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【HB】丸善丸の内本店×hontoブックツリー こんな気分に浸りたい!秋と寂しさを楽しむ60冊(~11/1)

目次

  • 第1章 実証分析における心構え
    • 1 はじめに
    • 2 実証分析の限界
    • 3 実証分析の怖さ
    • 4 読書案内
    • 5 具体例:駐車禁止違反の取り締まり
  • 第2章 実証分析の落とし穴
    • 1 実証分析は本当に「客観的」か?
    • 2 客観性を高めるために
    • 3 具体例:離婚法制の変化と離婚率
    • 4 前章の補足:相関関係と因果関係
  • 第3章 確率統計の基礎
    • 1 平均・分散・標準偏差:分布の形
    • 2 相関関係・共分散
    • 3 確率
    • 4 母集団と標本
  • 第4章 OLS
    • 1 回帰とは
    • 2 推定:OLS(最小二乗法)
    • 3 OLSの特徴
  • 第5章 重回帰分析
    • 1 前章の続き:線形って?
    • 2 重回帰
    • 3 補足:データの種類
  • 第6章 決定係数R2
    • 1 決定係数R2
    • 2 重回帰とR2
    • 3 R2の「相場観」
    • 4 切片なしモデル
    • 5 インテリジェンス事件高裁決定
  • 第7章 仮説検定(1)
    • 1 推定
    • 2 仮説検定
  • 第8章 仮説検定(2)
    • 1 OLSと仮説検定
    • 2 表の読み方
    • 3 具体例:議員定数と政府支出
    • 4 その他の仮説検定
  • 第9章 さまざまなモデル
    • 1 ダミー
    • 2 多項式
    • 3 交差項
    • 4 具体例:女性取締役任用の義務付け
  • 第10章 バイアス
    • 1 説明変数を落とすことによるバイアス
    • 2 モンテカルロ・シミュレーション
    • 3 バイアスへの対処
    • 4 測定誤差・欠測値・異常値
  • 第11章 不均一分散への対処
    • 1 不均一分散
    • 2 WLS
    • 3 GLS
  • 第12章 目的変数が質的変数の場合の分析手法
    • 1 線形確率モデル(LMP)
    • 2 線形確率モデルの問題点
    • 3 非線形モデル
  • 第13章 最尤法(MLE)
    • 1 MLEの考え方
    • 2 MLEの計算方法
    • 3 当てはまりの良さの指標
    • 4 仮定を可視化するMLE
  • 第14章 目的変数が三択以上の場合の分析手法
    • 1 順序プロビット・ロジットと多項プロビット・ロジット
    • 2 具体例:パブリック・コメントの実証分析
  • 第15章 サバイバル分析
    • 1 サバイバル分析における基本用語
    • 2 パラメトリックなハザードモデル
    • 3 コックス比例ハザードモデル
    • 4 トービット
    • 5 具体例:社外取締役の採用
  • 第16章 因果効果の推定
    • 1 因果効果の推定
    • 2 割当メカニズム
    • 3 ランダム化と階層化
    • 4 おわりに:観察データ分析の心得
  • 第17章 マッチング
    • 1 マッチング
    • 2 プロペンシティスコア・マッチング
    • 3 合成コントロール
  • 第18章 DD
    • 1 DD
    • 2 DDの限界
    • 3 具体例:放射能汚染損害の推定
  • 第19章 固定効果法(FE)
    • 1 FE
    • 2 RE
    • 3 さまざまなバリエーション
  • 第20章 操作変数法(IV)
    • 1 具体例:従軍経験が平均賃金に与える影響
    • 2 IVのメカニックその1:2SLS
    • 3 IVの判別条件1
    • 4 IVの判別条件2
    • 5 IVの光と影
  • 第21章 LATEと構造推定
    • 1 IVのメカニックその2:LATE
    • 2 LATEと構造推定の仁義なき戦い
  • 第22章 不連続回帰(RD)
    • 1 Sharp RD
    • 2 Fuzzy RD
    • 3 RDの注意点
    • 4 具体例:コーポレートガバナンスと企業価値
  • 第23章 はじめての構造推定
    • 1 Heckmanの2段階推定
    • 2 構造推定、さらには観察データの信頼性
  • 第24章 イベントスタディ
    • 1 イベントスタディ
    • 2 長期のイベントスタディ
    • 3 単一企業の場合
  • 第25章 量的テキスト分析
    • 1 テキストの入手とクリーニング
    • 2 前処理
    • 3 テキストの分類
    • 4 スケーリング
  • 第26章 ベイジアン統計学
    • 1 ベイズの定理
    • 2 ベイジアン統計学
    • 3 MCMC
    • 4 おわりに
  • 第27章 その他の分析手法
    • 1 推定手法
    • 2 ノンパラメトリックな手法
    • 3 その他の手法
    • 4 おわりに