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お知らせ

授業について

• 開講形式：オンデマンド型オンライン授業
• 開講区分：後期
• 曜日・時限：金曜日3限
• 配当年次：2・3・4年

授業内容

• 実証研究のためのデータの入手・加工方法から，統計解析ソフトを用いた分析方法までの解説・実習を行うことで，卒業論文執筆のための実証研究に有用な授業にする．

統計解析ソフト

• gretlを用いた解説・実習を行う．
• gretlは無料で利用できる．
• gretlを自分のPCにインストールすれば，自宅などで実習が可能．

成績評価

• 期末レポート50%
• 提出課題50%

成績評価基準

• 統計解析ソフトによる分析が適切に行われているか

• データを正確に整理できているか
• 統計解析ソフトを適切に操作できているか
• 手法を用いる際に置かれている仮定を理解しているか
• 分析結果を正しく解釈できているか

履修上の注意

• 講義スライドを参照しながら，各自でその回の実習作業を完了させておくこと．
• 3回目以降の提出課題では，その前の回までの提出課題のために整理したデータを用いる．各回の課題の提出期限後に解答例をG Suite for EducationのGoogle Classroom上に掲載するので必ず確認し，整理ミス等があれば早めにデータ整理をやり直すこと．

講義資料

1. 10月2日「『ミクロデータ分析�T』の復習（1）」　
   スライド【10月5日改訂】


2. 10月9日「『ミクロデータ分析�T』の復習（2）」　
   スライド


3. 10月16日「『ミクロデータ分析�T』の復習（3）」　
   スライド


4. 10月23日「『ミクロデータ分析�T』の復習（4）」　
   スライド


5. 10月30日「同時方程式モデルの推定（1）」　
   スライド


6. 11月6日「同時方程式モデルの推定（2）」　
   スライド


7. 11月13日「同時方程式モデル推定後の検定」　
   スライド


8. 11月20日「パネルデータ分析（1）」　
   スライド


9. 12月4日「パネルデータ分析（2）」　
   スライド


10. 12月11日「パネルデータ分析（3）」　
    スライド


11. 12月18日「データセット作成の復習」　
    スライド


12. 12月25日「2値応答モデルの推定（1）」　
    スライド


13. 1月8日「2値応答モデルの推定（2）」　
    スライド


14. 1月21日「2値応答モデルの推定（3）」　
    スライド


15. 1月22日「まとめ」　
    スライド

提出課題

期末レポート