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実証分析入門 データから「因果関係」を読み解く作法

実証分析入門 データから「因果関係」を読み解く作法 みんなのレビュー

専門書

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みんなのレビュー7件

みんなの評価4.2

評価内訳

  • 星 5 (2件)
  • 星 4 (0件)
  • 星 3 (3件)
  • 星 2 (0件)
  • 星 1 (0件)
7 件中 1 件~ 7 件を表示

2014/09/20 00:27

投稿元:ブクログ

序盤に実証分析の考え方を述べた後は徹頭徹尾、手法の説明。実例をデータ手取り足取り教えてくれるのも中盤まで。後は、自分がやりたい手法を見つけて、別の書を探すためのポータル、リファレンスとして。

2014/11/28 16:16

投稿元:ブクログ

本書は様々な実証分析手法に関しての概略本である。なるべく数式を用いず言葉で説明しているので、数学が苦手な人でも様々な分析手法に関しての概念を理解できるようになっている。話題になっているように、本書には随所に様々な小ネタが挟まれているので飽きない。
本書のような分析手法の概略本は今まではなかったため、とても有用な本である。また、著者は法学者であり、分析事例は判例の分析が中心となっており少しユニークである。本書の最後の方では、邦楽の世界だからこそおこりうる量的テキスト分析など少しニッチな分析手法が書かれており、ほかではあまり触れる機会がないので読んで面白い内容だった。

2014/06/25 09:02

投稿元:ブクログ

2014年6月25日Amazonへ注文。
「因果」をどうやって証明するか?について書かれていることを期待して購入。
2014年6月26日到着、早い!

2015/09/27 11:01

投稿元:ブクログ

タイトルが面白いことを除けば,わりかしまっとうな統計本。法と経済学に分類されるテーマを中心としているので,法律,経済,政治を専門にする人には参考になるかも。

2014/11/19 15:55

投稿元:ブクログ

相関関係と因果関係は全く別物である。本書は、因果を証明するために計量経済学で用いられる実証分析の考え方と様々な手法を、法学の学習者向けに易しく、数式を極力使わずに紹介している。不幸にして統計的センスを修養しそびれたまま研究に突入しようとしている理系学生にも、「実証リテラシー」を身に付けるための最初の1冊としておすすめ。OLS、ノンパラ、ベイジアン。知ってるふりできます。(都市工学専攻)

配架場所:工2号館図書室
請求記号:321.3:Mo66

◆東京大学付属図書館の所蔵情報はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=2003198569&opkey=B147995582601360&start=1&totalnum=1&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=0

2014/12/15 01:57

投稿元:ブクログ

大丈夫だ、問題ない。



【簡易目次】
第1章 実証分析における心構え:これからの「実証」の話をしよう 001
第2章 実証分析の落とし穴:こんなの絶対おかしいよ 014
第3章 確率統計の基礎:高校時代に逢った、ような…… 025
第4章 OLS:わたしの、最高の友達 038
第5章 重回帰分析:魔女の作り方 049
第6章 決定係数R2:☆もりはつ☆の59%は勢いで出来ています 061
第7章 仮説検定(1):お前はもう死んでいる 072
第8章 仮説検定(2):私が死んでも代わりはいるもの 083
第9章 さまざまなモデル:ダミーも、交差も、あるんだよ 095
第10章 バイアス:いや、そのりくつはおかしい 108
第11章 不均一分散への対処:こんなこともあろうかと 118
第12章 目的変数が質的変数の場合:飛ばねぇ豚はただの豚だ 128
第13章 最尤法(MLE):OLSとは違うのだよ、OLSとは! 140
第14章 目的変数が三択以上の場合:B’zよりPerfume 153
第15章 サバイバル分析:坊やだからさ 164
第16章 因果効果の推定:あんなのただの飾りです。偉い人にはそれが分からんのですよ。 177
第17章 マッチング:人類補完計画 189
第18章 DD:劇的(?)ビフォーアフター 200
第19章 固定効果法(FE):あなたとは違うんです 211
第20章 操作変数法(IV):俺を踏み台にした!? 223
第21章 LATEと構造推定:なんでもは知らないわよ、知ってることだけ 235
第22章 不連続回帰(RD):3分間待ってやる 246
第23章 はじめての構造推定:見えるぞ、私にも構造が見える 259
第24章 イベントスタディ:昨日の僕は今日の僕ではない 273
第25章 量的テキスト分析:読まずに死ねるか 285
第26章 ベイズ統計:ベイジアンは滅びぬ、何度でもよみがえるさ! 297
第27章 その他の分析手法:もう何も怖くない 310



【目次】
はしがき(2014年4月 森田果) [i-iii]
目次 [iv-xi]

第01章 実証分析における心構え:これからの「実証」の話をしよう 001
1 はじめに 001
2 実証分析の限界 003
3 実証分析の怖さ 006
4 読書案内 008
5 具体例:駐車禁止違反の取り締まり 010

第02章 実証分析の落とし穴:こんなの絶対おかしいよ 014
1 実証分析は本当に「客観的」か? 014
2 客観性を高めるために 017
3 具体例:離婚法制の変化と離婚率 019
4 前章の補足: 相関関係と因果関係 023

第03章 確率統計の基礎:高校時代に逢った、ような…… 025
1 平均・分散・標準偏差:分布の形 025
1.1 平均 026
1.2 分散 027
2 相関関係・共分散 029
3 確率 032
4 母集団と標本 035

第04章 OLS:わたしの、最高の友達 038
1 回帰とは 038
2 推定:OLS(最小二乗法) 042
3 OLSの特徴 046

第05章 重回帰分析:魔女の作り方 049
1 前章の続き:線形って? 049
2 重回帰的 052
3 補足: データの種類 056

���06章 決定係数R^2:☆もりはつ☆の59%は勢いで出来ています 061
1 決定係数R^2 061
2 重回帰とR^2 062
3 R^2の「相場観」 064
4 切片なしモデル 067
5 インテリジェンス事件高裁決定 069

第07章 仮説検定(1):お前はもう死んでいる 072
1 推定 072
1.1 平均の推定 073
1.2 母集団の分散がわからないと 074
2 仮説検定 076
2.1 仮説検定 076
2.2 有意水準とp値 077
2.3 両側検定と片側検定 080
2.4 さまざまな仮説検定 082

第08章 仮説検定(2):私が死んでも代わりはいるもの 083
1 OLSと仮説検定的 083
2 表の読み方 086
3 具体例:議員定数と政府支出 088
4 その他の仮説検定 091

第09章 さまざまなモデル:ダミーも、交差も、あるんだよ 095
1 ダミー 095
2 多項式 099
3 交差項 100
4 具体例:女性取締役任用の義務付け 103

第10章 バイアス:いや、そのりくつはおかしい 108
1 説明変数を落とすことによるバイアス 108
2 モンテカルロ・シミュレーション 111
3 バイアスへの対処 115
4 測定誤差・欠測値・異常値 116

第11章 不均一分散への対処:こんなこともあろうかと 118
1 不均一分散 118
1.1 不均一分散 118
1.2 頑健な標準誤差 122
1.3 どのような場合に頑健な標準誤差を使うべきか? 123
2 WLS 125
3 GLS 126

第12章 目的変数が質的変数の場合:飛ばねぇ豚はただの豚だ 128
1 線珊灌率モデル(LMP) 129
2 線形確率モデルの問題点 131
3 非線形モデル 134
3.1 プロビット・ロジット 134
3.2 潜在変数アプローチ 137
3.3 プロビット・ロジットと線形モデルの比較 139

第13章 最尤法(MLE):OLSとは違うのだよ、OLSとは! 140
1 MLEの考え方 141
2 MLEの計算方法 143
3 当てはまりの良さの指標 145
4 仮定を可視化するMLE 147

第14章 目的変数が三択以上の場合:B’zよりPerfume 153
1 順序プロビット・ロジットと多項プロビット・ロジット 153
2 具体例:パブリック・コメントの実証分析 156
2.1 データ 157
2.2 目的変数が二択の場合 158
2.3 目的変数が三択の場合 160
2.4 この分析の問題点 162

第15章 サバイバル分析:坊やだからさ 164
1 サバイバル分析における基本用語 164
2 パラメトリックなハザードモデル 168
3 コックス比例ハザードモデル 170
4 トービット 172
5 具体例:社外取締役の採用 173

第16章 因果効果の推定:あんなのただの飾りです。偉い人にはそれが分からんのですよ。 177
1 因果効果の推定 178
1.1 3つのアプローチ 178
1.2 潜在的結果と反事実 179
2 割当メカニズム 181
3 ランダム化と階層化 183
3.1 ランダム化比較対照実験 183
3.2 階層化・下位分類化 184
4 おわりに:観察データ分析の心得 187

第17章 マッチング:人類補完計画 189
1 マッチング 189
1.1 具体例:職業訓練プログラムの因果効果 190
1.2 マッチングに使う共変量が複数ある場合 193
1.3 次元の呪い 194
2 プロペンシテイスコア・マッチング 195
3 合成コントロール 196

第18章 DD:劇的(?)ビフォーアフター 200
1 DD 200
1.1 反事実の補完 200
1.2 DDの推定 203
2 DD の限界 204
2.1 並行トレンド 205
2.2 ユニット構成の変化 207
2.3 長期的影響をDDで測定できるか? 208
2.4 マッチングとDD 208
3 具体例:放射能汚染損害の推定 209

第19章 固定効果法(FE):あなたとは違うんです 211
1 FE 211
1.1 FEの推定方法 213
1.2 クラスタリング 214
1.3 FEの構造 215
1.4 FEの判別条件 216
2 RE 218
3 さまざまなバリエーション 219
3.1 時間の影響 219
3.2 時間差 220
3.3 因果効果の異質性 221
3.4 具体例 221
3.5 TSCSデータ 222

第20章 操作変数法(IV):俺を踏み台にした!? 223
1 具体例:従軍経験が平均賃金に与える影響 224
2 IVのメカニックその1:2SLS 226
3 IVの判別条件 228
4 IVの判別条件 231
5 IVの光と影 232

第21章 LATEと構造推定:なんでもは知らないわよ、知ってることだけ 235
1 IVのメカニックその1:LATE 236
2 LATEと構造推定の仁義なき戦い 240
2.1 構造推定 240
2.2 仁義なき戦い 241
2.3 重要なポイント 244

第22章 不連続回帰(RD):3分間待ってやる 246
1 Sharp RD 247
2 Fuzzy RD 249
3 RD の注意点 251
3.1 関数形とノンパラメトリックRD 25I
3.2 強制変数の操作可能性 253
3.3 グラフの活用 254
4 具体例:コーポレートガバナンスと企業価値 255

第23章 はじめての構造推定:見えるぞ、私にも構造が見える 259
1 Heckmanの2段階推定 260
2 構造推定、さらには観察データの信頼性 264

第24章 イベントスタディ:昨日の僕は今日の僕ではない 273
1 イベントスタディ 274
2 長期のイベントスタディ 279
3 単一企業の場合 281
3.1 イベントスタディ 281
3.2 反事実=ナカリセバ価格の構築 282

第25章 量的テキスト分析:読まずに死ねるか 285
1 テキストの入手とクリーニング 287
2 前処理 288
3 テキストの分類 290
3.1 カテゴリが既知の場合 290
3.2 カテゴリが未知の場合 292
4 スケーリング 293

第26章 ベイズ統計:ベイジアンは滅びぬ、何度でもよみがえるさ! 297
1 ベイズの定理 298
2 ベイジアン統計学 300
2.1 頻度主義との違い 300
2.2 事前分布と主観確率 302
2.3 情報を持たない事前分布(無情報事前分布) 304
3 MCMC 305
3.1 個別のパラメータの事後分布の推定 305
3.2 モンテカルロ 305
3.3 マルコフ連鎖 306
3.4 ソフトウ���ア 308
4 おわりに 309

第27章 その他の分析手法:もう何も怖くない 310
1 推定手法 310
1.1 GMM 312
1.2 EL 312
2 ノンパラメトリックな手法 314
2.1 ブートストラップ 314
2.2 Lowess/Loess 316
2.3 boundsアプローチ 317
3 その他の手法 318
3.1 SUR 318
3.2 主成分分析と因子分析 319
3.3 欠損値の補完 320
4 おわりに 321

索引 [323-328]

2014/06/27 00:39

投稿元:ブクログ

とりあえず…サブタイトルに騙されたw
サブタイトルの元ネタのアニメ等とは無関係です。
なぜそのサブタイトルを選んだのか、本文との関連は?…なども説明されません。
なので、アニメ絡みなら統計学も勉強しやすいかも!と期待している人には勧めません。

さて、で、サブタイトルは抜きにして、内容的には…
※以下、斜め読み程度のとりあえずの所感なので、あまり信頼されると困っちゃいます(^_^;)
ちゃんと読み終えたら再読記録に。


まず、「入門書」のたいていはそうだけど、統計学を習ったことのない人、数学が苦手な人には難しいと思います。
東北大の大学院の授業がベースとなっているらしいので、そのレベルでついていける自信のある人向け。

また、説明の仕方はかなり数学寄りです。
あたしの感覚では、統計の本って、大雑把には、①何をするための分析なのかに焦点化したもの、②なぜその数式になるのかに焦点化したもの、③分析ソフトの使い方に焦点化したもの、の3タイプだと思ってるのですが、これは典型的な②のタイプの本。

ちなみに①の代表例は、西内啓著『統計学が最強の学問である』。③の代表例は、オーム社の『SPSSによる〜』シリーズ。
(⬆︎これはどちらもオススメ☆)

なので、そういう意味でも、統計初心者向けとは言い難いかなぁと。
ただ、ある程度大学等で統計学をやって、さらに理解を深めたい、学部では通常扱わない分析方法も学びたい、といった人にはオススメ…な気もします。

とりあえず、他に内容のレビューがなかったので、取り急ぎ。

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