こんにちは、皆さん！初めまして、かものねぎです。まず初めに、このブログがどんなコンテンツであるかについてお話ししようと思います。
このブログは大学一年生が副業を始めようと奮闘するアカウントになります。等身大の独学課程をリアルタイムでお届けすることで副業を始めたいけど、、という人たちに勇気やきっかけを与えられたらいいなと思います。有識者さんからのアドバイスももちろんお待ちしております！！では早速メイントピックに入りましょう！

はじめに

今回は前回の続きの統計学について話していきたいと思います！！前回は統計の考え方がどんな場面でどのように日常生活に良い影響を及ぼしているのかを簡単ながらに説明させていただきました。今回はもっと深堀り、普段自然に世の中で使われている手法がなぜ使われているのかや、皆さんも自然に使っていた考え方を裏付けるものを説明していきたいと思います。

回帰分析と時系列分析：経済学における統計の活用

経済学において、データから意味ある洞察を引き出すためには統計が不可欠です。特に、回帰分析と時系列分析は、経済データを解析する上で重要な手法です。

回帰分析：因果関係の探求

回帰分析は、変数間の因果関係を推定するために使用されます。例えば、広告費用と売上の関係を調べたい場合、回帰式を用いて一方が他方にどの程度影響を与えるかを計算します。この式は Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon の形をしており、ここで ( Y ) は従属変数、( X ) は独立変数、( \beta ) は係数、( \epsilon ) は誤差項を表します。

回帰分析の精度を測る一つの指標として標準誤差があります。これは、回帰式による予測値と実際の値との差の平均的な大きさを示し、小さいほど予測の精度が高いと言えます。また、偶然の可能性を考慮し、統計的有意性を検定することで、得られた結果が単なる偶然ではないことを確かめます。

しかし、データには外れ値が存在することがあり、これらは分析結果を歪める可能性があります。外れ値を適切に処理することは、信頼性の高い回帰分析を行う上で重要です。

時系列分析：時間の流れを追う

一方、時系列分析は、時間の経過とともに観測されるデータのパターンを分析する手法です。経済データは時間とともに変化するため、時系列分析は経済予測において特に有用です。

時系列データの分析では、インパルス反応係数を用いて、ある時点でのショックが将来のデータにどのような影響を与えるかを調べます。これにより、政策変更や外部ショックが経済に与える影響を予測することができます。

回帰分析と時系列分析は、それぞれ異なる視点からデータを解析する手法ですが、経済学における統計的手法として互いに補完し合い、より深い理解を可能にします。データに潜むパターンを見つけ出し、経済の動向を読み解くために、これらの分析手法は不可欠なのです。

最後に

特に時系列分析は株の変動を予測するときなど当たり前のように世の中で使われていますが、みなさんも意識せずに使ってたこともある考え方となっています。しっかり根底のものを理解することにより日常生活で的確に使うことができ、予想が外れることが少なくなり、当たった時の効果が増大させることがあります。