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Lec12: 重回帰分析④重回帰分析の解釈と適切な変数の個数
こんばんは!シルバーウィーク真っ只中ですね(とはいってもコロナがありますが)。先週は、説明変数や被説明変数をモデルに応じて様々な形に加工するという事をやりました。対数を取ったり、ダミー変数を使ったり、交差項を使ったり、状況に応じて説明変数を上手く使うことはとても大切です。(交差項はちょっとだけレベルが上がるので、必ずしも卒業論文で使う必要はないと思います。特に学部4年生から計量経済学を学び始めた方
もっとみるLec11: 重回帰分析③変数の加工と多重共線性
皆さんこんばんは!矢野大樹です。前回までの記事では、内生性の問題を解消する手段の一つとしての重回帰分析という位置づけで、重回帰分析の基本モデルと、その仮定について取り扱いました。今日は一歩進んで、実際に重回帰分析を行う際に変数をどのように加工することが出来るかについて見ていくとともに、重回帰分析ではしばしば発生しやすい多重共線性(マルチコリニアリティ)について説明していきます! 本日もどうかよろし
もっとみるLec10: 重回帰分析②重回帰モデルの仮定とOLS推定量
みなさんこんばんは。単回帰分析が一通り終了し、いよいよ先週から重回帰分析に入っていきました。重回帰分析とは、説明変数が複数あるモデルのことでしたよね。
説明変数を複数入れることで、誤差項の仮定Ⅳに反する内生性の問題を回避しやすくするというのが、重回帰モデルのメリットでした。今回は、重回帰モデルが説明変数ー被説明変数間の因果関係を厳密に描写するための仮定条件である誤差項の仮定とOLS推定量、決定係
Lec9: 重回帰分析①誤差項の仮定と内生性
皆さんこんにちは。矢野大樹です。前回までで、回帰分析の基礎は一通り完了いたしました。もしまだ消化不良の部分がありましたら、私のnoteなりWooldridgeやStock＆Watsonのテキストを読んで復習しておいてくださいね。
さて、一番最初の記事で、回帰分析は被説明変数と説明変数間の因果関係をはっきりさせるため、極めて厳密な仮定の下実行されると言いました。その極めて厳密な仮定こそが、Lec7
Lec8: 単回帰分析⑥：様々なデータの扱い方
こんばんは、今日もお疲れ様です。前回、前々回とかなりハードな内容が続いたと思いますので、今日は軽めに済ませます。ただ、軽めといっても卒論等ではよく使う手法なので、是非ここでマスターしてみてください! 今日は、まず最初にデータの種類についてお話します。データには大きく分けて3つ存在するのですが、それぞれの特徴をお話していきます。次に、説明変数や被説明変数の対数変換についてお話します。今までは、与えら
もっとみるLec7: 単回帰分析⑤望ましい推定量とGauss-Markov定理
皆さんこんにちは。矢野です。ここ2週間バタバタしており、更新が出来ませんでした。今日からまた更新していくので、最後までお付き合いいただければ幸いです。
さて、今日取り扱うのは、『望ましい推定量とは何か』ということです。以前、モンテカルロシミュレーションで単回帰分析を行った際、出てきた推定量の値が本当に統計的に有意であると言えるのかを検証する方法としてt検定を使用しました。今回は、もっと根本的な問
Lec6：単回帰分析④結果の見方と係数の検定
みなさんこんにちは。矢野大樹です。オリンピック真っ只中ですね。今日もスケートボードの堀米選手が初代金メダリストになったりと熱い勝負が繰り広げられています。個人的な楽しみは20:00から開幕されるサッカー男子U24日本vsメキシコですかね。オリンピックの場合は欧州より中南米の方が強い傾向がありますので、これは楽しみです。あと、体操では男子の団体で我が出身校清風高校出身の選手が出場します。金メダルが取
もっとみるLec5: 単回帰分析③Excelを用いた回帰分析
みなさんこんばんは! 矢野大樹です。暑い!!!!!!!なんと大阪は35度だそうです。年々暑くなってきている気がするのですが、一体どうなっているのでしょうか。
さて、先週は最小二乗法(OLS)について解説しました。これで、基本的な単回帰分析のメカニズムは一通り説明しました。今日は、前回の内容も踏まえExcelで実際に回帰分析をやってみましょう。特に学部生の方は、卒業論文を作成する際に今から説明する
Lec4:単回帰分析②OLS
皆さんこんばんは。矢野大樹です。今日も暑かったですね。さて、前回は単回帰分析のモデルの構造を説明しました。その中で、回帰モデルとは、散布図の傾向を最もよく表した直線であると言いました。では、具体的に散布図の傾向を最もよく表した直線とはどのようなものでしょうか。下の3つの図をご覧ください。
一番上の図は、散布図のちょうど真ん中を縫うような形で直線が描かれているので、散布図の傾向を表していると言えそ
Lec3: 単回帰分析①モデルの構造
皆さんこんばんは。矢野大樹です。今日は東京都議会議員選挙ですね。今開票状況を見守りつつ、記事を書いています。当方は大阪府民なので、都政のことは東京都民の方に判断していただきたいというスタンスで、都政に対するコメントは控えさせていただきますが、選挙には皆さん行きましょうね。
さて、今日からいよいよ単回帰分析に入っていきます。今日は、単回帰分析のモデルと、専門用語を覚えましょう。ちょっとややこしい部
Lec2: 相関と因果
皆さんこんばんは。矢野大樹です。今日私は梅田のヨドバシカメラに行ってきたのですが、すごい人でびっくりしました。さて、今日は2回目のミニ講義ですね。相関と因果の違いについて説明したいと思います。その前に、こちらの記事をご覧ください。
今月の11日から13日にかけて、イギリスのCornwallでG7(Group of 7: 先進国首脳会議)が2年ぶりに対面で開催されました。記事の内容としては、サミッ
Lec1: 計量経済学とは
皆さんこんにちは。矢野です。今日から毎週私が修士論文で取り扱っている学問領域である『計量経済学』について書いていこうと思います。(ここで書く内容は大学院国際公共政策研究科開講科目である『計量データ分析Ⅰ・Ⅱ』『Econometric Methods』『Advanced Econometric Methods』の内容をまとめたものです。) まずは、計量経済学とは何なのか、という話をしていきます。