[PDF] Top 20 解答 経済統計 鹿野研究室 ha04a
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解答 経済統計 鹿野研究室 ha04a
... 2 (4) で X ¯ の方が分散が小さく、より有効である。よって X ¯ の方が望ましい。 2. (a) E(X i ) = µ 、 Var(X i ) = σ 2 なので、 ˆµ の期待値・分散はそれぞれ E( ˆµ) = w 1 E(X 1 ) + w 2 E(X 2 ) + · · · + w n E(X n ) = µ(w 1 + w2 + · · · + w n ) = µ n ... 完全なドキュメントを参照
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母数の推定 経済統計 鹿野研究室
... 復習問題 出席確認用紙に解答し（用紙裏面を用いても良い） 、退出時に提出せよ。 1. 未知の母数 θ （例えば母分散）に対し、標本 X 1 , X 2 , . . . , X n の使い方次第で二つの推定量 ˆθ 1 、 ˆθ 2 が作成できるとする。また、それぞれの確率分布が次の通りであるとする。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide16
... 今回の復習問題 次の設問に答えよ。各自用意した紙に解答し、退出時に提出せよ。 講義名、日付、学籍番号、氏名を明記すること。 1 制約数が G = 2 の線形制約 H 0 の下で Q R = 120、制約なしで ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide25
... 今回の復習問題 次の設問に答えよ。各自用意した紙に解答し、退出時に提出せよ。 講義名、日付、学籍番号、氏名を明記すること。 1 以下の分析を、因果関係の観点から批評せよ。 （テキスト第 13 章復習問題 13.2 の類題。） ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide02
... 統計を含め、ランダムな事象を分析・制御する科学が 確率論 。 六面体のサイコロを考える。事前に何が出るかは不明。 ... しかし、事前に次のことは確定。 1 起こり得る値は {1, 2, 3, 4, 5, 6} 。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide01
... 実証分析のための計量経済学 データを収集・分析し、何かを明らかにすることを 実証分性 と 呼ぶ。 計量経済学 の役割：経済データを使った実証分析の手法を開 発・実用。エコノミスト必須の道具。 ... 完全なドキュメントを参照
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イントロダクション 計量経済学 鹿野研究室 note01
... ⊲ 入門レベルの統計学 （平均値の差の検定、 単回帰分析）などで対応可能。 2.2 非実験データの問題点 例：ある市が、小学校高学年向けの補習授業を 4 週間実施。参加は生徒の任意。補習の効 果はあるか？注：実験データではない。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide05
... いかなる基準で母数 θ に関する推定量 ˆ θ をデザインすべき？ ：開発 者（統計学者）の目線！ 「推定量」とは平たく言えば、 「推定方式」 、 「標本の使い方」 。 推定量 ˆ θ は、標本 X 1 , X 2 , . . . , X n から造られるため、ランダ ムネスを伴う。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide24
... 構造方程式の IV 推定 = 計量経済学の「奥義」。 経済学を超え、さまざまな非実験データの実証分析で利用さ れる。 無作為化実験で需要曲線を推定するなら？ ⇒「同一財に関し、 消費者ごとに異なる価格 X i をランダムに与え、購入量 Y i を 観測」 ... これはほぼ無理！ ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide23
... している条件下では、 IV と 2SLS は計算上同値。∴ どちらでも よい。.. どの IV を使うべきか？[r] ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide22
... wage i = α + β 1 educ i + β 2 others i + a i + v i . (15) a i = 個人 i の生まれつきの能力：認知能力やコミュニケーショ ン能力、家庭の財力、人間性、 etc. a i は wage i に影響する一方で、 educ i の選択にも影響。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide18
... 経済学で使うデータ（ = 非実験データ）は、古典的仮定と合. わない。 ⇒ OLS 推定がうまく機能しない可能性。[r] ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide15
... 線形制約による当てはまりの悪化 係数への線形制約は、回帰モデルのデータへの当てはまりを悪化 させる。 ⇒ まず、制約なしで (6) 式の OLS 推定を考える。 (6) 式係数の OLS は、残差 2 乗和（予測誤差）最小化の解： Q(a, b 1 , b 2 , b 3 ) = ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide12
... 統計理論上「喫煙状態を個人にランダムに与える」実験は理想的 だが、倫理上実行不可能。 コントロール（重回帰）も無理、実験も無理、どうすればよ い？ ⇒ 計量経済学は、そこで真価を発揮。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide14
... 被説明変数としてのダミー：線形確率モデル 再び二値ダミー D i = 0, 1 を考える。⇒ 分析の目的によっては，被 説明変数がダミー変数となることも。 例： D i は既婚ダミー（未婚なら 0・既婚なら 1）⇒ 個人 i の社 会経済属性 X 1i , X 2i , . . . , X ki が D i に与える影響の推定。 例： D i は企業の倒産ダミー ⇒ D i を財務状況 X 1i , X 2i , . . ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide13
... 事前に (X 1i , X 2i , . . . , X Ki , Y i ) を対数変換し、その後 OLS。 注意：元々の観測にゼロ以下の値を含む場合、対数変換が定 義上できない。 lim x→0 log(x) = −∞ なので、統計ソフトなどでゼロ以下の対 数変換を実行するとエラー。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide11
... 実際の分析で注意したいのは 緩い多重共線性 。説明変数同士に強 い相関関係があると、近似的な比例関係が生じ、統計ソフトで数 値計算上の問題が発生。 症状： OLS の係数推定値や標準誤差が桁外れに大きく・小さ くなる。 ... 完全なドキュメントを参照
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『新しい計量経済学』 鹿野研究室 slide10
... “Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library” の略。. 計量分析の練習用に開発される。 ⇒ 練習用のデータを多数[r] ... 完全なドキュメントを参照
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