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ノーベル賞
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欠落変数バイアスと処置後変数バイアス 重回帰分析では複数の説明変数を使う。複数の説明変数を使う理由の1つは、ある結果に影響を与える原因が複数あると考えられるからである。そのようなとき、原因と考えられる複数の説明変数を回帰分析に含めるというの自然な発想である。しかし、結果変数の原因の中には、必ず回帰分析に含める必要があるものもあれば、回帰分析にいれてもいれなくてもよいものや、回帰分析にいれてはいけないものもある。回帰分析では主な説明変数以外の変数を統制変数 (control variables) と呼ぶことがあるが、回帰分析で統制 (control) すべき変数はどのようなものだろうか。 欠落変数バイアス 2つの変数 \(y\) と\(x\) があり、この2変数の間の強い相関があるとする。このとき、\(x\)が\(y\)の原因であるとは限らない。1つの可能性は、\(y\)が\(x\)の原因で
2021年度 1Q 高知工科大学 経済・マネジメント学群 この資料は2021年度のものです。 2022年度の資料はこちらです。 授業の内容 1. イントロダクション 講義スライド (PDF) R と RStudio のインストールと設定(自分のパソコンを使う場合のみ) Linux (Ubuntu) 編 (PDF, 4.6MB) macOS 編 (PDF, 4.9MB) Windows 編 (PDF, 5.8MB) 2. Rの基本操作 講義スライド (PDF) R入門 誕生日問題 3. 記述統計とデータの可視化 講義スライド [公開用] (PDF) RStudio入門と記述統計 4. R Markdown によるレポート作成 講義スライド (PDF) Rマークダウンの使い方 (HTML) 「Rマークダウンの使い方」のRmdファイル (r-markdown.Rmd) 「Rマークダウンの使い方」
0.1 この資料について この資料は、高知工科大学 (KUT) 経済・マネジメント学群で2020年度に開講する「計量経済学応用」の補助教材である。 受講生は、以下の3点に注意されたい。 この資料は、授業の進捗にあわせてアップデートされる。 とりあえず、一通り書き終えた。 (2020-07-07) 公開時点(2Q開始時点)では、すべてのトピックの説明が完成していない。 各トピックの説明は順次追加する。 一度アップロードしたトピックの内容を修正するときは、Slack でアナウンスする。 ただし、誤字・脱字等については気付いたらアナウンスせずに修正する。 この資料以外の授業資料(解説音声付きスライドや配布資料など)は、KUTLMS (Moodle) にアップロードする。 この資料以外に教科書が必要である。 教科書:安井翔太. 2020.『効果検証入門:正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
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