Questions marquées «econometrics»

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

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Exemples documentés / reproductibles d'applications réussies dans le monde réel de méthodes économétriques?
Cette question peut sembler très large, mais voici ce que je recherche. Je sais qu'il existe de nombreux excellents livres sur les méthodes économétriques et de nombreux excellents articles de présentation sur les techniques économétriques. Il existe même d'excellents exemples reproductibles d'économétrie, comme décrit dans cette question CrossValidated . En …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Erreurs normalement distribuées et théorème central limite
Dans l'économétrie d'introduction de Wooldridge, il y a une citation: L'argument justifiant la distribution normale des erreurs fonctionne généralement comme ceci: parce que est la somme de nombreux facteurs non observés différents affectant , nous pouvons invoquer le théorème de la limite centrale pour conclure que a une distribution normale …
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Comment estimer la fonction d'autorégression vectorielle et de réponse impulsionnelle avec les données du panel
Je travaille sur l'auto-régression vectorielle (VAR) et l'estimation de la fonction de réponse impulsionnelle (IRF) basée sur des données de panel avec 33 individus sur 77 trimestres. Comment analyser ce type de situation? Quels algorithmes existent à cet effet? Je préférerais effectuer ces analyses en R, donc si quelqu'un connaît …
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Idée unique (?) Pour prévoir les ventes
Je travaille sur le développement d'un modèle pour prédire les ventes totales d'un produit. J'ai environ un an et demi de données sur les réservations, donc je pourrais faire une analyse de série chronologique standard. Cependant, j'ai également beaucoup de données sur chaque «opportunité» (vente potentielle) qui a été fermée …
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Utilisation d'outils d'exploration de texte / de langage naturel pour l'économétrie
Je ne sais pas si cette question est pleinement appropriée ici, sinon, veuillez la supprimer. Je suis un étudiant diplômé en économie. Pour un projet qui étudie les problèmes des assurances sociales, j'ai accès à un grand nombre de cas administratifs (> 200k) qui traitent des évaluations d'éligibilité. Ces rapports …
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Affectation aléatoire: pourquoi s'embêter?
L'attribution aléatoire est précieuse car elle garantit l'indépendance du traitement par rapport aux résultats potentiels. C'est ainsi que cela conduit à des estimations non biaisées de l'effet moyen du traitement. Mais d'autres schémas d'affectation peuvent également garantir systématiquement l'indépendance du traitement par rapport aux résultats potentiels. Alors pourquoi avons-nous besoin …
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Comment combiner les prévisions lorsque la variable de réponse dans les modèles de prévision était différente?
introduction A jeCjAICjAIC_jjjjA jeCjAICjAIC_j R P j = e ( A I C ∗ - A I C j ) / 2 jA jeC∗= minjA jeCjAIC∗=minjAICjAIC^* = \min_j{AIC_j}R Pj= e( A IC∗- A ICj) / 2RPj=e(AIC∗−AICj)/2RP_j = e^{(AIC^*-AIC_j)/2}jjj wj= R Pj∑jR Pjwj=RPj∑jRPjw_j = \frac{RP_j}{\sum_j RP_j} Problème Une difficulté que j'essaie …
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