【講義題目】
統計解析ソフトウェアーRを用いた経済データの分析演習
【授業の目標、概要】
本授業では、データの読込から、加工、解析、考察までの一連の分析技術を身につけ，自身の関心のあるテーマへ応用するための基礎を築くことを目標とする．統計解析ソフトウェアとして、オープンソースであり広く普及しているRを使用する．Rソフトウェアの基本操作から、データ加工、グラフ作成、仮説検定、基本的な回帰分析までを演習を通じて実践的に身に付ける．
授業の前半ではデータの加工方法を中心に取り扱い，特に統計ソフトウェア/統合開発環境であるR/RStudioの操作について理解を深める．後半では実践的な計量経済分析の方法を学習する．なお，本講義では応用に焦点を当てるため，分析の背後にある統計理論には十分時間を割くことができない点には留意されたい．
【授業のキーワード】
統計学，計量経済学，実証分析，データ分析，R
Statistics, Econometrics, Empirical Analysis，Data Analysis，R
【授業計画】
※進度や理解度に応じて内容を変更する場合がある．
01回（10/9）：イントロダクション
授業ガイダンス, RStudioの導入と基本操作
02回（10/16）：データ構造
Rにおけるデータ構造
03回（10/23）：データ抽出
基本関数を用いたデータ抽出
04回（10/30）：tidyverseによるデータ加工①
データ読込方法, dplyrの導入
05回（11/6）：tidyverseによるデータ加工②
dplyrの応用
06回（11/13）：ggplot2による可視化
ggplot2によるグラフの作成
07回（11/20）：回帰分析（記述統計）
最小二乗法（OLS）, 推定結果の可視化
08回（12/4）：仮説検定Ⅰ
因果推論の基礎, 仮説検定のフレームワーク
09回（12/11）：仮説検定Ⅱ
平均値の差の検定, 仮説検定の注意点
10回（12/18）：回帰分析（推測統計）Ⅰ
欠落変数バイアス（OVB）とコントロール変数
11回（12/25）：回帰分析（推測統計）Ⅱ
対数変換, 他の内生性バイアス（同時決定性バイアス）
12回（1/15）：回帰分析と因果推論
操作変数（IV）法, 二段階最小二乗（TSLS）法
13回（1/22）：予備日（休講予定）
14回（1/29）：期末試験
【授業の方法】
・原則，対面で実施する．
・反転学習を可とする．事前に資料を予習した上で，授業中は課題の解答に時間を充ててもよい．
・資料は本ホームページを通じ土曜午前に配信する．
・02-12回で授業内容に関連した課題を月曜15時に開示し，ITC-LMS上での提出を求める．
・最終回の授業で試験を実施する．出題形式や過去問等については授業で連絡する．
【成績評価方法】
平常点（課題）：30%
期末試験：70%
【教科書】
指定しない．授業の各回で資料を配布する．
【参考書】
・RStudioおよびtidyverseパッケージでできることを知りたい
⑴松村優哉ほか（2021）「改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門〜tidyverseによるモダンな分析フローの世界」技術評論社．
・Rによるデータ分析を体系的に知りたい，Rを用いた問題演習をしたい
⑵今井耕介（2018）「社会科学のためのデータ分析入門[上]」岩波書店．
⑶秋山裕（2018）「Rによる計量経済学 第2版」オーム社．
・Rを用いて記述統計や図表を作成したい
⑷青木繁伸（2009）「Rによる統計解析」オーム社．
※このほか、授業内で適宜紹介する．
【履修上の注意】
原則として，ECCS端末を使用する．共用PCにログインするためには「ECCS利用申請（学生向け）」が必要であるため，あらかじめ以下URLにしたがって申請し、ログインできるか確認しておくこと．https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/oc/#eccs
個人用PCを持参してもよい．その場合，上記の限りではない．
必要なソフトウェアのインストールについては初回に説明する．