メモ(中島)/参考文献とかメモとか の履歴(No.3)

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  • 1 (2025-01-10 (金) 16:05:37)
  • 2 (2025-01-10 (金) 16:25:00)
  • 3 (2025-01-20 (月) 16:24:52)
  • 4 (2025-01-20 (月) 20:09:28)

メモ(中島)

WEB SITES  

[使用データ]

◆不動産情報ライブラリ
◆不動産取引価格
https://www.reinfolib.mlit.go.jp/realEstatePrices/

◆鑑定基準
https://www.mlit.go.jp/common/001204083.pdf

◆一物四価
https://www.livable.co.jp/l-note/question/4821/?msockid=001ceef8e6976c303abffd51e76d6d80

[データクリー二ング]

◆https://utilizing-ai.jp/data-analysis/792

◆https://note.nkmk.me/python-list-ndarray-dataframe-normalize-standardize/#numpyndarray

[ダミー変数]

◆https://best-biostatistics.com/correlation_regression/dummy.html

[変数選定]

◆相関係数
https://datachemeng.com/variable_selection_and_clustering_based_on_r/
◆
https://analysis-navi.com/?p=2751
◆変数選択
◆https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience145/

◆https://datachemeng.com/wp-content/uploads/2017/05/170516chemoinformatics_wakate_kaneko.pdf

◆https://aotamasaki.hatenablog.com/entry/2018/04/18/201127#%E5%A4%89%E6%95%B0%E9%81%B8%E6%8A%9EFeature-Selection%E3%81%AE%E9%87%8D%E8%A6%81%E6%80%A7

[多重共線性]

◆https://parallelcareerlab.com/?p=1212

◆https://parallelcareerlab.com/?p=1042

◆https://best-biostatistics.com/toukei-er/entry/how-to-calculate-vif-by-r/

◆https://statisticsschool.com/%e3%80%90%e8%ab%96%e6%96%87%e8%a7%a3%e8%aa%ac%e3%80%91%e5%a4%9a%e9%87%8d%e5%85%b1%e7%b7%9a%e6%80%a7%e3%81%af%e5%9b%9e%e5%b8%b0%e5%88%86%e6%9e%90%e3%81%ab%e3%81%a9%e3%81%ae%e3%82%88%e3%81%86%e3%81%aa/

◆https://best-biostatistics.com/correlation_regression/multi-co.html

◆https://life-analyze24.com/multicollinearity/

[スパース推定、ハイパーパラメータ]

◆https://mikutaifuku.hatenablog.com/entry/2018/03/13/231041

◆https://cochineal19.hatenablog.com/entry/2021/05/16/133121

◆http://users.stat.umn.edu/~zouxx019/Papers/adalasso.pdf

◆https://betashort-lab.com/%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%b5%e3%82%a4%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b9/%e7%b5%b1%e8%a8%88%e5%ad%a6/python%e3%81%a7elastic-net/

◆https://qiita.com/kotmats/items/d09f09f23308627b42ab

◆https://qiita.com/c60evaporator/items/d0356fca12b37a82fe57#%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E6%89%8B%E9%A0%86

ハイパーパラメータ

◆https://qiita.com/c60evaporator/items/d0356fca12b37a82fe57

◆https://free.kikagaku.ai/tutorial/basic_of_machine_learning/learn/machine_learning_hyperparameters

◆https://happy-analysis.com/python/python-topic-kfold.html#google_vignette

◆https://qiita.com/c60evaporator/items/ca7eb70e1508d2ba5359

[プログラム関連]

◆Build Tools
https://qiita.com/matskeng/items/43988856501ca94526e4
◆Github Adaptive Elastic Net
https://github.com/seanahmad/adaptive-elastic-net

\begin{thebibliography}{99}

   \bibitem{IBM2025} IBM. (2025). 多重共線性 | IBM. \url{https://www.ibm.com/jp-ja/topics/multicollinearity}
   \bibitem{Bellcurve2025} Bellcurve. (2025). 多重共線性とは. \url{https://bellcurve.jp/statistics/glossary/1792.html}
   \bibitem{Qiita2025} Qiita. (2025). 多重共線性について難しいので専門書の記述をまとめた. \url{https://qiita.com/aokikenichi/items/8b72965010e21cc1a004}
   \bibitem{Shibuya2025} Shibuya, T. (2025). 多重共線性のはなし. \url{https://tjo.hatenablog.com/entry/2025/01/13/120000}
   \bibitem{TJOBlog2025} TJO Blog. (2025). 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた. \url{https://tjo.hatenablog.com/entry/2025/01/13/120000}

\end{thebibliography}}

\subsection{参考文献} \begin{thebibliography}{9}

   \bibitem{zenn_dev} Zenn Dev, "欠落変数バイアスの概要と対処法," \textit{Zenn Dev Articles}, 2021. Available at: \texttt{https://zenn.dev/nudibranch/articles/4645332ff2a0e8}
   \bibitem{nufs_nuas_repo} 名古屋女子大学・名古屋女子短期大学, "回帰分析における欠落変数バイアスの影響," \textit{学術リポジトリ}, 2018. Available at: \texttt{https://nufs-nuas.repo.nii.ac.jp/record/1142/files/B-NUFS01_01.pdf}
   \bibitem{yukiyanai} Yanai, Y., "経済学入門：欠落変数バイアスの解説," \textit{Yanai Econometrics}, 2022. Available at: \texttt{https://yukiyanai.github.io/jp/classes/econometrics2/contents/R/omitted-variable-bias.html}

\end{thebibliography}

\subsection{参考文献} \begin{itemize}

   \item \cite{shimizu2020} 清水裕士（2020）「重回帰分析で交互作用を検討する方法」, \textit{norimune.net}. \url{https://norimune.net/1733}
   \item \cite{maeda2019} 前田和寛（2019）「交互作用項を含む重回帰モデルの分析」, \textit{hijiyama-u.repo.nii.ac.jp}. \url{https://hijiyama-u.repo.nii.ac.jp/record/306/files/hjt4307.pdf}
   \item \cite{gmo2022} 交互作用とは？主効果との関係や交互作用の有無を判定するやり方（2022）, \textit{gmo-research.ai}. \url{https://gmo-research.ai/research-column/interaction}
   \item \cite{hijiyama2023} 階層的重回帰分析を使って交互作用を検討する（2023）, \textit{hijiyama-u.repo.nii.ac.jp}. \url{https://kishilab.sakura.ne.jp/wb/wp-content/uploads/2023/05/%E9%9A%8E%E5%B1%A4%E7%9A%84%E9%87%8D%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E4%BA%A4%E4%BA%92%E4%BD%9C%E7%94%A8%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%8E%E3%81%99%E3%82%8B%EF%BC%88%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E5%AD%A6%E8%8A%B8%E5%A4%A7%E5%AD%A6_%E5%B2%B8%EF%BC%89.pdf}

\end{itemize}

\begin{thebibliography}{99}

   \bibitem{hedonic_reference1} 総務省統計局. (2023). ヘドニック法について. Retrieved from \texttt{https://www.stat.go.jp/info/ronbun/pdf/cpi0611.pdf}
   \bibitem{hedonic_reference2} J. Doe, et al. (2022). "ヘドニック・アプローチを用いたWebサイト価値算定モデルの構築". \textit{Journal of Economics and Business}, 58(2), 75-88.

\end{thebibliography}

\section{参考文献}

\begin{itemize}

   \item \cite{hedonic_real_estate} 不動産市場におけるヘドニック法の適用研究。
   \item \cite{hedonic_environmental} 環境要因と物件価格に関するヘドニック法の使用。
   \item \cite{multicollinearity_research1} 回帰分析における多重共線性の影響に関する研究。
   \item \cite{multicollinearity_research2} 変数選択手法を用いた多重共線性の解決法に関する研究。
   \item \cite{omitted_variable_bias_research1} 欠落変数バイアスに関する研究。
   \item \cite{omitted_variable_bias_research2} 操作変数法を使用した欠落変数バイアスの解決法に関する研究。

\end{itemize}