第9回 日経STOCKリーグレポート 審査委員特別賞＜地域の元気がでるで賞＞
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- きゅうた おとじま
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8 2 1 2 Yahoo NEEDs ROAROIC EBITDACF 2 1 8/21
9 248 EViews C KABUKA*NIKKEIAVE*RIJYUNRITU*ROICu KABUKA= NIKKEIAVE= RIJYUNRITU= ROIC=ROIC Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C NIKKEIAVE RIJYUNRITU ROIC R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Yi Xi Zi Vi ( ) ( ) ( ) ( ) /21
10 NIKEEIAVE ROIC KABUKA 5RIJYUNRITU ROIC / 1 / 9/ 4 10/21
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13 HP 13/21
14 4 5 [ ] /21
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17 4 TOP ,000, , , ,000,0002,941, ,830 () 2058,8307 Q, A, Q, A, 17/21
18 Q, A, Q, A, Q, A, /12/0108/01/ /21
19 19/21
20 STOCK 20/21
21 ,[1999],,.,[2002],,. YAHOO,( HP,( ,[], /21
4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser
1 EViews 2 2007/5/17 2007/5/21 4 OLS 2 4.1.............................................. 2 4.2................................................ 9 4.3.............................................. 11 4.4
7. フィリップス曲線 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推
7. フィリップス曲線 経済統計分析 ( 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推定結果に基づく予測シミュレーション 物価と失業の関係......... -. -. -........ 失業率
Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc
Q4-1 テキスト P83 多重共線性が発生する回帰 320000 280000 240000 200000 6000 4000 160000 120000 2000 0-2000 -4000 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i dual A c tual Fi tted Dependent Variable: C90 Date: 10/27/05
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Q10-2 テキスト P191 1. 記述統計量 ( 変数 :YY95) 表示変数として 平均 中央値 最大値 最小値 標準偏差 観測値 を選択 A. 都道府県別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of PREFNUM Date: 05/11/06 Time: 14:36 Sample: 1990 2002 Included
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Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975
y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (
![y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (](/thumbs/82/85163103.jpg "y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (")
7 2 2008 7 10 1 2 2 1.1 2............................................. 2 1.2 2.......................................... 2 1.3 2........................................ 3 1.4................................................
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Q8-1 テキスト P131 Engle-Granger 検定 Dependent Variable: RM2 Date: 11/04/05 Time: 15:15 Sample: 1967Q1 1999Q1 Included observations: 129 RGDP 0.012792 0.000194 65.92203 0.0000 R -95.45715 11.33648-8.420349
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Q9-1 テキスト P166 2)VAR の推定 注 ) 各変数について ADF 検定を行った結果 和文の次数はすべて 1 である 作業手順 4 情報量基準 (AIC) によるラグ次数の選択 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(IG9S) D(IP9S) D(CP9S) Exogenous variables: C Date:
Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5
第 4 章 この章では 最小二乗法をベースにして 推計上のさまざまなテクニックを検討する 変数のバリエーション 係数の制約係数にあらかじめ制約がある場合がある たとえばマクロの生産関数は 次のように表すことができる 生産要素は資本と労働である 稼動資本は資本ストックに稼働率をかけることで計算でき 労働投入量は 就業者数に総労働時間をかけることで計算できる 制約を掛けずに 推計すると次の結果が得られる
計量経済分析 2011 年度夏学期期末試験 担当 : 別所俊一郎 以下のすべてに答えなさい. 回答は日本語か英語でおこなうこと. 1. 次のそれぞれの記述が正しいかどうか判定し, 誤りである場合には理由, あるいはより適切な 記述はどのようなものかを述べなさい. (1) You have to wo
計量経済分析 2011 年度夏学期期末試験 担当 : 別所俊一郎 以下のすべてに答えなさい. 回答は日本語か英語でおこなうこと. 1. 次のそれぞれの記述が正しいかどうか判定し, 誤りである場合には理由, あるいはより適切な 記述はどのようなものかを述べなさい. (1) You have to worry about perfect multicollinearity in the multiple
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TA 報告 (7) 実証会計学 Eviews の基本操作 藤井ゼミサブゼミ 6/21(Fri) @106 演習室京都大学大学院経済学研究科博士後期課程 1 回生渡邊誠士 注意 Eviews の操作は多くの方法が存在する 正直なところ 私自身も効率的な使い方ができているかどうかはわからない ( おそらくできていない ) きちんとした使い方は多くの本が出ているので 文献を調査して自学自習してください 1
<4D F736F F D20939D8C7689F090CD985F93C18EEA8D758B E646F63>
Gretl OLS omitted variable omitted variable AIC,BIC a) gretl gretl sample file Greene greene8_3 Add Define new variable l_g_percapita=log(g/pop) Pg,Y,Pnc,Puc,Ppt,Pd,Pn,Ps Add logs of selected variables
不均一分散最小二乗法の仮定では 想定しているモデルの誤差が時間やサンプルを通じて一定であるとしている 次のような式を想定する 誤差項である ut の散らばり具合がサンプルを通じて一定であるという仮定である この仮定は均一分散と呼ばれる 不均一分散とは その仮定が満たされない場合で 推計した係数の分散
第 5 章 さらに進んだテクニック この章では最小二乗法をそのまま適用するのが問題の場合を扱う 最小二乗法はある仮 定のもとで統計上望ましい性質を持っている のぞましい性質とは以下のものである 不偏性 不偏性とは推計された係数の期待値が 母集団の真の値と等しくなることを示している 有効性 ( 効率性 ) 有効性とは さまざまな推定値の中で 分散が最小になるように推計されたものであることを表している
ODAとFDIの相互関係 ～先進国5カ国における考察～
ODA と FDI の相互関係 ~ 先進国 5 カ国における考察 ~ 東京外国語大学外国語学部 イタリア語専攻 4 年 瀬脇理 目次 第 1 章導入 ~ 研究背景 定義 先行研究第 2 章モデル ~ モデルと分析手法の説明第 3 章データ ~ データの出典第 4 章分析 ~ 分析結果と考察第 5 章結論第 6 章付録 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
パネル・データの分析
パネル データの分析 内容 パネル データとは pooled cross section data の分析 パネルデータの分析 DID (Difference in Differences) モデル パネル データの分析 階差モデル (first difference model) fixed effects model random effects model パネル分析の実際 データ セットの作成
total[1].pdf
![total[1].pdf](/thumbs/52/30776213.jpg "total[1].pdf")
13 13 [] ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ. [] ｭ ｭ ｭ... [] ｭ ｭ ｭ... [] 13 00,.,.,, 03. [] ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ 13 ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ...6 1. 1.1. ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ ｭ..8 1.1.1.
第11回：線形回帰モデルのOLS推定
11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i
第13回：交差項を含む回帰・弾力性の推定
13 2018 7 27 1 / 31 1. 2. 2 / 31 y i = β 0 + β X x i + β Z z i + β XZ x i z i + u i, E(u i x i, z i ) = 0, E(u i u j x i, z i ) = 0 (i j), V(u i x i, z i ) = σ 2, i = 1, 2,, n x i z i 1 3 / 31 y i = β
最小2乗法
2 2012 4 ( ) 2 2012 4 1 / 42 X Y Y = f (X ; Z) linear regression model X Y slope X 1 Y (X, Y ) 1 (X, Y ) ( ) 2 2012 4 2 / 42 1 β = β = β (4.2) = β 0 + β (4.3) ( ) 2 2012 4 3 / 42 = β 0 + β + (4.4) ( )
１．民営化
8. 生産関数と潜在 GDP 経済統計分析 (014 年度秋学期 ) 生産関数と潜在 GDP ( 経済理論との関係 ) 生産関数とは何か? 労働 資本の限界生産力 技術水準と生産性 コブ ダグラス型生産関数 競争的賃金設定の検証 労働市場は競争的か 規模の収穫 ( 一定 / 逓増 / 逓減 ) の検証 成長会計 潜在 GDP 潜在成長率 GDP ギャップ 1 生産関数と潜在 GDP ( 計量分析手法
untitled
2011/6/22 M2 1*1+2*2 79 2F Y YY 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Y 0 50 100 150 200 250 YY A (Y = X + e A ) B (YY = X + e B ) X 0.00 0.05 0.10
6. 消費関数と 乗数効果 経済統計分析 (2017 年度秋学期 )
6. 消費関数と 乗数効果 経済統計分析 (07 年度秋学期 ) 到達目標. 回帰分析 ( 単回帰 重回帰 ) ができる 最小二乗法の考え方が説明できる. 回帰分析の結果 ( 回帰係数 決定係数など ) を読み取れる 3. 回帰分析において適切な説明変数を選択できる 自由度修正済決定係数を用いて 説明変数の数が異なるモデルの説明力を比較できる 値 (p 値 ) を用いて説明変数を取捨選択できる 4.
卒業論文
Y = ax 1 b1 X 2 b2...x k bk e u InY = Ina + b 1 InX 1 + b 2 InX 2 +...+ b k InX k + u X 1 Y b = ab 1 X 1 1 b 1 X 2 2...X bk k e u = b 1 (ax b1 1 X b2 2...X bk k e u ) / X 1 = b 1 Y / X 1 X 1 X 1 q YX1
28
y i = Z i δ i +ε i ε i δ X y i = X Z i δ i + X ε i [ ] 1 δ ˆ i = Z i X( X X) 1 X Z i [ ] 1 σ ˆ 2 Z i X( X X) 1 X Z i Z i X( X X) 1 X y i σ ˆ 2 ˆ σ 2 = [ ] y i Z ˆ [ i δ i ] 1 y N p i Z i δ ˆ i i RSTAT
II (2011 ) ( ) α β û i R
II 3 9 9 α β 3 û i 4 R 3 5 4 4 3 6 3 6 3 6 4 6 5 3 6 F 5 7 F 6 8 GLS 8 8 heil and Goldberger Model 9 MLE 9 9 I 3 93 II 3 94 AR 4 95 5 96 6 6 8 3 3 3 3 3 i 3 33 3 Wald, LM, LR 33 3 34 4 38 5 39 6 43 7 44
6. 消費関数と乗数効果 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) 消費関数 ( 統計分析手法 ) 回帰分析 ( 単回帰 重回帰 ) 最小二乗法 回帰分析の推定結果の読み取り方 回帰係数の意味 実績値 推定値 残差 決定係数 自由度修正済決定係数 説明変数の選択 外れ値 ( 異常値 ) の影響 推定
6. 消費関数と乗数効果 経済統計分析 (4 年度秋学期 ) 消費関数 ( 統計分析手法 ) 回帰分析 ( 単回帰 重回帰 ) 最小二乗法 回帰分析の推定結果の読み取り方 回帰係数の意味 実績値 推定値 残差 決定係数 自由度修正済決定係数 説明変数の選択 外れ値 ( 異常値 ) の影響 推定結果に基づく要因分解 消費関数 ( 経済理論等との関連 ) 消費関数 ケインズ型消費関数 ( 流動性制約仮説
2
( ) 1 1 2 3000 2500 2000 1500 1000 500 0-500 -1000-1500 18 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 3 3 1980 ( ) 1980 43 87 33 10 10 2001 80 07 58.6
94.7 H22 H22 140,000 120,000 3.31 3.24 3.02 2.85 116,435 122,529 126,317 3.5 3 100,000 80,000 77,498 93,159 105,099 112,878 2.73 2.62 2.51 2.5 2 60,000 40,000 20,000 23,412 28,790 34,786 39,571
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P125(2) ()()()() ()()() ()()()()()()() 1 - - - - - - - - - - - - - - -1 - - - 105 105 105120 105120 105120 105120 105120 90 90 90 90 90 105 105 105 105 105120 105120 105120 105120 90 90 90 90 85 85 85
- - - - - - - - - - - - - - HP - - - - - - - - - - - - - - - 
平成１６年度外務省事後評価実施計画策定について
2005 1 HP http://www.mofa.go.jp/mofaj/area/n_korea/index.html http://www.mofa.go.jp/mofaj/area/n_korea/abd/rachi_mondai.html HP http://www.mofa.go.jp/mofaj/area/n_korea/abd/6kaigo3_gh.html http://www.mofa.go.jp/mofaj/press/danwa/17/dga_0414b.html
2 4 5 6 7 8 9 HP 10 11 12 14 15 , 16 17 18 19 20 21 22 24 25 26 27 28 29 30 31 34 35 36 37 38 39, 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 1 70 71 72
1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press.
1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 2 3 2 Conservative Depress. 3.1 2. SEM. 1. x SEM. Depress.
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メディア接触と個人購買選択行動の関係 多項選択モデルを用いた購買確率の変化に関する分析 Simon Graduate School of Business, University of Rochester 川嶋浩司 目次 イントロダクション モデル構築 Step1 Step2 データ抽出 分析 Step1 Step2 シミュレーション 結論と考察 課題と今後の対策 参考文献 1 イントロダクション
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2010 年 2 月 14 日 説 明 資 料 サービス 評 価 に 関 する 諸 問 題 から < 目 次 > Ⅰ. 背 景 など Ⅱ. 全 体 モデルから Ⅲ. 評 価 要 素 の 時 間 推 移 Ⅳ. 評 価 の 非 対 称 性 非 線 形 性 富 士 通 総 研 経 済 研 究 所 ( 筑 波 大 学 大 学 院 博 士 課 程 ) 長 島 直 樹 agashima2@jp.fujitsu.com
1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3.
1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 2 4, 2. 1 2 2 Depress Conservative. 3., 3,. SES66 Alien67 Alien71,
80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x
80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =
こんにちは由美子です
1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386
5 Armitage x 1,, x n y i = 10x i + 3 y i = log x i {x i } {y i } 1.2 n i i x ij i j y ij, z ij i j 2 1 y = a x + b ( cm) x ij (i j )
5 Armitage. x,, x n y i = 0x i + 3 y i = log x i x i y i.2 n i i x ij i j y ij, z ij i j 2 y = a x + b 2 2. ( cm) x ij (i j ) (i) x, x 2 σ 2 x,, σ 2 x,2 σ x,, σ x,2 t t x * (ii) (i) m y ij = x ij /00 y
操作変数法
操作変数法 Instrumental Varables Method 誤差項と説明変数の相関 説明変数の誤差 説明変数から省かれた変数の影響 誤差項 説明変数が内生変数であるとき 連立方程式モデル --------------------------- 誤差項と説明変数の間に相関がある場合には, 係数の推定値はバイアスを持つ 操作変数法 (Instrumental Varables Method)
σ t σ t σt nikkei HP nikkei4csv H R nikkei4<-readcsv("h:=y=ynikkei4csv",header=t) (1) nikkei header=t nikkei4csv 4 4 nikkei nikkei4<-dataframe(n
R 1 R R R tseries fseries 1 tseries fseries R Japan(Tokyo) R library(tseries) library(fseries) 2 t r t t 1 Ω t 1 E[r t Ω t 1 ] ɛ t r t = E[r t Ω t 1 ] + ɛ t ɛ t 2 iid (independently, identically distributed)
AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t
87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,
% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr
1 1. 2014 6 2014 6 10 10% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti 1029 0.35 0.40 One-sample test of proportion x: Number of obs = 1029 Variable Mean Std.
k3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k
2012 11 01 k3 (2012-10-24 14:07 ) 1 6 3 (2012 11 01 k3) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 3 2 : 4 3 AIC 6 4 7 5 8 6 : 9 7 11 8 12 8.1 (1)........ 13 8.2 (2) χ 2....................
Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(
mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual
事例研究(ミクロ経済政策・問題分析III) -規制産業と料金・価格制度-
事例研究 ( ミクロ経済政策 問題分析 III) - 規制産業と料金 価格制度 - ( 第 8 回 手法 (4) 応用データ解析 / 時系列分析 ) 2011 年 6 月 9 日 戒能一成 0. 本講の目的 ( 手法面 ) - 応用データ解析の手法のうち 時系列分析 (ARMAX, 共和分, VAR) パネルデータ分析の概要を理解する ( 内容面 ) - 計量経済学 統計学を実戦で応用する際の留意点を理解する
1 Stata SEM LightStone 1 5 SEM Stata Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. Introduc
1 Stata SEM LightStone 1 5 SEM Stata Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. Introduction to confirmatory factor analysis 9 Stata14 2 1
k2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web web 1 :
2012 11 01 k2 (2012-10-26 16:35 ) 1 6 2 (2012 11 01 k2) (GLM) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 : 2 2 4 3 7 4 9 5 : 11 5.1................... 13 6 14 6.1......................
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雇用の非正規化と消費 非正規雇用者の増加が消費に与える影響について 009 年 0 月 9 日明治大学政治経済学部岩田州靖笠谷悠治朗金子雄太郎野本和樹山下由紀子山本啓太 < 要旨 >.008 年 9 月のリーマン ショック以降 急速に雇用環境が悪化している 完全失業率は 5.7% 有効求人倍率も 0.4 倍といずれも過去最低を記録しており その影響は個人消費の落ち込みに表れている. 雇用環境の急速な悪化の背景には
1 15 R Part : website:
1 15 R Part 4 2017 7 24 4 : website: email: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ kkarato@eco.u-toyama.ac.jp 1 2 2 3 2.1............................... 3 2.2 2................................. 4 2.3................................
こんにちは由美子です
Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean
151021slide.dvi
: Mac I 1 ( 5 Windows (Mac Excel : Excel 2007 9 10 1 4 http://asakura.co.jp/ books/isbn/978-4-254-12172-8/ (1 1 9 1/29 (,,... (,,,... (,,, (3 3/29 (, (F7, Ctrl + i, (Shift +, Shift + Ctrl (, a i (, Enter,
201711grade2.pdf
2017 11 26 1 2 28 3 90 4 5 A 1 2 3 4 Web Web 6 B 10 3 10 3 7 34 8 23 9 10 1 2 3 1 (A) 3 32.14 0.65 2.82 0.93 7.48 (B) 4 6 61.30 54.68 34.86 5.25 19.07 (C) 7 13 5.89 42.18 56.51 35.80 50.28 (D) 14 20 0.35
Japan Research Review 1998年7月号
Japan Research Review 1998.7 Perspectives ****************************************************************************************** - 1 - Japan Research Review 1998.7-2 - Japan Research Review 1998.7-3
DAA09
> summary(dat.lm1) Call: lm(formula = sales ~ price, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -55.719-19.270 4.212 16.143 73.454 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 237.1326
回帰分析 単回帰
回帰分析 単回帰 麻生良文 単回帰モデル simple regression model = α + β + u 従属変数 (dependent variable) 被説明変数 (eplained variable) 独立変数 (independent variable) 説明変数 (eplanator variable) u 誤差項 (error term) 撹乱項 (disturbance term)
untitled
65 19461950 1941 1945 19511959 ~ 1 ~ 6.6 5.7 11.8 68.3 7.6 20.0 7.4 12.6 53.1 6.9 87.4 91.9 12.6 8.1 49.4 5.2 21.1 20.7 3.5 96.8 3.2 29.4 16.1 42.9 5.6 92.9 7.1 86.4 37.1 3.2 13.6 4.7 16.9 55.5 21.6 92.4
untitled
1 4 4 6 8 10 30 13 14 16 16 17 18 19 19 96 21 23 24 3 27 27 4 27 128 24 4 1 50 by ( 30 30 200 30 30 24 4 TOP 10 2012 8 22 3 1 7 1,000 100 30 26 3 140 21 60 98 88,000 96 3 5 29 300 21 21 11 21
講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第５回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
2.2 h h l L h L = l cot h (1) (1) L l L l l = L tan h (2) (2) L l 2 l 3 h 2.3 a h a h (a, h)
1 16 10 5 1 2 2.1 a a a 1 1 1 2.2 h h l L h L = l cot h (1) (1) L l L l l = L tan h (2) (2) L l 2 l 3 h 2.3 a h a h (a, h) 4 2 3 4 2 5 2.4 x y (x,y) l a x = l cot h cos a, (3) y = l cot h sin a (4) h a
Stata 11 Stata ts (ARMA) ARCH/GARCH whitepaper mwp 3 mwp-083 arch ARCH 11 mwp-051 arch postestimation 27 mwp-056 arima ARMA 35 mwp-003 arima postestim
TS001 Stata 11 Stata ts (ARMA) ARCH/GARCH whitepaper mwp 3 mwp-083 arch ARCH 11 mwp-051 arch postestimation 27 mwp-056 arima ARMA 35 mwp-003 arima postestimation 49 mwp-055 corrgram/ac/pac 56 mwp-009 dfgls
1‘Í-1Łfl4’ß.qxd
86 8 6 8 4 6 2 4 7 8 9 1 11 12 2 535 23 12 1 49 62 14 34 11 12 1 2 3 4 5 6 7 87 88 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 8 7 67.1 64.7 6 53.7 5 4 3 2 1 45. 41.937.9 14.2 38.5 42.342.2 41.2 27.3 31. 33.3 28.2 65.7
オーストラリア研究紀要 ３６号（Ｐ）☆／３．橋本
36 p.9 202010 Tourism Demand and the per capita GDP : Evidence from Australia Keiji Hashimoto Otemon Gakuin University Abstract Using Australian quarterly data1981: 2 2009: 4some time-series econometrics
講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第３回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
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z c j = N 1 N t= j1 [ ( z t z ) ( )] z t j z q 2 1 2 r j /N j=1 1/ N J Q = N(N 2) 1 N j j=1 r j 2 2 χ J B d z t = z t d (1 B) 2 z t = (z t z t 1 ) (z t 1 z t 2 ) (1 B s )z t = z t z t s _ARIMA CONSUME