«econometrics» 태그된 질문

계량 경제학은 경제학에 대한 응용을 다루는 통계 분야입니다.

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계량 분석법의 실제 적용에 대한 문서화 / 재생 가능한 예?
이 질문은 매우 광범위하게 들릴지 모르지만 여기에 내가 찾는 것이 있습니다. 계량 경제법에 관한 훌륭한 책과 계량법에 대한 훌륭한 설명이 많이 있습니다. 이 CrossValidated question에 설명 된 것처럼 재현 가능한 계량 경제학 예제 도 있습니다 . 실제로이 질문의 예는 내가 찾고있는 것에 매우 가깝습니다. 이 예제에서 누락 된 것은 연구 …


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R의 이산 시간 이벤트 기록 (생존) 모델
R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …
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 선형 회귀 범주 형 변수 "숨김"값
이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …
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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상호 배타적이지 않은 카테고리를 분류 할 수있는 딥 러닝 모델
예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …
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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정규 분포 오차와 중심 한계 정리
Wooldridge 's Introductory Econometrics에는 다음과 같은 인용문이 있습니다. 오류의 정규 분포를 정당화하는 인수는 대개 다음과 같이 실행됩니다. uuu 영향을 미치는 여러 가지 관찰되지 않은 요소의 합입니다 yyy우리는 중앙 한계 정리를 호출하여 uuu 근사 정규 분포가 있습니다. 이 인용문은 선형 모델 가정 중 하나와 관련이 있습니다. u∼N(μ,σ2)u∼N(μ,σ2)u \sim N(μ, σ^2) 여기서 …



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차이의 차이에 대한 데이터 설정
다음을 사용하여 차이 회귀 모델의 차이에 맞는 설정 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} 여기서 T는 관찰이 처리 그룹에서 온 경우 1과 동일한 더미이고 d는 처리가 발생한 후의 시간에서 1과 동일한 더미입니다. 1) 각 그룹과 시간에서 무작위 샘플 (즉, 4 무작위 샘플) 또는 2) 두 기간 …

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패널 데이터로 벡터 자동 회귀 및 임펄스 응답 함수를 추정하는 방법
77 분기 동안 33 명의 개인이있는 패널 데이터를 기반으로 벡터 자동 회귀 (VAR) 및 임펄스 응답 함수 (IRF) 추정을 연구하고 있습니다. 이런 상황을 어떻게 분석해야합니까? 이 목적을 위해 어떤 알고리즘이 있습니까? 나는 R에서 이러한 분석을 수행하는 것을 선호하므로 누군가가 R 코드 또는이 목적을 위해 설계된 패키지에 익숙하다면 특히 도움이 될 …

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판매 예측을위한 고유 (?) 아이디어
제품의 총 판매량을 예측하는 모델을 개발 중입니다. 약 1 년 반의 예약 데이터가 있으므로 표준 시계열 분석을 수행 할 수 있습니다. 그러나 나는 또한 닫히거나 잃어버린 각 '기회'(잠재 판매)에 대한 많은 데이터를 가지고 있습니다. '기회'는 폐쇄되거나 손실 될 때까지 파이프 라인의 단계를 따라 진행됩니다. 또한 잠재 구매자, 영업 사원, 상호 …

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계량 경제학에 텍스트 마이닝 / 자연어 처리 도구 사용
이 질문이 여기에 완전히 적합한 지 잘 모르겠습니다. 그렇지 않은 경우 삭제하십시오. 저는 경제학을 전공하는 대학원생입니다. 사회 보험 문제를 조사하는 프로젝트의 경우, 자격 평가를 다루는 수많은 행정 사건 보고서 (> 200k)에 접근 할 수 있습니다. 이러한 보고서는 개별 관리 정보에 연결될 수 있습니다. 양적 분석에 사용할 수있는 보고서에서 grep/ awk등을 …

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무작위 할당 : 왜 귀찮게?
무작위 배정은 잠재적 결과로부터 치료의 독립성을 보장하기 때문에 가치가 있습니다. 그것이 평균 치료 효과의 편견없는 추정으로 이어지는 방법입니다. 그러나 다른 할당 체계는 또한 잠재적 결과로부터 치료의 독립성을 체계적으로 보장 할 수있다. 그렇다면 왜 무작위 할당이 필요한가요? 달리 말하면, 비 랜덤 할당 체계에 비해 무작위 할당의 장점은 무엇입니까? 를 각 요소가 …

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예측 모델의 반응 변수가 다른 경우 예측을 결합하는 방법은 무엇입니까?
소개 예측 조합에서 인기있는 솔루션 중 하나는 일부 정보 기준의 적용을 기반으로합니다. 예를 들어 모델 대해 추정 된 Akaike 기준 를 하면 와 의 차이 를 와 계산 한 다음 RP_j = e ^ {(AIC ^ *-AIC_j) / 2} 를 다음과 같이 해석 할 수 있습니다. 모델 j 의 상대 …


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