ソウエンキュウ

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記事一覧

【Pythonで統計モデル】SEM8:二次因子分析・階層的因子分析

はじめに初めまして、株式会社GA technologiesのAdvanced Innovation Strategy Center(AISC)部署に所属している宋です。 現在所属しているデータサイエンスチームでは、…

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AISCメンバーの12月のベストバイ

こんにちは! 株式会社GA technologies Advanced Innovation Strategy Center(AISC)の宋です! 技術的・学術的なトピックの記事を投稿することの多いAISCのマガジンです…

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【IMPS2023 参加レポート】 国際学会に参加して気になった研究のまとめ

この記事は【IMPS2023 参加レポート】 国際学会初心者が実際に足を運んで現場情報をお届けします!の、私が初めて参加した国際学会での経験と学びを詳しくお伝えする続きと…

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【IMPS2023 参加レポート】 国際学会初心者が実際に足を運んで現場情報をお届けします!

こんにちは!株式会社GA technologies、Advanced Innovation Strategy Center(AISC)所属、新卒二年目の宋です! 2023年7月24日~7月28日に2023年度の心理測定学会 PSYCH…

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マルチレベルモデルの基礎(+セミナー体験)

1.初めに 初めまして! 株式会社GA technologies、Advanced Innovation Strategy Center(AISC)の宋です。 現在、Data Science部門内において働いています。 今回は、20…

マルチレベルモデルの基礎(+セミナー体験) 付録

級内相関係数の計算法、各モデルの数式と詳しい説明はここで書いています。 級内相関係数の数式$${\sigma^{2}}$$(集団内の分散)と$${\tau_{00}}$$(集団間の分散)を使って…

【Pythonで統計モデル】SEM8:二次因子分析・階層的因子分析

【Pythonで統計モデル】SEM8:二次因子分析・階層的因子分析

はじめに初めまして、株式会社GA technologiesのAdvanced Innovation Strategy Center(AISC)部署に所属している宋です。

現在所属しているデータサイエンスチームでは、構造方程式モデリングの勉強会を行っています。構造方程式モデリングをPythonのsemopyパッケージでどこまでlavaanの分析結果を再現できるかを調べることを目的にしています。

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AISCメンバーの12月のベストバイ

AISCメンバーの12月のベストバイ

こんにちは!
株式会社GA technologies Advanced Innovation Strategy Center(AISC)の宋です!

技術的・学術的なトピックの記事を投稿することの多いAISCのマガジンですが、ベストバイではAISCメンバーが最近購入した中でよかったものを紹介していく、ゆる~い記事になります。
メンバーの雰囲気をちょっとでも感じていただければ幸いです。

宋:写ルン

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【IMPS2023 参加レポート】 国際学会に参加して気になった研究のまとめ

【IMPS2023 参加レポート】 国際学会に参加して気になった研究のまとめ

この記事は【IMPS2023 参加レポート】 国際学会初心者が実際に足を運んで現場情報をお届けします!の、私が初めて参加した国際学会での経験と学びを詳しくお伝えする続きとなります。

IMPS2023で目にした数々の興味深い研究の中から、特に印象的だったものを選び、その内容と感想をテーマ別にまとめて共有させていただきます。この学会での経験が、今後の研究や学びの参考になれば幸いです。

テーマ1:計

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【IMPS2023 参加レポート】 国際学会初心者が実際に足を運んで現場情報をお届けします!

【IMPS2023 参加レポート】 国際学会初心者が実際に足を運んで現場情報をお届けします!

こんにちは!株式会社GA technologies、Advanced Innovation Strategy Center(AISC)所属、新卒二年目の宋です!

2023年7月24日~7月28日に2023年度の心理測定学会 PSYCHOMETRIC SOCIETY(IMPS2023)がアメリカのメリーランド大学で開催されました。もともと心理統計学研究室出身で、学生時代に日本国内学会をオンライン参

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マルチレベルモデルの基礎(+セミナー体験)

マルチレベルモデルの基礎(+セミナー体験)


1.初めに
初めまして!
株式会社GA technologies、Advanced Innovation Strategy Center(AISC)の宋です。
現在、Data Science部門内において働いています。

今回は、2022年11月から新設されたエンジニア向け福利厚生である「テックチャージ」(自己研鑽制度)を利用してRで学ぶマルチレベルモデル入門のセミナーに参加したので体験談をお届

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マルチレベルモデルの基礎(+セミナー体験) 付録

マルチレベルモデルの基礎(+セミナー体験) 付録

級内相関係数の計算法、各モデルの数式と詳しい説明はここで書いています。

級内相関係数の数式$${\sigma^{2}}$$(集団内の分散)と$${\tau_{00}}$$(集団間の分散)を使って以下の式によって級内相関係数を計算することができます。変数の意味については後述します。

$$
\rho = \frac{\tau_{00}}{\tau_{00}+\sigma^2}
$$

各マルチレベ

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