Preguntas etiquetadas con econometrics

La econometría es un campo de estadísticas relacionadas con aplicaciones a la economía.

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¿Cuáles son las principales diferencias filosóficas, metodológicas y terminológicas entre la econometría y otros campos estadísticos?
La econometría tiene una superposición sustancial con las estadísticas tradicionales, pero a menudo usa su propia jerga sobre una variedad de temas ("identificación", "exógena", etc.). Una vez escuché a un profesor de estadística aplicada en otro campo comentar que frecuentemente la terminología es diferente pero los conceptos son los mismos. …
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¿Cómo se relaciona exactamente un "modelo de efectos aleatorios" en econometría con modelos mixtos fuera de la econometría?
Solía ​​pensar que el "modelo de efectos aleatorios" en econometría corresponde a un "modelo mixto con intercepción aleatoria" fuera de la econometría, pero ahora no estoy seguro. ¿Lo hace? Econometría utiliza términos como "efectos fijos" y "efectos aleatorios" de forma algo diferente de la literatura sobre modelos mixtos, y esto …
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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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¿Qué es la diferencia en diferencias?
La diferencia en las diferencias ha sido popular durante mucho tiempo como una herramienta no experimental, especialmente en economía. ¿Puede alguien proporcionar una respuesta clara y no técnica a las siguientes preguntas sobre la diferencia en diferencias? ¿Qué es un estimador de diferencia en diferencia? ¿Por qué es útil un …
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¿El aprendizaje automático es menos útil para comprender la causalidad y, por lo tanto, es menos interesante para las ciencias sociales?
Comprendo la diferencia entre el aprendizaje automático / otras técnicas predictivas estadísticas versus el tipo de estadísticas que usan los científicos sociales (por ejemplo, economistas) es que los economistas parecen muy interesados ​​en comprender el efecto de una o varias variables, tanto en términos de magnitud y detectar si la …
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¿Qué es una variable instrumental?
Las variables instrumentales son cada vez más comunes en economía aplicada y estadística. Para los no iniciados, ¿podemos tener algunas respuestas no técnicas a las siguientes preguntas: ¿Qué es una variable instrumental? ¿Cuándo se querría emplear una variable instrumental? ¿Cómo se encuentra o elige una variable instrumental?
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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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¿Libros de texto de econometría?
¿Qué buenos libros de texto de econometría recomendarías? Editar: hay bastantes libros por ahí, con diferentes niveles de sofisticación matemática. Sería bueno tener una idea de cuán técnico es el libro que está recomendando.
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¿Cuál es la diferencia entre PCA y PCA asintótica?
En dos artículos en 1986 y 1988 , Connor y Korajczyk propusieron un enfoque para modelar los rendimientos de los activos. Dado que estas series de tiempo generalmente tienen más activos que las observaciones de períodos de tiempo, propusieron realizar un PCA en covarianzas transversales de rendimientos de activos. A …
23 pca  econometrics 
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