統計・計量経済学– category –

ベイジアン因果推論とは、統計的モデルにおいて確率的なアプローチを使用して因果関係を評価する手法である。 ## 概要 ベイジアン因果推論は、20世紀後半に発展した統計理論に基づく。従来の頻度主義的な因果分析とは異なり、事前分布と観測データから得ら...

非対称自己回帰モデルとは、過去の変数値が現在の変数値に非線形かつ非対称な影響を与える時間系列分析モデルである。 ## 概要 非対称自己回帰モデルは、金融経済学や財務工学で頻繁に用いられる。市場参加者の行動が過去の価格変動に対して異なる反応を示...

長期系列データとは、長い時間範囲にわたる統計的な観測値の集まりである。 ## 概要 長期系列データは、経済変数が長期間にわたり記録された情報を対象とする。経済学や金融工学などの分野で、過去のトレンドを分析し、将来の予測を行うために使用される。...

因果効果推定とは、統計分析においてある変数が別の変数に及ぼす直接的な影響を測定する手法である。 ## 概要 因果効果推定は、観察データから独立な原因と結果の関係性を明確にするために開発された。20世紀後半には計量経済学において重要な位置を占め、...

SVMとは、支持ベクトルマシンの略称であり、機械学習の一手法として用いられる。 ## 概要 SVMは1990年代に統計学と最適化理論が融合した結果生まれた。この手法は、データ間の境界を決定するための線形分離器を求める問題を非線形空間で解くことで、複雑な...

階層型ベイズモデルとは、統計解析において多層的な構造を持つデータに対して適用されるモデルである。 ## 概要 階層型ベイズモデルは20世紀後半に発展した。従来の統計的手法では扱いにくい複雑なデータ構造を有効に処理できるようになり、特に教育や医療...

事後分布とは、ベイズ統計において、観測データが与えられた条件下での未知パラメータの確率分布である。 ## 概要 事後分布は、事前分布と尤度関数から得られる。事前分布は未知パラメータに対する予めの信念を表現し、尤度関数は観測データが与えられた場...

横断的調査分析とは、特定の時点における複数の個体について同時に観測を行う統計的手法である。 ## 概要 横断的調査分析は、経済学や社会科学において広く用いられる。時間的な変化を追跡する追随的調査とは異なり、特定の時期における状況を捕捉し、個体...

ベイズ推定法とは、統計的推論において事前確率分布と観測データに基づいて事後確率分布を導く手法である。 ## 概要 ベイズ推定法は18世紀にトーマス・ベイズによって提唱され、その後20世紀後半から実用的な応用が進んだ。この方法では、未知のパラメータ...

プロファイリングとは、特定の個人または集団の特性を統計的に分析する手法である。 ## 概要 プロファイリングは、犯罪捜査における行動科学から発展し、金融分野でもリスク管理や顧客理解に応用される。特に、個々の取引パターンや財務状況を解析すること...

非線形最小二乗法とは、非線形関数に対するパラメータ推定を行う統計的手法である。 ## 概要 非線形最小二乗法は、観測データとモデルの予測値との間の誤差平方和を最小化する手法として開発された。この方法は、直線的な関係性ではなく、複雑な非線形関係...

SVARMAモデルとは、統計・計量経済学における時間系列分析に使用されるモデルである。 ## 概要 SVARMAモデルは、ベクトル自己回帰移動平均モデル（Vector Autoregressive Moving Average, VARMA）の一種であり、複数の時間系列データ間の相互関係を解析す...