Bài 2: Các loại dữ liệu và bài toán suy luận nhân quả Data structures and causal inference GIỚI THIỆU Chào mừng các bạn đã đến với bài học thứ hai trong chuỗi bài nhập môn Kinh tế lượng! Ở bài trước, chúng ta đã học cách biến một lý thuyết kinh tế thành một mô hình có thể kiểm định. Giờ đây, câu hỏi đặt ra là: chúng ta lấy gì để “nuôi” những mô hình đó? Câu trả lời chính là dữ liệu. Dữ liệu là huyết mạch của mọi phân tích thực nghiệm, là cây cầu nối giữa lý thuyết trừu tượng và thế giới thực. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu đều giống nhau. Cách chúng ta thu thập và cấu trúc dữ liệu sẽ quyết định phương pháp phân tích mà chúng ta có thể sử dụng và loại câu hỏi mà chúng ta có thể trả lời. Trong phần đầu của bài học này, chúng ta sẽ thực hiện một chuyến phiêu lưu khám phá các “hệ sinh thái” dữ liệu khác …
Các bài đã xem
- Thực hành và tổng kết toàn diện
- Hướng dẫn thực hành và lựa chọn giữa FE vs RE
- Xây dựng và ước lượng mô hình chặn ngẫu nhiên cơ bản
- Nền tảng lý thuyết mô hình ARCH và GARCH
- Nền tảng mô hình Logit đa thức (MNL)
- 17. Giới thiệu bộ lệnh gllamm
- 9. Các tùy chọn tiêu chuẩn có sẵn cho tất cả các loại đồ thị
- Khung kết quả tiềm năng và các khái niệm nền tảng
- Kiểm định giả thuyết cho nhiều hệ số với kiểm định F
-
Xem thêm