Explore les modèles de choix binaires comme probit et logit, ainsi que l'analyse de séries temporelles univariées avec les modèles ARIMA pour la prévision des variables économiques.
Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Explore l'estimation de la probabilité maximale, la régression logistique, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de soutien pour les problèmes de classification.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
