基本情報
内容詳細
回帰モデルを用いたデータ分析は基本的で有用である反面、回帰変数の選択が恣意的になったり、回帰式の設定が不適切になったりするなどの問題も抱えている。本書は、これらの問題に対して、統計学者や計量経済学者がどのような解決策を考えてきたのか、分野の発展の歴史をたどりながら解説する。特に近年、機械学習の手法を取り入れることで従来の統計学では扱えなかった問題に対処できることも多くなった。分析者の恣意性を極力排除したデータ駆動型の回帰分析の可能性を、理論的な側面から考える。
【著者紹介】
末石直也 : 1979年生まれ。京都大学大学院経済学研究科修士課程修了。ウィスコンシン大学経済学部博士課程修了(Ph.D.in Economics)。京都大学大学院経済学研究科講師、神戸大学大学院経済学研究科准教授を経て、2019年より、同研究科教授。専門は計量経済学、統計学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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ONE_shoT_ さん
読了日:2025/01/10
さん
読了日:2025/02/15
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人物・団体紹介
末石直也
1979年生まれ。京都大学大学院経済学研究科修士課程修了。ウィスコンシン大学経済学部博士課程修了(Ph.D.in Economics)。京都大学大学院経済学研究科講師、神戸大学大学院経済学研究科准教授を経て、2019年より、同研究科教授。専門は計量経済学、統計学(本データはこの書籍が刊行された当時に
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