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本研究専用のパソコンを1台購入した。
項目反応理論と動的線型モデルに関する文献を調査し、両者を接合する統計モデルを構築する作業を開始した。項目反応理論は教育学で開発されたもので、○×式のテストの答案から生徒の能力を推定する。同様に、役職への就任の有無から、議員の威信を推定する。動的線型モデルとは、例えば人物や役職の今年の威信が昨年のそれから少しだけ増減したものである場合に、いわば人物と役職からなる網目を想定して、その人物が就いた他の役職の威信から当該役職の威信を推定したり、その役職についた他の人物の威信から当該人物の威信を推定する。
マルコフ連鎖モンテ・カルロ法を用いるテスト用のプログラムを、統計解析用のコンピュータ言語であるRで書き、そのパフォーマンスを確認している最中である。マルコフ連鎖モンテ・カルロ法は、ベイズ的手法の1つであり、パラメータの事前分布を与えた上で、パラメータのT回目の推定値からT+1回目の推定値をサンプリングすることを繰り返し、例えば初めの100万回分を捨てた後の100万回分の推定値のサンプルの経験分布をもって、パラメータの事後分布とする、という手法である。とりわけadaptive tuningと呼ばれる手法の実装について検討している。
データは、品田裕・福永文夫・井上正也『1960～1993年自民党在籍衆議院議員の全記録「国会議員データベース」自由民主党・衆議院議員編』を用いるが、そのままの形では使えないので、本研究にあった形式に変えるとともに、応募者がこれまで作成してきたデータ(『立法の制度と過程』)とも接合する作業を開始した。複数のデータのマッチングは神経を使う作業であり、相応の時間がかかる。
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