关键信息
关于内容
Эконометрика – наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y? Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R. Необходимые знания: Теория вероятностей и математическая статистика. Линейная алгебра опционально.
课程大纲
- Week 1 - Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R
Материалы всех недель доступны сразу, но в системе указаны рекомендуемые сроки выполнения всех заданий. Форум также открыт для Ваших вопросов. Ознакомьтесь с правилами оценивания и проведения контрольных работ. Обращаем Ваше внимание на то, что тест можно дела... - Week 2 - Статистические свойства оценок коэффициентов
Бета с крышкой - друг и враг эконометриста :) - Week 3 - Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей
Дамми для дам и не только :) - Week 4 - Мультиколлинеарность
Или зачастую "самая нестрашная" проблема в данных :) - Week 5 - Гетероскедастичность
В древнерусском Разноразбросие :) - Week 6 - Автокорреляция
Или о том, чем могут быть опасны зависимые ошибки :) - Week 7 - Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора
Или о том, что делать, если зависимая переменная принимает всего два значения - Week 8 - Стационарные временные ряды
Даты, встаньте в ряд! :) - Week 9 - Эндогенность
Проблема, которую можно найти почти во всех исследованиях :) - Week 10 - Нестандартные сюжеты
Продвинутые методы, включая машинное обучение
教师
Boris Demeshev
Senior Lecturer
Department of Applied Economics
内容设计师
平台
Coursera是一家数字公司，提供由位于加利福尼亚州山景城的计算机教师Andrew Ng和达芙妮科勒斯坦福大学创建的大型开放式在线课程。
Coursera与顶尖大学和组织合作，在线提供一些课程，并提供许多科目的课程，包括：物理，工程，人文，医学，生物学，社会科学，数学，商业，计算机科学，数字营销，数据科学 和其他科目。
