Stata16回帰分析セミナー

回帰分析によるモデルのフィット機能はStataの中核をなす機能であり、計量経済、社会統計、医療統計等、あらゆる分野で利用されています。講習会ではまず、「正規分布」と「t分布」の基礎知識を確認し、それを用いて、最小二乗法推定の結果画面の見方を学びます。推定結果を単純な表として見るのではなく、頭の中で統計量をグラフとしてイメージできるようになる事を目指します。

本講習会で学ぶ知識は、回帰モデルを利用するすべてのモデル推定における基礎となります。応用的な講習会(マルチレベル分析、パネルデータ分析、サーベイデータ分析、時系列分析、傾向スコア分析、生存分析)の前に受講することをお勧めします。

講習においてはStataのDoファイルを利用して分布関数のプロットやシミュレーションを実行しますので、Stataの操作についてもワンランクアップが可能です。
講習内容
第1部)正規分布とt分布
正規分布とt分布について基礎知識を確認します。次に最小二乗法の推定結果画面をグラフとして、イメージできるようにし、推定結果の「読み方」を学びます。

キーワード:推定値、標準誤差、t値、p値

第2部)重回帰分析
重回帰分析でチェックすべき決定係数と自由度修正済み決定係数の本質的な意味を確認します。また、変数を多く利用したときに発生しやすい多重共線性とF統計量の関係も押さえておきたいポイントです。変数の過不足が推定量に与える影響も理解しておきましょう。

キーワード:決定係数、自由度、多重共線性、F統計量、不偏性、一致性、有効性

第3部)標準的仮定と不均一分散
最小二乗法推定の推定値とその標準誤差は標準的仮定が成立していることを前提とした計算値になっています。標準的仮定が満たされた時、最小二乗法は最良線形不偏推定量を提供します。ただし、実際のデータ分析の場面では標準的仮定の一つである均一分散の仮定が満たされなしことがよくあります。これにより生じる問題と対応方法を説明します。

キーワード:標準的仮定、不均一分散、最良線形不偏推定量、Huber/White推定量

第4部)系列相関
時系列データを分析する場合、不均一分散と並んでよく問題になるのが系列相関です。系列相関の本質的な意味を解説し、併せてその対応方法を紹介します。

キーワード:ダービン・ワトソン統計量、 Breusch-Godfrey検定、Stataの時間変数

※ 最小開催人員は1名です。
※ セミナーは終了後(17:00)は質疑応答の時間となります。お気軽にご質問ください。  
参加費用(税抜き)
45,000円
会場
株式会社ライトストーン セミナールーム
JR秋葉原駅/JR浅草橋駅 徒歩7分 都営新宿線岩本町駅 徒歩5分 JR馬喰町駅 徒歩5分   地図
開催日時空席状況申込
2020年10月14日(水) 10:00-17:00 受付中
2021年1月13日(水) 10:00-17:00 受付中