course language
course duration
needed to educate
for credit at your university
Задача курса — научить вас находить и оценивать зависимости в реальных данных, а также визуализировать, интерпретировать и использовать их для прогнозирования.
Эконометрика — наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y?
Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.
Курс включает в себя видео-лекции, разбитые на фрагменты от 8 до 11 минут. Длина одной лекции около полутора часов. В середине курса (на восьмой неделе) запланирован промежуточный контроль, по окончании курса (на пятнадцатой неделе) — экзамен. В оставшиеся недели студенту будет предложено выполнить тест по пройденному в течение недели материалу. Также в курсе будет одно взаимно-оцениваемое домашнее задание. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями, доступ к оцениваемым заданиям и экзамену с прокторингом станет доступен после оплаты курса.
Лекций будет достаточно, однако полезны могут оказаться:
Теория вероятностей и математическая статистика. Линейная алгебра опционально.
В результате прохождения курса слушатель:
Курс вносит вклад в формирование следующих компетенций:
course language
course duration
needed to educate
for credit at your university
Магистр
Position: Старший преподаватель Департамента прикладной экономики, Факультет экономических наук