Эконометрические оценки. Учебное пособие

В поисках оптимального названия для будущей книги, автор сталкивается с удивительным открытием: каждое новое название вызывает повышение стоимости издания. Эксперты рекомендуют уделить особое внимание следующим технологиям: статистика, математическая экономика, эконометрика, бизнес-аналитика, наука о данных и машинное обучение. Весьма любопытно, что все перечисленные методы включают в себя использование классического регрессионного анализа - метода наименьших квадратов. Именно этот метод автор намерен рассмотреть в своей книге, и дело не ограничивается классической линейной моделью. Разнообразие форм и вариаций регрессии будет освещено, включая парную и множественную, линейную и нелинейную регрессию, а также модели с различным количеством входов и выходов. Особое внимание уделено учету как качественных, так и количественных признаков, чтобы обеспечить полноту исследования. В распоряжении читателя - структурированное и критическое изложение материала, помогающее освоить метод наименьших квадратов в поставленных целях и задачах, с широким спектром практических примеров и исследований.