2021年度 早稲田大学「計量分析(政治)」補助教材

                                                                                                  最終更新日

1.   最先端の政治学                                                                       Sep. 25, 2020

2.   Rへのデータ取り込みとクリーニング                                          April 16, 2021

     データの可視化

3.   データの可視化(基礎)                                                           April 21, 2021

4.   散布図                                                                                   April 4, 2021

5.   折れ線グラフ                                                                          April 4, 2021

6.   マッピング 1(世界地図・日本地図)                                         April 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)                                        April 27, 2021

9.   記述統計学                                                                           April 4, 2021

10. 推測統計学                                                                           April 4, 2021

11.  t 検定(1 グループ)                                                            April 4, 2021

12.  t 検定(2 グループ)                                                            May 8, 2021

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

      因果推論

14. セレクションバイアスと Rubin の因果モデル(理論)                   April 16, 2021

15. 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

16. ランダム化比較試験: RCT                                                         April 12, 2021

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

  予測と因果推論(線形回帰)

18. 重回帰分析 1(単回帰と重回帰)                                                April 16, 2021

19. 重回帰分析 2(ダミー変数)                                                      April 16, 2021

20. 重回帰分析 3(交差項 1)                                                         April 16, 2021

21. 重回帰分析 4(交差項 2)                                                         April 16, 2021

22. 重回帰分析 5(平均への回帰)                                                   April 16, 2021

23. 重回帰分析 6(回帰分析がよくわかるシミュレーション)               April 16, 2021

24. 重回帰分析 7(ランダム化比較試験: RCT)                                        🚧

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 27, 2021

27. 重回帰分析 10(回帰不連続デザイン: RDD)                                July 2, 2017  

28. 重回帰分析 11(差の差分法: DID)                                               July 20, 2017

29. 重回帰分析 12(傾向スコア)                                                          🚧

30. 重回帰分析 13(パネルデータ)                   Oct. 22, 2018

  予測と因果推論(非線形回帰)

31. ロジスティック回帰分析                                                           April 16, 2021

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

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

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

  関連分野

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

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

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

38. 確率論の基礎                                                                          March 9, 2017

39. 総選挙データの可視化                                                              April 16, 2021

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