早稲田大学大学院経済学研究科(2007年度)西郷担当講義

 

(作成:西郷浩;掲示開始:200741日;最終更新:2008121日)

 

講義の記録を目的としたページです。見栄えはよくありませんので、悪しからず。

 

ジャンプ:統計学研究A(前期)B(後期)統計学特論A(前期)、B(後期)

 

統計学研究A(前期)、B(後期)

l         曜日・時限・教室:月5TBA

l         教科書:岩田暁一(1983)『経済分析のための統計的手法』東洋経済新報社

l         評価:assignments(+ the final exam.)

l         講義記録:A(前期)

1.        49日:講義の進め方等の説明、受講者を考慮した教科書の選定、確率の定義、加法定理、条件つき確率、乗法定理、誕生日問題

2.        416日:誕生日問題解答、Bayesの定理、3つのコインの問題、3つのドアの問題

3.        423日:確率変数(離散型、連続型)、確率関数・確率密度関数、確率変数の期待値・分散

4.        57日:同時確率分布、周辺確率分布、条件つき確率分布、確率変数の和の期待値

5.        514日:確率変数の関数の期待値、確率変数の和の分散、二項分布(Bernoulli試行、Bernoulli確率変数、期待値・分散、確率関数)

6.        521日:休講(麻疹による出席停止措置のため[2007521日時点のアナウンスによる]。自宅学習期間を予習・復習にあてること。休講の代替措置については後日連絡する。)

7.        528日:休講(麻疹による出席停止措置のため[2007521日時点のアナウンスによる]。自宅学習期間を予習・復習にあてること。休講の代替措置については後日連絡する。)

8.        64日:Poisson分布の導出、Taylor展開の復習、積率母関数

Ø         課題1

a.        内容:
(1)
教科書演習問題1, 2, 3 (p. 58)
(2)
以下のそれぞれの想定でPr(X < Z, Y < Z)となる確率を求めよ。

i.          X, Y, Zが互いに独立に区間(0,1)の一様分布にしたがう。

ii.        X, Y, Zが互いに独立に同一の密度関数f(t)をもつ連続型の確率分布にしたがう。

b.        提出期限:2007618日(月)授業開始時

c.         A4用紙を使用すること。

9.        611日:二項分布の積率母関数、二項分布の漸近正規性

10.    618日:課題1回収、正規分布、標準正規確率変数の密度関数・積率母関数

11.    625日:課題1返却、一般の正規分布の密度関数・積率母関数、標本抽出の基本

12.    72日:非復元単純無作為抽出法(標本平均の期待値・分散)

13.    79 14:40-16:10 4-40216:20-17:50 4-201:標本平均の標本分布、正規母集団からの標本抽出、標本平均と標本分散との独立性

Ø         課題2

a.        内容:教科書演習問題1, 2p. 159

b.        提出期限:2007723日(月)授業開始時

c.         A4用紙を使用すること。

14.    723日:課題2回収、点推定量の性質(平均平方誤差、不偏性、一致性、など)

l         講義記録:B(後期)

1.        101日:統計的仮説検定の基本的な考え方(帰無仮説・対立仮説、有意水準、第I種の誤り・第II種の誤り)

2.        1015日:統計的仮説検定(棄却域決定の基準、片側検定・両側検定、t分布による母平均の検定)

3.        102216:40-18:00Stiglitz講演のため):母平均の差の検定(二標本問題)

Ø         課題3

a.        内容:教科書演習問題1p. 184(a)(b)(c)(d)一対比較法で母平均の差を検定し、(c)の結果と比較論評せよ。

b.        提出期限:2007115日(月)授業開始時

c.         A4用紙を使用すること。

4.        102916:40-18:00JICA研修講師のため):割合の検定、割合の差の検定

5.        115日:課題3提出・解説

6.        1112日:適合度検定、分割表の表側・表頭の独立性の検定

Ø         課題4

a.        内容:教科書演習問題1p. 193

b.        提出期限:20071126日(月)授業開始時

c.         A4用紙を使用すること。

7.        1119日:休講(校務のため。補講:TBA

8.        1126日:課題4回収、回帰分析(二変量データ、回帰関数、誤差、最小ニ乗法)

9.        123日:課題3・課題4返却、回帰分析(最小二乗推定量の性質)

10.    1210日:残差の性質

11.    1217日:残差と回帰係数の推定量との独立性、回帰係数の推定量の分布、回帰係数の検定・区間推定

Ø         課題5

a.        内容:教科書演習問題1pp. 215—216)回帰係数βについての(1)最小二乗推定値、(2)区間推定(信頼係数0.95)、(3)仮説検定(H0:β=0H1:β≠0;有意水準0.05

b.        提出期限:2008121

c.         A4用紙を使用すること。

12.    121日:課題5回収、二変量正規分布

 

統計学特論A(前期)、B(後期)

l         曜日・時限・教室:火2・研究室

l         教科書:

ü         ABrockwell, P. J., and Davis, R. A. (2000), Introduction to Time Series Analysis, 2nd ed., Springer (逸見功・田中稔・宇佐美嘉弘・渡辺則生訳『入門 時系列解析と予測』シーピーエー出版 2004年)

ü         B:森棟 公夫(2005)『基礎コース 計量経済学』新世社

l         評価:assignments + project

l         講義記録:A(前期)

1.        410日:講義の進め方等の説明、受講者を考慮した教科書の選定、割り当て(第1章のみ)

2.        417日:第1 序論 1.1 時系列の例、1.2 時系列解析の目的、1.3 単純な時系列モデル、1.4 定常モデルと自己相関関数(pp. 1-16

3.        424日:1.4 定常モデルと自己相関関数(pp. 16—18

4.        51日:1.4 定常モデルと自己相関関数、1.5 トレンドと季節成分の推定および除去(pp. 18—34.

5.        58日:1.5 トレンドと季節成分の推定および除去(pp. 34—36.)、1.6 推定されたノイズ系列の検定(pp. 36—41.

6.        515日:第2 定常過程 2.1 基本的性質(pp. 47—50.

7.        522日:休講(麻疹による出席停止措置のため[2007521日時点のアナウンスによる]。自宅学習期間を予習・復習にあてること。休講の代替措置については後日連絡する。)

8.        529日:休講(麻疹による出席停止措置のため[2007521日時点のアナウンスによる]。自宅学習期間を予習・復習にあてること。休講の代替措置については後日連絡する。)

9.        65日:2.1 基本的性質(pp. 50—52.)、2.2 線形過程(pp. 52—56.

1.        612日:2.3 ARMA過程入門(pp. 56—61.

2.        619日:2.4 標本平均と標本自己相関関数の性質(pp. 61—62.

3.        626日:2.4 標本平均と標本自己相関関数の性質(pp. 62—64.)、2.5 定常時系列の予測(pp. 65—67.

4.        73日:2.5 定常時系列の予測(pp. 67—69.

5.        710日:2. 5. 1 ダービン・レビンソンアルゴリズム(pp. 70—72.

6.        717日:2. 5. 2 イノベーションアルゴリズム から 2.6 ウォルド分解(pp. 72—79.

7.        番外:101514:40-16:10:第3 ARMAモデル 3.1 ARMA(p,q) 過程、3.2 ARMA(p,q) 過程の自己相関関数と偏自己相関関数(pp. 85—97.

8.        番外:102210:40-12:103.2 ARMA(p,q) 過程の自己相関関数と偏自己相関関数、3.3 ARMA過程の予測(pp. 98—110.

9.        番外:103016:20-17:50:第5 ARMA過程によるモデリングと予測 5.1 予備的推定(pp. 141—144.

10.    番外:11518:00-19:005.1 予備的推定(pp. 144—146.

l         講義記録:B(後期)

1.        102日:受講者との相談による教科書の選定、第1 データの性質 pp. 7—36.

2.        109日:2 単回帰 pp. 37—52, 61—62.

3.        1016日:2 単回帰 pp. 52—58.

4.        1023日:2 単回帰 pp. 59—61、第3 偏相関係数と回帰 pp. 72—76.

5.        1030日:休講(受講者の都合により)

6.        116日:3 偏相関係数と回帰 pp. 76—82, 86—89.

7.        1113日:3 偏相関係数と回帰 pp. 89—96.

8.        112214:40-16:10:第3章偏相関係数と回帰 pp. 96—101.

9.        1127日:3 多変数回帰 pp. 110—119.

10.    124日:4 多変数回帰 pp. 119—131.

11.    1211日:第4章多変数回帰 pp. 131—135.

12.    1218日:第4 多変数回帰 pp. 135—141.

13.    18日:第4 多変数回帰 pp. 141—146.

14.    115日:第4 多変数回帰 pp. 146—148、第5 誤差項の諸問題 pp. 156—165.

 

 

以上