Eviews ile Lojistik Regresyon ve Üst Düzey Analizler ( Tüm Bilim Alanları İçin )
7 Video, Ders Süresi: 75 gün
Dersler
Ders 1: Eviews Tanıtımı
Ders 2: Eviews ile analiz
Ders 3: Kesikli ve Sınırlı Bağımlı değişken modellerinin tanıtımı
Ders 4: Lojistik regresyon tahmini (logistic regession)
Ders 5: Probit ve sıralı lojistik regresyon (orderd logistic regession, probit regression)
Ders 6: Tobit Analiz
Ders 7: Etkileşim modelleme
Bu ders toplam 122 dk'dır.
Eğitim Hakkında
Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin kategorik bir değişken olduğu regresyon problemi gibidir. Doğrusal sınıflandırma problemlerinde yaygın bir biçimde kullanılır. Regresyon denilmesine rağmen burada bir sınıflandırma söz konusudur.
Lojistik regresyon, bir sonucu belirleyen bir veya daha fazla bağımsız değişken bulunan bir veri kümesini analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Sonuç, ikili bir değişkenle ölçülür (yalnızca iki olası sonuç vardır).Lojistik regresyonda, bağımlı değişken ikili veya ikili, yani yalnızca 1 (DOĞRU, başarı, hamile vb.) Veya 0 (YANLıŞ, hata, gebe olmayan vb.) olarak kodlanmış verileri içeriyor.
Lojistik regresyonun amacı, iki yönlü karakteristiği (bağımlı değişken = yanıt veya sonuç değişkeni) ile ilgili bir dizi bağımsız (öngörücü veya açıklayıcı) değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak için en uygun (henüz biyolojik olarak makul) modeli bulmaktır. Lojistik regresyon, ilgi karakteristiklerinin varlığının olasılığını logit dönüşümünü tahmin etmek için bir formülün katsayılarını (ve standart hatalarını ve önem seviyelerini) üretir.
#Eviews, #çokdenklemli #Eviewszamanserileri #uygulamalıekonometri #Ekonomi #Eviews, #Panelveri #Eviewszamanserileri #uygulamalıekonometri #Ekonomi
Eğitmen: Prof. Dr. Aziz KUTLAR
Katılım Belgesi: Evet
Durum: Tüm Dersler Yüklendi
Garanti: % 100 Memnuniyet ve İade garantisi