みやざき地鶏「丸久」

久しぶりに行ってきました・・・みやざき地鶏「丸久」。

いろいろ騒動もありましたけど、健在です＾＾ｖ

美味しかった。

本日食したのは、

• 南蛮
• 日向地鶏の炭火焼
• みやざき地鶏の炭火焼
• 刺身（レバー、砂肝、もう一品の３品）
• せせり軟骨
• メンチ
• その他

お酒はビール、焼酎、日本酒、梅酒。

いやぁ〜、久しぶりでうまかったですわ。定番の３品（南蛮、みやざきの炭火焼、日向の炭火焼）はもちろん、なんてったって刺身・・・刺身は絶品！

もうたまりません！

ご馳走様でしたm(_ _)m

今日は

退散して布団で寝ます。

おやすみなさい。

食べ物ブログ化

自分で言うのもなんなんですが、最近、このブログは食べ物に関する話題しかないような内容ですな。

もう少し硬派な内容も書きたいんですけど、そこまで頭が回りません＾＾

4月になったら何とかしたいと思います。

条件付ロジットモデルの推定１:case-specific variablesとalternative-specific variables

ある選択行動を離散選択モデルで記述するとき、採用される説明変数は２種類に大別される。

1. case-specific variables
2. alternative-specific variables

case-specific：選択状況の特性を表したもの。例えば、職業選択行動を考えた場合、個人の特性について、学歴、経験などが考えられる。
alternative-specific：様々なケースで変化する選択肢の特性を測定したもの。

case-specificの視点から変数を採用し、モデル化されたロジットモデルが、多項ロジットモデル（MNLM）。
alternative-specificの視点から変数を採用し、モデル化したロジットモデルが、条件付ロジットモデル（CLM）。

ここで興味があるのはとりあえず選択肢の特性の視点。これは例えば、通勤手段の選択がある。通勤手段を選択する際には選択可能な交通手段ごとの通勤時間は大きな影響を与える。あるいは自家用車を購入する場合、外国メーカ製（さらに欧州メーカ製、米国メーカ製）、国内メーカ製という自動車という選択肢を構成する要素がその購入には大きく影響する。

このような選択肢の特性を捉えた説明変数をモデルに採用するにはどのようにデータをアレンジすればよいか・・・ここから理解を始める。

CLMとMNLMの関係：CLMの説明変数がCase-specific variablesのみになったとき、MNLMとequivalentになる（MNLMはCLMの特殊型）。

CLMはMNLMよりflexibleな方法である。つまりCaseとAlternative両方の変数を扱える。一方、CLMはMNLMと同様IIAの仮定が課せられるていることを忘れてはいけない。

（to be continued）

Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, Third Edition

２００７年３月２７日の食事

本日の食事は以下のとおりでした。

朝食：サプリメント
お昼：浜町軒で肉キャベツ味噌炒め（つまりホイこーロー）
夕食：美奈福のおでん、刺身切り落とし、サラダ、ごはん。飲み物はビール、日本酒少々。
デザート：桜の杏仁豆腐

正直言って食べすぎでしょう。これでは体重はまた増えてしまいます。