1. |
授業の内容(Course Description) |
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統計分析において、線形推測に属する回帰分析、分散分析などは広く利用されているものであるが、この授業では、これらを中心に学ぶ。その際、経済データの分析において考慮すべき事柄についても、必要に応じて解説を加えていく。授業は、各種分析方法の簡単な解説と、パソコンによる実行例・結果(フリーの統計解析用ソフトウェアであるRを利用する予定)を示しながら進めていく。ただし、授業の中で受講者にパソコンを使用してもらうことはせず、自分用のパソコンにRをインストールした上で、授業時間外に演習などを行ってもらう予定である。
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2. |
授業の到達目標(Course Objectives) |
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回帰分析、分散分析など、経済分析で多用される方法について理解し、自ら実際のデータに対して適切な手法を適用できるようにすることを目標とする。
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3. |
成績評価方法(Grading Policy) |
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出席状況、随時提出を求める課題に基づき、総合的に評価する。
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4. |
テキスト・参考文献(Textbooks) |
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授業の中で、指示・紹介する。また、必要に応じて、講義用資料を配付する。
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5. |
授業時間外の学習《準備学習》(Assignments) |
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指定された資料、文献などをあらかじめ読んで、授業に臨むこと。指示された演習問題に確実に取り組むこと。
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6. |
学生への要望・その他(Class Requirements) |
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学部レベルの統計学の知識(基本統計量とその性質、推定・検定の考え方など)を、有していることが必要である。ただし、授業の中でもそれらについては、簡単に解説する。統計解析用ソフトウェアとしては、フリーソフトであるRを利用してもらうことを予定している。個人用のパソコンへのRのインストール方法などは、授業の中で説明する。このほか、データの準備に際して、若干のExcelの知識が必要になる場合がある(ExcelによるCSVファイルの準備など)。
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7. |
授業の計画(Course Syllabus) |
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【第1回】 授業の内容・計画、Rの概要とインストール方法 【第2回】 確率変数と確率分布、統計量とその分布 【第3回】 1標本の推定と検定 【第4回】 2標本の比較と検定 【第5回】 回帰と相関 【第6回】 単純回帰モデルにおける諸仮定 【第7回】 単純回帰モデルにおける推定・検定 【第8回】 分散分析(1) 【第9回】 分散分析(2) 【第10回】 重回帰モデル 【第11回】 関数型、ダミー変数など 【第12回】 回帰モデルにおける諸仮定からの逸脱の問題 【第13回】 一般化線形モデル(1) 【第14回】 一般化線形モデル(2) 【第15回】 まとめ
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