EViews マニュアル補足資料
離散選択問題をプログラミングを用いて分析
小西葉子 ∗ 伊藤有希†
初版 2008 年 7 月 10 日
目次
1
2 項選択問題
2
1.1
ワークファイルの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
新たに変数を作る . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.3
標本抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.4
2 項ロジット . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
1.5
2 項プロビット . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
順序選択問題
5
2.1
標本抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2
順序ロジット . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.3
順序プロビット . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2
∗
†
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1 2 項選択問題
1 2 項選択問題
1.1 ワークファイルの作成
workfile を作り、PC 内にあらかじめ保存している ny.csv というファイルを読み込む。
¶
プログラム例
³
’workfile を作る。
wfcreate(wf=logit_ny) u 191433
’ データを読み込む
read(A2) Z:\data\ny.csv 21
µ
´
wfcreate(wf=logit_ny) u 191433
は、structure（構造）が Unstructured/Undated、observations（行の数）が 191433、workfile 名が logit_ny
であるような workfile を作成するというコマンド。
read(A2) Z:\data\ny.csv 21
は PC 内の Z:\data というフォルダに保存してある ny.csv というファイルを A2 から 21 列読み込むとコマ
ンドである。保存場所が違う場合は Z:\data を適宜変えること。A2 とは Excel の行と列の指定の仕方と同
様に 2 行 1 列目のことである。1 行目は変数名が入っているので 1 行目を変数名として、2 行目から数値を読
み込む。
1.2 新たに変数を作る
以下のようにダミー変数を作っていく。ダミー変数（例：X）を作る場合
genr X = 条件式
というように genr コマンドを用いる。このとき、条件式を満たすも場合 1、満たさない場合 0 の値をとるダ
ミー変数ができる。式で表すと下記の通り。
{
1 if 条件式を満たす
X=
0 otherwise
(1)
ダミー変数の作成の際によく用いられる EViews での等号および不等号に関するコマンドと論理記号に関す
るコマンドはそれぞれ表 1、表 2 の通り。
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1 2 項選択問題
1.3
A<B
A less than B
A<=B
A less than or equal to B
A<>B
A not equal to B
A=B
A equal to B
A>B
A greater than B
A>=B
A greater than or equal to B
標本抽出
表 1 等号および不等号に関するコマンド
and
論理記号の ∩
or
論理記号の ∪
表 2 論理記号に関するコマンド
¶
³
プログラム例
’ 変数を作る
genr esrx
= esr
= 1 or esr = 4
genr citizen0 = citizen <> 5
genr paocf1
= paocf
= 1
genr paocf2
= paocf
= 2
genr paocf3
= paocf
= 3
genr msp1
= msp
= 1
genr msp2
= msp
= 2
genr msp3
= msp
= 3
genr msp4
= msp
= 4
genr msp5
= msp
= 5
genr educ1
= educ
<= 8
genr educ2
= educ
= 9
genr educ3
= educ
>= 10 and educ <= 12
genr educ4
= educ
= 13
genr educ5
µ
= educ
= 14 or educ = 15
´
1.3 標本抽出
分析に用いる標本を抽出する。今回の分析ではデータセットの中から 25 歳以上から 34 歳以下の女性を選
び出して、回帰分析を行いたい。
¶
プログラム例
³
smpl if sex = 2 and age >=25 and age <=34
µ
´
’ 分析に用いる標本を抽出する
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1 2 項選択問題
1.4
2 項ロジット
smpl if sex = 2 and age >=25 and age <=34
は、sex = 2 かつ age>=25 かつ age<=34（女性で年齢が 25 歳以上 34 歳以下）の標本を抽出するという
コマンド。
smpl は標本を抽出するコマンド。smpl @all とすれば、すべての標本を使う*1 。
1.4 2 項ロジット
2 項ロジットモデルを用いて回帰分析を行う。
¶
プログラム例
³
binary(d=l) esrx c age white black asian paocf1 paocf2 paocf3 _
msp1 msp2 msp3 msp4 msp5 citizen0 educ1 educ2 educ3 educ4 educ5
µ
´
’2 項ロジット
binary(d=l) esrx c age white black asian paocf1 paocf2 paocf3 _
msp1 msp2 msp3 msp4 msp5 citizen0 educ1 educ2 educ3 educ4 educ5
は、被説明変数を esrx、説明変数を c、 age、
・・・、 educ5 とする 2 項ロジットモデルで回帰分析を行
うというコマンド。
binary(d=l) 被説明変数 説明変数 1 説明変数 2 ・・・は 2 項ロジット分析を行うというコマンドで
ある。
_はコードが長くなった場合に、コードを改行するときに用いる。_をつけないで改行した場合、1 行ごとに
1 つのコードだと思われるので注意が必要。
1.5 2 項プロビット
2 項プロビットモデルを用いて回帰分析を行う。
¶
プログラム例
³
’2 項プロビット
binary(d=n) esrx c age white black asian paocf1 paocf2 paocf3 _
msp1 msp2 msp3 msp4 msp5 citizen0 educ1 educ2 educ3 educ4 educ5
µ
´
2 項ロジット分析の場合 binary(d=l) であったところを binary(d=n) にすれば 2 項プロビット分析
となる。binary(d=n) 被説明変数 説明変数 1 説明変数 2 ・・・は 2 項プロビット分析を行うというコ
マンドである。
*1
デフォルトではこの設定。
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2 順序選択問題
2 順序選択問題
2.1 標本抽出
順序選択問題の分析に用いる標本を抽出する。今回の分析ではデータセットの中から 30 歳以上で英語以外
の言語を用いる者を選び出して、回帰分析を行いたい。
¶
³
プログラム例
’ 標本抽出
smpl if engabil >= 1 and age >=30
µ
´
smpl if engabil >= 1 and age >=30
は、engabil >= 1 かつ age>=30（30 歳以上で英語以外の言語を用いる者）の標本を抽出するというコ
マンド。
2.2 順序ロジット
順序ロジットモデルを用いて回帰分析を行う。
¶
³
プログラム例
’ 順序ロジット
ordered(d=l) engabil age white black asian earns educ1 educ2 educ3 _
educ4 educ5 citizen0 msp1 msp2 msp3 msp4 msp5
µ
´
ordered(d=l) engabil age white black asian earns educ1 educ2 educ3 _
educ4 educ5 citizen0 msp1 msp2 msp3 msp4 msp5
は、被説明変数を engail、説明変数を age、 white、・・・、 msp5 とする順序ロジットモデルで回帰分
析を行うというコマンド。
ordered(d=l) 被説明変数 説明変数 1 説明変数 2 ・・・は順序ロジット分析を行うというコマンドで
ある。
2.3 順序プロビット
順序プロビットモデルを用いて回帰分析を行う。
¶
³
プログラム例
’ 順序プロビット
ordered(d=n) engabil age white black asian earns educ1 educ2 educ3 _
educ4 educ5 citizen0 msp1 msp2 msp3 msp4 msp5
µ
´
順序ロジットの場合 ordered(d=l) であったところを ordered(d=n) にすれば順序プロビット分析と
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2 順序選択問題
2.3 順序プロビット
なる。ordered(d=n) 被説明変数 説明変数 1 説明変数 2 ・・・は順序プロビット分析を行うというコマ
ンドである。
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