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Introduit des variables instrumentales pour résoudre les problèmes d'endogenèse, en utilisant des exemples pour illustrer les applications pratiques et les exigences d'essai.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore le modèle de régression linéaire, les propriétés de l'OLS, les tests d'hypothèse, l'interprétation, les transformations et les considérations pratiques.
Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
