政策評価のための因果関係の見つけ方 ランダム化比較試験入門

政策評価のための因果関係の見つけ方 ランダム化比較試験入門

著者:エステル・デュフロ

【2019年ノーベル経済学賞受賞!】
伊藤公一朗氏(シカゴ大学准教授)推薦!
「世界中で使われているランダム化比較試験のバイブル」経済学におけるフィールド実験の発展に多大な影響を及ぼした記念碑的論文
“Using Randomization in Development Economics Research: A Toolkit”
(Handbook of Development Economics, Vol.4 Ch.61)が、ついに翻訳出版!経済学におけるランダム化比較試験のパイオニアである
エステル・デュフロ教授らによる、理論的解説と実践的ノウハウが凝縮。監訳者の小林庸平氏による解説は、
本書の難解な部分を直感的でわかりやすい解説で補いながら、
近年注目されている「エビデンスに基づく政策形成(EBPM)」に
ランダム化比較試験をどう活かしていくかを展望。

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変な家

変な家

著者:雨穴

謎の覆面作家・雨穴デビュー作!!
「読み出したら止まらない」と大反響
ついに100万部突破
映画化2024年3月15日公開、大ヒット上映中!YouTubeで2000万回以上再生のバズ動画
あの「【不動産ミステリー】変な家」には
さらなる続きがあった!!謎の空間、二重扉、窓のない子供部屋——
間取りの謎をたどった先に見た、
「事実」とは!?

知人が購入を検討している都内の中古一軒家。
開放的で明るい内装の、ごくありふれた物件に思えたが、
間取り図に「謎の空間」が存在していた。

知り合いの設計士にその間取り図を見せると、
この家は、そこかしこに「奇妙な違和感」が
存在すると言う。

間取りの謎をたどった先に見たものとは……。

不可解な間取りの真相は!?
突如消えた「元住人」は一体何者!?

本書で全ての謎が解き明かされる!

最初、変な間取りの家をたくさん紹介している本かなぁと思って手に取ったんですが、なんとミステリー小説って感じで・・・

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ネット世論操作とデジタル影響工作:「見えざる手」を可視化する

ネット世論操作とデジタル影響工作:「見えざる手」を可視化する

著者:一田 和樹, 齋藤 孝道, 藤村 厚夫, 藤代 裕之, 笹原 和俊, 佐々木 孝博 (著), その他

「事実」を知ることはできるのか

世論工作、認知戦、分断、炎上、誤導、プロパガンダ、ディープフェイク……
どうすれば「事実」を知ることができるのだろう

第一線の研究者、専門家による知見を集約した
「わたしたちの現在とこれから」を知るための一冊

第一線の専門家がそれぞれの視点から浮かび上がらせるデジタル社会の「見えざる手」。日常生活から政治・軍事にいたる手法や対応を、豊富な実例と図表を交えてわかりやすく総覧す る。これからを生きるための必読書。

◆目次◆

第1章 デジタル影響工作とはなにか                一田和樹
第2章 デジタル影響工作のプレイブック              齋藤孝道
第3章 世界のメディアの変容――メディア革新と影響工作の新次元  藤村厚夫
第4章 日本のニュース生態系と影響工作              藤代裕之
第5章 デジタル影響工作に対する計算社会科学のアプローチ     笹原和俊
第6章 ロシアによるデジタル影響工作              佐々木孝博
第7章 権威主義国家によるデジタル影響工作と民主主義       川口貴久
第8章 各国のサイバー空間における活動と影響工作         岩井博樹

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リスク、不確実性、利潤

リスク、不確実性、利潤

著者:フランク・H・ナイト/, 桂木 隆夫 (翻訳), 佐藤 方宣 (翻訳), 太子堂 正称 (翻訳)

20世紀の経済学に大きな影響を与えた理論経済学者・ナイト。資本主義の原理を追究し、企業経営の本質に迫り、営利の源泉を喝破した主著にして名著を新訳で刊行。

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LightGBM予測モデル実装ハンドブック

LightGBM予測モデル実装ハンドブック

著者:毛利拓也

本書は実践知を基にLightGBMの仕組みや実務への活用方法をハンズオン形式で学ぶ技術書です。LightGBMはレコード数が1,000万件を越える大規模データでも数時間でモデル学習でき、予測精度が高く、実装がシンプルという開発運用に適した特徴を兼ね揃えた機械学習アルゴリズムです。
本書の目標は以下の2つです。目標1 LightGBMの理解ためには、逆説的ですが「LightGBM以外」の仕組みを具体的に理解する必要があると、筆者は考えています。そこで、本書は機械学習の基礎となる「線形回帰」、勾配ブースティングの基礎となる「決定木(回帰木)」の仕組みを最初に整理し、続いて、回帰木→勾配ブースティング→XGBoost→LightGBMとアルゴリズムごとの工夫(前提条件)を数式を交えて理解する構成にしています。目標2 実務活用は探索的データ解析(EDA)、クロスバリデーション、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化の精度改善の実装を通じて、実務で役立つ考え方や運用で注意すべき点を学べるようにハンズオンします。また、実務は精度の改善と並んで、予測値の説明性が大事になります。そこで、予測値を特徴量の貢献度で分解し、予測値の原因を分析します。

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