Econometrics – Lecture 6 Topic: Regression analysis. Estimation of model parametersusing the Least Squares Method. In this lecture, I will explain what linear regression is
W moim Kursie Ekonometria omawiałam kolejne etapy modelowania ekonometrycznego. Bardzo często posługiwałam się programem Excel i zawartymi w nim narzędziami. Jednym z nim (w sumie chyba najważniejszym) była funkcja regresji zawarta w dodatku Analiza Danych. Tylko… Co jeśli nie widzę tego przycisku w zakładce Dane? Żaden problem 🙂 Musisz wykonać kilka prostych kroków, aby załadować tzw. Dodatek Analysis ToolPak. Zerknij jak łatwo go dodać.
Oto pełna lekcja (Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego) naszego Kursu z Ekonometrii. Ta wprowadzająca do tematu ekonometrii i modelowania ekonometrycznego Lekcja zawiera ponad 1,5 godzinne video, w którym przedstawiam czym jest ekonometria i model ekonometryczny. Pokazuję na 6 rozwiązanych przykładach jak dokonuje się klasyfikacji modeli ekonometrycznych oraz zmiennych w nim występujących.
Tworząc model ekonometryczny kluczowym etapem jest wybór zmiennych objaśniających. Poza najbardziej popularną metodą Hellwiga istnieje szereg innych, równie ciekawych metod doboru zmiennych objaśniających do modelu. Jedną z nich jest metoda grafów.
Jednym z bardzo ważnych etapów procesu modelowania ekonometrycznego jest oszacowanie jego parametrów. W lekcji 3 pokazałam „ręczny” sposób w regresji prostej oraz sposób macierzowy w regresji wielorakiej.
Jednak bardzo często na zajęciach, czy też przy wykonywaniu różnorakich projektów ekonometrycznych, wykorzystuje się do obliczeń program MS Excel. W tym artykule chciałabym Ci pokazać funkcję REGLINP().
Wirtualny nauczyciel AI działający w przeglądarce internetowej.