ミシガン大学公共政策大学院留学記: ICPSR授業評価

2010年8月14日土曜日

ICPSR授業評価

今週木曜日にやっとICPSR終了。さすがに8週間ぶっつづけで計量経済学ばかりやっていたので、脳が溶けそう。もうしばらくは計量は勉強したくないですが、忘れないうちにある程度復習して定着させないとね。簡単に授業の評価と感想。

■Introduction to Applied Bayesian Modeling for the Social Sciences (Ryan Bakker)  評価:★☆☆☆☆
ベイズ統計学に基づく推計モデルを勉強。MCMCとMHアルゴリズムを勉強したあたりで、授業をドロップ。朝早くから授業に参加しているのに、講師の説明は意味不明すぎて、苦痛以外の何物でもない。別のセクションを担当していた講師の教科書がわかりやすいので(「ギリシャ語」じゃなくて英語で書かれていると、アマゾンでものすごい評価がされている(笑))、授業をドロップした後はそれで勉強。自然科学で使うのはまだしも、社会科学で使う時には、分布形の仮定をどう置くかが難しく(ないしは恣意的)、これが結論を相当規定してしまう感触あり。ただ、最近経済学の計量でもベイズ推計を使うようになってきているので、少し基礎を固めたというところか。

■Mathematics for Social Scientists II (Howard Thompson) 評価:★★☆☆☆
行列と微積の基礎のおさらい授業。前半の行列だけ受講。やっぱりアメリカの数学の授業はぬるい。行列も2週間かけて、回帰分析の基礎を説明するのがやっと程度のところまでしか進まず。わかりやすいのはいいのだけど、もう少し真面目にビシビシと教えてほしいところ。

■Regression Analysis III: Advanced Methods (David Armstrong) 評価:★★★★☆
回帰分析モデルの上級編。基本的には、冬学期に受講していたApplied Econometricsの範囲をベースに、色んな検定手法やモデル選択法を勉強。個人的にはノンパラ法と一般加法モデルあたりがあまり好きになれず、苦しむ。統計ソフトRのコードを全部与えてくれているので、その点は実践的。講義資料もよくまとまっていて、◎。せっかくだからもう少ししっかりと課題を出してくれれば、もう少し身に着いたのではないかなと。

■Introduction to the R Statistical Computing Environment (John Fox) 評価:★★★☆☆
統計ソフトRの演習授業。内容は悪くないのだが、時間が短すぎるのと、実際の問題と関係なくコードを勉強するので、いまいち。講師が出版している教科書の改訂予定版のコピーを購入できるので、それを元に自習すると、めきめきコードがわかるようになるので、わざわざ授業に出る必要はなし。

■Simultaneous Equation Models (Sandy Marquart-Pyatt) 評価:★★★★☆
同時方程式モデルを理論化から実践まで勉強。Recursiveモデルに始まり、SURモデル、Non-Recursiveモデルまで。基礎からしっかり行列を使って説明してくれるのはいいのだが、時に授業の時間いっぱい使って、ひたすら行列の展開をする時とか、あまりに意味不明過ぎる時もままあり、少しげんなり。ただ、講義資料はわかりやすいし、説明も懇切丁寧なので、このセミナーの中では一番わかりやすい授業だった。

■Time Series Analysis (Sara Mitchell) 評価:★★☆☆☆
時系列分析を駆け足で学習。内容としては、ARIMAモデル、ECMモデル(LSEアプローチ)、VAR、GARCHモデルなど。とりあえず講師が全体像をあまり示してくれないので、理解が困難な上に、統計ソフトでどう処理するかなどの例がまったく授業で示されないので、実践に向かないという何とも困った授業。時系列分析は今後のことを考えると、一番大事な科目なので、涙を流しながら齧りついていった感じ。来週からこの科目を中心にもう一度復習(たぶん冬学期に正式にもう一度履修する予定だけど)。

全体的な感想としては、セミナー全体が政治学専攻の学生を念頭に置いたプログラムだなあと。講師陣も圧倒的に政治学部から来ているし。そういう意味で、経済学部など他の専攻の学生からすると、少し興味関心がずれていて、やりづらいのでは。あと、学生は自分の研究・論文に必要なので、この授業を受講していますという目的意識の高い人が多かったように思う。やはりPh.Dの学生はやる気が違う。はっきりした動機づけがされていないのであれば、あまり受講することをお勧めできないセミナーだと思った。

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