Als «econometrics» getaggte Fragen

Die Ökonometrie ist ein Bereich der Statistik, der sich mit Anwendungen auf die Wirtschaft befasst.

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Dokumentierte / reproduzierbare Beispiele für erfolgreiche reale Anwendungen ökonometrischer Methoden?
Diese Frage mag sehr weit gefasst klingen, aber hier ist, wonach ich suche. Ich weiß, dass es viele ausgezeichnete Bücher über ökonometrische Methoden und viele ausgezeichnete Expository-Artikel über ökonometrische Techniken gibt. Es gibt sogar ausgezeichnete reproduzierbare Beispiele für Ökonometrie, wie in dieser CrossValidated- Frage beschrieben . Tatsächlich kommen die Beispiele …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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 lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
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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Regressionskoeffizienten nach verschiedenen Differenzen interpretieren
Es gibt nur wenige Erklärungen, die beschreiben, wie lineare Regressionskoeffizienten nach Differenzierung einer Zeitreihe interpretiert werden (um eine Einheitswurzel zu eliminieren). Ist es so einfach, dass es nicht nötig ist, es formell zu formulieren? (Ich bin mir dieser Frage bewusst , war mir aber nicht sicher, wie allgemein die Antwort …
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Was bedeutet die strikte Exogenitätsbedingung von OLS wirklich?
In Hayashis Ökonometrie heißt es, dass eine der Annahmen des klassischen OLS lautet: Und ich weiß, dass die Implikationen sind, dass für alle , und dass der Fehlerterm nicht mit den Regressoren korreliert.E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.(1)(1)E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.\mathbb{E}(\epsilon_i\lvert\mathbf{x_1}, \mathbf{x_2}, \ldots, \mathbf{x_n}) = 0 \text{, for } i=1, \ldots, n. \tag{1}E(ϵi)=0E(ϵi)=0\mathbb{E}(\epsilon_i) = …
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
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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Normalverteilte Fehler und der zentrale Grenzwertsatz
In Wooldridges Introductory Econometrics gibt es ein Zitat: Das Argument, das die Normalverteilung für die Fehler rechtfertigt, lautet normalerweise ungefähr so: Da die Summe vieler verschiedener unbeobachteter Faktoren ist, die , können wir den zentralen Grenzwertsatz aufrufen, um zu schließen, dass u eine ungefähre Normalverteilung hat.uuuyyyuuu Dieses Zitat bezieht sich …
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Warum ist die funktionale Form der 1. Stufe in 2SLS nicht wichtig?
In einer heutigen Präsentation machte der Redner die obige Behauptung. Er sagte, dass selbst wenn die erste Stufe falsch spezifiziert ist, die Koeffizientenschätzungen der zweiten Stufe weiterhin gültig sind. Als Student mit niedrigem Abschluss konnte ich nicht um eine Erklärung bitten, deshalb bat ich jetzt um Ihre Hilfe!
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Dateneinrichtung für Unterschiede
Welches Setup ist für einen Unterschied im Differenzregressionsmodell mit geeignet? 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} wobei T ein Dummy ist, der gleich 1 ist, wenn die Beobachtung aus der Behandlungsgruppe stammt, und d ein Dummy ist, der in dem Zeitraum nach dem Auftreten der Behandlung …
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Einzigartige (?) Idee zur Umsatzprognose
Ich arbeite an der Entwicklung eines Modells zur Vorhersage des Gesamtumsatzes eines Produkts. Ich habe ungefähr anderthalb Jahre Buchungsdaten, sodass ich eine Standard-Zeitreihenanalyse durchführen kann. Ich habe jedoch auch viele Daten über jede "Gelegenheit" (potenzieller Verkauf), die entweder geschlossen wurde oder verloren ging. "Opportunities" werden in Phasen einer Pipeline weiterentwickelt, …
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Verwendung von Text Mining / Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Ökonometrie
Ich bin mir nicht sicher, ob diese Frage hier völlig angemessen ist. Wenn nicht, bitte löschen. Ich bin ein Student der Wirtschaftswissenschaften. Für ein Projekt, das Probleme in der Sozialversicherung untersucht, habe ich Zugang zu einer großen Anzahl von administrativen Fallberichten (> 200.000), die sich mit Eignungsbewertungen befassen. Diese Berichte …
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Zufällige Zuordnung: Warum sich die Mühe machen?
Eine zufällige Zuordnung ist wertvoll, da sie die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen gewährleistet. Auf diese Weise führt dies zu unvoreingenommenen Schätzungen des durchschnittlichen Behandlungseffekts. Andere Zuweisungsschemata können jedoch auch systematisch die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen sicherstellen. Warum brauchen wir also eine zufällige Zuordnung? Anders ausgedrückt, was …
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