Williams (2016) "Understanding and Interpreting Generalized Ordered Logit Models"

Williams, Richard. 2016. "Understanding and Interpreting Generalized Ordered Logit Models." Journal of Mathematical Sociology 40(1): 7-20.

　 通常の順序ロジットモデルにおける比例オッズの仮定を弱め、かつ多項ロジットモデルよりは柔軟（あるいは節約的）である一般化順序ロジットモデルについての論文です。著者は関連するテーマの論文をいくつも書いていますが、本論文では「比例オッズの仮定が成り立たない場合にそれをどのように解釈できるか」ということに重きをおいて、5つの具体例を紹介しています。

• （1）モデルの特定化の失敗。本来は比例オッズの仮定が成り立つものの、重要な変数がモデルから落ちていたり、二乗項が入っていなかったりなどして、比例オッズの仮定が満たされていないように見えてしまう場合がある。
• （2）非線形確率モデルとしての解釈。それぞれのアウトカムが生じる確率をシンプルに示すことで、潜在変数Y*を導入せずとも結果の解釈ができる。
• （3）独立変数の効果はそれぞれの累積ロジットに対して非対称である可能性。比例オッズの仮定の下では、4値の従属変数において、「1 vs. 2,3,4」、「1,2 vs. 3,4」、「1,2,3 vs. 4」とそれぞれの累積ロジットにおいて独立変数の効果はすべて等しい。しかし、これは成り立たない可能性がありうる。Fullerton and Dixson（2010）は、政府の福祉支出に関して、いくつかの独立変数は支持よりも不支持に与える効果がかなり大きいことを示している。
• （4）状態依存の回答バイアス（state-dependent reporting bias）。潜在変数Y*の分布はどのグループにおいても同じであっても、観察値を実現させる上での閾値がグループによって異なる場合がある。たとえば、「とても賛成」、「どちらかというと賛成」の間の閾値や、健康状態が「とてもよい」、「まあまあよい」の間の閾値は、回答者が参照するフレームによって異なりうる。
• （5）回答の「方向」（direction）に影響する独立変数と、回答の「強度」（intensity）に影響する独立変数がある。たとえば、女性は男性よりも極端な政治的態度を示しにくい傾向がある（「とても賛成」、「とても反対」のどちらの態度もとりにくい）。

　（4）のグループによって参照するフレームが異なることで、閾値も異なるというのは、前に読んだこの論文で扱われている問題かなと思います。（5）の問題は、不均一分散を許容する順序ロジットでもモデル化できそうです。違いとしては、一般化順序ロジットモデルを用いた場合のほうが、推定に必要なパラメータの数は増えるものの、非対称な効果を検証できるという感じでしょうか。

Raymo and Shibata (2017) "Unemployment, Nonstandard Employment, and Fertility: Insights From Japan’s 'Lost 20 Years'"

Raymo, James M. and Akihisa Shibata. 2017. "Unemployment, Nonstandard Employment, and Fertility: Insights From Japan’s 'Lost 20 Years'." Demography 54(6): 2301-29.

　「失われた20年」における雇用環境の変化が、男女で異なるメカニズムを通して出生率に非対称な効果をもたらしているという仮説が検証されています。

• 慶應の家計パネルからパーソンピリオドデータを作成しています。調査開始（2004年）以前の出生については、回顧的に特定することになるので、若干テクニカルな点についての補足がされていました。データの構造上、同居している子どもの年齢から出生年を特定することになるものの、調査時点で18歳以上の子どもはすでに同居していなくなっている可能性があるので、分析から除外せざるをえない対象者がいたとのことです。
• パーソンピリオド上で20～40歳に該当する出生イベントから、各年の合計特殊出生率を推定。日本の場合には婚外子が少ないことを利用して、t年の出生率＝（t年の出生イベント数／t年に結婚している女性の数）×（t年に結婚している女性の数／t年に結婚している女性の数）という分解をしています（未婚女性の出産イベント数は無視できる）。
• 観察されたデータから推定された出生率と、失業率・非正規雇用率を1980年水準に固定した場合の反実仮想的な出生率を比較しています。Raymo先生がよく用いている手法であるという印象で、おそらく"purging"と呼ばれるものと同じ手続きかと思います。
• 反実仮想的な分析を通して、男性の失業率・非正規雇用比率の増加は、婚姻率の減少を通して出生率の低下に寄与しているのに対して、女性の失業率・非正規雇用の増加は、婚姻率の変化はもたらさなかったものの、機会費用の変化（雇用労働よりも子育てにかける時間の相対的な価値が上昇したこと）によって出生率の増加に寄与したという結論が得られています。Raymo先生の他の論文でも見られるパースペクティブですが、男性稼ぎ主モデルが根強い社会において、男女で非対称な変化が起きているという解釈になっています。

Clear Eyes Contact Lens Relief Soothing Drops

Clear Eyes Contact Lens Relief Soothing Drops, 0.5 fl oz (15 ml) by Clear Eyes

　手持ちの目薬が切れそうだったので、Walgreensにて購入しました。コンタクトレンズ着用中に使えそうなのが、ぱっと見でこれしかなかったのでとりあえずこれに。パッケージにはソフト用と書いてあったのですが、大丈夫でしょうか。大丈夫だと信じます。

　保存液もハード用はあまり見かけないんですよねえ。Amazonで探す方がよいのかもしれません。

García (2013) "Implementation of a Double-hurdle Model"

García, Bruno. 2013. "Implementation of a Double-hurdle Model." Stata Journal 13(4): 776-94.

 　ちょっとだけ動かしてみました。ゼロがインフレしている連続的な従属変数に対するモデルということではtobitと同じですが、ゼロかそうではないか（participation）と、ゼロではない場合にどれだけの値をとるか（consumption）の意思決定プロセスが異なっていると想定できるのが利点になっています。

　有限混合分布モデルとも関連していますか。また、解釈を容易にするために、tobitや類似のモデルと同様に予測値も出したほうがよい感じっぽいですね。

　教育の分野ではどうでしょうか。たとえば、習い事や塾にかける教育費を分析するのに適用できるかもしれません。

『ダンケルク』

ダンケルク(字幕版)

　昨年公開の映画です。機内サービスで観ました。

　第二次世界大戦中における連合軍のダンケルクからの撤退作戦を描いた作品です。戦争映画はこれまでそれほど意識して観てきたわけではないのですが、数え上げてみると、『プライベート・ライアン』、『フルメタル・ジャケット』、『硫黄島からの手紙』、『父親たちの星条旗』、『戦場のピアニスト』、『ハート・ロッカー』あたりが記憶に残っています。これらを戦争映画の範疇にすべて含めてよいかどうかはわかりませんが（『フルメタル・ジャケット』はどちらかといえば、前半の訓練施設がメインですし）。

　今回は戦争映画だからとか、設定に興味があったというよりは、クリストファー・ノーラン監督の映画というのが観た理由です（ちなみに監督自身の言葉によると、「戦争映画」ではなく、「生存映画（survival film）とのこと）。同監督の作品はSFのイメージが強かったものの、今回は史実に基づいた作品ということで気になっていました。

　登場人物が理不尽に死んでゆくのは戦争映画で頻繁に描かれることですが、本作は撤退作戦ということで、それがいっそう顕著に感じられます。さらに登場人物がこれまでどのように生きてきたかや、家族関係であるとかの背景情報はほとんど描かれておらず、あまり感情移入ができないように敢えてしているようです（これはたとえば実在の人物を主人公にし、家族との交流が出て来る『硫黄島からの手紙』とは対照的です）。そのことによってかえって戦争という事実が淡々と突きつけられるという効果が出ているのではないでしょうか。

村上春樹『やがて哀しき外国語』

やがて哀しき外国語 (講談社文庫)

　著者が90年代にプリンストン大学に招かれてアメリカ滞在していた頃の経験を基にして書かれたエッセイです。

　村上春樹の小説を読んでいると、日本の土地や人物に関わる固有名詞が出て来るときでさえ、どこか日本ではないような感覚をしばしば受けることがあります。しかし、本書はノンフィクションということで、日本とアメリカ、日本人とアメリカ人の考え方の違いなどの固有性や土着性を著者も当然意識して書いているでしょうし、読者としてもそれらを感じざるをえません。

　90年代のアメリカということで今よりは20年以上も昔であり、また当時の時代状況を反映した記述も多々あると思います（ちょうど湾岸戦争が勃発した頃で、「その当時のアメリカの愛国的かつマッチョな雰囲気はあまり心楽しいものではなかった」など）。しかし、それを超えた普遍的で鋭い考察が随所にあり、唸らされました。

　以下、目を引かれた雑多な箇所

• プリンストン大学の権威主義や独特の文化へのおどろき（ある教授にバド・ドライが好きで飲んでいると言ったら、首を振ってひどく悲しい顔をされた）
• アメリカでご近所だった経済学の神取先生
• 妻のことを自己紹介する上で、相手に「期待される回答像」にあわせることの大変さ
• 日本から留学・研修に来ているエリート官僚への痛烈な批判

Brand and Davis(2011) "The Impact of College Education on Fertility: Evidence for Heterogeneous Effects"

Brand, Jennie E. and Dwight Davis. 2011. "The Impact of College Education on Fertility: Evidence for Heterogeneous Effects." Demography 48: 863-87.

　大学教育が女性の出産に与える因果効果の異質性に焦点を当てている論文です。いわゆるpositive selection/negative selectionの問題を扱っています。

　大学教育を受けた女性は平均すると出生確率が低くなるものの、より大学に行きやすいグループの人々が実際に大学に行った場合と、より大学に行きにくいグループの人々が実際に大学に行った場合とで、効果の大きさが異なりうると主張されます。社会経済的に不利な人々は大学に進学しづらいものの、実際に進学する場合にはそこから得られる経済的利益への期待が大きくなり、出産による機会費用を大きく見積もるため、大学教育が出産に与える負の効果がより大きいという仮説になっています。

　処置変数は19歳時点で大学1年次を修了しているかどうかと、23歳時点で大学を卒業しているかどうかで、それぞれの傾向スコアを求めています。日本の場合は大学進学者の卒業率が9割近くありますが、中退が多いアメリカの場合には、区別した方がよいのでしょうね。

　傾向スコアを層別にわけて、レベル2の係数の傾きを求めるという方法ですが、層の区切り方を若干注意して読みました。層の数は6つに設定されています。5つあればだいたい十分というのがたしかCochranの論文による主張だったので、共変量の統制という面では問題ないのでしょう。

　閾値については、本論文では（1）[0.0-0.1)，（2）[0.1-0.2)，（3）[0.2-0.3)，（4）[0.3-0.4)，（5）[0.4-0.6)，（6）[0.6-1.0)という区切り方でした。キリのよい数値で区切られていますが、どの層にも処置群・対照群が一定数ケースとして確保できており、かつ各層内で共変量がバランスできているのが確認できたのでよしという判断でしょうか。