Statystyki i duże zbiory danych econometrics

1

Udokumentowane / odtwarzalne przykłady udanych zastosowań metod ekonometrycznych w świecie rzeczywistym?

To pytanie może zabrzmieć bardzo szeroko, ale oto czego szukam. Wiem, że istnieje wiele doskonałych książek o metodach ekonometrycznych oraz wiele doskonałych artykułów z ekspozytorów na temat technik ekonometrycznych. Istnieją nawet doskonałe powtarzalne przykłady ekonometrii, jak opisano w tym sprawdzonym pytaniu krzyżowym . W rzeczywistości przykłady w tym pytaniu są …

10 r machine-learning forecasting data-mining econometrics

1

Interpretacja współczynnika odwrotnego stosunku Millsa

Jak interpretujesz współczynnik odwrotności Millsa (lambda) w dwustopniowym modelu Heckmana ?

10 econometrics heckman selection-bias

4

Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.

Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …

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

1

R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …

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

1

Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie

Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …

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

1

Błędy normalnie rozłożone i centralne twierdzenie graniczne

We wstępnej ekonometrii Wooldridge'a jest cytat: Argument uzasadniający normalną dystrybucję błędów zwykle działa mniej więcej tak: ponieważ uuu jest sumą różnych wpływających na nie zaobserwowanych czynników yyy, możemy odwołać się do centralnego twierdzenia o granicy, aby dojść do wniosku uuu ma przybliżony rozkład normalny. Ten cytat dotyczy jednego z założeń …

9 self-study linear-model econometrics normality-assumption central-limit-theorem

2

Dlaczego suma kwadratów reszt nie rośnie podczas dodawania zmiennej objaśniającej?

W moim podręczniku ekonometrycznym (wprowadzającym ekonometrii) dotyczącym OLS autor pisze: „SSR musi upaść, gdy zostanie dodana inna zmienna objaśniająca”. Dlaczego tak jest

9 regression optimization econometrics intuition sums-of-squares

1

Dlaczego funkcjonalna forma 1. etapu w 2SLS nie jest ważna?

W dzisiejszej prezentacji mówca przedstawił powyższe twierdzenie. Powiedział, że nawet jeśli pierwszy etap zostanie błędnie określony, oszacowania współczynników drugiego etapu będą nadal aktualne. Jako student o niskim wykształceniu nie mogłem prosić o wyjaśnienia, dlatego błagałem o pomoc!

9 econometrics 2sls

1

Konfiguracja danych dla różnic w różnicach

Która konfiguracja jest poprawna dla używanego modelu regresji różnicowej Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} gdzie T jest manekinem, który jest równy 1, jeśli obserwacja pochodzi z grupy badanej, a d jest manekinem, który jest równy 1 w okresie po wystąpieniu leczenia 1) Losowe próbki z …

9 regression econometrics difference-in-difference

6

Jak oszacować autoregresję wektora i funkcję odpowiedzi impulsowej na podstawie danych panelowych

Pracuję nad oszacowaniem wektorowej auto-regresji (VAR) i oszacowaniem funkcji odpowiedzi impulsowej (IRF) na podstawie danych panelowych z udziałem 33 osób powyżej 77 kwartałów. Jak należy analizować tego rodzaju sytuację? Jaki algorytm istnieje w tym celu? Wolałbym przeprowadzić te analizy w języku R, więc jeśli ktoś zna kod R lub pakiet …

9 r econometrics panel-data var impulse-response

1

Unikalny (?) Pomysł na prognozowanie sprzedaży

Pracuję nad opracowaniem modelu do przewidywania całkowitej sprzedaży produktu. Mam około półtora roku rezerwacji, więc mógłbym przeprowadzić standardową analizę szeregów czasowych. Mam jednak również wiele danych na temat każdej „możliwości” (potencjalnej sprzedaży), która została zamknięta lub utracona. „Możliwości” są realizowane etapami rurociągu, dopóki nie zostaną zamknięte lub utracone; powiązali również …

9 predictive-models forecasting econometrics

1

Korzystanie z narzędzi do eksploracji tekstu / przetwarzania języka naturalnego w ekonometrii

Nie jestem pewien, czy to pytanie jest w pełni odpowiednie tutaj, jeśli nie, proszę usunąć. Jestem studentką ekonomii. W przypadku projektu badającego problemy z zakresu ubezpieczeń społecznych mam dostęp do dużej liczby administracyjnych spraw (> 200 tys.), Które dotyczą oceny kwalifikowalności. Raporty te można ewentualnie powiązać z indywidualnymi informacjami administracyjnymi. …

9 machine-learning data-mining econometrics text-mining natural-language

3

Losowe zadanie: po co zawracać sobie głowę?

Losowe przydzielanie jest cenne, ponieważ zapewnia niezależność leczenia od potencjalnych wyników. W ten sposób prowadzi do obiektywnych oszacowań średniego efektu leczenia. Ale inne schematy przydziału mogą również systematycznie zapewniać niezależność leczenia od potencjalnych wyników. Dlaczego więc potrzebujemy losowego przydziału? Innymi słowy, jaka jest przewaga losowego przypisywania nad nielosowymi schematami przypisywania, …

9 econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation

1

Jak połączyć prognozy, gdy zmienna odpowiedzi w modelach prognozowania była inna?

Wprowadzenie W połączeniu prognoz jedno z popularnych rozwiązań opiera się na zastosowaniu pewnego kryterium informacyjnego. Biorąc na przykład kryterium oszacowane dla modelu , można obliczyć różnice AIC_j od AIC ^ * = \ min_j {AIC_j}, a następnie RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} można interpretować …

9 time-series forecasting data-transformation econometrics

3

Jaka jest różnica między zależnością przestrzenną a heterogenicznością przestrzenną?

Jaka jest różnica między zależnością przestrzenną a heterogenicznością przestrzenną? Moje pytanie jest motywowane odczytami w problemach specyfikacji modelu w ekonometrii przestrzennej, w szczególności Anselin (2010) .

9 econometrics spatial

Pytania otagowane jako econometrics