Quantitative Behavioral Analysis
大学院工学研究科土木工学専攻・情報科学研究科人間情報学専攻:後期
金曜10:30〜12:00 (2023年度の実施方法は,のちほど通知します)
Meet のリンク https://meet.google.com/qwj-arkr-rfm
Google Classroom の授業コードは,kqlhurf です
Syllabus in English(pdf)
- 講義題目
- 行動分析・計量分析・行動モデル
- 授業の目的とねらい
- 都市や地域の社会経済システム,あるいは交通システムの挙動を明らかにする上で,そのシステムの内部に存在する個々のプレーヤーの行動原理に立ち返ってモデル化した上で,その行動結果を集計してシステムの挙動を明らかにすることが少なくない.その際,行動モデルに含まれるパラメータは,個人またはシステムの観察によって得られたデータを用いて統計的に推計する必要性がある.
- この科目では、個人の行動モデルとして代表的に使用されている2つのモデル,すなわちLogitモデルに代表される離散選択モデル,および個人や個体の異質性を考慮した一般化線形モデルをとりあげ,モデルの理論的背景,統計学的基礎,計算方法,推定結果の解釈の方法について講述する.その準備として,統計学の基本的考え方に立ち戻って説明する.さらにPC上でR言語を用いた演習を行う.
- 特に、グローバル安全学トップリーダー育成プログラムの関連科目でもあることから、人々のリスクや不確実性に対する認識及び行動の分析を取り上げる。
- 授業の到達目標
- 人間の行動を分析することの重要性の理解
- 記述統計学と推測統計学の基本的な考え方の理解
- 回帰分析における統計学的な概念の理解
- 離散選択モデルとしてのロジットモデルの理解
- 個人間異質性を考慮できる一般化線形モデルの理解
- R言語を用いた計算の体験
- リスク認識および、リスク対応行動の分析事例を知る
- 授業内容と進度予定(2023年度)
資料は更新していきます.途中都合の悪い日は休講にせず,ビデオ動画視聴とします- (10/6) 計量行動分析の意義とR言語の導入 Purpose.ppt IntroductionR.ppt
- (10/13)記述統計学と推測統計学 PointEstimate.ppt
- (10/20) 推測統計学と仮説検定 IntervalEstimate.ppt
- 10/27 休講:大学祭のため
- (11/10) 回帰分析の記述統計学的方法(最小二乗法) 5LinearRegresson.ppt
- (11/17) 回帰分析の推測統計学的方法(検定) 6Anova.ppt
- (11/24) 一般化線形モデルとは glm.ppt, data3a.csv(979b) , data4a.csv(1145b) , data4b.csv(1232b)
- (12/1) 一般化線形モデルの最尤推定 7Logit.ppt
- (12/8) 一般化線形モデルの検定・リスク不確実性下の意思決定論 glm2.ppt Gilboa意思決定論.pptx
- (12/15) Structure Equation Model (SEM) SEM
- (12/22) Application (1) リスク対応行動分析への応用(1) 津波死亡率分析(pdf) Death Rate by Tohoku Tsunami 2011(pdf)Assumed Data Analysis Program in R
- (1/5) Application (2) リスク対応行動分析への応用(2) 災害後転出入率分析(pdf) Migration after Disaster(pdf)
- (1/12) 課題発表会1Project Presentation
- (1/19) 課題発表会2Project Presentation
- (1/26)予備日・個別相談? Reserved Day, for individual consultancy?
- 成績評価方法
- 演習内容の発表(1/12,1/19)とレポート(1/26締切り)により評価する
- (通常の線形回帰モデル以外の)一般化線形モデルまたはSEMについて、R言語を用いた分析を行い、その内容を発表してください。
- 対象は、(1)各自の研究に用いているデータ,(2)雑誌論文や書籍の中に示されているデータ,(3)自分で構造を仮定し、乱数を用いて仮想的に作成したデータ、のいずれかとしてください。仮想データの作成法は12/8の講義の説明,参考書籍(山田)を参考にしてください。
- 発表は10分程度でPowerpoint等を用意してください。
- レポートはA4版で、分析の目的、方法、結果、考察と課題などを含め3〜6枚程度にまとめてください。
- 教科書・参考書籍
- 久保拓弥(2012)データ解析のための統計モデリング入門,岩波書店,ISBN 978-4-00-006973-1 \3,800+税
- 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎(2009)Rによるやさしい統計学,オーム社,ISBN 978-4-274-06710-5 \2,700+税
- 青木繁伸(2009)Rによる統計解析,オーム社,ISBN 978-4-274-06757-0 \3,800+税
最終更新 Last Update (2023.10.3)
ここに連絡事項や講義資料などを付けていきます。Syllabus in English(pdf)