★ 最尤法,できればエクセルで・・。 ★

 10 最尤法,できればエクセルで・・。  KEI  2002/11/22 (金) 20:29
  11 Re: 最尤法,できればエクセルで・・。  青木繁伸  2002/11/22 (金) 20:39
   17 Re^2: 最尤法,できればエクセルで・・。  KEI  2002/11/23 (土) 00:03
    22 余計かもしれませんが・・  kyoko  2002/11/24 (日) 17:10


10. 最尤法,できればエクセルで・・。  KEI  2002/11/22 (金) 20:29
産業集積論の実証分析をやろうとしています。被説明変数にt年(比較年)におけるi町の企業数を,説明変数に0年(基準年)におけるi町の企業数,その他もろもろの変数(平均的な教育水準,インフラの整備状況など)を考えています。最尤法で係数(弾力性?)を推計し,各説明変数が立地に及ぼす効果を推計する,といったことを考えております。恥ずかしながら,最小二乗法しか知らず,またエクセルしか使ったことがありません。エクセルで以上のような分析を行うにはどのような手順で何を行えばよいのでしょうか?テキストの紹介なども有り難いです。

     [このページのトップへ]


11. Re: 最尤法,できればエクセルで・・。  青木繁伸  2002/11/22 (金) 20:39
モデルは y = X1^a・X2^b ・X3^c+ε みたいなやつですか。
経済分野では,これは両辺対数をとって,重回帰分析するというようなことをやっていたようですが(今は変わりましたか)。弾性値とは log(xi) に対する回帰係数のことでしたっけ。
上の様なのならば,変数変換してエクセルの分析ツールで解析できるでしょう。
# 何でもエクセルというのは考え物とは思いますが,余計なことですね。

     [このページのトップへ]


17. Re^2: 最尤法,できればエクセルで・・。  KEI  2002/11/23 (土) 00:03
コメントありがとうございます。最近の経済学では,この掲示板で見かけるような統計手法が頻繁に用いられています。推定モデルについてはー。ええ,そんな感じです(笑)。ただ,説明変数については,いくつかの町iでゼロとなってしまう場合があるので,それらをドロップしなくても済むように被説明変数のみを対数にするセミログ型を考えております。ところで,変数変換とは??エクセルの分析ツールは,重回帰と同じ「回帰分析」を用いるのでしょうか?数学とコンピュータにはめっぽう弱いもので,実際にデータを当てはめながら学習できれば良いと考えております。或いは,何かお勧めのテキストでもあれば教えていただけますか?


> モデルは y = X1^a・X2^b ・X3^c+ε みたいなやつですか。
> 経済分野では,これは両辺対数をとって,重回帰分析するというようなことをやっていたようですが(今は変わりましたか)。弾性値とは log(xi) に対する回帰係数のことでしたっけ。
> 上の様なのならば,変数変換してエクセルの分析ツールで解析できるでしょう。
> # 何でもエクセルというのは考え物とは思いますが,余計なことですね。

     [このページのトップへ]


22. 余計かもしれませんが・・  kyoko  2002/11/24 (日) 17:10
Excelを用いた統計分析の本はかなりの種類がでていますが,
縄田和満「Excelによる統計入門」(朝倉書店,1998年)・「EXCEL による回帰分析入門」(朝倉書店)を参考にしながら,
(1)東京大学教養学部統計学教室(編),「統計学入門」,東京大学出版会
(2)マダラ「計量経済分析の方法」(CAP出版)
(3)縄田和満「TSPによる回帰分析」朝倉書店か縄田和満(1997)「TSP による計量経済分析入門」朝倉書店
の順で読まれてはどうでしょう。
個人的には,ある程度の統計的な分析を行おうとすると,Excelでは力不足で,
TSPのような専用の統計パッケージが必要になると思います。
縄田和満(1997)「TSP による計量経済分析入門」朝倉書店は,TSPの使い方・コマンドの入力方法が非常に簡単に書いてくれています。
データを既に揃えていられるなら,この本を見ながら推計はすぐに出来ると思います。
牧厚志「応用計量経済学入門」・伴金美「TSPによる計量経済分析」も個人的に好きです。

     [このページのトップへ]


● 「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 022 の目次へジャンプ
● 「統計学関連なんでもあり」の目次へジャンプ
● 直前のページへ戻る