数量分析研究

講義要項講義録練習用教材実習課題

2018年度版 最終更新 2019.01.15 13:40


○講義要項

目標 本講義は,地域経済計量モデル・都市モデルなどの構築と分析手法を実践的に学ぶことにより,計量経済学の体系・現実の社会経済システムへの適用上の意義と限界を理解することを目的とする。 基礎的統計(確率・統計,点推定,区間推定),回帰分析の基礎(単回帰,重回帰,非線形モデル),計量モデルの構築法について概観した後,パネル分析,一般化モーメント法,操作変数法, 空間経済学など実践的な実証分析に不可欠な応用手法・先進的手法について,コンピュータ実習を併用しつつ技法の理解と習得を図る。
講義内容・計画 以下は標準的な日程であるが,履修者の研究計画や分析内容に合わせて内容を適宜修正する場合がある。

1 オリエンテーション
2 データの尺度・確率と統計
3 データ解析技法とソフトウェア
4 統計処理ソフトの使い方
5 データ加工と視覚化
6 統計的解析技法(1) 相関と回帰分析
7 統計的解析技法(2) 主成分分析と因子分析
8 統計的解析技法(3) 判別分析
9 統計的解析技法(4) クラスター分析
10 統計的解析技法(5) 質的データの処理
11 統計的解析技法(6) 線形モデルと非線形モデル
12 総合演習(1)
13 総合演習(2)
14 総合演習(3)
15 授業の総括(レポートの作成)
成績評価方法 授業への出席状況(50%),提出された実習課題の内容(20%),期末レポート(30%)を総合的に評価する。
教科書・参考文献・図書 授業中に随時紹介していく
[1] 木下栄蔵/海道清信/吉川耕司/亀井栄治(1998)『社会現象の統計分析 手法と実例』,朝倉書店
[2] 鄭躍軍/金明哲 (2011)『社会調査データ解析』,(Rで学ぶデータサイエンス17),共立出版

○講義録

日程 内容
1 2018.09.25 オリエンテーション (PowerPointスライドショー)
練習問題:第2回の予習用」の解説
受講者の意向の確認しつつ,授業で扱う内容・範囲について相談します。
2 2018.10.02 「練習問題の解答例」解説
データの尺度・確率と統計 (PowerPointスライドショー)
データ解析技法とソフトウェア (PowerPointスライドショー)
3 2018.10.09 確率と推定・検定 (PowerPointスライドショー)
4 2018.10.16 第3回の検定(平均値の差の検定)について補足を行なってから,以下に進みます。

統計的解析技法(1) 相関と回帰分析(1) (PowerPointスライドショー)
5 2018.10.23 統計的解析技法(1) 相関と回帰分析(2) (PowerPointスライドショー)
6 2018.10.30 統計的解析技法(1) 相関と回帰分析(3)
生産関数のデータ例を使った【回帰分析の実践その2】を参考に回帰分析を実践してみます。
併せて,プログラム化の手順を概観してみます。
* 2018.11.06
(曜日調節日)
(曜日調節日のため授業はありません)
7 2018.11.13 統計的解析技法(1) 相関と回帰分析(4) (PowerPointスライドショー)
|__ [2018.11.20] スライドを追加
受講者の分析データを使った実習
8 2018.11.20 統計的解析技法(1) 回帰分析の応用 パネルデータ分析 (PowerPointスライドショー)
|__ [2018.11.20] 授業後に更新しました
9 2018.11.27 統計的解析技法(1) 回帰分析の応用 パネルデータ分析(2) (PowerPointスライドショー)
|__ [2018.12.04] 授業後にアップしました
|__ [2018.12.11] 更新版をアップしました
10 2018.12.04 統計的解析技法(1) 回帰分析の応用 パネルデータ分析(3) (PowerPointスライドショー)
|__ [2018.12.11] 更新版をアップしました
11 2018.12.11 統計的解析技法(1) 回帰分析の応用 パネルデータ分析(4) (PowerPointスライドショー)
|__ [2018.12.15] 更新版をアップしました
12 2018.12.18 統計的解析技法(2) 主成分分析・因子分析(1) (PowerPointスライドショー)
13 2019.01.08 統計的解析技法(2) 主成分分析・因子分析(2) (PowerPointスライドショー)
14 2019.01.15 総合実習(2)
レポート課題の解説
15 2019.01.22 授業の総括
総合実習(3)
(レポート作成日)
* 2019.01.29
(補講日)
(予備日)([2018.04.06現在]補講は予定していません)

○練習用教材

教材は「右ボタン」でクリックした後,「対象をファイルに保存」で Z:ドライブなどに保存してから使用すること (実習室ではC:ドライブに保存したファイルはパソコンの再起動後に消去されます)。
日程 内容
1 2018.09.25 練習問題:第2回の予習用 (PDF文書)
2 2018.10.02 【有用なフリーソフトの例】(おおむねMicrosoft Windows用/LinuxやMacOS対応のものもある)
GNUPLOT : グラフ作成
R : 統計処理言語
WinBUGS : ベイズ統計
Maxima : 数式処理言語
  wxMaxima : 日本語プロジェクト
KH_Coder : テキストマイニング
QGIS : GIS
GRASS : GIS
GLPK : LP(線形計画法)
  GLPK for Windows : Windows実行バイナリ
PSPP : 統計処理(SPSSクローン)
gretl : 時系列分析
3 2018.10.09 【推定・検定のデータ例】
qa-03ex.xlsx:数値計算例(Excelブック)
R言語による平均値の差の検定手順(PDF文書)
|__ 検定の練習用データ(CSVテキストデータ) ダウンロードして使用するかURLで直接指定
検定の練習用データ(SPSS用データ) ダウンロードしてSPSSで使用する
|__ SPSSで開いた後,[分析]メニュー→[平均の比較][独立したサンプルのt検定]を使用
    [検定変数]にxを,[グループ化変数]にtermを設定し,
    [グループの定義]をクリックして
      [グループ1]に1を[グループ2]に2をそれぞれ設定して[続行]
    [OK]をクリックして分析結果を確認する
4 2018.10.16 【回帰分析の原理】
回帰分析の原理(PDF文書)
【回帰分析のデータ例】(あらかじめ適当なフォルダを用意して「ダウンロード」しておく)
仮想的な身長データ
  data0.csv:仮想的な身長データ(CSV形式テキストファイル)
2000年の都道府県別総生産と就業者数
  data1.csv:合計数のみ(CSV形式テキストファイル)
  data2.csv:就業者の産業別内訳を追加(CSV形式テキストファイル)
  data3.csv:総生産の産業別内訳を追加(CSV形式テキストファイル)
qa-04ex.xlsx:以上をExcelでまとめたもの(Excelブック)
【練習の手順】
R言語の基本操作(PDF文書)
5 2018.10.23 【回帰分析の実践】
回帰分析の実践(PDF文書)
  「data0.csv:仮想的な身長データ」の処理手順の例
6 2018.10.30 【回帰分析の実践その2】
回帰分析の実践その2(PDF文書)
  「data1.csv〜data3.csv:都道府県別総生産と就業者数」の処理手順の例
|__ prog1.R:プログラム化された命令(prog1.R) (R言語ソースプログラム)
         データ(data1.csv)と同じ場所に保存し,先頭行のsetwdの内容を各自の環境に合わせて修正してから使用すること
7 2018.11.13 パネル形式データのサンプル(Excelブック)
|__ ダウンロードして加工し,R言語で処理してみる
|__ [2018.11.20] 内容を更新してあるので再度ダウンロード
|__ prog181113.R:当日行った主要部分をプログラム化したもの (R言語ソースプログラム)
8 2018.11.20 復習用
|__ prog181120.R:当日行った部分を追加したもの (R言語ソースプログラム)
|__ 可能であれば plm パッケージの使い方を調べて次回(2018.11.27)までに予習しておく
9 2018.11.27 復習用
|__ prog181127.R:当日行った部分を追加したもの (R言語ソースプログラム)
10 2018.12.04 練習用
|__ prog181204.R:prog181127.Rを汎用的に使うための関数に仕立て直したもの (R言語ソースプログラム)
|__ do_panel 関数に「最適なモデルを選択する」仕組みを加えてみます
11 2018.12.11 練習用
|__ prog181211.R:prog181204.Rに「最適なモデルを選択する」仕組みを加えたもの (R言語ソースプログラム)
12 2018.12.18 【主成分分析の原理】(解説用)
主成分分析の原理(PDF文書)
|__ qa20181218.xlsx:学習用データ (Excelブック)
    説明文書の図1まで入力してある状態のデータです。ダウンロードしてから使用すること
【主成分分析の実践】(予習用)
qa_cities.xlsx:主成分分析の実践その1の分析データ(Excelブック)
|__ ダウンロード後に,R言語で使用する
qa_cities.result.pdf:主成分分析の実践:分析手順(PDF文書)
|__ 分析の流れに沿って解説を加えたもの。2018.12.18にできる範囲で実践してみますが,予習として各自で行ってみること
qa_cities.R:主成分分析の実践:分析用プログラム(R言語ソースプログラム)
|__ 表示された内容を「メモ帳」に貼り付けるか,「対象をファイルに保存」で明示的にダウンロードを指示して,
|__ ファイルの種類を「すべてのファイル(*.*)」に変えてから,正しいファイル名「qa_cities.R」に修正して保存する
13 2019.01.08 【因子分析の実践】
因子分析の実践:練習用(Excelブック)
|__ 別途配布する資料(参考書[1],pp.132-143)の例題をデータ化したもの
|__ シートをCSV形式に変えてそれぞれ保存して使用
qa_mycar.R:因子分析の実践:分析用プログラム(Rソースプログラム)
|__ 表示された内容を「メモ帳」に貼り付けるか,「対象をファイルに保存」で明示的にダウンロードを指示して,
|__ ファイルの種類を「すべてのファイル(*.*)」に変えてから,正しいファイル名「qa_mycar.R」に修正して保存する。
qa_mycar.result.pdf:因子分析の実践:処理結果(PDF文書)

○実習課題

  期末レポート [出題2019.01.15/期限2019.02.01] 内容・提出要領(PDF文書)