2022年度 早稲田大学「計量分析(政治)」補助教材

                                                                                               最終更新日

  Rを使ったデータ操作                                                                      

0.   データ・ハンドリング(基礎)                                 Aug. 9, 2022

1.   データ・ハンドリング(応用)                                             Aug. 9, 2022

2.   データ・クリーニング                                                   Aug. 9, 2022

3.   R の「あるある」エラー                                                      Aug. 9, 2022   

  データの可視化

4.   ggplot2(基礎)                                             Aug. 9, 2022

5.   ggplot2(棒グラフ)                                                         Aug. 9, 2022

    ggplot2(ヒストグラム)                                                   Aug. 9, 2022

  ggplot2(箱ひげ図)                                                         Aug. 9, 2022

      ggplot2(散布図)                                                            Aug. 9, 2022

  ggplot2(折れ線グラフ)                                                   Aug. 9, 2022

  ggplot2(ロリポップ・チャート)                                       Aug. 9, 2022

6.   マッピング 1(世界地図・日本地図)                                    June 4, 2021

7.   マッピング 2(都道府県)                                           May 6, 2021

8.   マッピング 3(衆院選・小選挙区)                                   May 30, 2022

     計量分析のための統計学

9.   記述統計学                                                                      July 27, 2022

10. 推測統計学                                                                      June 4, 2021

11.  t 検定(1 グループ)                                                       May 30, 2022

12.  t 検定(2 グループ)                                                       Nov.13, 2021

13.  変数間の関係性(カイ二乗検定・相関関係                        June 4, 2021

      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)                                          July 14, 2022

15. 重回帰分析 2(ダミー変数)                                                Nov. 8, 2021

16. 重回帰分析 3 回帰モデルの仮定と診断: BLUE                         April 4, 2022

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

18. 重回帰分析 5(交差項 2)                                                   April 4, 2022

19. 重回帰分析 6(平均への回帰)                                             April 4, 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)         April 4, 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)             April 16, 2021

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)   April 16, 2021

23. ランダム化比較試験: RCT                                                    May 23, 2021

24. 因果効果推定のための回帰分析                                   April 19, 2021 

25. 重回帰分析 8(欠落変数バイアス・処置後変数バイアス)         April 27, 2021

26. 重回帰分析 9(制御変数の選び方:バックドア基準と DAG)    April 4, 2022

27. 重回帰分析 10(回帰不連続デザイン: RDD 基礎)                  April 4, 2022

28. 重回帰分析 11(回帰不連続デザイン: RDD 応用)                  April 4, 2022

29. 重回帰分析 12(差の差分法: DID)                                        April 4, 2022

30. 重回帰分析 13(傾向スコア)                           May 30, 2022

31. 重回帰分析 14(操作変数法:IV 基礎)                May 30, 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                                                     April 16, 2021

34. ロジスティック回帰分析(交差項 1)                                          🚧

35. ロジスティック回帰分析(交差項 2)                                          🚧

36. 最小二乗法と最尤法                                                           April 5, 2021

  関連分野

37. R と RStudio のインストール方法の解説 (Yuki Yanai)            July 5, 2020

38. Rでのプログラミング基礎                                                   Dec. 10, 2018

39. 統計モデリング                                                                 April 16, 2021

40. 確率論の基礎                                                                    March 9, 2017

41. 総選挙データの可視化                                                        Nov. 8, 2021

42. データスクレイピング(AKB48総選挙、2017総選挙データ)  Nov. 11, 2017

43. コンジョイント分析                       July 26, 2021

44. 多項ロジット                          Sep. 13, 2021