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Concept

Méthode des moindres carrés ordinaire

Séances de cours associées (30)

Modèles linéaires: Ridge, OLS et LASSO

Couvre des modèles linéaires comme Ridge, OLS et LASSO, expliquant les valeurs singulières et l'analyse de régression.

Estimation des moindres carrés pondérés : Algorithme IRLS

Explore l'algorithme IRLS pour l'estimation pondérée des moindres carrés dans GLM.

Régression : Modèles linéaires

Explore la régression linéaire, les moindres carrés, les résidus et les intervalles de confiance dans les modèles de régression.

Moins-quares récursifs : Formulation pondérée

Couvre l'algorithme Recursive des moins-quaires avec une formulation pondérée pour la mise à jour des données en temps réel.

Les moindres carrés linéaires : réduire au minimum les coefficients d'erreur

Explore les moindres carrés linéaires, les équations normales et l'importance de la régression linéaire pour minimiser les erreurs.

Régression pondérée géographiquement

Introduit la régression pondérée géographique (RGO) pour explorer la non-stationarité spatiale dans les relations variables.

Box-Jenkins Méthodologie: Bâtir des modèles de séries chronologiques

Couvre la méthodologie Box-Jenkins pour construire des modèles de séries chronologiques, y compris l'identification des modèles, les calculs de variance et le diagnostic des modèles.

Analyse de régression : modélisation de données multivariées

Introduit une analyse de régression pour la modélisation de données multivariées, couvrant l'algèbre matricielle, l'interprétation des coefficients et les intervalles d'essai.

Statistiques non paramétriques: approche bayésienne

Explore les statistiques non paramétriques, les méthodes bayésiennes et la régression linéaire en mettant l'accent sur l'estimation de la densité du noyau et la distribution postérieure.

Bases du modèle de régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Méthode des moindres carrés : équations normales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la méthode des moindres carrés et des équations normales pour trouver des solutions optimales.

Hétéroskédasticité et autocorrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation en économétrie, couvrant les implications, les applications, les méthodes de test et les conséquences des tests d'hypothèses.

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Régression linéaire : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés pour adapter les points de données à l'équation y = ax + b.

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de la régression linéaire, couvrant l'approche OLS, les résidus, la matrice de chapeau et les hypothèses de Gauss-Markov.

Variables instrumentales: Traiter l'erreur de mesure et la causalité inverse Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.

Régression: Linéaire simple et multiple Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.

Modèle de régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le modèle de régression linéaire, les propriétés de l'OLS, les tests d'hypothèse, l'interprétation, les transformations et les considérations pratiques.

Hétéroskédasticité: Ch. 4a Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.