Se penche sur la mesure des effets de l'apprentissage dans l'éducation numérique et l'analyse, couvrant les questions de recherche, les variables, la conception expérimentale et les solutions de biais.
Couvre la spécification de la partie déterministe dans les transformations non linéaires des variables et le prétraitement des données pour les non-linéarités.
Couvre la régression linéaire, de lélaboration de questions de recherche à linterprétation de R-carré et en ajoutant des prédicteurs pour améliorer le modèle.
Explore la motivation comportementale et le prétraitement des données pour les transformations non linéaires dans les variables, soulignant l'importance des interactions entre les attributs.
Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
Introduit des variables instrumentales pour résoudre les problèmes d'endogenèse, en utilisant des exemples pour illustrer les applications pratiques et les exigences d'essai.
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 détection et la correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques, en mettant l'accent sur les propriétés statistiques, l'identification des erreurs, l'efficacité de calcul, l'analyse de sensibilité et l'estimation robuste de l'état.
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.