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Analyse de régression : modélisation de données multivariées

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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.

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.

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.

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.

Biostatistique appliquée: analyse des données bivariées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.

Régression linéaire et pondérée : paramètres optimaux et solutions locales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.

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.

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

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

Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.

Régression logistique : classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé, la classification à l'aide de la régression logistique et les défis de l'optimisation.

Éléments de la statistique : Probabilité, distribution et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.

Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.

Régression linéaire: Multicolinéarité, Outliers, Spécification du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la multicolinéarité, les valeurs aberrantes, la spécification du modèle et les stratégies pratiques en régression linéaire.

Avancé Machine Learning : Régression des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de régression linéaire, les solutions de forme fermée, la singularité et les techniques de régularisation.

Régression linéaire : ajustement du modèle et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la décomposition de la somme totale des carrés, lajustement du modèle et lestimation des paramètres en régression linéaire.

Régression linéaire : modèles paramétriques et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, les modèles paramétriques, l'optimisation et la modélisation prédictive à l'aide d'exemples étiquetés.

Introduction à OLS Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des moindres carrés ordinaires (OLS) en économétrie, y compris les relations variables, la détermination des coefficients et linterprétation du modèle.

Régression multi-linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression multi-linéaire et la méthode des moindres carrés pour lajustement du modèle.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.

Régression du mélange gaussien : exemples et analyse Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression du mélange gaussien dans les ensembles de données 2D, en analysant les antécédents, les composantes et les résultats de régression.

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