『Rによる原因を推論する』
久米ゼミにようこそ！
はじめる前に
おことわり
著者について
1
はじめに
1.1
R言語とは
1.2
RStudioとは
1.3
基本操作
1.3.1
四則演算
1.3.2
文字列
1.3.3
割り当て演算
1.3.4
ベクトル
1.3.5
ベクトルの演算
1.3.6
csvファイルの読み込み
1.3.7
サブセッティング
2
データを要約する
2.1
平均値
2.2
分散
2.3
標準偏差
2.4
ヒストグラム
2.5
散布図
2.6
相関係数
3
回帰分析
3.1
回帰分析とは
3.2
単回帰分析
3.3
最小二乗法
3.4
重回帰分析
3.5
回帰分析と因果推論
4
統計的仮説検定
4.1
誤差で”ゴサ”います？
4.2
す桃じゃないよ，p値だよ
4.3
有意，“ある”意味ね？
4.4
始めようか天体観測
4.5
ほうき星を探して
5
回帰分析のテクニック (準備中)
5.1
ダミー変数
5.1.1
ダミー変数ってなんだ？
5.1.2
ダミー変数を用いた分析
5.1.3
ダミー変数を用いるメリットとデメリット
5.2
交差項
5.2.1
交差させると見えてくる
5.2.2
ダミー変数 × 量的変数
5.2.3
ダミー変数 × ダミー変数
5.2.4
量的変数 × 量的変数
5.3
多項式回帰
5.4
対数変換
5.4.1
対数を使うとき
5.4.2
対数の解釈
5.4.3
対数の変数を用いた分析
5.5
パネルデータ
5.5.1
パネルデータとは何か
5.5.2
パネルデータを用いるメリット
5.5.3
パネルデータ分析：プールドOLS
5.5.4
パネルデータ分析：固定効果モデル
5.5.5
パネルデータ分析：ランダム効果モデル
5.5.6
固定なの？ランダムなの？
6
離散選択モデル（準備中）
6.1
離れて散り散り？！
6.2
確率線形モデル
6.3
ロジット回帰
6.4
プロビット回帰
6.5
最尤推定
6.6
順序
6.7
多項
7
計量テキスト分析（準備中）
7.1
テキストデータとは
7.2
Quantedaは久遠ってんだ？！
8
演習問題
9
文献案内
ちょっと短い，少し個人的な，あとがき
Published with bookdown
『Rによる原因を推論する』
チャプター6
離散選択モデル（準備中）
準備中
6.1
離れて散り散り？！
6.2
確率線形モデル
6.3
ロジット回帰
6.4
プロビット回帰
6.5
最尤推定
6.6
順序
6.7
多項