Séances de cours associées à Probit

Réponse binaire : Link Functions

Explore l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.

Mélanges: introduction MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Introduit des mélanges, couvre des mélanges discrets et continus, explore des exemples, et discute combinant des modèles probit et logit.

Réponses binaires : fonctions de liaison et GLMs

Explore les fonctions de liaison pour les réponses binaires et l'impact de la rareté sur l'interprétabilité des modèles.

Régression logistique: Partie 1

Introduit la régression logistique pour la classification binaire et explore la classification multiclasse à l'aide des stratégies OvA et OvO.

Modèles de mélange: variance spécifique alternative MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore d'autres variances spécifiques dans les modèles de mélange et discute des questions d'identification et des comparaisons de modèles à l'aide de 500 dessins.

Essais de spécifications et apprentissage automatique

Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.

Régression linéaire

Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.

Modèles de mélange : Estimation basée sur la simulation

Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.

Analyse des choix discrets

Introduit une analyse de choix discrète, couvrant l'échelle, la profondeur, la collecte de données et l'inférence statistique.

Le modèle de Logit Nested MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore le modèle logit imbriqué pour le choix discret et ses implications sur le comportement de choix et l'estimation des paramètres.

Paradoxe bus rouge/bus bleu

Explore le paradoxe du bus rouge/bus bleu, les modèles de logit imbriqués et les modèles multivariés d'extrême valeur dans le transport.

Modèles linéaires généralisés II: Extensions GLM

Couvre les sujets avancés dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les fonctions de liaison, les distributions d'erreurs et l'interprétation des modèles.

Régression Diagnostics

Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.

Espace latent et RDPG : Analyse statistique des données du réseau

Couvre les modèles spatiaux latents, la régression logistique, le RDPG et les réseaux du monde réel.

MLE Applications: Modèles à choix binaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.

Estimation maximale de la probabilité : théorie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.

Modèles de choix binaires et analyse des séries chronologiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

Modèles linéaires généralisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.

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.

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