Couvre les modèles de données de comptage et la régression de Poisson, puis les transitions vers une analyse univariée des séries chronologiques pour la prévision des variables économiques.
Explore l'analyse de séries temporelles univariées, couvrant la stationnarité, les processus ARMA, la sélection des modèles et les tests unitaires de racine.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Couvre la sélection des modèles, les diagnostics et les prévisions dans lanalyse des séries chronologiques, en mettant laccent sur les défis de déterminer lordre du modèle basé sur les fonctions dautocorrélation et dautocorrélation partielle.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore les modèles de choix binaires comme probit et logit, ainsi que l'analyse de séries temporelles univariées avec les modèles ARIMA pour la prévision des variables économiques.
Explore les applications de la théorie des valeurs extrêmes aux séries chronologiques, en discutant de l'extrémogramme, des maxima mobiles et des séquences de seuil d'événements rares.