サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
iPhone 16
tarohmaru.web.fc2.com
1 Fixed Effects Model 固定効果モデルの推定 基本の固定効果モデルは、以下のような因果関係を仮定したモデルである。 \[ Y_{it} = \alpha_i + \beta X_{it} + \epsilon_{it} \qquad (1) \] ただし、\(Y_{it}\) は個人(企業や国家など分析の単位なら個人でなくてもよい) \(i \; (i =1, \; \ldots, \; N)\) の時点 \(t \;(t=1, \; \ldots, \; T)\) における従属変数の値、\(\alpha_i\) は個人 \(i\) の切片、\(\beta\) は傾き、\(X_{it}\) は個人 \(i\) の時点 \(t\) における独立変数の値、\(\epsilon_{it}\) は誤差項である。ここでは独立変数は一つだけだが複数の場合でも考え方は同じである。切片
1 Limits of Parametric Statistics 既知の確率分布を使った推測の限界 平均値の区間推定やクロス表の独立性の検定など、社会学でのオーソドックスな分析の多くは、t 値やカイ二乗値といった統計量が、一定の条件下で t分布やカイ二乗分布のような確率分布に近似することを利用した分析法である。こういった分析法は比較的計算が簡単で多くの研究者に知られているという大きなメリットがあるが、万能ではない。例えば、中央値やジニ係数の区間推定をしたい場合には、既知の確率分布を使った推定法は知られていない(と思う)。 このような問題はしばしば生じる。例えば、 期待値が非常に小さい場合のクロス表の独立性の検定、 変数が正規分布していない場合の相関係数の区間推定、 残差分散が不均一な場合の分散分析、 サンプルサイズが小さく、変数が正規分布していない場合の平均値の差の検定 といった例が考え
R と RStudio でのデータ分析 入門 太郎丸 博 Thursday, April 09, 2015 データの分析には、 データの読み込み(あるいは呼び出し)、 分析できるようにデータを整形、 探索的分析、最終的な分析結果の確定、 図や表の整形、レポート/論文の執筆 といったプロセスがある。これらを Windows 上の R と RStudio で行う方法を概説しよう。 1 read.csv データの読み込み データはふつうEXCELのような表計算ソフトなどで行い、それを R のような統計解析ソフトに読み込むことが多い。分析の第一歩はデータを統計解析ソフトに読み込むことであるが、けっこう失敗しやすいので注意。 1.1 setwd 作業ディレクトリの指定 データを読み込む前に、作業ディレクトリ(作業フォルダともいう)を指定する。作業ディレクトリとは、Rがデフォルトでファイルの読み書きを
library(knitr) opts_chunk$set(echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE) Finite Mixture Models とか Latent Class Regression とか呼ばれる統計モデルを応用している研究を最近見かけたのだが、なんか使い方を間違っている気がしたので、少し考えたことをメモしておく。なお私はこのモデルについては、R の flexmix パッケージについている vignettes の文書 を読んだ程度の知識なので、以下の記述には間違いがあるかもしれないことに留意されたい。 1 Finite Mixture Models とは? 通常、回帰分析などで被説明変数の分布を予測する場合、すべてのケースが同じ回帰式にしたがって分布していると仮定する。例えば、 \[ Y_i = \beta_0 + \beta_1 X
1 基本情報 名前: 太郎丸 博 所属: 京都大学 |文学研究科|社会学専修 専攻 : 社会階層論 社会学方法論 数理社会学 科学社会学 生年 : 1968年 研究室: 文学研究科新館5F L510 太郎丸のブログへ 2 参加学会 数理社会学会 関西社会学会 日本社会学会 日本法社会学会 American Sociological Association International Sociological Association
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『太郎丸博のホームページ・基本情報, Hiroshi Tarohmaru's Page』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く