書誌種別 |
図書 |
タイトル |
統計学からの計量経済学入門 |
並列タイトル |
Introduction to econometrics from statistics |
タイトルヨミ |
トウケイガク カラ ノ ケイリョウ ケイザイガク ニュウモン |
人名 |
藤山 英樹/著
|
人名ヨミ |
フジヤマ ヒデキ |
出版者・発行者 |
昭和堂
|
出版者・発行者等ヨミ |
ショウワドウ |
出版地・発行地 |
京都 |
出版・発行年月 |
2007.7 |
ページ数または枚数・巻数 |
10,264p |
大きさ |
26cm |
価格 |
¥3000 |
ISBN |
978-4-8122-0741-3 |
ISBN |
4-8122-0741-3 |
分類記号 |
331.19
|
件名 |
計量経済学
|
内容紹介 |
計量経済学・統計学の基本的な概念にトピックスをしぼり、予備知識がなくても理解できるように、細かなステップを踏みながら丁寧に解説する。 |
著者紹介 |
1971年大阪府生まれ。京都大学大学院経済学研究科博士課程研究指導認定・退学。獨協大学経済学部准教授。著書に「情報財の経済分析」など。 |
言語区分 |
jpn |
タイトルコード |
1009810987266 |
目次 |
第1章 平均・分散 |
|
1.1 平均/1.2 ヒストグラム/1.3 平均値の限界/1.4 分散/1.5 標準偏差のありがたさ/1.6 散らばりの総和について/1.7 データを目で見ることの大切さ |
|
第2章 確率変数 |
|
2.1 変動する食費/2.2 確率について/2.3 確率変数について |
|
第3章 平均と分散と確率変数 |
|
3.1 確率変数の平均値(期待値)/3.2 確率変数の分散/3.3 発展:2変数の場合 |
|
第4章 データと確率変数の関係 |
|
4.1 データと確率変数の関係 |
|
第5章 確率変数の変換 |
|
5.1 確率変数の変換がなぜ必要か/5.2 確率変数の変換の基本的性質/5.3 弟へのリプライ |
|
第6章 異なる種類のデータを一括して表現する方法 |
|
6.1 データの表現:データ行列/6.2 ベクトルと行列の演算に親しむ |
|
第7章 平均・分散・確率変数ふたたび:複数の変数を扱う場合 |
|
7.1 データの平均の表現:平均ベクトル/7.2 確率変数の平均値(期待値)/7.3 データの分散の表現:分散・共分散行列/7.4 確率変数の分散・共分散行列 |
|
第8章 確率変数の変換ふたたび:複数の変数を扱う場合と相関係数 |
|
8.1 データの標準化/8.2 確率変数の標準化/8.3 相関係数について:標準化した後の分散・共分散行列から/8.4 データの散布図と相関係数について |
|
第9章 最小2乗法の考え方:モデルと残差 |
|
9.1 モデルについて/9.2 データについて/9.3 異なるデータを含めた被説明変数と説明変数の関係の表現/9.4 最小2乗法 |
|
第10章 残差平方和が最小となっている条件 |
|
10.1 残差平方和を係数βの関数としてとらえる/10.2 点と傾きの関数としての導関数/10.3 複数の変数があるときの最小点が満たすべき条件 |
|
第11章 最小2乗法による係数ベクトルの導出 |
|
11.1 係数ベクトルの導出/11.2 まとめと用語の定義 |
|
第12章 定数項と1つの説明変数の場合:2行・2列のデータ行列 |
|
12.1 2行・2列のデータ行列での例 |
|
第13章 モデルの説明力と決定係数の解釈 |
|
13.1 モデルの説明力について/13.2 2変数におけるモデルの説明力:決定係数と相関係数 |
|
第14章 確率変数を用いたモデルの表現 |
|
14.1 イントロダクション:確率モデル/14.2 どのような確率変数を仮定するか/14.3 正規分布/14.4 多変量正規分布/14.5 モデルのまとめ/14.6 推定の考え方について |
|
第15章 最小2乗推定量の平均値(期待値)と分散 |
|
15.1 確率変数としてのβ/15.2 最小2乗推定量の期待値について:不偏性/15.3 最小2乗推定量の分散 |
|
第16章 最小2乗推定量の望ましい性質:BLUEと正規分布 |
|
16.1 分散についての望ましい性質/16.2 最小2乗推定量が従う分布について |
|
第17章 検定の考え方 |
|
17.1 イントロダクション/17.2 ある仮説の表現の仕方/17.3 制約について/17.4 分布について |
|
第18章 カイ2乗分布とF分布 |
|
18.1 カイ2乗分布について/18.2 残差の分布について/18.3 F分布について |
|
第19章 F検定 |
|
19.1 用語の説明と検定/19.2 代表的なF検定/19.3 F検定の具体例 |
|
第20章 シグマ記号について |
|
20.1 定義と演算規則 |
|
第21章 具体的な導関数の求め方 |
|
21.1 具体的な導関数の求め方 |
|
第22章 行列について |
|
22.1 行列の計算規則/22.2 ベクトル・行列での導関数について/22.3 逆行列について/22.4 多変量確率変数の標準化について/22.5 データ行列,ランク,正値定符号行列/22.6 べき等行列のランクおよびトレース |
|
第23章 多変量正規分布に従う確率変数の変換 |
|
23.1 多変量正規分布に従う確率変数の変換 |
|
第24章 確率変数の独立性について |
|
24.1 確率変数の周辺密度関数・条件つき密度関数・独立性/24.2 関数で変換された確率変数と独立性/24.3 確率変数のべき等行列の2次形式と線形結合についての独立性/24.4 18章の確率変数の独立性 |
|
第25章 カイ2乗分布とF分布の定義と性質 |
|
25.1 カイ2乗分布について/25.2 F分布について |
|
第26章 本書で参考にした文献について:今後への文献紹介も兼ねて |