计量经济学及Stata应用购买后点击章节即可在线学习计量实证分析DVD北京国富如荷网络科技有限公司

计量经济学及Stata应用_购买后点击章节即可在线学习

课时5视频导入数据

课时6视频变量标签、审视数据

课时7视频画图

课时8视频统计分析

课时9视频生成新变量、计算器、终止命令

课时10视频日志

课时11视频命令库更新、学习资源

课时13视频偏导数、多元最优化、积分

课时14视频矩阵、方阵、转置

课时15视频向量、矩阵加法、数乘

课时16视频矩阵乘法、线性方程组、逆矩阵

课时17视频矩阵的秩

课时18视频二次型

课时19视频概率、条件概率

课时20视频分布与条件分布

课时21视频随机变量的数字特征

课时22视频随机变量的矩

课时23视频条件分布与矩的案例

课时24视频迭代期望定律

课时25视频均值独立

课时26视频正态分布

课时27视频卡方分布、t分布

课时28视频F分布

课时29视频统计推断的思想

课时31视频一元线性回归2

课时32视频OLS估计量的推导

课时33视频OLS的正交性

课时34视频平方和分解公式

课时35视频拟合优度

课时36视频无常数项的回归

课时37视频一元回归的Stata实例

课时38视频Stata命令运行结果的存储与调用

课时39视频总体回归函数与样本回归函数-蒙特卡罗模拟

课时41视频二元线性回归案例

课时42视频多元线性回归模型

课时43视频OLS估计量的推导

课时44视频OLS的几何解释

课时45视频拟合优度

课时46视频线性假定

课时47视频严格外生性的假定

课时48视频无严格多重共线性的假定

课时49视频OLS的线性性与无偏性

课时50视频OLS的协方差矩阵

课时51视频高斯-马尔可夫定理

课时52视频标准误

课时53视频Wald检验的原理

课时54视频t统计量的分布

课时55视频t检验的步骤

课时56视频p值

课时57视频置信区间

课时58视频单边检验

课时59视频第I类与第II类错误

课时60视频多个线性假设的联合检验

课时61视频F统计量的分布

课时62视频F检验的步骤

课时63视频F统计量的似然比原理表达式

课时64视频F统计量与拟合优度的联系

课时65视频点预测

课时66视频区间预测

课时67视频多元回归的Stata实例

课时68视频无常数项与子样本回归

课时69视频假设检验的Stata操作

课时71视频正态分布假设太强

课时72视频小样本理论难以推导

课时73视频依概率收敛

课时74视频依概率收敛的运算

课时75视频依均方收敛

课时76视频依分布收敛

课时77视频依分布收敛的运算

课时78视频依概率收敛与依分布收敛的关系

课时79视频大数定律

课时80视频中心极限定理

课时81视频使用蒙特卡罗法模拟中心极限定理

课时82视频统计量的大样本性质

课时83视频严格平稳过程

课时84视频一阶自回归的平稳性

课时85视频弱平稳过程

课时86视频渐近独立的概念

课时87视频渐近独立定理

课时88视频大样本OLS的假定

课时89视频OLS的一致性

课时90视频内生性的后果

课时91视频OLS的渐近正态性

课时92视频OLS的渐近方差

课时93视频稳健标准误可还原为普通标准误

课时94视频检验单个系数

课时95视频检验多个线性假设

课时96视频电力企业的成本函数

课时97视频回归系数的解释

课时98视频检验规模报酬效应

课时99视频使用稳健标准误进行推断

课时100视频大样本理论的蒙特卡罗模拟

课时102视频条件方差与无条件方差

课时103视频异方差的例子

课时104视频BP检验

课时105视频作为LM检验的BP检验

课时106视频怀特检验

课时107视频OLS,WLS

课时108视频可行加权最小二乘法

课时109视频OLS还是FWLS

课时110视频检验异方差的Stata命令

课时111视频FWLS的Stata操作

课时112视频Stata命令的批处理

课时115视频画图、BG检验

课时116视频Q检验

课时117视频DW检验

课时118视频OLS加HAC标准误

课时119视频准差分法

课时122视频修改模型设定

课时125视频画图

课时127视频HAC标准误

课时128视频FGLS

课时129视频修改模型设定

课时131视频随机实验

课时132视频自然实验

课时133视频无关变量

课时134视频建模策略

课时135视频信息准则

课时136视频序贯t规则

课时137视频解释变量个数选择的案例

课时138视频对函数形式的检验

课时139视频RESET检验的案例

课时140视频多重共线性的后果

课时141视频方差膨胀因子

课时142视频多重共线性的处理方法

课时143视频多重共线性的处理方法与案例

课时144视频将变量标准化

课时145视频极端数据的后果

课时146视频极端数据的检测

课时147视频极端数据的案例

课时148视频虚拟变量陷阱

课时149视频虚拟变量的作用

课时150视频在Stata中生成虚拟变量

课时151视频邹检验

课时152视频虚拟变量法

课时155视频缺失数据与线性插值

课时156视频变量单位的选择

课时158视频测量误差偏差

课时159视频工具变量的定义

课时160视频工具变量法

课时161视频2SLS的一致性

课时162视频2SLS的阶条件

课时163视频2SLS的推广

课时164视频弱工具变量的检验

课时165视频弱工具变量的处理

课时166视频过度识别检验的Sargan统计量

课时167视频过度识别检验的大前提

课时168视频豪斯曼检验的原理

课时169视频豪斯曼检验的Stata操作

课时170视频排他性约束

课时171视频滞后变量作为工具变量

课时172视频警察人数与犯罪率的案例

课时173视频制度与经济增长的案例

课时174视频看电视与小儿自闭症的案例

课时175视频工具变量法的估计

课时176视频工具变量法的诊断性检验

课时177视频回归结果的输出

课时179视频Probit与Logit的比较

课时180视频最大似然估计的原理

课时181视频最大似然估计的数值计算

课时182视频多参数的MLE估计

课时183视频二值选择模型的MLE估计

课时184视频边际效应

课时185视频回归系数的经济意义

课时186视频拟合优度

课时187视频准最大似然估计

课时188视频Wald检验

课时189视频LR检验

课时190视频LM检验

课时191视频三大统计检验的比较

课时192视频二值选择模型的Stata命令

课时193视频泰坦尼克号案例的数据特征

课时194视频Logit模型的估计与解释

课时195视频Logit模型的预测

课时196视频Probit与Logit模型的比较

课时197视频其他离散选择模型

课时199视频面板数据的优缺点

课时200视频面板数据的估计策略

课时201视频混合回归

课时202视频固定效应模型-组内估计量

课时203视频固定效应模型-LSDV法

课时204视频固定效应模型-一阶差分法

课时207视频随机效应模型的FGLS估计

课时208视频组间估计量

课时209视频拟合优度的度量

课时210视频非平衡面板

课时211视频究竟该用固定效应还是随机效应模型

课时212视频面板模型的设定

课时213视频家庭联产承包责任制的案例

课时214视频混合回归

课时215视频固定效应

课时216视频随机效应

课时217视频豪斯曼检验

课时218视频组间估计量及总结

课时220视频GDP的案例

课时221视频一阶自回归

课时222视频一阶自回归的案例

课时223视频高阶自回归

课时224视频高阶自回归的案例

课时225视频自回归分布滞后模型

课时226视频ADL的案例

课时227视频误差修正模型

课时228视频移动平均与ARMA模型

课时229视频脉冲响应函数

课时230视频GDP对数差分的脉冲响应

课时231视频向量自回归

课时232视频VAR的滞后阶数与变量个数

课时233视频VAR的脉冲响应函数

课时234视频正交化的脉冲响应函数

课时235视频格兰杰因果检验

课时236视频VAR的Stata命令

课时237视频VAR的估计与检验

课时238视频VAR的IRF函数

课时239视频VAR的预测

课时241视频季节效应

课时242视频季节调整的原理

课时243视频季节调整的回归法

课时244视频日期数据的导入

课时246视频结构变动

课时247视频随机趋势

课时248视频ARMA的平稳性

课时249视频VAR的平稳性

课时250视频估计量不服从渐近正态

课时252视频DF检验

课时253视频ADF检验

课时254视频ADF检验的Stata命令

课时255视频单整阶数的确定

课时256视频单位根检验的Stata实例

课时257视频协整的思想

课时258视频协整的定义

课时259视频EG-ADF检验

课时260视频协整的最大似然估计

课时261视频协整分析的Stata命令

课时262视频货币需求函数的案例

课时264视频准备阶段

课时265视频选题

课时266视频探索性研究

课时267视频收集与整理数据

课时268视频建立计量模型

课时269视频选择计量方法

课时270视频解释回归结果

课时271视频诊断性检验

课时272视频稳健性检验

课时273视频标题、关键字、摘要

课时274视频引言、文献回顾

课时275视频理论框架、数据说明

课时276视频计量方法、回归结果

课时277视频稳健性检验、结论

课时278视频参考文献、附录

课时279视频写作风格

课时280视频与同行交流

课时281视频提交论文或投稿

课时282视频写作伦理

课时283视频结束语

普通高校经管类及社科类的本科生

陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位,2007年获美国NorthernIllinoisUniversity数学硕士与经济学博士学位,现任山东大学经济学院教授,博士生导师。

主要研究领域为计量经济学、机器学习、经济史。已发表论文于OxfordEconomicPapers(leadarticle),Economica,JournalofComparativeEconomics,StataJournal,JournalofEconometrics,《经济学(季刊)》《世界经济》等国内外期刊。著有畅销教材《高级计量经济学及Stata应用》(第2版,2014),《计量经济学及Stata应用》(2015),《机器学习及R应用》(2020)与《机器学习及Python应用》(2021)。2010年入选教育部新世纪人才支持计划。

本课程为既接轨现代计量经济学,又适合中国国情的本科计量经济学教程。

本课程力图以清晰而生动的讲解,较多的插图与经济意义,来直观地解释计量方法。

结合目前欧美最为流行的Stata计量软件,及时地介绍相应的电脑操作与经典实例,为读者提供“一站式”服务。

学习方式:在线点击章节即可在线学习,每章第一讲可以免费试看

售价:199元(包含全套一学期课程视频,共15章140节,283个视频,总长46小时,可重复观看;不含教材)

课程有效期:自购买之日起2年

课程教材:陈强,《计量经济学及Stata应用》,高等教育出版社,2015年(自行购买)

THE END
1.如何利用科技进行有效学习:网络课程的优势其次,个性化学习是网络课程的另一大优势。许多在线学习平台如Coursera、Udemy和Khan Academy等提供了从基础到高级的多样课程,学生可以根据自己的兴趣和需求选择课程。更进一步的是,一些平台通过数据分析,能够推荐适合学生学习水平和学习历史的课程内容。此外,学生可以通过重复观看视频讲座和教程,按自己的学习进度进行复习https://baijiahao.baidu.com/s?id=1812129908899893159&wfr=spider&for=pc
2.在线学习的优势与劣势.pptx在线学习的优势与劣势汇报人:PPT可修改2024-01-20REPORTING目录引言在线学习优势在线学习劣势在线学习与传统学习比较在线学习改进措施结论与展望PART01引言REPORTING随着互联网的普及和技术的不断进步,人们可以随时随地通过网络获取信息和知识,这为在线学习提供了广阔的空间和可能性。传统的教育模式受到时间和空间的限制,而https://www.renrendoc.com/paper/319758163.html
3.在线学习的优势与劣势分析.pptx互联网技术的快速发展教育资源的日益丰富学习方式的变革随着互联网技术的不断进步,网络带宽、数据传输速度、多媒体展示等方面得到了极大的提升,为在线学习的普及和发展提供了技术基础。全球范围内的教育资源不断整合和共享,为学习者提供了更多的学习选择和内容。在线学习打破了传统学习方式的时空限制,使得学习者可以更加灵https://m.book118.com/html/2024/0215/7046110155006041.shtm
4.线上线下混合式教学模式:优缺点分析改进建议和实践探索线上线下混合式教学模式在教育领域的应用日益广泛,它融合了传统面对面教学和现代在线教育的优点,为学生和教育者提供了更灵活、多样化的学习和教育体验。 本文将探讨线上线下混合式教学模式的优点、挑战以及改进建议,同时通过实践探索和案例分享,展示这一教学模式的实际应用和价值。 https://content.edusoho.com/detail/139
5.线上教学优秀案例(二十)《钢琴基础》云上教学模式探究【前言】目前我校在线课堂教学如火如荼,老师们在各大教学平台化身“直播高手”“网课达人”倾心打造精彩课堂,有效保证了在线学习与线下课堂教学质量实质等效。为进一步推进信息技术与教育教学深度融合,创新线上教学模式,培育和打造线上“金课”,发挥优秀案例引领示范https://www.gpnu.edu.cn/info/1039/22716.htm
6.[课程思政示范教学案例]以评促学:信息化教学评价在线任务完成和评价,以及面授中的查漏补缺,让学生实现对基本知识的全面掌握;然后是线下巩固和转化阶段:通过布置小组学习任务(讨论、作品设计、评价任务等学科性学习任务),让学生对在线学习的基本知识进行巩固和转化;最后是迁移与应用阶段:通过布置小组学习任务(设计、评价、案例分析等真实性学习任务)实现对基本知识的https://jwc.hbu.cn/info/1216/9158.htm
7.优秀办公室布局软件精选推荐【导读】为您推荐多款办公室布局软件,包括酷家乐、SketchUp等,介绍其预算规划能力、核心功能特点、优缺点,还涵盖实战案例、学习资源、省钱秘籍、灯光设计及VR全景图应用等丰富内容。 软件或网址推荐:为您精选的办公室布局利器 1.酷家乐:强大的办公室布局软件 https://b.kujiale.com/article-detail/3FO4K4W4H53N
8.golang框架与PHP框架的比较Golang在选择 web 开发框架时,Golang 和 PHP 是两种备受推崇的选项。本文将比较这两种框架,涵盖其优缺点、性能和实战案例,帮助您为您的下一个项目做出明智的决定。 优缺点 性能 Golang 因其在并发和高性能方面的卓越表现而闻名。它的 goroutine 并发原语使开发人员能够轻松编写利用多核处理器的应用程序。与 PHP 相比,https://m.php.cn/faq/833037.html
9.Interview:人工智能岗位面试—人工智能岗位求职之人工智能算法二、算法编程学习 三、ML算法讲解 1、算法理论 2、应用案例 四、AI实战之学以致用— ML学习项目初级 五、AI实战之学以致用—DL学习项目中级 六、AI提升 — 推荐算法及数据挖掘 https://blog.51cto.com/yunyaniu/5246656
10.数学实验尝试教学转化学困生的案例研究结题报告2、案例研究方法 预设实施完成情况,即时反省记录,不能自轻自贱。感觉没意思,不要研究了,研究的话,多没面子,这认识本身就错误。将自己的教学优缺点晒一晒,洗一洗,才能认清自我,越教越会教。 3、经验总结法 撰写案例基础上,不断积累活动经验,理论素养,不知不觉有了深刻认识,有了“自己的经验”,就要即时总结,https://www.jianshu.com/p/6fb5a2f19cc8
11.机器学习的不确定性:自动驾驶的安全视角我们主要关注机器学习方法以及训练数据本身的不确定性问题。我们考虑了自动驾驶中多种安全危急的情景,这些情景可能是不确定性问题的结果,并且提出了有效的监测方法以确保系统的安全性。值得一提的是,仅仅应用一种单独的技术不足以验证自适应软件的功能,因为每种技术都有自己的优缺点。因此,我们需要构建一个包含不同http://www.cheyun.com/content/24837
12.学习机企业营销案例盘点学习机明星代言有哪些学习机赞助活动学习机主打少儿市场,因此学习机企业营销一般瞄准少儿、家庭类节目,像读书郎赞助《中国少年说》、诺亚舟优学派冠名《中国汉字听写大会》等,都是不错的学习机营销案例。此外,请一名有“学霸”标签的明星做代言也可以帮助品牌提高知名度,王力宏、关晓彤等曾为学习机做代言。学习机营销方法有哪些呢?来看看Maigoo编辑的盘点吧https://m.maigoo.com/news/551062.html
13.线上培训心得(通用15篇)这种线上教学优缺点都比较明显。优点是具有较强的灵活性,缺点是缺少当面的沟通交流。建议条件允许的情况下,可以采取线上线下相结合的方式开展。 4、你觉得线上培训更适合哪些培训对象?或者哪类课程更适合线上培训? 个人觉得线上培训可能更适合理论知识学习或管理能力提升等方面,后面有机会的话,希望还能参加类似培训。https://www.yjbys.com/xuexi/xinde/3584655.html
14.深度学习入门课资深课特色课学术案例产业实践案例本项目是深度学习材料获取一站式平台,内容涵盖深度学习入门课、深度学习百科、产业实践案例(开发中)以及系列特色课程(开发中)等等,后续会分享深度学习实践Tricks和前沿论文复现等。从理论到实践,从科研到产业应用,各类学习材料一应俱全,旨在帮助开发者高效地学习和掌握深度学习知识,快速成为AI跨界人才。 内容全面:无论您https://gitee.com/nimabi2321wrq-fgwesdfhuy3q/awesome-DeepLearning
15.“三位一体”的BOPPPS线上教学实践探索竞赛后相互点评其他小组优缺点,对比课前意识是否产生改变;总结:重申教学实施中的核心理念:在整体战略目标的指导下,从关键业务过程和顾客要求出发来思考问题;数据和事实是六西格玛的两大基石;重视定量测量指标,这样的测量指标可用于公司所有方面,包括制造、工具、行政、软件等;尽早识别“重要过程”指标。在对学生的考核中https://www.fx361.com/page/2021/0831/8813219.shtml
16.NLP:基于文本语义的智能问答系统通过深度学习模型判断问题与答案的匹配得分 使用BERT模型特征提取并判断问题相似度 使用检索引擎Faiss索引构建和检索 构建在线FAQ问答系统 0-1 学什么 结合Faiss和bert提供的模型实现了一个中文问答系统。旨在提供一个用Faiss结合各种AI模型实现语义相似度匹配的解决方案。最后通过项目案例实现:文本语义相似度文本检索系统和https://blog.csdn.net/demm868/article/details/113777857