2022年度 早稲田大学「計量分析(政治)」補助教材

                                                                                               最終更新日

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)                                             Sep. 13, 2022

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)                                                         Sep. 2958, 2022

    ggplot2(ヒストグラム)                                                   Sep. 10, 2022

  ggplot2(箱ひげ図)                                                         Sep. 10, 2022

      ggplot2(散布図)                                                            Sep. 10, 2022

  ggplot2(折れ線グラフ)                                                   Sep. 10, 2022

  ggplot2(ロリポップ・チャート)                                       Sep. 10, 2022

6.   マッピング 1(世界地図・日本地図)                                    Sep. 10, 2022

7.   マッピング 2(都道府県)                                           Sep. 10, 2022

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                                                                      Sep. 10, 2022

10. 推測統計学                                                                      Sep. 10, 2022

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)                                                       Sep. 10, 2022

13.  変数間の関係性(カイ二乗検定・相関関係                        Sep. 10, 2022

      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)                                          Sep. 10, 2022

15. 重回帰分析 2(ダミー変数)                                                Sep. 10, 2022

16. 重回帰分析 3 回帰モデルの仮定と診断: BLUE                         Sep. 10, 2022

17. 重回帰分析 4(交差項 1)                                                   Sep. 10, 2022

18. 重回帰分析 5(交差項 2)                                                   Sep. 10, 2022

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. セレクションバイアスと Rubin の因果モデル(理論)             Sep. 10, 2022

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                                                     Sep. 10, 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. 10, 2022

39. データスクレイピング                                                        Nov.11, 2017

40. コンジョイント分析                         Sep 10, 2022

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                                        Sep. 21, 2022