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最終更新日：2025年4月21日

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応用数量経済分析

データの読込・加工から分析・考察に関する一連の知識・技術を身につけ，自身の関心のあるテーマへ応用するための基礎を築くことが本授業の目標である．
講義回の前半ではデータの加工方法を中心に取り扱い，特に統計ソフトウェア/統合開発環境であるR/RStudioのクラウド版RStudio Cloudの利用について理解を深める．
講義回の後半では実践的な計量経済分析の方法を学習する．なお，本講義では応用に焦点を当てるため，分析の背後にある統計理論には十分時間を割くことができない点には留意されたい．
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
060320800
FAG-CE3E14L1
応用数量経済分析
関係各教員
A1 A2
金曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
農学部
授業計画
第１講（10/8）：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（10/15）：データ構造 ・Rにおけるデータ構造の確認 第３講（10/22）：データ抽出 ・基本関数を用いたデータ抽出 第４講（11/5）：tidyverseによるデータ加工① ・Rにおけるデータ読込方法の確認 ・dplyrの入門 第5講（11/12）：tidyverseによるデータ加工② ・dplyrの応用 第６講（11/19）：ggplot2による可視化 ・ggplot2によるグラフの作成 第７講（12/3）：回帰分析（記述統計） ・最小二乗法（OLS method）による推定 ・結果の可視化 第８講（12/10）：回帰分析（推測統計） ・点推定と区間推定について ・仮説検定について 第９講（12/17）：回帰分析の実践 ・不均一分散，系列相関の修正 ・コントロール変数と欠落変数バイアス 第10講（12/24）：回帰分析と因果推論① ・操作変数（IV）法と二段階最小二乗法（2SLS method） 第11講（1/7）：回帰分析と因果推論② ・内生性への問題の対処 第12講（1/18）：パネルデータ分析 ・変量効果・固定効果モデルとそれらの解釈 第13講（1/21）：総括
授業の方法
ZOOM 上でスライドを順に見せて説明する（映像と音声を両方用いる）． 資料はITC-LMSを通じ事前に配信する．
成績評価方法
平常点（課題）：100% 多くの講義回でITC-LMSを通じて課題の提出を求める． 筆記試験は行わない．
教科書
教員の作成したオリジナルの資料を配布する．資料は原則日本語とする．
参考書
松村ほか（2021）『改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門〜tidyverseによるモダンな分析フローの世界』技術評論社． F. Heiss(2016)”Using R for Introductory Econometrics” Amazon Digital Services. J.M. Wooldridge(2019)” Introductory Econometrics: A Modern Approach” South-Western Pub．
履修上の注意
自身の学習目的でのスクリーンショット撮影，録画や録音は認めますが，それらを許可なくSNSで共有すること，別のウェブサイトなどにアップロードすることは禁止します．
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