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2007年6月20日 (水)

イメージ分布の推定法考察中

内閣支持(不支持)の理由についての時系列データがあるので、これから内閣イメージの変化が分かりはしないかと思って色々考えている所です。行く行くは、一般に何かに対するイメージ(一次理論)の変化を測定し、変化を記述するダイナミクスモデルを作りたい訳ですが、その基礎研究ということになります。

とりあえずは、ある時点の内閣支持(不支持)理由の分布から内閣イメージの分布を推定する方法を考えています。手持ちのデータでは理由の選択肢として、

 首相がよいから(悪いから)
 与党が良いから(悪いから)
 政策が良いから(悪いから)
 なんとなく良いから(悪いから)

の8つがあげられてますので

 首相イメージスコア x1
 与党イメージスコア x2
 政策イメージスコア x3
 その他のイメージスコア x4

の4変数を考えて、これらがどういう分布のときに観測された支持(不支持)理由の分布が再現されやすいかを調べることを考えています。

x1~x4についての4次元正規分布を考えて、各変数の平均と分散とを最尤推定(さいゆうすいてい)すればよかろうという所まで、昨日考えたのですが(共分散の推定までは識別問題があって多分無理)、できあいの最尤推定アルゴリズムは多分使えないし、自分で書くのも面倒なので、モンテカルロ推定で妥協しようかなと思っている今日この頃です。

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