Python ile Ekonometri;Wooldridge’in Ekonometriye Giriş Uygulamaları

Stok Kodu:
9786257407038
Boyut:
165-240-0
Sayfa Sayısı:
352
Basım Yeri:
İstanbul
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2021-10-06
Kapak Türü:
Karton
Kağıt Türü:
1.Hamur
Dili:
Türkçe
%28 indirimli
240,00TL
172,80TL
Havale/EFT ile: 155,52TL
9786257407038
537303
Python ile Ekonometri;Wooldridge’in Ekonometriye Giriş Uygulamaları
Python ile Ekonometri;Wooldridge’in Ekonometriye Giriş Uygulamaları
172.80
İstatistik ve ekonometri paket programları için her sene neden milyonlarca dolar ödüyoruz? Üniversitelerimiz, özel ve kamu sektörü kuruluşları, araştırma merkezleri, bilim insanları, öğrenciler… Şimdi dünyanın açık kaynaklı (ücretsiz) araçlara yelken açtığı bir zamanda bir avuç şirkete yaptığımız bunca ödeme ne kadar gerekli? Bu çalışmanın amacı Amazon'un 2010-2020 Best-seller raporuna göre dünyada 10 senedir en yaygın kullanılan ekonometri kitabı olan Jeffrey Wooldridge'ın “Ekonometriye Giriş: Modern Yaklaşım” isimli kitabındaki 132 örneği Python ile uygulamakla sınırlı değildir. Bunun ötesinde; Python diliyle kodlanmış açık kaynaklı, ücretsiz ve erişilebilir uygulama paketleri sayesinde birkaç satır kod yazarak pahalı yazılımların çıktılarını elde edebilecek, yüzlerce, binlerce dolardan tasarruf edecek, Üniversite laboratuvarlarındaki lisanslı yazılımlara bağımlı kalmadan, evinizden, köşedeki kahve zincirinde, kütüphanede, plajdaki şezlongda… ödevinizi, projenizi, çalışmanızı rahatlıkla yapabilecek, Yeryüzünde birbirleriyle hiç karşılaşmamış ama birlikte çalışan yüz binlerce gönüllü tarafından geliştirilip güncellenen Python paketlerinin avantajını tadabilecek, bu paketlerin ücretsiz öğrenme kaynaklarının tadını çıkaracak, Çağımızın en önemli yetkinliklerinden kodlama becerisi kazanmak için güçlü bir adım atacaksınız. İçindekiler Veri Bilimi Ve Python Basit Regresyon Modeli Çoklu Regresyon Modeli Çoklu Regresyon Analizi: Çıkarım Çoklu Regresyon Analizi: Skk'nin Asimptotik Özellikleri Çoklu Regresyon Analizi: İleri Konular Nitel Bilgi İle Çoklu Regresyon Analizleri: İkili (VEYA Kukla) Değişkenler Değişen Varyans Tanımlama Ve Veri Sorunları Hakkında Daha Fazlası Zaman Serisi İle Regresyon Analizi Zaman Serisi Verisi İle Sekk Kullanımına Dair İlave Konular Zaman Serisi Regresyonlarında Serisel Korelasyon Ve Değişen Varyans Havuzlanmış Yatay Kesitler: Basit Panel Veri Yöntemleri İleri Panel Veri Yöntemleri Araç Değişkenler Tahmini Ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Eş Anlı Denklem Modelleri Sınırlı Bağımlı Değişkenli Modeller Ve Örnek Seçimi Düzeltmeleri İleri Zaman Serisi Konuları
İstatistik ve ekonometri paket programları için her sene neden milyonlarca dolar ödüyoruz? Üniversitelerimiz, özel ve kamu sektörü kuruluşları, araştırma merkezleri, bilim insanları, öğrenciler… Şimdi dünyanın açık kaynaklı (ücretsiz) araçlara yelken açtığı bir zamanda bir avuç şirkete yaptığımız bunca ödeme ne kadar gerekli? Bu çalışmanın amacı Amazon'un 2010-2020 Best-seller raporuna göre dünyada 10 senedir en yaygın kullanılan ekonometri kitabı olan Jeffrey Wooldridge'ın “Ekonometriye Giriş: Modern Yaklaşım” isimli kitabındaki 132 örneği Python ile uygulamakla sınırlı değildir. Bunun ötesinde; Python diliyle kodlanmış açık kaynaklı, ücretsiz ve erişilebilir uygulama paketleri sayesinde birkaç satır kod yazarak pahalı yazılımların çıktılarını elde edebilecek, yüzlerce, binlerce dolardan tasarruf edecek, Üniversite laboratuvarlarındaki lisanslı yazılımlara bağımlı kalmadan, evinizden, köşedeki kahve zincirinde, kütüphanede, plajdaki şezlongda… ödevinizi, projenizi, çalışmanızı rahatlıkla yapabilecek, Yeryüzünde birbirleriyle hiç karşılaşmamış ama birlikte çalışan yüz binlerce gönüllü tarafından geliştirilip güncellenen Python paketlerinin avantajını tadabilecek, bu paketlerin ücretsiz öğrenme kaynaklarının tadını çıkaracak, Çağımızın en önemli yetkinliklerinden kodlama becerisi kazanmak için güçlü bir adım atacaksınız. İçindekiler Veri Bilimi Ve Python Basit Regresyon Modeli Çoklu Regresyon Modeli Çoklu Regresyon Analizi: Çıkarım Çoklu Regresyon Analizi: Skk'nin Asimptotik Özellikleri Çoklu Regresyon Analizi: İleri Konular Nitel Bilgi İle Çoklu Regresyon Analizleri: İkili (VEYA Kukla) Değişkenler Değişen Varyans Tanımlama Ve Veri Sorunları Hakkında Daha Fazlası Zaman Serisi İle Regresyon Analizi Zaman Serisi Verisi İle Sekk Kullanımına Dair İlave Konular Zaman Serisi Regresyonlarında Serisel Korelasyon Ve Değişen Varyans Havuzlanmış Yatay Kesitler: Basit Panel Veri Yöntemleri İleri Panel Veri Yöntemleri Araç Değişkenler Tahmini Ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Eş Anlı Denklem Modelleri Sınırlı Bağımlı Değişkenli Modeller Ve Örnek Seçimi Düzeltmeleri İleri Zaman Serisi Konuları
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat