Микроэконометрика качественных данных 2020 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Evkossova (обсуждение | вклад) |
||
Строка 110: | Строка 110: | ||
*[https://youtu.be/U8zN8EJJioc Видео 2] | *[https://youtu.be/U8zN8EJJioc Видео 2] | ||
+ | |||
+ | ==Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод== | ||
+ | |||
+ | Материалы лекции: | ||
+ | |||
+ | *[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4ci9q5UZOo9yrIA6i9UcKv Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод] | ||
==Основная литература== | ==Основная литература== |
Версия 16:43, 2 октября 2020
Содержание
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
- 4 Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы
- 5 Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок
- 6 Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
- 7 Основная литература
- 8 Дополнительная литература
Общая информация
Официальная программа курса
Вводный курс по R
Занятия по микроэконометрике проходят в R. Те, кому не знаком данный язык, могут быстро изучить его просмотрев курс видеолекций с задачами и решениями:
- Урок 1. Компиляция кода
- Урок 3. Типы переменных
- Урок 4. Векторы
- Урок 5. Использование функций
- Урок 6. Создание функций
- Урок 7. Логические выражения
- Урок 8. Базовые типы объектов
- Урок 9. Листы
- Урок 10. Атрибуты и классы
- Урок 11. Матрицы и массивы
- Урок 12. Датафреймы
- Урок 14. Сортировка
- Урок 15. Циклы
- Урок 16. Факторы
- Урок 17. Библиотеки (пакеты)
- Урок 18. Функция apply
- Урок 19. Графики
- Урок 20. Пропуски
- Урок 21. Числа с плавающей точкой (сложно)
- Урок 22. Численное дифференцирование
- Урок 23. Численная оптимизация
Также, для изучения R можно использовать:
Инструкции по установке R и R-studio:
Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы
Материал лекции:
Материалы семинара:
Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок
Материал лекции:
Материалы по семинару:
Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
Материалы лекции:
Основная литература
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008
Дополнительная литература
- Будет добавлена