Об этом курсе
36,176

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 57 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 weeks of study, 3-8 hours/week...

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

StatisticsTime SeriesEconometricsR Programming

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 57 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 weeks of study, 3-8 hours/week...

Русский

Субтитры: Русский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

Материалы всех недель доступны сразу, но в системе указаны рекомендуемые сроки выполнения всех заданий. Форум также открыт для Ваших вопросов. Ознакомьтесь с правилами оценивания и проведения контрольных работ. Обращаем Ваше внимание на то, что тест можно делать сколько угодно раз, но на каждые 8 часов даются только три попытки. Если Вы начали выполнять тест, то время на его выполнение неограничено. Ссылки на pdf-файлы лекций и скрипты для всех недель находятся в разделе Ценные ресурсы так же, как и правки к видео-фрагментам :) В первых же тестах есть вопросы, где необходимо использовать R, поэтому надеемся, что Вы уже успели поставить его на свои компьютеры. Если нет, то в Ценных ресурсах лежат подробные инструкции по установке софта. После установки не забудьте открыть в R-Studio (File -> Open file) файл "install_all.R" и запустите его, чтобы поставить все необходимые нам в ближайшее время пакеты. Выделите все строчки и запустите с помощью сочетания Ctrl + Enter на Windows или Cmd + Enter на Mac. Чтобы познакомиться с R поближе, в данной виньетке представлено краткое и наглядное описание интерфейса R-studio, шорткатов и других полезных вещей. Успехов!...
18 видео ((всего 147 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
18 видео
О курсе. Промо-ролик1мин
1.1.1. Суть метода наименьших квадратов8мин
1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски]8мин
1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски]6мин
1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски]8мин
1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров11мин
1.1.6. Ликбез по линейной алгебре 5мин
1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] 7мин
1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] 13мин
1.1.9. Коэффициент детерминации9мин
1.1.10. Мораль первой лекции 1мин
1.2.1. Консольный режим в R11мин
1.2.2. Написание первого скрипта в R11мин
1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки8мин
1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R11мин
1.2.5. МНК в R. Пример с машинами10мин
1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью8мин
8 материала для самостоятельного изучения
Установка R/R-studio/Texlive под Windows10мин
Установка R/R-studio/Mactex под Mac10мин
Установка R/R-studio/Texlive под Linux10мин
Ссылки на pdf-версии лекций, скрипты и данные10мин
Источники мудрости10мин
Критерии оценивания10мин
Поправки к неточностям в видео-фрагментах10мин
Доброжелательное напутствие перед тестом :)10мин
1 практическое упражнение
МНК, введение в R40мин
Неделя
2
4 ч. на завершение

Статистические свойства оценок коэффициентов

Бета с крышкой - друг и враг эконометриста :)...
22 видео ((всего 188 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
22 видео
2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски]12мин
2.1.3. Условная дисперсия [+доска]7мин
2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски]7мин
2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок4мин
2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски]9мин
2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде5мин
2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал]11мин
2.1.9. Оценка ковариационной матрицы3мин
2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов14мин
2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез 5мин
2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски]10мин
2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски]5мин
2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски]8мин
2.1.15. Интерпретация стандартной таблички7мин
2.1.16. Особенности проверки гипотез8мин
2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска]10мин
2.2.1. Работа со случайными величинами в R10мин
2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R9мин
2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами10мин
2.2.4. Сохранение и загрузка данных10мин
2.2.5. Загрузка данных RLMS9мин
1 материал для самостоятельного изучения
И вновь доброжелательное напутствие!10мин
1 практическое упражнение
Проверка гипотез о коэффициентах40мин
Неделя
3
4 ч. на завершение

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Дамми для дам и не только :)...
18 видео ((всего 169 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
18 видео
3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски]12мин
3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании8мин
3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок12мин
3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях6мин
3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски]8мин
3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]9мин
3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]8мин
3.1.9. Лишние и пропущенные переменные7мин
3.1.10. Тест Рамсея [+ доска]13мин
3.1.11. Простые показатели качества модели6мин
3.2.1. R: графики и переход к логарифмам12мин
3.2.2. R: графики для качественных и количественных переменных 8мин
3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R14мин
3.2.4. Построение прогнозов в R4мин
3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов6мин
3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея7мин
3.2.7. Нано-исследование11мин
2 материала для самостоятельного изучения
Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10мин
Анкета10мин
1 практическое упражнение
Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях40мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Мультиколлинеарность

Или зачастую "самая нестрашная" проблема в данных :)...
10 видео ((всего 91 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью?9мин
4.1.3. Ридж и LASSO регрессия 9мин
4.1.4. Идея метода главных компонент7мин
4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски]10мин
4.1.6. Свойства главных компонент9мин
4.2.1. R: доверительные интервалы при мультиколлинеарности8мин
4.2.2. LASSO регрессия в R8мин
4.2.3. R: ридж-регрессия и идея оценки лямбды4мин
4.2.4. Метод главных компонент в R10мин
1 материал для самостоятельного изучения
Напутствие перед тестом!10мин
1 практическое упражнение
Мультиколлинеарность40мин
4.9
Рецензии: 61Chevron Right

67%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

33%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие рецензии

автор: DSJan 15th 2019

Отличный курс как для начинающих, так и для желающих освежить свои познания, а также познакомиться с работой в RStudio.

автор: KBAug 11th 2017

Очень хороший, фундаментальный курс. Спасибо большое преподавателю и всей команде ВШЭ! 5/5 (рекомендую)

Преподаватели

Avatar

Boris Demeshev

Senior Lecturer
Department of Applied Economics

О Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.