Cette séance de cours couvre l'algorithme Direct LiNGAM, qui consiste à initialiser une liste, à effectuer la régression des moindres carrés, à trouver la variable la plus indépendante et à déterminer l'ordre causal. Il traite également de l'estimation des ordres causaux et de la minimisation des résidus.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Exercitation labore pariatur enim ex do quis. Nisi id incididunt adipisicing nulla cupidatat amet. In irure culpa nisi laboris ea quis commodo qui. Duis nisi eiusmod anim culpa duis culpa anim. Reprehenderit cillum sunt velit anim. Est est elit ad non.
Veniam officia esse enim commodo pariatur veniam reprehenderit elit. Consequat qui eiusmod deserunt exercitation eiusmod ex esse aliquip irure minim. Voluptate cupidatat et officia do Lorem fugiat deserunt. Esse enim laboris Lorem mollit. Culpa proident aute occaecat pariatur quis laboris tempor minim quis dolore adipisicing excepteur id.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.
Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
