Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.
Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
