"डेटा विश्लेषण और अर्थमिति" - पाठ्यक्रम 34,000 रूबल। एमएसयू से, 12 सप्ताह का प्रशिक्षण। (3 महीने), दिनांक: 29 नवंबर, 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / December 01, 2023
मुख्य लक्ष्य छात्रों को व्यवसाय और आधुनिक अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले अर्थमितीय विश्लेषण के तरीकों से परिचित कराना है। कार्यक्रम आपको बेहतर ढंग से यह समझने में मदद करेगा कि लागू समस्याओं को हल करने में अर्थमितीय तरीकों को कैसे लागू किया जाए व्यवसाय, वे वैज्ञानिक लेखों में क्या लिखते हैं, साथ ही अपना स्वयं का अर्थमितीय अनुसंधान भी करते हैं।
मुख्य लक्ष्य छात्रों को व्यवसाय और आधुनिक अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले अर्थमितीय विश्लेषण के तरीकों से परिचित कराना है।
कार्यक्रम आपको बेहतर ढंग से यह समझने में मदद करेगा कि लागू समस्याओं को हल करने में अर्थमितीय तरीकों को कैसे लागू किया जाए व्यवसाय, वे वैज्ञानिक लेखों में क्या लिखते हैं, साथ ही अपना स्वयं का अर्थमितीय अनुसंधान भी करते हैं।
यह कार्यक्रम किसके लिए है:
उन सभी के लिए जिन्हें कारण-और-प्रभाव संबंधों की पहचान करने और सांख्यिकीय आंकड़ों के आधार पर पूर्वानुमान लगाने की आवश्यकता का सामना करना पड़ता है
सख्त गणितीय तैयारी आवश्यकताओं की आवश्यकता नहीं है। संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी की मूल बातों का ज्ञान उपयोगी होगा, लेकिन आवश्यक नहीं है।
इस कार्यक्रम में महारत हासिल करने से आपको क्या मिलेगा:
जानकारी एकत्र करना और तैयार करना सीखें, साथ ही प्रारंभिक डेटा विश्लेषण भी करें;
अर्थमितीय मॉडल के संदर्भ में आर्थिक परिकल्पनाएँ तैयार करना सीखें;
आप विश्लेषण किए गए डेटा के संबंध में अपनी परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए अर्थमितीय सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके अर्थमितीय गणना करने में सक्षम होंगे
आप परिणामी अर्थमिति मॉडल की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने में सक्षम होंगे;
अर्थमितीय मॉडलिंग के परिणामों की सही व्याख्या करने में सक्षम हो
कार्यक्रम के पूरा होने पर दस्तावेज़: उन्नत प्रशिक्षण का प्रमाण पत्र
अवधि
3 महीने, 72 घंटे
अध्ययन का स्वरूप: दूरस्थ प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर पत्राचार
परिचय
आप सीखेंगे कि अर्थमिति क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है। व्यावहारिक अनुसंधान में अर्थमिति के अनुप्रयोगों और उन प्रश्नों के उदाहरणों की समीक्षा करें जिनका उत्तर इसका उपयोग करके दिया जा सकता है। जानें कि अर्थमितीय मॉडलिंग में किस प्रकार के डेटा का उपयोग किया जाता है।
वे आपको बताएंगे कि क्या है: युग्मित प्रतिगमन, युग्मित प्रतिगमन में गुणांक का अनुमान लगाने के लिए सूत्रों की व्युत्पत्ति, आर-वर्ग गुणांक, ओएलएस अनुमानों के स्पर्शोन्मुख गुण, युग्मित के एक रैखिक मॉडल के लिए पूर्वापेक्षाएँ प्रतिगमन, गुणांक, आत्मविश्वास अंतराल, समरूपता और विषमलैंगिकता के सांख्यिकीय महत्व का परीक्षण, विषमलैंगिकता के अनुरूप मानक स्थितियाँ त्रुटियाँ
2 एकाधिक प्रतिगमन
एकाधिक प्रतिगमन का उपयोग करने के लिए प्रेरणा. एक रेखीय एकाधिक प्रतिगमन मॉडल की मान्यताएँ। परिकल्पनाओं का परीक्षण करना और आत्मविश्वास अंतराल का निर्माण करना।
3 बहुसंरेखता। डमी चर
बहुसंरेखता। डमी (बाइनरी वैरिएबल) शिफ्ट और ढलान।
चर को प्रतिगमन मॉडल में बदलना। रैखिक, लघुगणक, अर्ध-लघुगणक और निर्भरता के अन्य रूप। गुणांकों की सार्थक व्याख्या. अर्थमितीय अनुसंधान परिणामों की प्रस्तुति के लिए सिफारिशें।
4 प्रतिगमन समीकरण विनिर्देश
अंतर्जातता. प्रतिगमन मॉडल गलत विशिष्टता के परिणाम। स्थानापन्न चर. मॉडल में एक चर शामिल करना है या नहीं यह तय करने के लिए मानदंड। विशिष्टता परीक्षण.
5 वाद्य चर
सहसंबद्ध व्याख्यात्मक चर और यादृच्छिक त्रुटियों के निहितार्थ। अंतर्जातता की समस्या. वाद्य चर. दो-चरणीय न्यूनतम वर्ग विधि.
6 पैनल डेटा मॉडल
पैनल डेटा का उपयोग करने वाले मॉडल के लाभ। सरल पूर्ण (पूलबद्ध) प्रतिगमन, निश्चित प्रभाव मॉडल, यादृच्छिक प्रभाव मॉडल। मॉडल प्रकार चयन परीक्षण.
7 बाइनरी चॉइस मॉडल
रैखिक संभाव्यता मॉडल (एलपीएम)। एलवीएम के फायदे और नुकसान. लॉगिट मॉडल, प्रोबिट मॉडल। लॉगिट और प्रोबिट मॉडल के मापदंडों का अनुमान। लॉगिट और प्रोबिट मॉडल में गुणांक की व्याख्या (सीमांत प्रभावों की गणना)। लॉगिट और प्रोबिट मॉडल की गुणवत्ता का अनुमान। लॉगिट और प्रोबिट मॉडल में गुणांक के महत्व का परीक्षण करना।
8 समय श्रृंखला डेटा से पूर्वानुमान
समय श्रृंखला। परिभाषाएँ और उदाहरण. स्थिरता और गैर-स्थिरता. इकाई जड़ें. प्रक्रियाएं AR(p), MA(q), ARMA(p, q)। यादृच्छिक चाल। ऑर्डर के की एकीकृत प्रक्रिया। ARIMA(p, k, q) प्रक्रिया।
यूनिट रूट परीक्षण.
ARIMA मॉडल का मूल्यांकन। मॉडल पहचान प्रक्रिया. ARIMA मॉडल में पूर्वानुमान।
ऑटोरेग्रेसिव कंडीशनल हेटेरोसेडैस्टिसिटी (ARCH) मॉडल। ऑटोरेग्रेसिव कंडीशनल हेटेरोस्केडैस्टिसिटी मॉडल (GARCH और अन्य) के विभिन्न सामान्यीकरण। अनुमान एवं पूर्वानुमान.
ऑटोरेग्रेसिव वितरित लैग मॉडल। अनुमान एवं पूर्वानुमान.
पाठ्यक्रम छात्रों को गणितीय तर्क, इसकी विधियों, प्रमेयों और अनुप्रयोगों से परिचित कराता है। पाठ्यक्रम का अध्ययन करने की प्रक्रिया में, छात्र विभिन्न तार्किक प्रणालियों - शास्त्रीय तर्क, के बारे में सीखने में सक्षम होंगे। अंतर्ज्ञानवादी तर्क, विभिन्न मोडल तर्क, साथ ही शास्त्रीय विधेय तर्क और सिद्धांतों का निर्माण किया गया इसके आधार पर.
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मुक्त करने के लिए