На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Эконометрические оценки. Учебное пособие» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Математика. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Эконометрические оценки. Учебное пособие
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Жанр
Дата выхода
08 сентября 2021
🔍 Загляните за кулисы "Эконометрические оценки. Учебное пособие" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Эконометрические оценки. Учебное пособие" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Валентин Юльевич Арьков) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Каждое новое название грозит заказчику повышением стоимости услуг: статистика, математическая экономика, эконометрика, бизнес-аналитика, наука о данных, машинное обучение… Все перечисленные технологии используют метод наименьших квадратов (классический регрессионный анализ), который мы и будем рассматривать — в самых разных видах. Нас ожидает парная и множественная, линейная и нелинейная регрессия, разное количество входов и выходов модели, учёт качественных и количественных признаков.
📚 Читайте "Эконометрические оценки. Учебное пособие" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Эконометрические оценки. Учебное пособие", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Повторите этот опыт несколько раз, чтобы убедиться, что оценка вероятности немного меняется. Но в среднем оценка «крутится» вокруг точного значения, см. рис.
Рис. План задания
Jupyter Lab
Следующий эксперимент мы проделаем в питоне. Или в Python – если больше нравятся английские названия.
Здесь мы с вами познакомимся с некоторыми приемами работы в диалоговой среде Anaconda / Jupyter Lab и некоторыми командами Python.
Рис. Программа в Jupyter Lab
В первой строчке мы импортируем библиотеку numpy и назначаем ей псевдоним np – для краткости.
Тут будет реклама 1
Это библиотека для работы с числовыми массивами. В обычном, базовом питоне мы тоже можем создавать различные объекты. Однако, numpy позволяет работать с матрицами, то есть с массивами / таблицами чисел. Это могут быть столбцы, или строки, или таблички чисел. Все они условно называются массивами.
Дальше мы будем обращаться к функциям из этой библиотеки np.
Вторая строка – вызов генератора случайных чисел с равномерным распределением.
Тут будет реклама 2
В аргументах функции rand указываем размеры массива, который хотим получить: 10000 строк и 1 столбец.
Следующим шагом мы округляем эти числа с помощью функции round.
Далее находим среднее значение для всего этого массива чисел. Это делает функция mean. Полученную оценку вероятности выводим на экран.
Здесь надо отметить один любопытный момент. Функции для вычисления среднего значения могут называться MEAN и AVERAGE. Могут быть и другие названия. Причём это происходит в рамках одного пакета программ – если это делали в разное время и разные команды разработчиков.
Тут будет реклама 3
За этим приходится следить. Конечно же, мы всегда можем посмотреть справку под названием help. Там же обычно даются примеры использования команды.
Запускаем нашу программу несколько раз и наблюдаем, что выводится на экран в качестве оценки вероятности.
Google Colab
Мы можем проделать наши опыты с теми же результатами и в облачном сервисе Google Colaboratory, см. рис.
Рис.
Тут будет реклама 4
Программма в Google Colab
Внешне всё очень похоже на Anaconda / Jupyter Lab. Мы получаем практически стопроцентную совместимость с программой, отлаженной на локальном компьютере. Тем не менее, иногда бывает тонкости. Colab работает с самыми последними версиями библиотек. И нам не требуется постоянно их обновлять вручную.
Итак, мы запускаем Colab. Нас спрашивают, хотим ли мы открыть существующий файл или создать новый. Создаем новый блокнот.
Мнения
О книге «Эконометрические оценки. Учебное пособие» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Эконометрические оценки. Учебное пособие» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Валентин Юльевич Арьков! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
