Ｒによる実証分析―回帰分析から因果分析へ

星野 匡郎/田中 久稔【共著】

オーム社（2016/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 274p／高さ 22cm
• 商品コード 9784274219474
• NDC分類 417
• Cコード C3041

出版社内容情報

「因果分析」を中心テーマに据え、経済学を中心とする社会科学における回帰分析の「正しい」使い方を徹底解説。回帰分析の「正しい」使い方をRで徹底解説!!
本書は、「因果分析」を中心テーマに据え、関連する内容がこのテーマに収まるように構成し、経済学を中心とする社会科学における回帰分析の「正しい」使い方を徹底解説するものです。テーマを回帰分析による因果分析に絞り込むことで、高校数学程度の知識でも理解できるよう必要とする数学を最小限にとどめ、また多くの分析例に加えて、多数の例題および解答・解説を収録します。さらに用いられる数学・統計学については、適度な難易度の説明とともに、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を多く盛り込みます。また、巻末の付録には、統計処理言語Rのダウンロード方法などを掲載することで、プログラミングマニュアルとしても使用できるよう構成しています。

Part ?：基礎編
1　回帰分析の目的
練習問題：Rによるデータ演習
2　統計の基礎知識
練習問題：Rによるデータ演習
3　確率論の基礎
練習問題：Rによるデータ演習
4　回帰分析の基礎
練習問題：Rによるデータ演習
5　推測統計の基礎
練習問題：Rによるデータ演習
6　相関関係と因果関係
練習問題：Rによるデータ演習
7　因果分析としての回帰分析
練習問題：Rによるデータ演習

Part ?: 実践編
8　因果的効果の推定?：社会実験
練習問題：Rによるデータ演習
9　因果的効果の推定?：マッチング法
練習問題：Rによるデータ演習
10　因果的効果の推定?：不連続回帰デザイン
練習問題：Rによるデータ演習
11　因果的効果の推定?：操作変数法
練習問題：Rによるデータ演習
12　実証分析の手順
練習問題：Rによるデータ演習
付録
付録1　Rの導入・基本操作
付録2　本書で使用した記号一覧
付録3　練習問題の解答

星野匡郎［ホシノ タダオ］

田中久稔［タナカ ヒサトシ］

内容説明

「因果分析」を中心テーマに据え、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を盛り込み、社会科学における回帰分析の使い方を徹底解説。

目次

１　基礎編（回帰分析の目的；統計の基礎知識；確率論の基礎；回帰分析の基礎；推測統計の基礎；相関関係と因果関係；外生変数と内生変数）
２　実践編（ランダム化実験；マッチング法；不連続回帰デザイン；操作変数法；実証分析の手順；Ｒの導入・基本操作）

著者等紹介

星野匡郎［ホシノタダオ］
１９８４年群馬県生まれ。２００７年早稲田大学政治経済学部卒業。２００８年ロンドンスクールオブエコノミクスＭＳｃ課程修了（専攻：Ｌｏｃａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）。２０１２年東京工業大学社会理工学研究科博士課程修了。現在、東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科講師

田中久稔［タナカヒサトシ］
１９７４年福岡県生まれ。１９９７年早稲田大学政治経済学部卒業。２０００年早稲田大学経済学研究科修士課程修了。２００２年ウィスコンシン大学マディソン校博士課程修了（Ｐｈ．Ｄ．　ｉｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ）。現在、早稲田大学政治経済学部准教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[youkari117]

電子書籍で読了。本書は統計的因果推論の入門書です。様々な理由から単に回帰分析をするだけでは、回帰係数からその説明変数の強さを知ることはできない、ということをルービンの因果モデル、内生変数という概念を導入して説明するのが本書前半です。ならばどうすれば説明変数の真の強さを測れるのか、ということでマッチング法や不連続回帰デザイン、操作変数法について説明するのが本書後半です。使い勝手のよい傾向スコアについてはほとんど記載されていませんが、因果推論の入門書としては必要十分な内容だと思います。

2019/06/22

[ONE_shoT_]

回帰分析の正しい使い方を解説した一冊。回帰分析の基礎から、相関と因果の違い、外生変数と内生変数、因果推論の導入（マッチング法・回帰不連続デザイン・操作変数法）まで。どういうときにふつうの回帰分析が使えないかが解説されており、「とりあえず回帰分析で～」という分析方針になったときのモヤモヤ感が解消された。

2021/01/03

[so035]

それぞれの分析手法を用いた論文も紹介されており、なかなか役に立つ。

2017/02/01

[Q]

Aを原因としてBが発生しているかどうか(相関)を過去のデータをR言語による統計解析で分析できるか手解きしてくれる本。本書には多数の専門用語が出てくるが、如何にして疑似相関などを除去して本当の相関関係を分析できるか、その説明を8章以降で説明してくれるところまでは読み進めたい。自分の雑な理解ではコストがかかるけれど正確であると期待される「ランダム化実験」と実験を行なわずに既存データだけを用いて分析を行なう賢い、けれど正確さを損なう恐れがある方法の二種類に大別できるように思えた。必要になったら再読したい良い本。

2021/04/21