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.
Explore l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation en économétrie, couvrant les implications, les applications, les méthodes de test et les conséquences des tests d'hypothèses.
Déplacez-vous dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur les vérifications de distribution, les moindres carrés pondérés et les tests d'hypothèse.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
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 la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.
Discute de la géométrie des moindres carrés, en explorant les perspectives des lignes et des colonnes, les hyperplans, les projections, les résidus et les vecteurs uniques.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
