Home
Sản phẩm
Khóa học

Home
Sản phẩm
Khóa học

leaf

leaf

leaf

Docy banner shape 01

Docy banner shape 02

Man illustration

Home
Sách Kinh tế lượng
Kinh tế lượng vi mô sử dụng Stata
14. Hồi quy linh hoạt: Mô hình hỗn hợp hữu hạn và phi tham số

Cập nhật 24/10/2024

Kinh tế lượng vi mô sử dụng Stata

1. Các khái niệm cơ bản về Stata
2. Quản lý dữ liệu và đồ họa
3. Các khái niệm cơ bản về hồi quy tuyến tính
4. Mở rộng hồi quy tuyến tính
5. Phương pháp Mô phỏng
6. Hồi quy tuyến tính với sai số tương quan
7. Hồi quy biến công cụ tuyến tính
8. Các mô hình dữ liệu bảng tuyến tính: Cơ bản
9. Các mô hình dữ liệu bảng tuyến tính: Mở rộng
10. Giới thiệu về hồi quy phi tuyến
11. Kiểm định giả thuyết và chỉ định mô hình
12. Phương pháp bootstrap
13. Phương pháp hồi quy phi tuyến
14. Hồi quy linh hoạt: Mô hình hỗn hợp hữu hạn và phi tham số
15. Hồi quy bách phân vị
16. Lập trình trong Stata
17. Sử dụng Mata
18. Tối ưu hóa trong Mata
19. Phương pháp tối ưu hóa phi tuyến
20. Mô hình kết quả nhị phân
21. Mô hình đa thức
22. Mô hình Tobit và chọn mẫu
23. Mô hình dữ liệu đếm
24. Phân tích sống sót cho dữ liệu thời gian
25. Mô hình dữ liệu bảng phi tuyến
26. Mô hình tham số cho tính không đồng nhất và nội sinh
27. Thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên và tác động điều trị ngoại sinh
28. Tác động điều trị nội sinh
29. Hồi quy không gian
30. Hồi quy bán tham số
31. Học máy cho dự đoán và suy luận
32. Các phương pháp Bayes: Cơ bản
33. Các phương pháp Bayes: Thuật toán chuỗi Markov Monte Carlo

14. Hồi quy linh hoạt: Mô hình hỗn hợp hữu hạn và phi tham số

Estimated reading: 0 minutes 11 views

Vẫn còn thắc mắc? Chúng tôi có thể hỗ trợ gì?

Chúng tôi có thể hỗ trợ gì?

Trang này có hữu ích? Yes No

14. Hồi quy linh hoạt: Mô hình hỗn hợp hữu hạn và phi tham số

Hoặc sao chép liên kết

MỤC LỤC

Tổng hợp bởi VIETLOD

Thông tin

Giới thiệu
Liên hệ
Các điều khoản
Chính sách bảo mật

Quản lý

Khóa học
Học viên
Giảng viên
Hỏi đáp

Hướng dẫn

Cộng tác viên
Đăng ký tài khoản
Hướng dẫn mua hàng
Hướng dẫn thanh toán

© 2023 All Rights Reserved by VIETLOD