Informações sobre o curso

94,833 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

67%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

25%

recebi um aumento ou promoção

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 68 horas para completar

Russo

Legendas: Russo

Habilidades que você terá

StatisticsTime SeriesEconometricsR Programming

Resultados de carreira do aprendiz

67%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

25%

recebi um aumento ou promoção

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 68 horas para completar

Russo

Legendas: Russo

Instrutores

oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up96%(4,341 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

5 horas para concluir
18 vídeos (Total 146 mín.), 9 leituras, 1 teste
18 videos
О курсе. Промо-ролик1min
1.1.1. Суть метода наименьших квадратов8min
1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски]8min
1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски]6min
1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски]8min
1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров11min
1.1.6. Ликбез по линейной алгебре 5min
1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] 7min
1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] 13min
1.1.9. Коэффициент детерминации9min
1.1.10. Мораль первой лекции 1min
1.2.1. Консольный режим в R11min
1.2.2. Написание первого скрипта в R11min
1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки8min
1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R11min
1.2.5. МНК в R. Пример с машинами10min
1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью8min
9 leituras
Об университете10min
Установка R/R-studio/Texlive под Windows10min
Установка R/R-studio/Mactex под Mac10min
Установка R/R-studio/Texlive под Linux10min
Ссылки на pdf-версии лекций, скрипты и данные10min
Источники мудрости10min
Критерии оценивания10min
Поправки к неточностям в видео-фрагментах10min
Доброжелательное напутствие перед тестом :)10min
1 exercício prático
МНК, введение в R30min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Статистические свойства оценок коэффициентов

4 horas para concluir
22 vídeos (Total 188 mín.), 1 leitura, 1 teste
22 videos
2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски]12min
2.1.3. Условная дисперсия [+доска]7min
2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски]7min
2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок4min
2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски]9min
2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде5min
2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал]11min
2.1.9. Оценка ковариационной матрицы3min
2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов14min
2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез 5min
2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски]10min
2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски]5min
2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски]8min
2.1.15. Интерпретация стандартной таблички7min
2.1.16. Особенности проверки гипотез8min
2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска]10min
2.2.1. Работа со случайными величинами в R10min
2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R9min
2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами10min
2.2.4. Сохранение и загрузка данных10min
2.2.5. Загрузка данных RLMS9min
1 leituras
И вновь доброжелательное напутствие!10min
1 exercício prático
Проверка гипотез о коэффициентах30min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

4 horas para concluir
18 vídeos (Total 169 mín.), 1 leitura, 1 teste
18 videos
3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски]12min
3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании8min
3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок12min
3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях6min
3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски]8min
3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]9min
3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]8min
3.1.9. Лишние и пропущенные переменные7min
3.1.10. Тест Рамсея [+ доска]13min
3.1.11. Простые показатели качества модели6min
3.2.1. R: графики и переход к логарифмам12min
3.2.2. R: графики для качественных и количественных переменных 8min
3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R14min
3.2.4. Построение прогнозов в R4min
3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов6min
3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея7min
3.2.7. Нано-исследование11min
1 leituras
Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10min
1 exercício prático
Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях30min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Мультиколлинеарность

2 horas para concluir
10 vídeos (Total 91 mín.), 1 leitura, 1 teste
10 videos
4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью?9min
4.1.3. Ридж и LASSO регрессия 9min
4.1.4. Идея метода главных компонент7min
4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски]10min
4.1.6. Свойства главных компонент9min
4.2.1. R: доверительные интервалы при мультиколлинеарности8min
4.2.2. LASSO регрессия в R8min
4.2.3. R: ридж-регрессия и идея оценки лямбды4min
4.2.4. Метод главных компонент в R10min
1 leituras
Напутствие перед тестом!10min
1 exercício prático
Мультиколлинеарность30min
4.9
82 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Эконометрика (Econometria)

por VVJun 8th 2019

Спасибо, прекрасный курс! Узнал много нового, на некоторые вещи даётся необычный взгляд.\n\nХорошо бы сделать ещё более продвинутый курс, в один всё не влезает ))

por FBAug 16th 2019

A well balanced course to have a clear practical understanding of Econometrics. Enjoyable experience of learning R programming.

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.