Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
Introduit des variables instrumentales pour résoudre les problèmes d'endogenèse, en utilisant des exemples pour illustrer les applications pratiques et les exigences d'essai.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Couvre la détection et la correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques, en mettant l'accent sur les propriétés statistiques, l'identification des erreurs, l'efficacité de calcul, l'analyse de sensibilité et l'estimation robuste de l'état.
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Explore les méthodes de détection et de correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques à l'aide d'analyses statistiques et d'outils de calcul.
Introduit le cours d'économétrie FIN-403, mettant l'accent sur l'application pratique de modèles économétriques standards comme les moindres carrés ordinaires (OLS) dans les contextes économiques et financiers.
Déplacez-vous dans des modèles à plusieurs niveaux, en mettant l'accent sur les structures de données imbriquées et la corrélation intra-classe, et explorez des modèles à angle aléatoire et à pente aléatoire.
Se penche sur la mesure des effets de l'apprentissage dans l'éducation numérique et l'analyse, couvrant les questions de recherche, les variables, la conception expérimentale et les solutions de biais.
Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.
Couvre la spécification de la partie déterministe dans les transformations non linéaires des variables et le prétraitement des données pour les non-linéarités.
Déplacez-vous dans les bases de la thermodynamique, calculez les changements d'énergie, construisez des tables et utilisez les relations Maxwell pour les relations thermodynamiques.
