政治学方法論 I – 課題 11

政治学方法論 I：課題 11
2014.12.17
政治学方法論 I – 課題 11
提出期限：2014 年 12 月 24 日午前 9 時（日本時間）
提出方法：担当教員
提出
添付
件名：政治学方法論 1 課題 9
注意：提出
問1
送
：hw11-NAME.pdf
1
確率変数 Yi
互
独立
、
Yi ∼ Bin(n, πi )
πi = logit−1 (β1 + β2 xi )
想定
以外
、表 1
glm() 関数使
、maxLik()
使
回帰
、自分定義
使
実行
対数尤度関数使
。
、4
（最尤推定値探索
）。
表1
対
1.
軸
yi
5
8
0
10
5
0
15
8
4
20
10
2
25
10
7
30
6
3
35
3
1
40
5
5
45
4
4
50
4
4
。
、β1
1
値固定、横
。
2. 最尤推定値 (MLE)
4. glm()
ni
対数尤度関数図示
θ
β2
3. AIC
xi
求
使
求
。
。
、MLE
AIC
求
、上
1/2
同
結果
得
確認
。（
：
政治学方法論 I：課題 11
2014.12.17
（1）二項分布
試行
分解
対
問2
授業
回帰
web 資料「
選挙費用
行
。
説明変数
2
1. 自分対数尤度関数定義、glm()
使
最尤推定値
3. （1）当選確率予測値
4. ROC 曲線描、当
課題 9
集
使
分析
方法
AIC
選挙
調
場合
当落
同様結果
、
化
使、過去
説明
、
評価
、（2）
。）
回帰分析
、最尤推定値
求、1
具合
。
架空選挙
使
AIC
求
確認
場合
、（2）当選確率
的中率
実
。
得
予測
。
予測値
求
。
。
回帰分析
行
。必要
、複数
。
1. 自分対数尤度関数定義、glm()
2. glm()
当
0.4 以上候補者当選考
0.6 以上候補者当選考
問3
作
回帰（2）
」説明
当選回数
2. glm()
、
使
3. 予測確率
最尤推定値
AIC
使
求、1
0.5 以上場合応答変数
4. ROC 曲線描、当
具合
1
評価
2/2
、最尤推定値
同様結果
想定
。
AIC
求
得
、予測
。
確認
的中率
求
。
。

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