Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Size: px
Start display at page:

Download "Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc"

Transcription

1 Q10-2 テキスト P 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: Included observations: 611 PREFNUM Mean Median Max Min. Std. Dev. Obs ( 中略 ) All

2 B. 年度別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of YEAR Date: 05/11/06 Time: 14:42 Sample: Included observations: 611 YEAR Mean Median Max Min. Std. Dev. Obs All

3 2. 都道府県別の 1 折れ線グラフ YY

4 Q10-3. 固定効果モデルによる推計結果 テキスト P198 Dependent Variable: CP95 Method: Panel Least Squares Date: 05/11/06 Time: 14:52 Sample: Cross-sections included: 47 Total panel (balanced) observations: 611 Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C YY Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) 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) 固定効果の有無に関する F 検定と尤度比検定 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F (46,563) Cross-section Chi-square

5 固定効果の表示 CROSSID Effect

6 Q10-4 テキスト P199 推計結果 Dependent Variable: CP95 Method: Panel Least Squares Date: 05/11/06 Time: 16:10 Sample: Cross-sections included: 47 Total panel (balanced) observations: 611 Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C YY Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables) 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) 固定効果の有無に関する F 検定 尤度比検定の結果 Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ01 Test cross-section and period fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F (46,551) Cross-section Chi-square Period F (12,551) Period Chi-square Cross-Section/Period F (58,551) Cross-Section/Period Chi-square

7 固体別の固定効果 CROSSID Effect 時点別の固定効果 DATEID Effect 1/1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/

8 Q10-5 テキスト P201 推計結果 Dependent Variable: CP95 Method: Panel Least Squares Date: 05/11/06 Time: 16:40 Sample (adjusted): Cross-sections included: 47 Total panel (balanced) observations: 564 Convergence achieved after 9 iterations Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C YY AR(1) Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) 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) Inverted AR Roots

9 Q10-6 テキスト P205 変量効果モデルの推計結果 Dependent Variable: CP95 Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 05/11/06 Time: 19:15 Sample: Cross-sections included: 47 Total panel (balanced) observations: 611 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C YY Effects Specification S.D. Rho Cross-section random Idiosyncratic random Weighted Statistics R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Mean dependent var Sum squared resid 1.26E+09 Durbin-Watson stat

10 Q10-7 テキスト P211 Wu-Hausman 検定の結果 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01 Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. YY DEPO/P p 値 ( 帰無仮説が正しい確率 ) が 0% 帰無仮説 : 個別効果は変量効果である が棄却される 固定効果モデルが採択される 固定効果モデルの推計結果 Dependent Variable: CP95 Method: Panel Least Squares Date: 05/11/06 Time: 20:53 Sample (adjusted): Cross-sections included: 47 Total panel (balanced) observations: 235 Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C YY DEPO/P Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) 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)

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc 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

More information

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc 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

More information

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>

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> 1/21 1 2 3 1 2 3 4 5 4 5 6 2/21 2 3 2 4 5 6 3/21 38 38 4 2007 10 471 10 10 () () () OKI () () () () () 1989 2008 4 13 10 10 1 2 3 4 1 3 1 4/21 2 3 3 2 5/21 3 100 1.5 1/2 4 () 1991 2002 10 3 1 6/21 10 6

More information

<4D F736F F D20939D8C7689F090CD985F93C18EEA8D758B E646F63>

<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

More information

4 2 p = p(t, g) (1) r = r(t, g) (2) p r t g p r dp dt = p dg t + p g (3) dt dr dt = r dg t + r g dt 3 p t p g dt p t 3 2 4 r t = 3 4 2 Benefit view dp

4 2 p = p(t, g) (1) r = r(t, g) (2) p r t g p r dp dt = p dg t + p g (3) dt dr dt = r dg t + r g dt 3 p t p g dt p t 3 2 4 r t = 3 4 2 Benefit view dp ( ) 62 1 1 47 2 3 47 2 e-mail:miyazaki@ngu.ac.jp 1 2000 2005 1 4 2 p = p(t, g) (1) r = r(t, g) (2) p r t g p r dp dt = p dg t + p g (3) dt dr dt = r dg t + r g dt 3 p t p g dt p t 3 2 4 r t = 3 4 2 Benefit

More information

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

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

More information

2004 2 µ i ν it IN(0, σ 2 ) 1 i ȳ i = β x i + µ i + ν i (2) 12 y it ȳ i = β(x it x i ) + (ν it ν i ) (3) 3 β 1 µ i µ i = ȳ i β x i (4) (least square d

2004 2 µ i ν it IN(0, σ 2 ) 1 i ȳ i = β x i + µ i + ν i (2) 12 y it ȳ i = β(x it x i ) + (ν it ν i ) (3) 3 β 1 µ i µ i = ȳ i β x i (4) (least square d 2004 1 3 3.1 1 5 1 2 3.2 1 α = 0, λ t = 0 y it = βx it + µ i + ν it (1) 1 (1995)1998Fujiki and Kitamura (1995). 2004 2 µ i ν it IN(0, σ 2 ) 1 i ȳ i = β x i + µ i + ν i (2) 12 y it ȳ i = β(x it x i ) +

More information

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第5回

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

More information

!!! 2!

!!! 2! 2016/5/17 (Tue) SPSS (mugiyama@l.u-tokyo.ac.jp)! !!! 2! 3! 4! !!! 5! (Population)! (Sample) 6! case, observation, individual! variable!!! 1 1 4 2 5 2 1 5 3 4 3 2 3 3 1 4 2 1 4 8 7! (1) (2) (3) (4) categorical

More information

統計的データ解析

統計的データ解析 統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

More information

7 ( 7 ( Workfile Excel hatuden 1000kWh kion_average kion_max kion_min date holiday *1 obon 7.1 Workfile 1. Workfile File - New -

7 ( 7 ( Workfile Excel hatuden 1000kWh kion_average kion_max kion_min date holiday *1 obon 7.1 Workfile 1. Workfile File - New - 1 EViews 4 2007 7 4 7 ( 2 7.1 Workfile............................................ 2 7.2........................................... 4 8 6 8.1................................................. 6 8.2................................................

More information

win版8日目

win版8日目 8 日目 : 項目のチェック (2) 1 日 30 分くらい,30 日で何とか R をそこそこ使えるようになるための練習帳 :Win 版 昨日は, 平均値などの基礎統計量を計算する試行錯誤へご招待しましたが (?), 今日は簡 単にやってみます そのためには,psych というパッケージが必要となりますが, パッケー ジのインストール & 読み込みの詳しい方法は, 後で説明します 以下の説明は,psych

More information

yy yy ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ;;; ; ; ; ;; ;; ;; ;;; ;;; ;;; ;; ;; ;; ;; ;; ; ; ; ; ; ; ;

More information

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- 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

More information

第35回中部地区英語教育学会・山梨大会 2005年6月25日

第35回中部地区英語教育学会・山梨大会 2005年6月25日 第 39 回 中 部 地 区 英 語 教 育 学 会 静 岡 大 会 2009 年 6 月 28 日 (12:20-13:10) 英 語 教 育 研 究 法 セミナー2 英 語 教 育 の 実 験 研 究 とエクセルを 使 った 統 計 処 理 酒 井 英 樹 ( 信 州 大 学 ) sakaih@shinshu-u.ac.jp http://www.urano-ken.com/research/seminar/

More information

untitled

untitled Personality and Individual Differences. 38(8), 1805-1812(8) Critical thinking ability and belief in the paranormal Hergovich, Andreas; Arendasy, Martin 2005 Key Word Critical thinking (Ennis1985) Beyer1985)

More information

54_2-05-地方会.indd

54_2-05-地方会.indd 82 58 59 21 83 84 2 9 4 85 86 1. 87 6 88 89 β 1 90 2 3 p 4 t 5 6 EQ 91 7 8 9 1 10 2 92 11 3 12 13 IT p 14 93 15 16 ACTIVE 17 18 94 p p p 19 20 21 22 95 23 24 25 2 26 β β 96 27 1 28 29 30 97 31 32 33 1

More information

untitled

untitled Ψ 1980 46 1975 2002 Ψ e-mail: sunahara@blue.interq.or.jp -1- 1985 1985 647 2001 Tibout Peterson 1 1985 2001 1998 2003 1987 2002 2001 2004-2- 2003 2004 2001 2004 1998 2001 2001 1 2/3 override -3- 100 2004

More information

橡00扉.PDF

橡00扉.PDF SQ2.1 SQ2.2 ( ) 19971998 1981-97

More information

こんにちは由美子です

こんにちは由美子です 1 2 λ 3 λ λ. correlate father mother first second (obs=20) father mother first second ---------+------------------------------------ father 1.0000 mother 0.2254 1.0000 first 0.7919 0.5841 1.0000 second

More information

total[1].pdf

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.

More information

2 3

2 3 Sample 2 3 4 5 6 7 8 9 3 18 24 32 34 40 45 55 63 70 77 82 96 118 121 123 131 143 149 158 167 173 187 192 204 217 224 231 17 285 290 292 1 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

More information

43-03‘o’ì’¹‘®”q37†`51†i„¤‰ƒ…m†[…g†j.pwd

43-03‘o’ì’¹‘®”q37†`51†i„¤‰ƒ…m†[…g†j.pwd n 808 3.0 % 86.8 % 8.3 % n 24 4.1 % 54.0 % 37.5 % 0% % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 0% 37.4 % 7.2 % 27.2 % 8.4 % n 648 13.6 % 18.1% 45.4 % 4.1% n 18 0% % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90

More information

1 48

1 48 Section 2 1 48 Section 2 49 50 1 51 Section 2 1 52 Section 2 1 53 1 2 54 Section 2 3 55 1 4 56 Section 2 5 57 58 2 59 Section 2 60 2 61 Section 2 62 2 63 Section 2 3 64 Section 2 6.72 9.01 5.14 7.41 5.93

More information

Section 1 Section 2 Section 3 Section 4 Section 1 Section 3 Section 2 4 5 Section 1 6 7 Section 1 8 9 10 Section 1 11 12 Section 2 13 Section 2 14 Section 2 15 Section 2 16 Section 2 Section 2 17 18 Section

More information

共分散分析 ANCOVA

共分散分析 ANCOVA SASによる 共 分 散 分 析 浜 田 知 久 馬 東 京 理 科 大 学 ANCOVA usng SAS Chkuma Hamada Tokyo Unversty of Scence 発 表 構 成 医 薬 研 究 における 現 状 共 変 量 調 整 の 役 割 交 絡 とは 共 変 量 調 整 の 原 理 共 分 散 分 析 のモデルと 数 理 SASによる 解 析 と 解 釈 共 分 散

More information

Microsoft Word - 操作マニュアル-Excel-2.doc

Microsoft Word - 操作マニュアル-Excel-2.doc Excel プログラム開発の練習マニュアルー 1 ( 関数の学習 ) 作成 2015.01.31 修正 2015.02.04 本マニュアルでは Excel のプログラム開発を行なうに当たって まずは Excel の関数に関する学習 について記述する Ⅰ.Excel の関数に関する学習 1. 初めに Excel は単なる表計算のソフトと思っている方も多いと思います しかし Excel には 一般的に使用する

More information

Š§’΂Š‡è/A6212D

Š§’΂Š‡è/A6212D êêû êê ê strictions 0の帰無仮説は強く棄却されている を選択する ダイアログに制約式 このことから我が国の輸入市場は ドル建てに c 4 c 5 0 ついてみると円安 ドル高 YENDOLLの値が大 を書き入れる Eviewsは説明変数の順番をc 1 きくなる では速やかな輸入の減少をもたらして c 2 c 3 と し て 認 識 す る こ の 例 で はJIL-

More information

ブック

ブック ARMA Estimation on Process of ARMA Time Series Model Sanno University Bulletin Vol.26 No. 2 February 2006 ARMA Estimation on Process of ARMA Time Series Model Many papers and books have been published

More information

Microsoft Word - 研究デザインと統計学.doc

Microsoft Word - 研究デザインと統計学.doc Study design and the statistical basics Originality Accuracy Objectivity Verifiability Readability perfect Interdisciplinary Sciences Health Science 2014.12.25 2 1. 7 2. 7 3. Bias8 4. random sampling8

More information

Microsoft PowerPoint - Econometrics-2013-04-1018.pptx

Microsoft PowerPoint - Econometrics-2013-04-1018.pptx 計 量 経 済 学 講 義 第 回 記 述 統 計 の 基 礎 Part 0 年 0 8 ( ) 限 担 当 教 員 : 唐 渡 広 志 研 究 室 : 経 済 学 研 究 棟 階 号 室 email: kkarato@eco.u-toyama.ac.jp website: http://www.u-toyama.ac.jp/kkarato/ 講 義 の 目 的 般 的 なデータの 集 約 法 や

More information

Microsoft PowerPoint - A1.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - A1.ppt [互換モード] 011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)

More information

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針(案)

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針(案) 1 1.... 2 1.1... 2 2.... 4 2.1... 4 3.... 6 4.... 6 1 1 29 1 29 1 1 1. 2 1 1.1 (1) (2) (3) 1 (4) 2 4 1 2 2 3 4 31 12 5 7 2.2 (5) ( a ) ( b ) 1 3 2 ( c ) (6) 2. 2.1 2.1 (1) 4 ( i ) ( ii ) ( iii ) ( iv)

More information

June 2016 i (statistics) F Excel Numbers, OpenOffice/LibreOffice Calc ii *1 VAR STDEV 1 SPSS SAS R *2 R R R R *1 Excel, Numbers, Microsoft Office, Apple iwork, *2 R GNU GNU R iii URL http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/statistics/training/

More information

現代日本論/比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

現代日本論/比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」 URL: http://tsigeto.info/statg/ 作 成 : 田 中 重 人 ( 准 教 授 ) 現 代 日 本 論 / 比 較 現 代 日 本 論 研 究 演 習 I 統 計 分 析 の 基 礎 東 北 大 学 文 学 部 / 文 学 研 究 科 :2014 年 度 前 期 < 木 2>コンピュータ 実 習 室 ( 文 学 部 本 館 7F711-2) 講 義 概 要 記 載 内 容

More information

,.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i

,.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i 200520866 ( ) 19 1 ,.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i 1 1 1.1..................................... 1 1.2...................................

More information

情報基礎論Ⅱ(担当:二宮智子先生)・後期最終課題

情報基礎論Ⅱ(担当:二宮智子先生)・後期最終課題 情報基礎論 Ⅱ( 担当 : 二宮智子先生 ) 後期最終課題 過去 5 年間のプロ野球勝利要因分析 ~ どの指標の組み合わせが最も勝利に影響したのか ~ () はじめに ( 目的 ) 私は千葉出身という事もあって 小さい時から大の千葉ロッテマリーンズのファンで 昨年は見事 3 年ぶりの優勝を果たす事が出来 念願の勝利の美酒を味わう事が出来た 昨年の千葉ロッテは ボビー マジック と呼ばれるボビー バレンタイン監督の采配の元

More information

Microsoft PowerPoint - 長島さん.pptx

Microsoft PowerPoint - 長島さん.pptx 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

More information

Data Explorerの使い方|国立教育政策研究所 National Institute for Educational Policy Research

Data Explorerの使い方|国立教育政策研究所 National Institute for Educational Policy Research Data Explorer の使い方 Data Explorer は 国際成人力調査 (Programme for the International Assessment of Adult Competencies=PIAAC) のコンソーシアムが提供する 2011 年に実施された PIAAC の調査結果のデータ集計及び集計結果の出力用ツールです Data Explorer は現在 英語のみで提供されています

More information

<4D6963726F736F667420576F7264202D204850835483938376838B8379815B83578B6594BB2D834A836F815B82D082C88C60202E646F63>

<4D6963726F736F667420576F7264202D204850835483938376838B8379815B83578B6594BB2D834A836F815B82D082C88C60202E646F63> 例 題 で 学 ぶ Excel 統 計 入 門 第 2 版 サンプルページ この 本 の 定 価 判 型 などは, 以 下 の URL からご 覧 いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/084302 このサンプルページの 内 容 は, 第 2 版 発 行 当 時 のものです. i 2 9 2 Web 2 Excel Excel Excel 11 Excel

More information

Does export enhance price, product quality and markup?: Evidence from Japanese plant-product-level data

Does export enhance price, product quality and markup?: Evidence from Japanese plant-product-level data Does export enhance price, product quality and markup?: Evidence from Japanese plant-product-level data Preliminary, do not cite this version 慶應義塾大学松浦寿幸 1 問題意識 輸出の生産性改善効果 (learning by exporting) どのような経路で生産性を改善させるか?

More information

2 fukui@econ.tohoku.ac.jp http://www.econ.tohoku.ac.jp/~fukui/site.htm 200 7 Cookbook-style . (Inference) (Population) (Sample) f(x = θ = θ ) (up to parameter values) (estimation) 2 3 (multicolinearity)

More information

解析センターを知っていただく キャンペーン

解析センターを知っていただく キャンペーン 005..5 SAS 問題設定 目的 PKパラメータ (AUC,Cmax,Tmaxなど) の推定 PKパラメータの群間比較 PKパラメータのバラツキの評価! データの特徴 非反復測定値 個体につき 個の測定値しか得られない plasma concentration 非反復測定値のイメージ図 測定時点間で個体の対応がない 着目する状況 plasma concentration 経時反復測定値のイメージ図

More information

20130521_11_19_2.indd

20130521_11_19_2.indd MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX ac 450+ 450Mbps 450 Mbps 300+ 300Mbps 300 Mbps 300 Mbps 1300+ ac 450Mbps 866+ 300Mbps 300 Mbps 300& PLC 240 Mbps 300 Mbps

More information

(Nov/2009) 2 / = (,,, ) 1 4 3 3 2/8

(Nov/2009) 2 / = (,,, ) 1 4 3 3 2/8 (Nov/2009) 1 sun open-office calc 2 1 2 3 3 1 3 1 2 3 1 2 3 1/8 (Nov/2009) 2 / = (,,, ) 1 4 3 3 2/8 (Nov/2009) 1 (true) false 1 2 2 A1:A10 A 1 2 150 3 200 4 250 5 320 6 330 7 360 8 380 9 420 10 480 (1)

More information

102 京 都 マネジメント レビュー 第 12 号 えられる.また, 自 動 車 保 険 は, 被 保 険 自 動 車 1 台 を 契 約 単 位 としているため 2),エクスポージャー ユニットの 規 模 は,それほど 大 きくならない. 以 上 のことから, 自 動 車 保 険 への 注 力

102 京 都 マネジメント レビュー 第 12 号 えられる.また, 自 動 車 保 険 は, 被 保 険 自 動 車 1 台 を 契 約 単 位 としているため 2),エクスポージャー ユニットの 規 模 は,それほど 大 きくならない. 以 上 のことから, 自 動 車 保 険 への 注 力 101 損 害 保 険 企 業 の 収 益 性 と 保 険 契 約 ポートフォリオ * 諏 澤 吉 彦 宮 下 洋 目 次 はじめに 本 研 究 の 課 題 Ⅰ. 損 害 保 険 企 業 の 保 険 契 約 ポートフォリオ Ⅱ. 主 要 5 社 のパネルデータ 分 析 推 定 結 果 Ⅲ. 全 10 社 のパネルデータ 分 析 推 定 結 果 Ⅳ. 考 察 むすびにかえて はじめに 本 研 究 の

More information

Excel基礎講座演習-表紙とはじめにv1.3.doc

Excel基礎講座演習-表紙とはじめにv1.3.doc Future Lifestyle Inc. IT Microsoft Excel 2000 Microsoft Microsoft Corporation B4 11 14 1999 1 C4 E7 C4 E7 2 =C4+D4+E4 SUM MAX MIN B3 F7 Sheet2 1999 2000 3 B3 F7 C4 F7 Delete C4 F7 SUM SUM() C4 SUM 4 B3

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション Partner logo サイエンス右揃え上部に配置 XLfit のご紹介 マーケティング部 15 年 3 月 23 日 概要 1. XLfit 機能の確認 - 特徴 3 Step Wizard - 主なツールについて - 主なグラフの表現 2. 実用例 % Inhibition 9 7 6 5 3 1-1 Comparison 1 Concentration 2 1. 基本編 1 特徴 (3 Step

More information

untitled

untitled 2420356585600 YY 3470336523101425240338047071 1481103367002314 8 40336700237 Y 1340091311 03587831510358783152 103001322513 0356435751 0356435759 1320022212103655644836560959 1320033 3 1 1 0336566111

More information

SAS(Statistical Analysis System)とは

SAS(Statistical Analysis System)とは SAS 講 習 会 資 料 SAS(Statistical Analysis System)とは 1) 統 計 解 析 パッケージの1つ 他 に SPSS, BMDP など 2) 統 計 手 法 が 豊 富 で 先 進 的 医 薬 系 で 多 く 使 われている 3)データハンドリングが 柔 軟 で 容 易 4)グラフ 機 能 が 優 れている 5) 記 述 言 語 が 簡 潔 で 容 易 Page

More information

1 1 3 1.1 (Frequecy Tabulatios)................................ 3 1........................................ 8 1.3.....................................

1 1 3 1.1 (Frequecy Tabulatios)................................ 3 1........................................ 8 1.3..................................... 1 1 3 1.1 (Frequecy Tabulatios)................................ 3 1........................................ 8 1.3........................................... 1 17.1................................................

More information

31 gh gw

31 gh gw 30 31 gh gw 32 33 1406 1421 640 0 (mm) (mm) MAX1513 MIN349 MIN280 MAX900 gh gw 34 gh gh gw gw gh gh gw gw gh gh gw gw 35 175 176 177 178 179 180 181 195 196 197 198 202 203 2 1 L L L2 L2 L2 L 2 2 1 L L

More information

インターネットを活用した経済分析 - フリーソフト Rを使おう

インターネットを活用した経済分析 - フリーソフト Rを使おう R 1 1 1 2017 2 15 2017 2 15 1/64 2 R 3 R R RESAS 2017 2 15 2/64 2 R 3 R R RESAS 2017 2 15 3/64 2-4 ( ) ( (80%) (20%) 2017 2 15 4/64 PC LAN R 2017 2 15 5/64 R R 2017 2 15 6/64 3-4 R 15 + 2017 2 15 7/64

More information

改変履歴 初版 2007/05/17 第 2 版 2007/12/25

改変履歴 初版 2007/05/17 第 2 版 2007/12/25 CONTRAST および ESTIMATE ステートメントを記述す る例題 1 改変履歴...2 はじめに...3 例題 1: 交互作用項を含む 2 要因の分散分析...4 ESTIMATEステートメントを用いてセル平均を計算する...5 平均値の差を推定 および検定する...10 より複雑な対比の指定... 11 ある一つの交互作用項の平均と 交互作用項全ての平均との比較...13 例題 2: 交互作用項を含む

More information

1 1 ( ) ( 1.1 1.1.1 60% mm 100 100 60 60% 1.1.2 A B A B A 1

1 1 ( ) ( 1.1 1.1.1 60% mm 100 100 60 60% 1.1.2 A B A B A 1 1 21 10 5 1 E-mail: qliu@res.otaru-uc.ac.jp 1 1 ( ) ( 1.1 1.1.1 60% mm 100 100 60 60% 1.1.2 A B A B A 1 B 1.1.3 boy W ID 1 2 3 DI DII DIII OL OL 1.1.4 2 1.1.5 1.1.6 1.1.7 1.1.8 1.2 1.2.1 1. 2. 3 1.2.2

More information

日本化学療法学会雑誌第51巻第2号

日本化学療法学会雑誌第51巻第2号 piperacillin piperacillin PIPC. g Cmax CL PIPC CL CLR CLNR CL PIPC g g Cmax PIPC Key words: piperacillin Piperacillin PIPC PIPC g g PIPC Cmax g g ml g g ml g g ml T T T PIPC g g T Ccr ml min AUCCmax PIPC

More information

Hsiao (2003, 6 ) Maddala, Li, Trost and Joutz (1997) Hsiao and Pesaran (2004) 4.2 y it = γy it 1 + x itβ + ε it i = 1, 2,..., N t = 1, 2,...T (

Hsiao (2003, 6 ) Maddala, Li, Trost and Joutz (1997) Hsiao and Pesaran (2004) 4.2 y it = γy it 1 + x itβ + ε it i = 1, 2,..., N t = 1, 2,...T ( 2004 1 4 4.1 Balestra and Nerlove (1966) 1960 1980 (GMM) Arellano and Bond (1991) Arellano (2003) N T N T Smith and Fuerter (2004) 1 (the random coefficient model) 1 1995 2001 Singer and Willett (2003

More information

Fukuda, J., Miyazaki, S., Higuchi, T. and Kato, T., Geodetic inversion for space-time distribution of fault slip with timevarying smoothing regularization, Geophysical Journal International, Vol.173, Issue

More information

kubostat2017j p.2 CSV CSV (!) d2.csv d2.csv,, 286,0,A 85,0,B 378,1,A 148,1,B ( :27 ) 10/ 51 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i

kubostat2017j p.2 CSV CSV (!) d2.csv d2.csv,, 286,0,A 85,0,B 378,1,A 148,1,B ( :27 ) 10/ 51 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i kubostat2017j p.1 2017 (j) Categorical Data Analsis kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 15 : 2017 11 08 17:11 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i) 2017 (j) 2017 11 15 1 / 63 A B C D E F G

More information

46 Y 5.1.1 Y Y Y 3.1 R Y Figures 5-1 5-3 3.2mm Nylon Glass Y (X > X ) X Y X Figure 5-1 X min Y Y d Figure 5-3 X =X min Y X =10 Y Y Y 5.1.2 Y Figure 5-

46 Y 5.1.1 Y Y Y 3.1 R Y Figures 5-1 5-3 3.2mm Nylon Glass Y (X > X ) X Y X Figure 5-1 X min Y Y d Figure 5-3 X =X min Y X =10 Y Y Y 5.1.2 Y Figure 5- 45 5 5.1 Y 3.2 Eq. (3) 1 R [s -1 ] ideal [s -1 ] Y [-] Y [-] ideal * [-] S [-] 3 R * ( ω S ) = ω Y = ω 3-1a ideal ideal X X R X R (X > X ) ideal * X S Eq. (3-1a) ( X X ) = Y ( X ) R > > θ ω ideal X θ =

More information

Clustering in Time and Periodicity of Strong Earthquakes in Tokyo Masami OKADA Kobe Marine Observatory (Received on March 30, 1977) The clustering in time and periodicity of earthquake occurrence are investigated

More information

.....Z...^.[.......\..

.....Z...^.[.......\.. 15 10 16 42 55 55 56 60 62 199310 1995 134 10 8 15 1 13 1311 a s d f 141412 2 g h j 376104 3 104102 232 4 5 51 30 53 27 36 6 Y 7 8 9 10 8686 86 11 1310 15 12 Z 13 14 15 16 102193 23 1712 60 27 17 18 Z

More information

15 2004.03 194

15 2004.03 194 The Statistical Processing using EXCEL MIYOSHI Yoshihiko In this paper, I summarize the method of performing statistical processing using only the basic function of EXCEL without the VBA macro, add-in

More information

第4回

第4回 Excel で度数分布表を作成 表計算ソフトの Microsoft Excel を使って 度数分布表を作成する場合 関数を使わなくても 四則演算(+ */) だけでも作成できます しかし データ数が多い場合に度数を求めたり 度数などの合計を求めるときには 関数を使えばデータを処理しやすく なります 度数分布表の作成で使用する関数 合計は SUM SUM( 合計を計算する ) 書式 :SUM( 数値数値

More information

2014 12 2007 CHIP 4 1 2010 2010 2 CHIP2007 3 2010 CHIP2007 2010 quantile method 10 38.45% 51.88% 4 2007 UTGI GDP 41.0% 10.9 163.2 1 2007 2008 CHIP *1

2014 12 2007 CHIP 4 1 2010 2010 2 CHIP2007 3 2010 CHIP2007 2010 quantile method 10 38.45% 51.88% 4 2007 UTGI GDP 41.0% 10.9 163.2 1 2007 2008 CHIP *1 DISCUSSION PAPER SERIES 灰 色 収 入 の 推 計 中 国 家 計 調 査 データによる 検 証 岑 智 偉 青 木 芳 将 土 居 潤 子 No.2014-02 京 都 産 業 大 学 大 学 院 経 済 学 研 究 科 603-8555 京 都 市 北 区 上 賀 茂 本 山 Graduate School of Economics Kyoto Sangyo University

More information

OpRisk VaR3.2 Presentation

OpRisk VaR3.2 Presentation オペレーショナル リスク VaR 計量の実施例 2009 年 5 月 SAS Institute Japan 株式会社 RI ビジネス開発部羽柴利明 オペレーショナル リスク計量の枠組み SAS OpRisk VaR の例 損失情報スケーリング計量単位の設定分布推定各種調整 VaR 計量 内部損失データ スケーリング 頻度分布 規模分布 分布の補正相関調整外部データによる分布の補正 損失シナリオ 分布の統合モンテカルロシミュレーション

More information

情報管理学科で学ぶ

情報管理学科で学ぶ 1/17 ` http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/kumazawa/ 6............................................ 5 1............................... 1 1.1 I II III 1 1.2 2 1.3 2 2......................................

More information

40 4 qcc: R k = 20 ˆ sample ˆ D 6. pistonrings n = 5 ˆ sample ID ˆ diameter ˆ size ˆ trial TRUE FALSE qcc R qcc qcc qcc qcc() Shewhart qcc() 4.1

40 4 qcc: R k = 20 ˆ sample ˆ D 6. pistonrings n = 5 ˆ sample ID ˆ diameter ˆ size ˆ trial TRUE FALSE qcc R qcc qcc qcc qcc() Shewhart qcc() 4.1 39 4 qcc: R 4.1 qcc SQC [36] ˆ ˆ cusum EWMA ˆ OC: Operating Characteristic ˆ ˆ 1. circuit 3 x size trial k = 48 ˆ x 100 ˆ size ˆ trial TRUE FALSE 2 2. dyedcloth k = 10 ˆ x 50 ˆ size 3. orangejuice ˆ sample

More information

Motivation and Purpose There is no definition about whether seatbelt anchorage should be fixed or not. We tested the same test conditions except for t

Motivation and Purpose There is no definition about whether seatbelt anchorage should be fixed or not. We tested the same test conditions except for t Review of Seatbelt Anchorage and Dimensions of Test Bench Seat Cushion JASIC Motivation and Purpose There is no definition about whether seatbelt anchorage should be fixed or not. We tested the same test

More information

Microsoft Word - eviews2_20150526

Microsoft Word - eviews2_20150526 2015/05/26 新 谷 元 嗣 藪 友 良 高 尾 庄 吾 2 章 : 定 常 時 系 列 モデル ここでは 教 科 書 2 章 ( 定 常 時 系 列 モデル)の 内 容 を 再 現 する 具 体 的 には ARMA モデルに おける 同 定 推 定 の 手 順 構 造 変 化 の 問 題 を 説 明 する 1 コレログラム Workfile を 新 規 作 成 し ホームページの SIM2.xls

More information

Microsoft Word - مقاله 5.doc

Microsoft Word - مقاله 5.doc 1319141811 10111019191714 10111918 12 101819 141817 28-2 12 1219191911 122 111918 1391 141019181410 191217 12 19121017 12181414191912 10191614 13151912 111410 1019141014 191619 1415191419 1719 1219191416111914

More information