資料詳細

目次

第1章 本書の概要

  1.1 実験統計学とは何か?

  1.2 実験計画

  1.3 効用の概念

  1.4 実験データの従属性

  1.5 パラメトリック・アプローチ対ノンパラメトリック・アプローチ

  1.6 構造的実験統計学

  1.7 被験者の異質性に関するモデル化

  1.8 他者をも考慮する選好に関する実験統計学

  1.9 限定合理性に関する実験統計学

第2章 実験経済学における実験計画の統計的側面

  2.1 はじめに

  2.2 平均処理効果の検定

  2.3 無作為化手法

  2.4 被験者数は何人であるべきか?検出力分析入門

  2.5 4つの非常のポピュラーな実験

  2.6 実験計画上の他の側面

  2.7 まとめと読書案内

  問題

第3章 処理効果の検定

  3.1 はじめに

  3.2 処理効果の検定の仕組み

  3.3 離散的な結果に対する検定

  3.4 正規性の検定

  3.5 処理効果の検定

  3.6 性差の効果に関する検定

  3.7 被験者内検定

  3.8 まとめと読書案内

  問題

第4章 理論の検証,回帰,従属性

  4.1 はじめに

  4.2 実験オークション

  4.3 オークション理論の検定

  4.4 比較静学的予測の検定

  4.5 オークション・データの重回帰分析

  4.6 パネルデータ推定

  4.7 マルチレベル・モデル

  4.8 コンテスト実験データのモデル化

  4.9 メタ分析

第5章 回帰分析をもちいた意思決定時間のモデル化

  5.1 はじめに

  5.2 意思決定時間に関するデータ

  5.3 努力配分に関する理論的モデル

  5.4 努力配分に関する計量経済学的モデル

  5.5 努力配分に関するパネルデータ・モデル

  5.6 推定結果に関する議論

  5.7 推定後の分析

  5.8 まとめと読書案内

  問題

第6章 実験データの離散性への対処

  6.1 はじめに

  6.2 二値データ

  6.3 STATAにおけるmlコマンドの手順

  6.4 構造モデル

  6.5 さらなる構造モデル

  6.6 他の種類のデータ

  6.7 最後通牒ゲーム:さらなる分析

  6.8 まとめと読書案内

  問題

第7章 実験統計における順序データ

  7.1 はじめに

  7.2 序数データ:特別な処置が必要な場合

  7.3 順序プロビット・モデル:理論

  7.4 閾値パラメータの解釈

  7.5 感情に関するデータへの応用

  7.6 選好の強度に関するデータへの応用

  7.7 まとめと読書案内

  問題

第8章 異質性への対処:有限混合モデル

  8.1 はじめに

  8.2 2つの正規分布の混合

  8.3 STATAにおけるfmmコマンド

  8.4 「企業買収」課題に対する混合モデル

  8.5 公共財供給実験における貢献に対する混合モデル

  8.6 まとめと読書案内

第9章 実験データのシミュレーションとモンテカルロ法

  9.1 はじめに

  9.2 STATAにおける乱数生成

  9.3 データセットをシミュレートする

  9.4 ハウスマン検定に関するモンテカルロ法による分析

  9.5 まとめと読書案内

  問題

第10章 最尤シミュレーション(MSL)法入門

  10.1 はじめに

  10.2 最尤シミュレーション(MSL)法の原理

  10.3 ハルトン抽出法

  10.4 変量効果プロビット・モデル

  10.5 変量効果・両側打ち切りトービット・モデル

  10.6 まとめと読書案内

  問題

第11章 ゼロへの対処:切断モデル

  11.1 はじめに

  11.2 トービットと変量効果トービットの復習

  11.3 切断モデルの必要性

  11.4 二段階切断モデルとその変形版

  11.5 パネル切断モデル

  11.6 独裁者ゲームの贈与額のパネル切断モデル

  11.7 公共財供給ゲームにおける貢献額に関するパネル切断モデル

  11.8 まとめと読書案内

  問題

第12章 リスク下での選択:理論的問題

  12.1 はじめに

  12.2 効用関数とリスク回避性

  12.3 くじの選択

  12.4 確率支配

  12.5 非期待効用モデル

  12.6 リスク下の選択に関する確率モデル

  12.7 まとめと読書案内

  問題

第13章 リスク下の選択:計量経済学的モデル

  13.1 はじめに

  13.2 選択モデル

  13.3 シミュレーションと推定

  13.4 推定結果と事後的推定

  13.5 まとめと読書案内

  問題

第14章 二値選択実験の最適計画

  14.1 はじめに

  14.2 実験計画の理論に関する基礎

  14.3 ランダム選好(RP)モデル再論

  14.4 リスク下の選択実験へのD-最適計画理論の応用

  14.5 摂動パラメータがある場合の最適実験計画

  14.6 一群の被験者に対する最適実験計画

  14.7 まとめと読書案内

  問題

第15章 社会的選好のモデル

  15.1 はじめに

  15.2 独裁者ゲーム実験のデータからの選好パラメータの推定

  15.3 非負制約が等号で成立している場合の利他性のモデル

  15.4 利他性に関する有限混合モデル

  15.5 二値選択モデルをもちいた社会的選好パラメータの推定

  15.6 まとめと読書案内

  問題

第16章 繰り返しゲームと質的応答均衡(QRE)

  16.1 はじめに

  16.2 繰り返しゲームのデータ分析

  16.3 質的応答均衡(QRE)

  16.4 QREモデルの推定

  16.5 リスク回避的なQREモデル

  16.6 コンテスト実験のデータに適用されたQRE

  16.7 まとめと読書案内

  問題

第17章 推論レベルのモデル

  17.1 はじめに

  17.2 美人投票ゲームに対するレベルKモデル

  17.3 認知的階層モデル

  17.4 まとめと読書案内

  問題

第18章 学習モデル

  18.1 はじめに

  18.2 方向修正学習(DL)

  18.3 RL,BL,EWAの推定にもちいるデータについて

  18.4 RL,BLおよびEWAでもちいられる表記法について

  18.5 強化学習(RL)

  18.6 信念学習(BL)

  18.7 経験重み付け誘因学習(EWA)モデル

  18.8 まとめと読書案内

  問題

第19章 要約と結論

  19.1 実験計画上の問題

  19.2 実験統計学と理論の検証

  19.3 データの特徴

  19.4 社会的選好に関する実験統計学

  19.5 リスクに関する実験

  19.6 ゲームに関する実験統計学

  19.7 異質性

付録A データ・ファイルとその他のファイルのリスト

付録B STATAコマンドのリスト

付録C 第5章と第13章で使用された選択問題

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