第1講:イントロダクション
・本授業について
・RStudio Cloudの導入と基本操作
第2講:データ取得・加工
・tidyverseによる前処理方法
第3講:記述統計・データ可視化
・データ要約とggplot2による可視化
第4講:クロスセクションデータによる回帰分析
・最小二乗法(OLS method)による推定と結果の解釈
・推定結果の視覚化
第5講:発展的な回帰分析
・推定量の望ましい性質を確保するための方法と実践
第6講:パネルデータの扱い
・データ構造の理解と視覚化
第7講:パネルデータによる回帰分析
・変量効果・固定効果モデルとそれらの解釈
第8講:データ取得・加工・分析
・ここまで学習した内容について異なる実データを用いて応用
第9講:データ加工・分析
・ここまで学習した内容について異なる実データを用いて応用
・回帰分析の結果解釈について気を付けるべき事項の確認
第10講:オリジナルの分析
・自身の関心のあるテーマについて,データ分析の計画を立てる
第11講:その他のモデルと手法
・予測・分類や因果推論に関する他のモデルを用いた分析方法を概観する
第12講:オリジナルの分析についての発表①
・自身の関心のあるテーマについて,計画したデータ分析の流れと気を付けるべき点について発表する
第13講:オリジナルの分析についての発表②
・自身の関心のあるテーマについて,計画したデータ分析の流れと気を付けるべき点について発表する
第14講:総括