４つ目の試験を受けました。
受けた科目は「リサーチメソッド（上級）」。
統計分析によって仮説を検証する方法を学ぶもので、統計学の本すらこれまで読んだことがなかった僕にとって最もチャレンジングな授業でした。
予習しようと思ってテキストを読んでも数式ばっかりで何を言いたいかさっぱりだし、先生もさらに言っていることが分からないし、PC演習で使った「Stata」も周りの学生たちはみんなすらすらできていくのに、僕のPCだけいつまでたってもエラーが出て先に進めない。
困ったなと思って、PC演習を受け持っていたTA（博士課程の人）に「テキストを読んで臨んでいるのに授業の内容がさっぱり理解できないんですけど、どうしたらいいですか？」と相談したところ、「私も多かれ少なかれそんな状況だった。でも、このまま続けていればいつかなんとなく分かるときがくる」と言われて、まあ気休めだろうなとは思いながらも頑張って授業を受け続けました。
というか、この授業は必修科目だったので、「この授業からドロップアウトする＝卒業できない」ということになるので、受け続けるしかなかったのでした。
結局、そうやって頑張って受け続けたものの、どこまで理解できたか極めて怪しい。
そんな状況での試験なので、無事にPassできるのかかなり心配していました。
ただ、僕にとって好条件が二つ。
（１）Take Home Examであること
テキストや授業のレジュメを参照しても良いし、インターネットで検索しても良い。（もちろんその際はちゃんと引用元を示さないとダメだけど。）
また、時間がたっぷりあるので焦らずに取り組める。
（２）最終成績に占める試験の点数の割合はそんなに大きくない
この授業はアサインメント（宿題）やエッセイがたくさん課せられていて、それらの成績がもう出ているのでPassを最終的に得るためにこの試験で取らなくてはいけない点数はそんなに高くなかった。
アサイメントたちはなぜかまずまず良い成績を取れていたおかげで、リラックスして試験に臨めました。
試験は4日間にわたって行われました。
大問が７つだったので、一日に２問すれば良い計算。
参考までに出た問題を紹介すると、
・t-test、F test、likelihood ratio testなど
・Chow Test
・Serially Correlated Errors、Autoregressive Distributive Lag Model、Dynamic Multiplierなど
・Autoregressive Distributive Lag ModelとError Correction Modelが等しいことの証明
・Fixed Effects ModelとRandom Effects Model
・Two Stage Instrumental Variable Estimator
・Survival Model
解いたばっかりのいまだから、だいたいどういうものかなんとなく分かるのですが、一週間くらいたったらほぼ全部忘れているのでしょう。。
アサインメントの採点傾向から言うと、この授業の先生は部分点はつけてくれない。（正解なら○、何か間違いがあると×。）
なので、一応すべて何かしらは書きはしましたが全部はねられてしまう可能性もないわけではありません。
もちろん80点とか90点取るのを目標とはしていないのですが、最終的にPassできる成績が取れていることを祈るばかりです。
ということで、ようやく試験がすべて終わりました。
試験日程がこれ以上にない理想的なもの（1週間に一つだったり、最大の苦手科目のリサーチメソッドが最後だったり）だったので、すべての科目をちゃんと準備して臨めました。
ただし、その分、試験勉強をしている時間は長く、身体的にも精神的にもかなり疲れました。
ひとまずゆっくり休んで、修士論文に一生懸命取り組もうと思います。
（投稿者：Ren）
受けた科目は「リサーチメソッド（上級）」。
統計分析によって仮説を検証する方法を学ぶもので、統計学の本すらこれまで読んだことがなかった僕にとって最もチャレンジングな授業でした。
予習しようと思ってテキストを読んでも数式ばっかりで何を言いたいかさっぱりだし、先生もさらに言っていることが分からないし、PC演習で使った「Stata」も周りの学生たちはみんなすらすらできていくのに、僕のPCだけいつまでたってもエラーが出て先に進めない。
困ったなと思って、PC演習を受け持っていたTA（博士課程の人）に「テキストを読んで臨んでいるのに授業の内容がさっぱり理解できないんですけど、どうしたらいいですか？」と相談したところ、「私も多かれ少なかれそんな状況だった。でも、このまま続けていればいつかなんとなく分かるときがくる」と言われて、まあ気休めだろうなとは思いながらも頑張って授業を受け続けました。
というか、この授業は必修科目だったので、「この授業からドロップアウトする＝卒業できない」ということになるので、受け続けるしかなかったのでした。
結局、そうやって頑張って受け続けたものの、どこまで理解できたか極めて怪しい。
そんな状況での試験なので、無事にPassできるのかかなり心配していました。
ただ、僕にとって好条件が二つ。
（１）Take Home Examであること
テキストや授業のレジュメを参照しても良いし、インターネットで検索しても良い。（もちろんその際はちゃんと引用元を示さないとダメだけど。）
また、時間がたっぷりあるので焦らずに取り組める。
（２）最終成績に占める試験の点数の割合はそんなに大きくない
この授業はアサインメント（宿題）やエッセイがたくさん課せられていて、それらの成績がもう出ているのでPassを最終的に得るためにこの試験で取らなくてはいけない点数はそんなに高くなかった。
アサイメントたちはなぜかまずまず良い成績を取れていたおかげで、リラックスして試験に臨めました。
試験は4日間にわたって行われました。
大問が７つだったので、一日に２問すれば良い計算。
参考までに出た問題を紹介すると、
・t-test、F test、likelihood ratio testなど
・Chow Test
・Serially Correlated Errors、Autoregressive Distributive Lag Model、Dynamic Multiplierなど
・Autoregressive Distributive Lag ModelとError Correction Modelが等しいことの証明
・Fixed Effects ModelとRandom Effects Model
・Two Stage Instrumental Variable Estimator
・Survival Model
解いたばっかりのいまだから、だいたいどういうものかなんとなく分かるのですが、一週間くらいたったらほぼ全部忘れているのでしょう。。
アサインメントの採点傾向から言うと、この授業の先生は部分点はつけてくれない。（正解なら○、何か間違いがあると×。）
なので、一応すべて何かしらは書きはしましたが全部はねられてしまう可能性もないわけではありません。
もちろん80点とか90点取るのを目標とはしていないのですが、最終的にPassできる成績が取れていることを祈るばかりです。
ということで、ようやく試験がすべて終わりました。
試験日程がこれ以上にない理想的なもの（1週間に一つだったり、最大の苦手科目のリサーチメソッドが最後だったり）だったので、すべての科目をちゃんと準備して臨めました。
ただし、その分、試験勉強をしている時間は長く、身体的にも精神的にもかなり疲れました。
ひとまずゆっくり休んで、修士論文に一生懸命取り組もうと思います。
（投稿者：Ren）