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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 今回は，回帰モデルのうち，目的変数が連続変数ではなく，カウントだったり二値変数だったりする場合のモデルを含んだ一般化線形モデル（Generalized Linear Model, GLM）について解説します．また，GLMに変量効果を導入した一般化線形混合モデル（Generalize Linear Mixed Model, GLMM）も解説します． 一般化線形モデル（GLM） 線形モデル（LM）のおさらい 目的変数 $y_i \ (i=1,\dots,n)$ を説明変数 $x_i

はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 以前の記事で，線形モデルと線形混合モデルにおけるAIC（赤池情報量規準，Akaike information criterion）型の情報量規準について紹介しました．そのときは，線形混合モデルの説明は簡単にしかできませんでしたので，この記事で応用例も交えながら解説したいと思います． 線形混合モデルとは モデルのかたち 線形混合モデルは一般に以下のように書けます: $$ y = X\beta + Zb + \varepsilon, \quad b \sim (0,G), \quad \varepsilon \sim (0,R), \tag{1} $$ $X\beta$の項を固定効果（fixed effect），$Zb$の項を変量効果（random effect）と呼び，2つの効果が"混ざった"モデルということで，線形混合モデルと呼ばれ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 今回は線形モデルと線形混合モデルにおけるAIC（赤池情報量規準，Akaike information criterion）型の情報量規準について紹介します．この話題については約50年にわたる膨大な研究の蓄積があり，解説文も日本語英語問わず数多く存在しますが，私が統計学の勉強を始めて最初に感銘を受けたテーマなので，頑張って書いていきたいと思います． AICの一般論 AICはそれぞれの候補モデルについて計算され，小さい値をとるモデルを良いモデルと判断します．他の情報量規準についても同

はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 今回は，初学者レベルから学部上級レベルの統計学関連の教科書を，順を追って紹介していきます．普段，経済学をはじめとする社会科学（経済学・経営学や政治学など）を学ぶ学生に教えているので，タイトルに「社会科学向き」と入れてみましたが，これから紹介する多くの本は，他の応用でも役に立つものが多いはずです． 入門書 大屋幸輔『コア・テキスト統計学』 厳密さと初学者に対する分かりやすさのバランスのとれた本です．演習問題を集めた副読本もあるので，こちらと併せて学習すると効果的だと思います． 久保川達也・国友直人『統計学』 入門書としては，やや硬派な教科書ですが，しっかり学びたい人にはお勧めの教科書です．「1.記述統計」「2.確率」「3.推測統計」と標準的な構成をしている中，最後の第4部では社会・経済データとして標本調査や時系列分析の話題にも触れてい