Questions marquées «econometrics»

L'économétrie est un domaine de la statistique traitant des applications à l'économie.

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Comment conserver les variables invariantes dans le temps dans un modèle à effets fixes
J'ai des données sur les employés d'une grande entreprise italienne sur dix ans et j'aimerais voir comment l'écart entre les sexes dans les gains des hommes et des femmes a changé au fil du temps. À cette fin, je gère l'OLS groupé: yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it} = X'_{it}\beta + \delta {\rm male}_i …
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Autocorrélation spatiale versus stationnarité spatiale
Supposons que nous ayons des points dans un espace à deux dimensions, et nous souhaitons mesurer les effets des attributs XXX sur l'attribut . Le modèle de régression linéaire typique est bien sûr yyyy= Xβ+ ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Il y a deux problèmes ici: le premier est que les …
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Manuel d'économétrie bayésienne
Je suis à la recherche d'un manuel théoriquement rigoureux sur l'économétrie bayésienne, en supposant une solide compréhension de l'économétrie fréquentiste. Je voudrais suggérer un travail par réponse, afin que les recommandations puissent être votées à la hausse ou à la baisse individuellement.
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Qu'entend-on simplement par forme réduite?
En économétrie, qu'entend-on par forme réduite? Aussi, qu'est-ce que les gens recherchent quand ils disent "Je voudrais voir les estimations de forme réduites". Cela a été jeté au travail et les explications individuelles et les recherches Google sont trop techniques. En espérant que quelqu'un pourrait donner un exemple simple.
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Causalité en microéconométrie versus causalité de Granger en économétrie temporelle
Je comprends la causalité telle qu'utilisée en microéconomie (en particulier IV ou conception de discontinuité de régression) et aussi la causalité de Granger telle qu'utilisée en économétrie de séries chronologiques. Comment est-ce que je lie l'un avec l'autre? Par exemple, j'ai vu les deux approches utilisées pour les données de …
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Différentes définitions AIC
À partir de Wikipedia, il existe une définition du critère d'information d'Akaike (AIC) comme , où est le nombre de paramètres et est la log-vraisemblance du modèle.k log LAIC=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L kkklogLlog⁡L\log L Cependant, notre économétrie note dans une université bien respectée que . Ici est …
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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