2024年度 早稲田大学「計量分析(政治)」補助教材
最終更新日: July 8, 2024
RStudio と R Markdown
R Markdown の使い方と文法 Sep. 21, 2022
R の「あるある」エラー Sep. 13, 2022
Rを使ったデータ操作
1. データ・ハンドリング(基礎) Sep. 13, 2022
2. データ・ハンドリング(応用) Aug. 9, 2024
3. データ・クリーニング Sep. 13, 2022
データの可視化
4. ggplot2(基礎) Sep. 26, 2022
5. ggplot2(棒グラフ) Nov. 6, 2024
ggplot2(ヒストグラム) Sep. 10, 2022
ggplot2(箱ひげ図) Oct. 20, 2022
ggplot2(散布図) Sep. 20, 2022
ggplot2(折れ線グラフ) Sep. 20, 2022
ggplot2(ロリポップ・チャート) Nov. 10, 2022
6. マッピング 1(世界地図・日本地図) June 17, 2024
7. マッピング 2(都道府県) Dec. 27, 2023
8. マッピング 3(衆院選・小選挙区) Sep. 10, 2022
計量分析のための統計学
9. 記述統計学 Oct. 20, 2023
10.1. 推測統計学 (基礎) April 14, 2024
10.2. 推測統計学(推定と検定) Dec. 3, 2023
11. z 検定と t 検定(1 グループ) Sep. 20, 2022
12. t 検定(2 グループ) Oct. 27, 2023
13. 変数間の関係性(カイ二乗検定・相関関係) July 9, 2023
回帰分析(予測から因果推論へ)
14. 重回帰分析 1(単回帰と重回帰) Aug. 22, 2024
15. 重回帰分析 2(ダミー変数) July 2, 2024
16. 重回帰分析 3 回帰モデルの仮定と診断: BLUE July 4, 2023
17. 重回帰分析 4(交差項 1) Dec. 13, 2023
18. 重回帰分析 5(交差項 2) Jan. 15, 2024
19. 重回帰分析 6(平均への回帰) Sep. 10, 2022
20. 重回帰分析 7(回帰分析がよくわかるシミュレーション) Sep. 10, 2022
回帰分析(因果推論)
21. 潜在結果アウトカムとセレクションバイアス Aug. 11, 2023
22. セレクションバイアス(通院と健康状態のシミュレーション) Sep. 10, 2022
23. ランダム化比較試験: RCT Sep. 10, 2022
24. 因果効果推定のための回帰分析 Sep. 10, 2022
25. 重回帰分析 8(欠落変数バイアス・処置後変数バイアス) Sep. 10, 2022
26. 重回帰分析 9(制御変数の選び方:バックドア基準と DAG) Sep. 10, 2022
27. 重回帰分析 10(回帰不連続デザイン: RDD 基礎) Sep. 10, 2022
28. 重回帰分析 11(回帰不連続デザイン: RDD 応用) Sep. 10, 2022
29. 重回帰分析 12(差の差分法: DID) Sep. 10, 2022
30. 重回帰分析 13(傾向スコア) Sep. 10, 2022
31. 重回帰分析 14(操作変数法:IV 基礎) Sep. 10, 2022
32. 重回帰分析 15(操作変数法:IV 応用) 🚧
非線形回帰
33. ロジスティック回帰分析 Dec. 23, 2022
34. ロジスティック回帰分析(交差項) 🚧
35. 最小二乗法と最尤法 Sep. 10, 2022
関連分野
36. R と RStudio のインストール方法の解説 (Yuki Yanai) Sep. 10, 2022
37. 統計モデリング Sep. 10, 2022
38. 総選挙データの可視化 Sep. 20 2024
39. データスクレイピング Nov.11, 2017
40. コンジョイント分析 June 25, 2023
41. 多項ロジット Sep. 10, 2022
42. モンテカルロ・シミュレーション Oct. 10, 2022