Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc
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- ゆきひら まるこ
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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)
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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
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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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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:
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
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
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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
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
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
4.9 Hausman Test Time Fixed Effects Model vs Time Random Effects Model Two-way Fixed Effects Model
1 EViews 5 2007 7 11 2010 5 17 1 ( ) 3 1.1........................................... 4 1.2................................... 9 2 11 3 14 3.1 Pooled OLS.............................................. 14
% 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.
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
<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
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
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 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,
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.
と入力する すると最初の 25 行が表示される 1 行目は変数の名前であり 2 列目は企業番号 (1,,10),3 列目は西暦 (1935,,1954) を表している ( 他のパネルデータを分析する際もデ ータをこのように並べておかなくてはならない つまりまず i=1 を固定し i=1 の t に関
R によるパネルデータモデルの推定 R を用いて 静学的パネルデータモデルに対して Pooled OLS, LSDV (Least Squares Dummy Variable) 推定 F 検定 ( 個別効果なしの F 検定 ) GLS(Generalized Least Square : 一般化最小二乗 ) 法による推定 およびハウスマン検定を行うやり方を 動学的パネルデータモデルに対して 1 階階差
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
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
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) [email protected] 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....................
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)
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
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
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
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
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)
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
統計研修Ｒ分散分析(追加).indd
http://cse.niaes.affrc.go.jp/minaka/r/r-top.html > mm mm TRT DATA 1 DM1 2537 2 DM1 2069 3 DM1 2104 4 DM1 1797 5 DM2 3366 6 DM2 2591 7 DM2 2211 8
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
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
Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s
BR003 Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 sampsi 47 mwp-044 sdtest 54 mwp-043 signrank/signtest
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 ) +
(p.2 ( ) 1 2 ( ) Fisher, Ronald A.1932, 1971, 1973a, 1973b) treatment group controll group (error function) 2 (Legendre, Adrian
2004 1 1 1.1 Maddala(1993) Mátyás and Sevestre (1996) Hsiao(2003) Baltagi(2001) Lee(2002) Woolridge(2002a), Arellano(2003) Journal of Econometrics Econometrica Greene(2000) Maddala(2001) Johnston and Di-
kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i
kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and [email protected] http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)
1 15 R Part : website:
1 15 R Part 4 2017 7 24 4 : website: email: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ [email protected] 1 2 2 3 2.1............................... 3 2.2 2................................. 4 2.3................................
.001 nonsmoker smoker 0 Density 5.0e infant birthweight (grams) Graphs by 1 if mother smoked 図 2. 新生児体重のヒストグラム (
第一回はじめての傾向スコア分析 これから 3 回にわたって傾向スコア分析について説明します 各回の内容は以下の通りです 第一回はじめての傾向スコア分析第二回分析後のチェック第三回 Abadie and Imbens(2011) の貢献 Stata14 をまだお持ちでない方は是非 デモ版をダウンロードしてお試しください 理屈はともかく 一度 傾向スコア分析をやってみましょう 次に示すようにコマンド ウィンドウにコマンドを直接入力して
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
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
!!! 2!
2016/5/17 (Tue) SPSS ([email protected])! !!! 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
1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 2013/11/21
1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 [email protected] 2013/11/21 2 予定 第 1 回 : Rの基礎と仮説検定 第 2 回 : 分散分析と回帰 第 3 回 : 一般線形モデル 交互作用 第 4.1 回 : 一般化線形モデル 第 4.2 回 : モデル選択 (11/29?) 第 5 回 : 一般化線形混合モデル
Microsoft Word - eviews1_
1 章 : はじめての EViews 2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 1 ここでは分析を行うにあたって 代表的なツールの 1 つとして EViews について解説しよう EViews は 時系列分析に強みを持つ統計ソフトであり その使い易さ また高度な分析に対応できることから 官公庁を中心に広く用いられている 1. データの入力と保存 EViews では データを特有のファイル形式である
Medical3
Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー
R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッ
R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の R にパッケージを追加していくことになる インターネットに接続してあるパソコンで
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)
R John Fox R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R
R John Fox 2006 8 26 2008 8 28 1 R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R GUI R R R Console > ˆ 2 ˆ Fox(2005) [email protected]
<4D F736F F D C982E682E C838B B835E95AA90CD2E646F63>
Stata によるパネルデータ分析 一橋大学経済研究所 松浦寿幸 1 1. パネルデータとは 1.1. パネルデータ分析の考え方 表 1-1のように ある個体 ( たとえば No.1) だけを時間軸で追跡したデータセットを時系列データ ある 1 時点だけを取り出したデータセットをクロスセクション ( 横断面 ) データと呼びます さらに 点線で囲まれた領域のように 時系列データとクロスセクションデータを組み合わせたデータセットをパネルデータと呼びます
以下の内容について説明する 1. VAR モデル推定する 2. VAR モデルを用いて予測する 3. グレンジャーの因果性を検定する 4. インパルス応答関数を描く 1. VAR モデルを推定する ここでは VAR(p) モデル : R による時系列分析の方法 2 y t = c + Φ 1 y t
以下の内容について説明する 1. VAR モデル推定する 2. VAR モデルを用いて予測する 3. グレンジャーの因果性を検定する 4. インパルス応答関数を描く 1. VAR モデルを推定する ここでは VAR(p) モデル : R による時系列分析の方法 2 y t = c + Φ 1 y t 1 + + Φ p y t p + ε t, ε t ~ W.N(Ω), を推定することを考える (
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
現代日本論演習／比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」
URL: http://tsigeto.info/statg/ I () 3 2016 2 ( 7F) 1 : (1); (2) 1998 (70 20% 6 9 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/14) 2. SPSS (4/21) 3. (4/28) [] 4. (5/126/2) [1, 4] 5. (6/9) 6. (6/166/30) [2, 5] 7. (7/78/4)
平成 25 年度卒業論文 浪人と留年 所属ゼミ 村澤ゼミ 学籍番号 氏名中司雄也 大阪府立大学 経済学部
平成 25 年度卒業論文 浪人と留年 所属ゼミ 村澤ゼミ 学籍番号 1100401107 氏名中司雄也 大阪府立大学 経済学部 要約 本稿では 大学の現役入学生と浪人入学生でどちらが留年しやいすか比較する 2005 年 社会階層と社会移動 (SSM) 全国調査の個票データを利用して 回答者の大学入学時と卒業時の年齢から浪人ダミーと留年年齢を作成し そして ポアソン回帰分析を行った結果 浪人 男性 国公立大学生は現役合格生
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kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : [email protected] http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 kubostat2017c (http://goo.gl/76c4i) 2017 (c) 2017 11 14 1 / 47 agenda
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3,. Cameron and Trivedi (2010) Microeconometrics Using Stata, Revised Edition, Stata Press 6 Linear instrumentalvariables regression 9 Linear panel-data models: Extensions.. GMM xtabond., GMM(Generalized
第2回：データの加工・整理
2 2018 4 13 1 / 24 1. 2. Excel 3. Stata 4. Stata 5. Stata 2 / 24 1 cross section data e.g., 47 2009 time series data e.g., 1999 2014 5 panel data e.g., 47 1999 2014 5 3 / 24 micro data aggregate data 4
Use R
Use R! 2008/05/23( ) Index Introduction (GLM) ( ) R. Introduction R,, PLS,,, etc. 2. Correlation coefficient (Pearson s product moment correlation) r = Sxy Sxx Syy :, Sxy, Sxx= X, Syy Y 1.96 95% R cor(x,
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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
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2006-12-09 1/22 R MCMC R 1. 2. R MCMC? 3. Gibbs sampler : [email protected] http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/ 2006-12-09 2/22 : ( ) : : ( ) : (?) community ( ) 2006-12-09 3/22 :? 1. ( ) 2. ( )
(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説
第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない
RとExcelを用いた分布推定の実践例
R Excel 1 2 1 2 2011/11/09 ( IMI) R Excel 2011/11/09 1 / 12 (1) R Excel (2) ( IMI) R Excel 2011/11/09 2 / 12 R Excel R R > library(fitdistrplus) > x fitdist(x,"norm","mle")
Microsoft Word - eviews2_
2018/02/02 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 構造変化の問題を扱う 1 コレログラム Workfile を新規作成し ホームページの SIM2.xls から データを読み込もう 人工的に発生させたデータなので Date specification
.3 ˆβ1 = S, S ˆβ0 = ȳ ˆβ1 S = (β0 + β1i i) β0 β1 S = (i β0 β1i) = 0 β0 S = (i β0 β1i)i = 0 β1 β0, β1 ȳ β0 β1 = 0, (i ȳ β1(i ))i = 0 {(i ȳ)(i ) β1(i ))
Copright (c) 004,005 Hidetoshi Shimodaira 1.. 3. 4. 004-10-01 16:15:07 shimo cat(" 1: "); c(mea(), mea()) cat(" : "); mmea
Stata User Group Meeting in Kyoto / ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto / 21
Stata User Group Meeting in Kyoto / 2017 9 16 ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto 2017 9 16 1 / 21 Rosenbaum and Rubin (1983) logit/probit, ATE = E [Y 1 Y 0 ] ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto
目次 1 章 SPSS の基礎 基本 はじめに 基本操作方法 章データの編集 はじめに 値ラベルの利用 計算結果に基づく新変数の作成 値のグループ化 値の昇順
SPSS 講習会テキスト 明治大学教育の情報化推進本部 IZM20140527 目次 1 章 SPSS の基礎 基本... 3 1.1 はじめに... 3 1.2 基本操作方法... 3 2 章データの編集... 6 2.1 はじめに... 6 2.2 値ラベルの利用... 6 2.3 計算結果に基づく新変数の作成... 7 2.4 値のグループ化... 8 2.5 値の昇順 降順... 10 3
X X X Y R Y R Y R MCAR MAR MNAR Figure 1: MCAR, MAR, MNAR Y R X 1.2 Missing At Random (MAR) MAR MCAR MCAR Y X X Y MCAR 2 1 R X Y Table 1 3 IQ MCAR Y I
(missing data analysis) - - 1/16/2011 (missing data, missing value) (list-wise deletion) (pair-wise deletion) (full information maximum likelihood method, FIML) (multiple imputation method) 1 missing completely
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2 2015 4 20 1 (4/13) : ruby 2 / 49 2 ( ) : gnuplot 3 / 49 1 1 2014 6 IIJ / 4 / 49 1 ( ) / 5 / 49 ( ) 6 / 49 (summary statistics) : (mean) (median) (mode) : (range) (variance) (standard deviation) 7 / 49