授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 本講義は，計量経済学に基づくデータ分析を実行するための基礎として回帰分析手法を理解し，得られた推定結果を理論的背景に照らして解釈できる能力を身に付けるとともに，それらを実際のデータに適用する実践的分析能力を養うことを目的とする。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | This course aims to develop, as a foundation for data analysis grounded in econometrics, an understanding of regression analysis methods, the ability to interpret estimation results appropriately in light of their theoretical background, and the practical analytical skills required to apply these methods to real data. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | ・線形回帰モデルの構造を理解し，データを用いて回帰モデルを推定する方法を修得する。
・回帰モデルの推定結果を統計学的および計量経済学的観点から解釈できるようになる。
・回帰分析の前提条件や限界を踏まえ，分析結果の妥当性を検討できるようになる。
・実際のデータに対して適切な回帰モデルを設定し，分析手順を自律的に実行できるようになる。 |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 1．ガイダンス，統計学の復習（1～2回）
・講義の目的，進め方，評価方法の説明
・標本と母集団，推定と検定の基本枠組みの確認
・統計的推論と回帰分析の関係の概観
2．単回帰分析（2～3回）
・単回帰モデルの定式化と誤差項の役割
・最小二乗法による推定
・回帰係数に関する仮説検定と信頼区間
・回帰モデルの基本的仮定の整理
3．重回帰分析（4～6回）
・重回帰モデルの定式化と偏回帰係数の意味
・ダミー変数の導入と質的変数の扱い
・複数の係数に関する仮説検定（F検定）の考え方
・解釈上の留意点（交絡，欠落変数によるバイアス）
4．データ分析の実践（4～5回）
・記述統計量の計算と図示
・データの図示（散布図，ヒストグラムなど）
・回帰分析の実行
・推定結果の読み取りと整理
・残差の確認など基本的なモデル診断 |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | 履修条件：統計解析の単位を修得していることが望ましいが，修得していなくても履修可能。
関連科目：統計解析・計量経済II（本講義を修得することが，計量経済IIの受講にとって望ましい） |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | 期末試験（50％），講義中の小テスト2回分（50％）に基づいて総合的に評価する。
計量経済学，特に回帰分析の基礎的な知識を正しく理解していることを合格の基準とする。
履修取り下げ制度は採用しない。 |
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教科書・参考書
Textbook/Reference Book | | 教科書は指定しない。講義資料を配布する。
参考書は講義内で適宜指示する。 |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 毎回の講義に出席し，講義内容について復習すること。 |
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注意事項
Notice for Students | | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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質問への対応方法
Office hour | | 講義中・講義後の質問を受け付ける。
講義時間外では，TACT上のメッセージ機能やメールでの質問を受け付けるほか，アポイントメントを取ってもらった上で対面で質問を受け付ける。 |
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