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実践 Pythonライブラリー Pythonによる計量経済学入門
中妻 照雄(著)
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内容紹介
確率論の基礎からはじめ，回帰分析，因果推論まで解説。理解してPythonで実践〔内容〕エビデンスに基づく政策決定に向けて／不確実性の表現としての確率／データ生成過程としての確率変数／回帰分析入門／回帰モデルの拡張と一般化
編集部から
●計量経済学の重要なトピックスを網羅
●確率論の基礎から回帰分析，因果推論までしっかり学習し，Pythonで実践
●statsmodelsなど分析ツールを使いこなし，研究や実務に活用
・計量経済学の理解に欠かせない，確率論の基礎からスタート。積率条件と漸近理論に基づく回帰分析を説明し，因果推論までカバーする内容です。
・汎用性が高く，初学者も取り組みやすいPythonで，実際に手を動かしながら学べます。
・数式の羅列に終わることなくデータ分析の実践につながるよう，Pythonによるプログラミングとstatsmodelsをはじめとする各種ツールの使い方も解説しています。
・JupyterLab/Jupyter Notebookで動作確認，さまざまな環境（Windows/Mac/Linux）で試せます。
・GitHubから本書中で紹介しているコードを入手可能です。
目次
1. エビデンスに基づく政策決定に向けて
2. 不確実性の表現としての確率
2.1 試行，結果，事象
2.2 確率の定義と解釈
2.3 条件付き確率とベイズの定理
2.4 マルコフ連鎖
3. データ生成過程としての確率変数
3.1 確率変数
3.2 確率質量関数，確率密度関数，累積分布関数
3.3 代表的な確率分布
3.4 期待値，分散，歪度，尖度
3.5 共分散，相関係数，条件付き期待値
3.6 大数の法則と中心極限定理
3.7 付録
3.7.1 大数の法則の証明
3.7.2 中心極限定理の証明
3.7.3 Python コード
4. 回帰分析入門
4.1 単回帰モデルによる効果の推計
4.2 OLS 推定量の性質
4.3 信頼区間
4.4 仮説検定
4.5 付録
4.5.1 OLS 推定量の統計的性質の証明
4.5.2 Python コード
5. 回帰モデルの拡張と一般化
5.1 重回帰モデルへの拡張
5.2 複数の回帰係数に関する仮説検定
5.3 誤差項の分散共分散行列の一般化
5.4 操作変数法
5.5 因果推論
5.6 付録
5.6.1 2 値選択モデル
5.6.2 Python コード
索引
