Séances du Sujets choisis sur le choix discret

Choix discret et apprentissage automatique: deux méthodologies MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

S'insère dans les méthodologies complémentaires de choix discret et d'apprentissage automatique, couvrant les notations, les variables, les modèles, les processus de données, l'extrapolation, l'analyse de ce qu'il faut faire, et plus encore.

Stratégies d'échantillonnage MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore le processus de recherche, les types variables, la causalité et la corrélation, et les stratégies d'échantillonnage.

Variables latentes dans les modèles de choix: Étude de cas Optima MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore l'étude de cas Optima, en analysant les attitudes et le choix du mode.

Au-delà de la rationalité : l'économie comportementale MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Déplacez-vous dans la prise de décision humaine au-delà de la rationalité, explorant des concepts comme l'effet de leurre.

Modèles de mélange: structures de nidification MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Couvre les modèles de mélange, les structures de nidification et les problèmes d'identification dans l'analyse des choix discrets.

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.

Échantillonnage : estimation conditionnelle de la probabilité maximale MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.

Intégration Monte-Carlo MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Couvre l'intégration, la simulation et la transformation de Monte-Carlo puise dans différentes distributions.

Données du panneau: modèle statique MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Introduit le modèle statique pour l'analyse des données des panels et discute de ses limites.

Données du panel: corrélation série MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore le modèle d'effet de panneau avec des effets fixes et aléatoires, en discutant des défis d'estimation et de l'impact de la corrélation série.

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.

Intégration Monte-Carlo : Rapprochement et variance MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore l'intégration Monte-Carlo pour approximer les attentes et les variances à l'aide d'échantillonnage aléatoire et discute des composants d'erreur dans les modèles de choix conditionnel.

Modèles de mélange: hétérogénéité du goût MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore les modèles de mélange dans des résultats d'estimation de choix discrets et de paramètres aléatoires.

Modèles de valeur extrême: Dérivation technique MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore la dérivation technique et les propriétés des modèles Multivariate Extreme Value.

Modèles de choix avec variables latentes : modélisation de concepts latents MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore les modèles de choix avec des variables latentes et leur processus d'estimation basé sur l'intégration de la probabilité.

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.

Choix discret et apprentissage automatique: deux méthodologies complémentaires MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore les choix discrets et l'apprentissage automatique comme méthodes complémentaires, en discutant de l'apprentissage supervisé, des avantages du modèle, des pièges, des biais d'agrégation, de la classification probabiliste et des données de panel.

Échantillonnage: estimation de la probabilité maximale MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.

Données du panneau: modèle dynamique avec effets du panneau MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Couvre le modèle Dynamic Markov avec des effets de panneau, traitant de l'état initial et de l'endogénie.

Modèles de choix avec variables latentes : modélisation de concepts latents MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore des modèles de choix avec des variables latentes, y compris des mesures indirectes et des indicateurs psychométriques.