科目ナンバー

SG-SS5-3C02

履修条件・関連科目等

確率・統計，単回帰分析などの基礎的な知識を有すること．

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

政策分析・評価にかかわる因果関係の推定や予測手法について学ぶ．　統計解析システムRを使う．

科目目的

Rを用いて，質的データを含む回帰分析技術および残差解析ができるようになる．

到達目標

政策分析・評価にかかわる因果関係の推定や予測手法について学ぶ．
具体的には費用便益分析を念頭に，計量経済学の理解，特に時系列データの特性および分析手法を学ぶ．

授業計画と内容

1　ガイダンス　政策・評価・手法　担当決め　(Rのデータ)　 tidyverse
　　相関と因果　データの種類　csv読み込み・検索・記述統計
2　によるデータの可視化　　(airquality)　ggplot2/plotly
3　回帰分析：lmコマンドと結果の解釈　多項　(cars/airquality)
4　残差解析　系列相関・不均一分散　(airquality)
5　加法モデル　AIC/BIC (airquality)　mgcv
6　構造変化(UKDriverdeath)　strucchange
7　自己回帰(Airpassenger)　forecast
8　ロジット：離散選択 　順序(polr)・カウントデータ MASS(housing など)　　　　　　　　　　　　　　　　
9　効果検証：RCT／マッチング
10　不連続回帰
11　操作変数法
12　パネルデータ分析　固定効果と変量効果　plm
13　空間的自己相関・空間回帰　spmoran
14　ふりかえり／議論できなかった点／レポート作成

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

毎回授業前にmanabaに掲載するレジュメに必ず目を通した上で出席すること。また、授業の最後に提示する課題に必ず取り組むこと。

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

授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

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

プレゼンテーション

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）

manaba　R

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

テキスト
星野・田中・北川(2023)「Rによる実証分析(第2版)」オーム社
参考文献
安井翔太(2020)「効果検証入門」技術評論社
中室・津川「原因と結果の経済学」ダイヤモンド社
森田「実証分析入門」日本評論社
伊藤「データ分析の力　因果関係に迫る思考法」光文社新書

その他特記事項

参考URL