【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：イントロダクション【対面】

　　　授業ガイダンス, RStudioの導入と基本操作

02回：データ構造【対面】

　　　Rのデータ構造，基本関数を用いたデータ抽出

03回：tidyverseによるデータ加工

　　　データ読込方法, dplyrの導入，データ加工

04回：ggplot2によるグラフ作成

　　　ggplot2の導入，各種グラフの作成

05回：振替授業日（休講予定）

06回：回帰分析の基礎

　　　線形回帰モデル，最小二乗法（OLS）, ダミー変数

07回：母集団と標本分布

　　　確率変数，大数の法則，標本分布，中心極限定理

08回：信頼区間

　　　標準化，信頼区間

09回：仮説検定

　　　統計的因果推論の基礎, 仮説検定の基礎，２群のt検定

10回：回帰分析Ⅰ

　　　確率的な回帰モデル，欠落変数バイアス（OVB）

11回：回帰分析Ⅱ

　　　対数変換，操作変数（IV）法

12回：パネルデータ分析

　　　パネルデータの導入，固定効果と変量効果

13回：ロジスティック回帰分析

　　　非線形回帰モデル，２値変数，順序尺度

14回：期末試験【対面】

【授業の方法】

・対面・オンライン併用型A

・授業計画に実施形態（対面orオンライン）の記載がない回については，追って連絡する．

・授業資料は授業ホームページ（https://sites.google.com/view/ut2025aqea）で配信する．

・授業内容に関連したコーディング課題を出題し，UTOLでの解答を求める．

・最終回に対面・IBT方式の試験を実施する．詳細については授業で連絡する．

【成績評価方法】

　平常点（出席＋コーディング課題）：40%

　期末試験：60%

【教科書】

　指定しない．授業の各回で資料を配布する．

【参考書】

授業内で適宜紹介する．授業で扱う内容をより詳しく学びたい場合は以下の3冊を推奨する．

・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．

・秋山裕（2018）「Rによる計量経済学 第2版」オーム社．

・青木繁伸（2009）「Rによる統計解析」オーム社．

【履修上の注意】

・対面授業はECCS端末室で実施するが，BYOD（Bring Your Own Device）を原則とする．OSはRソフトウェアに対応するもの（https://posit.co/download/rstudio-desktop/）が望ましい．

・ECCS端末を使用する場合，ログインには「ECCS利用申請（学生向け）」が必要であるため，あらかじめ申請し（https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/oc/#eccs）ログインできるか確認しておくこと．

・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．

【オンライン授業内容】

・オンライン授業回は，Zoomでのリアルタイム配信とする．参加URLはUTOLに記載する．