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Dataset and codes for learning regression analysis in management studies

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Version 2 2022-05-06, 07:35
Version 1 2022-04-25, 01:35
dataset
posted on 2022-05-06, 07:35 authored by Hirofumi TatsumotoHirofumi Tatsumoto

These datasets and codes present regression analyses used in management studies to introduce management scholars to data science. First, I describe the backdoor criterion, which is helpful for variable selection to identify causal effects. Next, I describe interaction models and hierarchical Bayesian models as the regression models in which effects vary across individuals. Finally, I introduce causal effect estimation using machine learning to use regression models for prediction.

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Corresponding author email address

tatsumoto@gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp

Translated title

経営学研究者向けの回帰分析の学習用のデータとコード

Translated description

本稿では経営学で用いる回帰分析について、データセットとコードを用いて紹介する。まず、因果効果を特定するための変数選択に有用なバックドア基準を説明する。次に、効果が個体ごとに異なるモデルとして、交互作用モデルや階層ベイズモデルを説明する。さらに回帰モデルを予測に用いる例として、機械学習を用いた因果効果推定を紹介する。

Translated manuscript title

データサイエンスと経営学研究

Translated authors

立本博文

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©2022 Hirofumi Tatsumoto

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    組織科学/Organizational science

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