Econ metrics 2023-24 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Первый семестр. Эконометрика 1)
Строка 68: Строка 68:
 
'''Неделя 5. Блочные матрицы и проверка гипотез.'''
 
'''Неделя 5. Блочные матрицы и проверка гипотез.'''
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение задачи 3.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/scripts/sem_05.R Семинар 5: R.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/scripts/sem_05.R Семинар 5: R.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/Sem_05.ipynb Семинар 5: Python.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/Sem_05.ipynb Семинар 5: Python.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/data/dataflats.xlsx Данные dataflats.xlsx.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/data/dataflats.xlsx Данные dataflats.xlsx.]

Версия 13:42, 12 октября 2023

Общая информация

Официальные программы курса:

Курс в ЛМС:

Преподаватели:

Формула оценивания:

  • Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.2 * Домашняя работа + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Работа на семинарах и лекциях + 0.4 * Экзамен

В случае пропуска любой проверочной работы по уважительной причине (при наличии справки) её вес равномерно перераспределяется на другие проверочные работы.

Текущие оценки

Проверочные работы

Материалы к курсу


Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣

Таблицы

Первый семестр. Эконометрика 1

Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?

Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.

Неделя 3. Модель множественной регрессии в матричном виде.

Неделя 4. Модель множественной регрессии. Стандартизированные показатели.

Неделя 5. Блочные матрицы и проверка гипотез.