※進度や理解度に応じて内容を変更する場合がある.
01回(10/9):イントロダクション
授業ガイダンス, RStudioの導入と基本操作
02回(10/16):データ構造
Rにおけるデータ構造
03回(10/23):データ抽出
基本関数を用いたデータ抽出
04回(10/30):tidyverseによるデータ加工①
データ読込方法, dplyrの導入
05回(11/6):tidyverseによるデータ加工②
dplyrの応用
06回(11/13):ggplot2による可視化
ggplot2によるグラフの作成
07回(11/20):回帰分析(記述統計)
最小二乗法(OLS), 推定結果の可視化
08回(12/4):仮説検定Ⅰ
因果推論の基礎, 仮説検定のフレームワーク
09回(12/11):仮説検定Ⅱ
平均値の差の検定, 仮説検定の注意点
10回(12/18):回帰分析(推測統計)Ⅰ
欠落変数バイアス(OVB)とコントロール変数
11回(12/25):回帰分析(推測統計)Ⅱ
対数変換, 他の内生性バイアス(同時決定性バイアス)
12回(1/15):回帰分析と因果推論
操作変数(IV)法, 二段階最小二乗(TSLS)法
13回(1/22):予備日(休講予定)
14回(1/29):期末試験