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Variables instrumentales : intuition et estimation

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Séances de cours associées (42)

Variables instrumentales: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des variables instrumentales pour résoudre les problèmes d'endogenèse, en utilisant des exemples pour illustrer les applications pratiques et les exigences d'essai.

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.

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.

Méthode généralisée des moments (GMM)Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la Méthode Généralisée des Moments (GMM), une approche polyvalente pour l'estimation basée sur les restrictions de temps, avec des applications dans les modèles de tarification des actifs.

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 : 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.

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 : Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.

Biostatistique appliquée: données bivariées et analyse de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données bivariées, la corrélation et les techniques de régression, y compris l'interprétation des coefficients et de la géométrie des moindres carrés.

Régression linéaire : analyse des données sur l'ozone Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse de régression linéaire des données sur l'ozone à l'aide de modèles statistiques.

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

Couvre la corrélation Pearson, la direction de la relation, la forme, la force et lévaluation du modèle de régression.

Régression linéaire : Méthode des moindres carrés I Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et la méthode des moindres carrés pour trouver la ligne la mieux adaptée pour des points de données donnés.

Régression moderne: applications et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'algorithme EM, l'ajustement de la distribution des valeurs extrêmes et la décomposition saisonnière dans les modèles de régression.

Représentations structurelles équivariantes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.

Régression logistique : Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.

Méthodes de sélection des variables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer les méthodes de sélection variable et l'équilibre entre les biais et les variables dans la modélisation statistique.

Régularisation de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Analyse des données des chimpanzés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données des chimpanzés sur les temps d'apprentissage et explore les modèles linéaires généralisés et la régression logistique.

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