Микроэконометрика качественных данных 2023 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Evkossova (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 69: | Строка 69: | ||
== Материалы курса в STATA == | == Материалы курса в STATA == | ||
| + | |||
| + | |||
| + | == Материалы курса в STATA == - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣 | ||
| + | <div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"> | ||
Для воспроизведения .do файлов вам понадобятся данные по индивидам 25-й волны РМЭЗ в .dta формате (полная выборка), которые можно скачать по [https://www.hse.ru/data/2017/10/03/1173710457/r25iall26c.dta ссылке]. | Для воспроизведения .do файлов вам понадобятся данные по индивидам 25-й волны РМЭЗ в .dta формате (полная выборка), которые можно скачать по [https://www.hse.ru/data/2017/10/03/1173710457/r25iall26c.dta ссылке]. | ||
Версия 18:45, 6 сентября 2023
Содержание
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Материалы курса в STATA
- 4 Основная литература
- 5 5 сентября. Повторение метода максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
- 6 Неделя 2. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
- 7 Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора
- 8 Неделя 8. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
Общая информация
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:
Материалы курса в STATA
== Материалы курса в STATA == - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣
