今後の学習のために
山本勲(2015)「実証分析のための計量経済学」(中央経済社)
この本は、実証分析を行う上で大変参考になる素晴らしい本です。できるだけ数式を用いずに、分析結果をどのように解釈するかを丁寧に解説した書物で、学部生の皆さん方や大学院初年度の学生のみなさんには、大変参考になると思います。
より進んだ勉強をしたい方には、例えば、次の書籍が参考になります。
- 難波明生(2015)「計量経済学講義」(日本評論社)
- 末石直也(2015)「計量経済学 ミクロデータ分析へのいざない」(日本評論社)
- 沖本竜義(2010)「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析」(朝倉書店)
金明哲教授(同志社大学 文化情報学部)によるRの解説
http://mjin.doshisha.ac.jp/R/
Rを用いて機械学習を勉強する際には、次の文献が参考になります。
- 金明哲(2017)『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』(第2版)森北出版
- Rサポーターズ(2017)『パーフェクトR』技術評論社
- ブレット・ランツ (著), 長尾 高弘 (翻訳)(2017)『Rによる機械学習』翔泳社
Confusion Matrix(混同行列)について
R for Windowsのダウンロード
R for Mac のダウンロード
RStudioのダウンロード
R Studioに関しては次の文献が参考になります。
- Garrett Grolemund (著), 大橋 真也 (監修), 長尾 高弘 訳(2015)『RStudioではじめるRプログラミング入門』ライリージャパン
- 松村優哉他、湯谷啓明、紀ノ定保礼、前田和寛(2018)『RユーザのためのRStudio[実践]入門』技術評論社
- 石田基広(2012)『Rで学ぶデータ・プログラミング』共立出版
EZRの使い方まとめ
深層学習(ディープラーニング)に関しては、次の文献が参考になります。
- 涌井良幸・涌井貞美(2017)『ディープラーニングがわかる数学入門』技術評論社
- 岡谷貴之(2015)『深層学習』講談社
- 瀧雅人(2017)『これならわかる深層学習入門』講談社
EXCELによるrealized volatilityの計算方法は、次のHPに説明されています。
caretパッケージで指定できるmethod一覧
データ科学研究室(明治大学)では、わかりやすくいろいろな手法の説明がされています。
Anaconda で Python 環境をインストールする
Let's プログラミング
統計的推定・検定の手法別解説 (株式会社アイスタット)
統計ひと口メモ
Fisher exact test
生存解析(NAG)
Andrew Patton教授(Duke University)のHPが大変参考になります。Matlabのコードも掲載されています(computer
codeの中の