Big data analytics

Appunti di Big data analytics. Contenuti: modelli lineari: definizione e algebra dell'OLS, ipotesi di Gauss-Markov ed inferenza, definizione di effetti marginali, variabili dummy e categoriali come regressori e interpretazione, previsione, modus operandi nella scelta del modello, distorsione da variabile omessa e inefficienza da variabile irrilevante. Modelli annidati e non. Violazione delle ipotesi: analisi dei residui e test di specificazione (eteroschedasticità, endogeneità, normalità), OLS robusto, stimatori alternativi, esempio di endogeneità su dati reali. Trasformazioni di potenze (logaritmiche, Box-Cox, etc.).
Serie storiche: definizione, analisi dei residui e test di specificazione (cambiamento strutturale e autocorrelazione), OLS robusto, accenno alle componenti delle serie storiche, previsione semplice e statistiche di confronto delle performance dei metodi di previsione.

Esame Big data analitycs

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. Billè Anna Gloria

Università Università degli Studi di Bologna

Publisher carlottasassi

A.A. 2024-2025

27 pagine

Appunti esame

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Scienze matematiche e informatiche INF/01 Informatica

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher carlottasassi di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Big data analitycs e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Bologna o del prof Billè Anna Gloria.

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