科目ナンバー

EG-OM6-101L

履修条件・関連科目等

統計的手法や計量経済分析に関する基礎的な知識を有しているだけでなく、統計の作成と利用に関する方法論的な研究に関心を持っていることが求められます。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

「特殊研究(統計学)」では、受講生が統計学の方法論的な諸課題に関連したテーマを設定した上で、受講生各自のテーマに関する報告に基づいて演習形式で議論していきます。具体的には、統計情報に関する作成・利用のプロセスにおける関連分野を対象に、公的統計のミクロデータ等の大規模データを用いた実証研究の方法を含む、データの作成・利用に関する方法論や考え方を身につけ、研究論文を作成する上で必要な統計的な知識やスキルに関する応用力を高めることを目標にしています。

科目目的

統計の作成と利用をめぐる諸問題に関心のある受講生を対象に、社会経済に関して実証的なアプローチを行うための方法論や考え方を習得し、応用することを目指します。

到達目標

受講生が、統計データの特性を十分に理解した上で、統計の作成・利用をめぐる方法論・考え方や統計データ分析に関する技法を具体的に適用できるようになることを到達目標とします。

授業計画と内容

演習の内容は、以下のとおりですが、基本的には、受講者の研究課題や要望を踏まえながら、演習を行う予定です。
1 統計法制度と統計データの提供のあり方
2 仮説検証的な研究と探索的な研究
3 標本抽出の方法と推定値の標本誤差
4 乗率の設定方法と線型乗率・比推定乗率
5 ブートストラップ標本と誤差の推定
6 欠測データの捕定法―確定的な補定法と確率的な捕定法
7 欠測データに対する多重代入法の適用
8 集計表とミクロデータにおける秘匿処理
9 差分プライバシーの考え方と統計情報への適用
10 ミクロデータにおける匿名化の有効性
11 ミクロデータにおける秘匿性と有用性の評価方法
12 ミクロデータによる分析結果に関するチェック基準
13 合成データの生成に関する考え方
14 合成データの生成技法の公的統計への適用可能性
15 量的なデータを用いた回帰分析の結果の評価
16 質的従属変数に対する回帰と限界効果の計測
17 尤度比検定と変数選択
18 回帰分析における外れ値(特異値)の処理方法
19 回帰分析における欠損値処理の方法
20 回顧データにおける回帰分析
21 カウントデータにおける回帰分析
22 パネルデータにおける回帰分析
23 階層データとマルチレベル分析
24 回帰モデルとベイズ推定
25 回帰モデルにおけるブートストラップ法の適用
26 クラスタリングと主成分分析
27 決定木分析とクラス分類
28 深層学習モデルの可能性

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。

・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

必要に応じて、PCを用いて実証研究に関する演習を行う。

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

レジュメ等を配布予定。必要に応じて参考文献等を指示します。

その他特記事項

参考URL