情報処理3(データとの対話)
0627日分講義への意見・質問
1)講義の内容について
Q: いくつかの変数を集約してみつけだす、因子分析はわかりやすかったし、興味もとてももてました。因子を使った回帰分析の方が分析しやすいと思いました。
Q: 因子分析は今までの中で１番おもしろいです。（他の分析はよく知らないけど）
多重共線性がないと判断できるのはなぜですか？
→一口に因子分析といっても、初期解の求め方、回転の仕方などでいろいろなバリエーションがあります。今回紹介した手法では、因子間の相関が0になるように因子が計算されますから、因子を説明変数とした場合には、説明変数間の相関がなくなる。つまり、多重共線性の恐れがなくなるのです。
ただし、観測されない変数をあてにする因子分析のような手法を、 直接観測される変数を分析対象とする経済学の人は好まないようです（いろんなバリエーションがありすぎるということも、好まない理由の一つですが）。
2)講義の進め方について
Q: 授業の後すぐに、提出課題をする時間があるのはこちらとしては大変ありがたいです。Q:今回は授業時間中に課題まで仕上げる事ができて良かったです。わからないところをグループの人に聞けたりできて良かったです。
→ これまでも、早めに終わっているので、授業の後に課題をすることはできたはずなのでは？
3)その他
Q: 最終報告の資料は集まっているのですがその分析の段階で手間取っています。今からがんばろうと思います。Q:今日、久々に相棒が来ました、がんばります。
→ 楽しんで下さい。
Q: 最終レポートのためにいろいろ調べていますと、 僕のやろうとしていることはかなり大袈裟であることに気づきました。
ラキンタのように客観的にやりたいのですが、今の僕の状況ではできません。
したがって報告は主観的になってしまうでしょう。 でもなるべくがんばります。お許しください。
→ できる範囲で、データに基づいて報告をして下さい。
Q: 私はだいぶ理解の面で遅れてしまっていますが、何とか発表は意義あるものにしたいと思っています。落ちこぼれている同士たちよ！ファイトファイトで目指すはＣだ！！！
→ 少年よ大志を抱け。
Q: エクセルでできたデータをＳＡＳに取り込むときに、すんなりといけばいいのですが。
→ それが一番の難関なのです。
データとの対話のページへ