Perguntas com a marcação «econometrics»

Essa pergunta pode parecer muito ampla, mas aqui está o que estou procurando. Eu sei que existem muitos livros excelentes sobre métodos econométricos e muitos artigos expositivos excelentes sobre técnicas econométricas. Existem até excelentes exemplos reprodutíveis de econometria, conforme descrito nesta pergunta CrossValidated . De fato, os exemplos nesta pergunta …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

Como você interpreta o coeficiente de razão inversa de Mills (lambda) no modelo Heckman de duas etapas ?

10 econometrics  heckman  selection-bias 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

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 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

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 

Existem poucas explicações que descrevem como interpretar os coeficientes de regressão linear após diferenciar uma série temporal (para eliminar uma raiz unitária). É tão simples que não há necessidade de declarar formalmente? (Estou ciente dessa pergunta , mas não tinha certeza de quão geral foi sua resposta). Digamos que estamos …

10 time-series  multiple-regression  econometrics  linear-model  inference 

Na Econometria de Hayashi, afirma-se que uma das suposições do OLS clássico é: E eu sei que as implicações são que para todos os , e que o termo do erro não está correlacionado com os regressores.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, …

10 regression  econometrics  least-squares 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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 

Na Econometria Introdutória de Wooldridge, há uma citação: O argumento que justifica a distribuição normal dos erros geralmente é algo como isto: como é a soma de muitos fatores não observados que afetam , podemos invocar o teorema do limite central para concluir que tem uma distribuição normal aproximada.e vcvocêuuyyyvocêuu …

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No meu livro econométrico (Econometria Introdutória), que trata do OLS, o autor escreve: "O SSR deve cair quando outra variável explicativa é adicionada". Por que é isso?

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Numa apresentação hoje, o orador fez a reivindicação acima. Ele disse que, mesmo que o primeiro estágio seja mal especificado, as estimativas do coeficiente do segundo estágio ainda serão válidas. Como um estudante de pós-graduação humilde, não podia pedir uma explicação, então agora implorei por sua ajuda!

9 econometrics  2sls 

Qual configuração está correta para uma diferença no modelo de regressão de diferença usando 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} onde T é um manequim igual a 1 se a observação for do grupo de tratamento ed é um manequim igual a 1 no período após …

9 regression  econometrics  difference-in-difference 

Estou trabalhando na estimativa da auto-regressão vetorial (VARs) e da função de resposta ao impulso (IRFs) com base nos dados do painel com 33 indivíduos em 77 trimestres. Como esse tipo de situação deve ser analisado? Quais algoritmos existem para esse fim? Eu preferiria realizar essas análises em R, portanto, …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response 

Estou trabalhando no desenvolvimento de um modelo para prever as vendas totais de um produto. Eu tenho cerca de um ano e meio de dados de reservas, para poder fazer uma análise de séries temporais padrão. No entanto, também tenho muitos dados sobre cada 'oportunidade' (venda potencial) que foi fechada …

9 predictive-models  forecasting  econometrics 

Não tenho certeza se esta pergunta é totalmente apropriada aqui; caso contrário, exclua. Eu sou um estudante de graduação em economia. Para um projeto que investiga questões de seguros sociais, tenho acesso a um grande número de relatórios de casos administrativos (> 200k) que lidam com avaliações de elegibilidade. Esses …

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A atribuição aleatória é valiosa porque garante a independência do tratamento dos possíveis resultados. É assim que leva a estimativas imparciais do efeito médio do tratamento. Mas outros esquemas de atribuição também podem garantir sistematicamente a independência do tratamento dos possíveis resultados. Então, por que precisamos de atribuição aleatória? Em …

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