその市の商店数を予測する（予測）
なんて用途が考えられます．予測したい変数のことを目的変数（または被説明変数）といい，目的変数を説明する変数のことを説明変数（または独立変数）と呼びます．目的変数は1つですが，説明変数の数はいくつでもよく，説明変数が2つ以上の時は重回帰，1つのとき特に単回帰と呼びます．また，求められた一次方程式を回帰式と呼ぶこともあります．
※テキストでは目的変数と独立変数，被説明変数と説明変数の組で示されます．
(http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-1.html)
【追記】証拠保全です。
2011年03月19日 13:38 その他 テクニカル
自民党職員のでたらめな記事*
私のブログにくだらないコメントをしてくる奴はゴマンといるので相手にしていないが、きょう小黒一正氏から、keiseisaiminという自民党職員が彼にも難癖をつけているという連絡が来たので、ここでまとめて書いておく。内容は、あまりにも下らないので、リフレ派がいかにバカかに興味のない人は無視してください。彼はきのうの記事で、私の
テイラールールが間違ってますよ。均衡実質利子率が抜けてる。RT @nikkeibusiness: 「インフレーション・ターゲティング」はうまくいくか http://ow.ly/437o3
というつぶやきが間違いだと書いているが、あいにく彼のいう事実がもう存在しない。私の指摘を受けて著者が元記事を訂正し、現在はIt＝a + 0.5 GAPt+0.5(πt-π*)+πt
a：均衡実質金利となっている。金利調節の基準となるaを「定数項」と書いたのでは、テイラールールの意味がわからないからだ。小黒氏についての記事もでたらめで、これについては小黒氏が「アゴラ」で反論するだろう。keiseisaiminは岩本康志氏にも粘着して一蹴されているが、赤字と債務超過の区別もつかないのが笑える。
彼はこれまでにも私に粘着しており、ばかばかしくて論評にも値しないが、一つだけあげておこう。3月4日の記事で「回帰分析に因果関係の証明ができないと批判するのは統計学を理解していない？」と書いているが、回帰分析は相関関係を分析するもので、因果関係を知ることはできない。こんなことは統計学の初歩の初歩である。
自民党は、こういう脳に欠陥のある職員を抱えているのか。まだ本名は明かさないが、keiseisaiminは小黒氏や岩本氏や池尾氏や私についての記事をすべて削除して謝罪しろ。この要求に応じない場合は、氏名を公表して自民党に抗議文を出す。
