統計と計量経済: 違いは何ですか?

統計の分野は、データの収集、分析、解釈、表示に関係します。

計量経済学とは、単に統計手法を経済学のトピックに適用することです。

たとえば、統計入門コースを受講している学生は、次のトピックについて学ぶ可能性があります。

• 記述統計の計算方法
• データを視覚化する方法
• 信頼区間の構築方法
• 仮説検定の実行方法
• 回帰モデルを当てはめる方法
• ANOVA モデルを当てはめる方法

その後、計量経済学のコースを受講する学生は、これらの統計手法をそれぞれ適用して、経済学に関連する研究上の疑問に答える方法を学びます。

学生が計量経済学者になりたい場合は、まず統計入門コースで教えられる概念に慣れる必要があります。

その後、計量経済学のコースを受講して、経済学の分野における特定の研究課題に統計手法を適用する方法を学ぶことができます。

計量経済学で使用される一般的な統計手法

計量経済学の分野では、多くの統計手法が使用されます。

次の例は、一般的に使用されるいくつかの方法を示しています。

例 1: 記述統計

計量経済学者は、特定の分野の経済の現状を要約するために記述統計を頻繁に使用します。

たとえば、計量経済学者は、特定の都市の個人に関する次のデータを収集するとします。

• 人口規模: 85,000
• 平均世帯収入: 71,200ドル
• 世帯収入の中央値: 56,400ドル
• 世帯収入の標準偏差: 12,200ドル

これらの記述統計を使用すると、計量経済学者はその都市の所得分布をしっかりと理解することができます。

計量経済学者は、これらの値を他の都市と比較したり、これらの値を異なる期間の同じ都市と比較したりすることもできます。

実際、計量経済学者はさまざまな都市、州、国の経済状況をより深く理解するために記述統計を常に使用しています。

例 2: 回帰モデル

計量経済学者は、さまざまな要因が特定の応答変数にどのような影響を与えるかを理解するために重回帰モデルをよく使用します。

たとえば、住宅を研究している計量経済学者は、次の回帰モデルに適合する可能性があります。

応答変数:

• 住宅価格

予測変数:

• 平方フィート
• 室数
• 浴室の数
• 土地の広さ

その後、この回帰モデルを使用して、さまざまな予測変数が応答変数にどのような影響を与えるかを正確に理解できます。

たとえば、家のサイズが 1 平方フィート増加するごとに (他のすべての変数を一定に保ったまま)、家の価格が平均 150 ドル上昇することがわかります。

あるいは、バスルームを追加するごとに (他の変数はすべて一定に保たれます)、住宅価格が平均 8,500 ドル上昇することがわかるかもしれません。

また、この回帰モデルを使用して、モデルの予測変数の値に基づいて住宅の販売価格を予測することもできます。

例 3: 時系列予測

計量経済学者は、時系列分析を使用して、将来の特定の時点における特定の郡、都市、州、または国の経済の状態を予測することがよくあります。

たとえば、計量経済学者は過去のデータを使用して、将来の特定時点における特定の国の GDP、失業率、金利、またはその他の指標を予測できます。

関連: R で時系列をプロットする方法 (例付き)

結論

結論は：

統計の分野には、さまざまな種類のデータに使用できるさまざまな方法が含まれます。

計量経済学の分野は、単にこれらの統計手法を経済学のさまざまなトピックに適用することです。

追加リソース

次の記事では、さまざまな分野における統計の重要性について説明しています。

なぜ統計が重要なのでしょうか? (統計が重要である 10 の理由!)
ビジネスにおける統計の重要性
教育における統計の重要性
医療における統計の重要性