日本学術振興会科学研究費補助金
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科研費による挑戦的な研究に対する 支援強化について（中間まとめ）
科研費による挑戦的な研究に対する 支援強化について（中間まとめ） 平成２８年８月１日 科学技術・学術審議会学術分科会研究費部会 挑戦的研究に対する支援強化に関する作業部会 目 次 はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１ １ 「挑戦性」をめぐる現況・・・・・・・・・・・・・・・・・・１ ２ 研究種目の見直し・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・４ （１）種目体系の在り方 （２） 「挑戦的萌芽研究」の見直し （３） 「若手研究」の見直し等 ３ 今後の検討課題・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・18 （１）学術分科会における対応 （２）行政への期待 ＜参考資料＞ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・21 １ 第８期科学技術・学術審議会学術分科会研究費部会委員名簿・・22 ２ 第８期科学技術・学術審議会学術分科会研究費部会 挑戦的研究に対する支援
回帰分析②：線形回帰が使えないときに用いる高度な回帰分析方法
生物統計を学んでいる人の中には、「結果変数が連続変数の時には線形回帰、二項変数（0と1など2つの値しか取らないもの）のときにはロジスティック回帰分析を使うべき」のように1対1対応のお作法のような形で教わった人も多いと思います。一方で、計量経済学で回帰分析を習った人の中には、「最小二乗法（Ordinary Least Square; OLS, 線形回帰）はありとあらゆる場合に使えるベストな方法であるので、結果となる変数の分布に拘わらずOLSを使える」（ちなみに結果変数が二項変数のときにOLSを用いることをLinear probability modelと呼びます）と教わった人もいるでしょう。初心者向けの統計学や計量経済学の本を読むとこのような説明がされているものが多い印象があります。このような教え方をすれば確かに手っ取り早く手が動かせるようになる（統計解析ソフトウェアを使って解析がはじめられ
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