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Rによる実証分析 回帰分析から因果分析へ

・著者:星野 匡郎・田中 久稔 共著978-4-274-21947-4
・定価:2,916 円(本体2,700 円+税)
・A5 276頁

・ISBN

・発売日


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回帰分析の「正しい」使い方をRで徹底解説!!

 

本書は、「因果分析」を中心テーマに据え、関連する内容がこのテーマに収まるように構成し、経済学を中心とする社会科学における回帰分析の「正しい」使い方を徹底解説するものです。テーマを回帰分析による因果分析に絞り込むことで、高校数学程度の知識でも理解できるよう必要とする数学を最小限にとどめ、また多くの分析例に加えて、多数の例題および解答・解説を収録します。さらに用いられる数学・統計学については、適度な難易度の説明とともに、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を多く盛り込みます。また、巻末の付録には、統計処理言語Rのダウンロード方法などを掲載することで、プログラミングマニュアルとしても使用できるよう構成しています。

2016/11
★このような方におすすめ
統計分析に携わるビジネスマンやコンサルタント、および大学生
主要目次
Part I 基礎編
第1章 回帰分析の目的
第2章 統計の基礎知識
第3章 確率論の基礎
第4章 回帰分析の基礎
第5章 推測統計の基礎
第6章 相関関係と因果関係
第7章 外生変数と内生変数

Part II 実践編
第8章 ランダム化実験
第9章 マッチング法
第10章 不連続回帰デザイン
第11章 操作変数法
第12章 実証分析の手順
付 録 R の導入・基本操作
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詳細目次
Part I 基礎編

第1章 回帰分析の目的
1.1 相関と因果
 1.1.1 相関関係と因果関係
 1.1.2 擬似相関
 1.1.3 相関関係と因果関係は区別できるか
1.2 回帰と予測
 1.2.1 直線を当てはめる
 1.2.2 回帰分析と予測
1.3 自然科学のデータと社会科学のデータ
 1.3.1 社会科学の難しさ
 1.3.2 社会科学における実験
第1章のまとめ

第2章 統計の基礎知識
2.1 母集団と標本
2.2 無作為抽出
2.3 平均と大数の法則
2.4 分散と標準偏差
2.5 相関係数と共分散
第2章のまとめ
練習問題

第3章 確率論の基礎
3.1 事象と確率
 3.1.1 準 備
 3.1.2 試行と事象
 3.1.3 コイン投げのシミュレーション
 3.1.4 論理関数によるカウントの方法
 3.1.5 シミュレーション用スクリプトのまとめ
3.2 確率変数と独立性
 3.2.1 事象の独立性
 3.2.2 確率変数の独立性
 3.2.3 独立ではない例
 3.2.4 独立性と相関係数
3.3 期待値と条件付期待値
 3.3.1 分布関数
 3.3.2 確率密度
 3.3.3 期待値・分散
 3.3.4 条件付確率密度・条件付期待値
 3.3.5 同時確率密度
 3.3.6 共分散
 3.3.7 データによる条件付期待値の推定
3.4 中心極限定理
 3.4.1 中心極限定理と信頼区間
 3.4.2 中心極限定理のシミュレーション
 3.4.3 信頼区間のシミュレーション
 3.4.4 信頼区間の導出
補足:全確率の法則・繰り返し期待値の法則
第3章のまとめ
練習問題

第4章 回帰分析の基礎
4.1 回帰分析の考え方
 4.1.1 回帰=予測
 4.1.2 最小二乗法
 4.1.3 条件付期待値と回帰分析
 4.1.4 数値例:気温と電力使用量
 4.1.5 データフレーム
 4.1.6 ノンパラメトリック回帰の実行
 4.1.7 グラフを重ねる
4.2 単回帰分析
 4.2.1 ノンパラメトリック回帰の限界
 4.2.2 線形回帰の仮定
 4.2.3 単回帰の計算方法
 4.2.4 R による線形回帰分析
 4.2.5 推定量と推定値
 4.2.6 単回帰の図示
4.3 重回帰分析
 4.3.1 説明変数を追加する
 4.3.2 重回帰分析とは
 4.3.3 R による単回帰分析
4.4 決定係数と回帰分析
 4.4.1 決定係数とは
 4.4.2 決定係数の出力
 4.4.3 決定係数はモデルの正しさを保証しない
補足:残差の性質と回帰係数の計算公式
第4 章のまとめ
練習問題

第5章 推測統計の基礎
5.1 統計的仮説検定の考え方
 5.1.1 この章の目的
 5.1.2 統計的仮説検定とは
 5.1.3 コイン投げの例
 5.1.4 回帰分析と統計的仮説検定
5.2 平均値の検定
 5.2.1 問題設定
 5.2.2 正規分布N(μ,1)の場合
 5.2.3 t値による方法
 5.2.4 有意水準と棄却域 
 5.2.5 R による例題演習
 5.2.6 p 値による方法
5.3 回帰係数の検定
 5.3.1 OLS 推定量の漸近分布
 5.3.2 漸近分布のシミュレーション
 5.3.3 回帰係数のt 検定
 5.3.4 p 値による回帰係数の検定
 5.3.5 重回帰分析の場合
 5.3.6 R による分析例
5.4 信頼区間
 5.4.1 回帰係数の信頼区間
 5.4.2 R による分析例
 5.4.3 データフレームの作成
第5 章のまとめ
練習問題

第6章 相関関係と因果関係
6.1 相関≠因果
 6.1.1 擬似相関
 6.1.2 偶然の相関
 6.1.3 同時性
6.2 ルービンの因果モデル
 6.2.1 トリートメントと潜在的な結果
 6.2.2 平均トリートメント効果
第6 章のまとめ
練習問題

第7章 外生変数と内生変数
7.1 外生変数
7.2 内生変数
 7.2.1 省略変数
 7.2.2 測定誤差
 7.2.3 同時性
7.3 因果分析としての回帰分析
 7.3.1 航空騒音が住宅価格に与える影響
 7.3.2 出生時の体重は大きいほどよい?
第7 章のまとめ
R によるシミュレーション演習


Part II 実践編

第8章 ランダム化実験
8.1 授業の出席率と成績:選択性バイアス
 8.1.1 因果関係? 単なる相関関係?
 8.1.2 選択性バイアス
8.2 ランダム化実験
 8.2.1 選択制デバイアスの除去
 8.2.2 回帰分析による因果的効果の推定
 8.2.3 ランダム化実験の注意点
 8.2.4 社会科学におけるランダム化実験
8.3 Project STAR:学級の少人数化がもたらす教育効果
補足:式(8.9)の導出
第8 章のまとめ
練習問題

第9 章 マッチング法
9.1 マッチング法の背景
 9.1.1 条件付独立性
 9.1.2 条件付独立性の妥当性
 9.1.3 オーバーラップ条件
9.2 マッチング法によるATET の推定
 9.2.1 厳密なマッチング
 9.2.2 最近傍マッチング
 9.2.3 その他のマッチング
9.3 絶滅危惧種保護法(ESA)の評価
第9章のまとめ
R によるデータ演習

第10章 不連続回帰デザイン
10.1 不連続回帰デザインの背景
 10.1.1 補講授業の効果を調べる
 10.1.2 トリートメント効果の識別:連続性条件
10.2 条件付平均トリートメント効果τの推定
 10.2.1 条件付期待値が線形の場合
 10.2.2 条件付期待値が非線形の場合
 10.2.3 不連続回帰デザインの注意点
10.3 地方政治における政党の影響
第10章のまとめ
R によるデータ演習

第11章 操作変数法
11.1 操作変数法:内生変数バイアスへの対処
 11.1.1 内生性を考慮せずに回帰分析を実施すると
 11.1.2 操作変数
 11.1.3 操作変数の具体例
11.2 操作変数法の実施:2 段階最小二乗法
 11.2.1 2 段階最小二乗法
 11.2.2 操作変数の強弱
11.3 因果分析としての解釈
 11.3.1 モデル設定
 11.3.2 Local Average Treatment Effect
11.4 警察の増強は犯罪を減らすか
補足:式(11.8)の導出
第11章のまとめ
R によるデータ演習 225

第12章 実証分析の手順
12.1 データを集める
 12.1.1 データの種類
 12.1.2 R の組み込みデータ
 12.1.3 R パッケージの付属データ
 12.1.4 学術論文の公開データ
 12.1.5 データをながめる
 12.1.6 データの相関
12.2 推定結果を検証する
 12.2.1 統計的有意性を確認する
 12.2.2 モデルを変えてみる
 12.2.3 データを変えてみる
 12.2.4 分析手法を変えてみる
 12.2.5 経済学的な有意性
12.3 実証レポートの構成
第12章のまとめ

付 録 R の導入・基本操作
A.1 統計分析ソフトR
A.2 R の導入
A.3 R の基本操作
 A.3.1 数式の入力
 A.3.2 スクリプトの利用
 A.3.3 データの読み込み,基礎統計の計算
 A.3.4 パッケージのインストール・読み込み

練習問題略解
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