今書いている論文は，5月末に投稿する予定なんだけど，いまいち構成がまとまってない．データ（官庁統計）からはじめたのもあって，やや倒錯してしまっている．このタイプはどうしても考えながら書くことになってしまいがちで，概して今までによい経験がない．なんとかして早々に話の筋をきめてしまわないと満足な結果にならない．結果はある程度，話がついているので，明日中に構成のかたをつけてしまおう．一応，将来の実証パートの序章になる予定．
先生から社研パネルの成果本をお借りした．伊藤さんの章きになるなあ．
シェアメイトとピザたのんだ．Lサイズを3枚も．昼に三田製麺所で大盛り食べてしまったのであんまり食べられなかった．明日の朝ごはんかな．
マクロな動向のネタをどうにか形にしたいんだけど，2万字にまでふくらませるのは難しそう．5月末の紀要の研究ノート目指して刈り込んでいこうかな．これで書けなかったら単発で形にするのはすっぱり諦める．公表集計再加工しただけなので，知見それ自体はけっこう意義あるものだと思っているんだが，いかんせん性別，コーホート，理由の三重クロスしかないので，どうしたもんかなあ．
JGSS合併データを使ったPS仮説の検証は，6月のPAJ@東北大で報告して，8末の家族に投稿しょ（願望）．
一番やりたいのはmokken scale使った大人の条件なんだけど，これはまあレビューを相当厚くしないと厳しそうなので，1年ぐらい塩漬けですかね……．
本屋で立ち読みしてたら全部読んでしまった（裕福になったら買います……）．
この財布ほしい．クリスマスに自分で買おうかと思ったけど，今つかってるのもそんなに日がたってないのでもう少し我慢．レザーじゃないもうちょっと安いのを昔に使ってたけど，落として無くしてしまった．モノはいいんだけどアブラサスって高いんだよなあ．
http://item.rakuten.co.jp/srcc/e1201z?s-id=top_normal_browsehist&xuseflg_ichiba01=10000130
カタコトにiriさんきてた．ライブ版ナイトグルーヴよい……．
LaTeX やら Scrivener やら使ってみたけど，結局，Evernote が攻守最強ということになった．
karabinar いったいいつになったら Sierra に対応してくれるんだアアアア嗚呼！ karabinar なしだと英字キーボードはほんと使い物にならない（日本語入力はデフォだと Control + Space）．
フルモデルの記述統計量の出力のしかた．
estimate dep val
predict dataset
drop if dataset==.
//////////////////////////////////////////////
///////////*descriptive statistics*///////////
//////////////////////////////////////////////
sort sexa
tabstat leaving, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat ageb, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat sibling_1, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat sibling_2, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat sibling_3, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat sibling_4andmore, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat urban15, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_0, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_less_than_150, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_150_250, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_250_350, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_350_450, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_more_than_450, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat income_na, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat univ, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat univ_father, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat univ_father_na, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat wealth15, by(sexa) stat(mean sd min max)
tabstat year, by(sexa) stat(mean sd min max)
俺は困っている．悩み続けるのはよくない．
パラサイトシングル論はそのロジックはともかくとして，ほとんど経験的検証がなされていないか，かなり知見が混乱している．
パラサイトシングル論から導出されるリサーチクエスチョンはいく
その理由はさまざま考えられるが，ひとつの問題として，若年未婚者のサンプルを十分に確保できなか
そこで，JGSS2000-2010をマージさせて，若年未婚者
結論から申し上げると，むしろ親元がゆたかなほうが親と別居しているという結果になりま
メインは出身地との交互作用だったんだけど，出身地（三大都市圏）との交互作用をいれると，都市出身者*親世
*ここでいう親世帯年収は，「あなたが 15 歳の頃のあなたの世帯収入は、当時の平均的な世帯と比べて、
estimate store name
で分析結果をメモリーに保存できる．
論文のtableみたいに表示させたいときは，
estimate store name1 name2 namex
で呼び出せる．
表示させる数値はデフォだとcoef.
b(%7.4f) p stats(N df_m r2_p)
たとえば，これだと，bは7桁まで出力して（みにくいから4桁まで表示），p値，統計量（サンプルサイズ，df，疑似決定係数）．詳しくは， help-logistic-Stored resultsを参照するとよい．
AICはよくわからんかった．
estat ic
でそれぞれのモデルについては出力してくれる．たまにはこれぐらい自分で計算したほうがいいかもしれない（数理的な意味は何度読んでもさっぱりわからんが）
Stored results
logistic stores the following in e():
Scalars
e(N) number of observations
e(N_cds) number of completely determined successes
e(N_cdf) number of completely determined failures
e(k) number of parameters
e(k_eq) number of equations in e(b)
e(k_eq_model) number of equations in overall model test
e(k_dv) number of dependent variables
e(df_m) model degrees of freedom
e(r2_p) pseudo-R-squared
e(ll) log likelihood
e(ll_0) log likelihood, constant-only model
e(N_clust) number of clusters
e(chi2) chi-squared
e(p) significance of model test
e(rank) rank of e(V)
e(ic) number of iterations
e(rc) return code
e(converged) 1 if converged, 0 otherwise
他人のがみたい．
/*model 1*/
logit leaving ///
male_dummy ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year
estimate store model1/*model 2 male*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year if male_dummy==1
estimate store model2ma/*model 2 male*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year if male_dummy==0
estimate store model2fe/*model 3 male*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year int_urban_wealth if male_dummy==1
estimate store model3ma/*model 3 female*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year int_urban_wealth if male_dummy==0
estimate store model3feestimate table model1 model2ma model2fe model3ma model3fe, b(%7.4f) p stats(N df_m r2_p)
Stata が出力してくれる疑似決定係数（Pseudo R2）の値，いったいなんなのかよくわかってないんだけど，どうも McFadden’s R2 ぽい．確証はない．http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/Psuedo_RSquareds.htm
アプリからは管理画面に入れるのだけど，ブラウザからはワードプレスの管理画面に入れない．
Forbidden
The server refuse to browse the page.
The URL or value may not be correct. Please confirm the value.
TIME: 1479554796.085639 (2016-11-19 20:26:36 (+0900))
METHOD: POST
PATH_QUERY: /wp-login.phpSAKURA Internet Inc.
サイト自体は生きているので，問題はサーバーじゃない．お金も払ってるし．いろいろ調べたらファイヤウォール周りらしい．Webアプリケーションファイアウォール検知ログをみると，やたら攻撃されてた．ワードプレス脆弱だなあ．おもいきって，ドメイン自体のファイヤウォールを切った．もともとワードプレスはやべえという話はきいておいたので，さくらとワードプレスのPasswordは適当につくった謎の文字列にしているので，まあなにかあったところでとくに困らない．さいきんのJetpack周りの誤作動もここ由来なのかな．さくら側からワードプレスのアップデートしたけど，Forbiddenは解決しない．
mail はこことは関係ないとこで管理しているのでたぶん影響ない．ふつうに届いているし．
Stataで多重クロス表はたぶんデフォではできない．
sort val1
by val1: tab val2 dep
で三重クロスはできる．もうちょっと便利そうなパッケージをみつけた．
findit tab3way
で三重クロスのコマンドがインスコできる．ただし，ふつうの tabとはオプションのコマンドが違うので注意が必要．
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help for tab3way v2.03 2002-06-01
—————————————————————————–Cross-tabulation of 3 variables with display of percentages
tab3way rowvar colvar supercolvar [weight] [if exp] [in range] [, cellpct
rowpct colpct allpct rowtot coltot scoltot
alltot format(%fmt) {freq|nofreq} usemiss]by varlist: may be used with tab3way to stratify tables. See help by.
fweights are allowed. See help weights.
Descriptiontab3way cross-tabulates 3 variables and displays any combination of cell
frequencies, cell percents, row percents and column percents.
“Missing” categories may be specified.
tab3way optionally provides row, column and supercolumn totals by
temporarily augmenting observations in the existing data set and
making a new category (labelled “TOTAL”) for each variable to
accommodate these totals.
tab3way is a front end for tabdisp, although not all of the
latter’s options are implemented here.
Optionsfreq|nofreq displays|does not display cell frequencies. freq is the
default.cellpct displays cell percentages. The denominator of the cell
percentage is the total N over the entire table.rowpct displays row percentages. The denominator for the row
percentage is the total N over all categories of the
supercolvar within a specific rowvar/colvar combination.colpct displays column percentages. The denominator for the column
percentage is the total N over all categories of the rowvar
within a specific supercolvar/colvar combination.allpct displays cell frequencies and cell, row and column
percentages. Specifying none of cellpct, rowpct, colpct or
allpct provides just frequencies (default).rowtot displays row totals.
coltot displays column totals.
scoltot displays supercolumn totals.
alltot displays row, column and supercolumn totals.
usemiss shows missing values as a separate category, similar to
tabulate.., missing. (missing is an option for tab3way insofar
as it is passed to tabdisp, where it has a different role.)format(%fmt) specifies the display format for presenting percentages in
the table’s cells (the frequencies, if specified, are always
displayed as integers). The default is %8.2f, which gives 2
decimal places.In addition, any of the following options allowed by tabdisp may be
specified: center, missing, cellwidth(#), csepwidth(#), scsepwidth(#),
stubwidth(#).
Examples. use auto
. egen price_cat = cut(price), group(4)
. tab3way price_cat rep78 foreign, rowpct colp format(%5.3f)
. egen weight_cat = cut(weight), group(2)
. bysort weight_cat: tab3way price_cat rep78 foreign, allp allt usemiss
AuthorPhilip Ryan
Department of Public Health
University of Adelaide
South Australia
email: philip.ryan@adelaide.edu.au
Also seeOn-line: help for tabdisp, table, tabulate
これとbyとifを組み合わせれば5重クロスぐらいだったらなんとかなりそうだけど，それ以上はどうすればいいんだろ？ わからんちん．
こんなかんじになる．
表頭変数は1つだけが好みなんだけどなあ．そういう設定はどうやったらできるのかしら．まあExcelで直せばいいんだけど．識者教えてください．記述的な分析はRのほうが楽かなあ．
いろいろつらい。また風邪ひいた。
「こいしたい，こしいたい」とはなんですか．
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