Abadieが書いている(ungated版)。+1)」)で、ゼロ値の多いサンプルで対数を取りたい場合の対処法として、以下の4つを挙げている。Mondayで、順序性の無い選択肢(通勤に自家用車、バス、バイク、徒歩のいずれを使うか、専攻を文科系、科学、ビジネス、工学のいずれにするか、等)を対象とした離散選択モデルについて論じている。Young(LSE)の論文を取り上げている。Dieboldが紹介している。Behaviorに掲載予定との由。前回エントリで紹介したLewbel=Dieboldと真逆の主張をノアピニオン氏が紹介している。Mondayで以下のようなことを書いている。先月の20日に紹介した計量経済モデル論争をノアピニオン氏も取り上げ、そこでDieboldがG1とG2に分類した問題への取り組み手法(ノアピニオン氏はそれぞれ疑似実験法と構造モデルと呼んでいる)について、概ね以下のようにまとめている。Binderも反応し、その要旨を引用している。以下は同論文のungated版の一節。Mondayと銘打って月曜にこうした計量経済学ネタを上げている(ただし毎週ではない)。Dieboldが20年ほど前にベイズ主義の代表的な計量経済学者と意見交換をしていた時、その学者が突然以下のようなことを言ってDieboldを驚かせたという。Viewがリンクしている。そのエントリは、脳科学とベイズの定理を扱ったノーチラス誌*1のブログ記事の冒頭部を引用したものである。Varianがコメントし、Dieboldが指摘した問題――機械学習は因果関係の無い予測に重点を置くが、計量経済学は因果関係のある予測に重点を置く――について自分が以前書いた論文を2篇紹介している。彼が挙げた両者の相違は以下の2点。機械学習は因果関係の無い予測に重点を置くが、計量経済学は因果関係のある予測に重点を置く。Glasnerが、ローマーのマクロ経済学批判をとば口に、以下の論陣を張っている。した批判に対する現代マクロ経済学側からのお決まりの反論は、すべてのモデルは間違っている、というものである。Distance」、ungated版)。Shin(イリノイ大)。