эконометрикс энчантикс

В честь выдачи проектной домашки я решила разобрать свою же прошлогоднюю работу, чтобы рассказать вам о кринжовых ошибках! Очень надеюсь, что вы все внимательно прочитаете и так делать не будете! 😍 Прочитать разбор можно здесь 😍 Краткое саммари: 1️⃣ Логичное…А я напоминаю, что не просто так старалась и писала этот гайд!! Буквально ключ к десятке за домашку😍🤤

В преддверии очередной проверочной держите разборы предыдущих! Все они лежат в этой папке:🔥 прошлая проверочная (№2) этого года у групп Анастасии Александровны (на F- и t-тесты)🔥 проверочная №2 нашего года🔥 проверочная №3 нашего годаСоветую внимательно все прочитать, потому что вопросики бывают хитренькие!

В честь выдачи проектной домашки я решила разобрать свою же прошлогоднюю работу, чтобы рассказать вам о кринжовых ошибках! Очень надеюсь, что вы все внимательно прочитаете и так делать не будете!😍 Прочитать разбор можно здесь 😍Краткое саммари:1️⃣ Логичное исследование выглядит так: идея => литература => спецификация модели => поиск данных — не наоборот!2️⃣ EDA в эконометрике не такой хардкорный, как в машинном обучении. Сильно закапываться в данных и строить миллион графиков не нужно3️⃣ Гипотезы нужно сформулировать всего 2-3, а не для каждой переменной!4️⃣ Гипотезы должны быть содержательные, а не просто о наличии влияния5️⃣ Стройте интересные модели, а не такие, которые показывают что-то очевидное6️⃣ НИКОГДА НЕ ВСТАВЛЯЙТЕ ТАБЛИЦУ МОДЕЛИ В ВИДЕ СКРИНШОТА‼️7️⃣ У adjusted R^2 нет интерпретации — он используется просто для сравнения моделей8️⃣ Ищите нормальную литературу. Если это статья, то желательно квартиль Q1 или Q2 (это можно проверить здесь: вводите название журнала, выбираете нужный, листаете вниз, там будет квартиль). Если это учебник, то хороший, а не сомнительный, как у нас⚠️ Многое из этих пунктов выделено красным у вас в ТЗ домашки — пожалуйста, внимательно читайте все рекомендации и соблюдайте их!Кстати, в своем разборе я показала другую нашу работу, более удачную. Так что получилось хорошее сравнение того, как делать надо и как не надо🔥 БОНУС: Иван Павлович в конце прошлого года написал очень крутой гайд* о том, как проводить приличное исследование. Многие мои комменты совпадают с тем, что там написано. Очень советую почитать — это поможет не только грамотно сделать домашку, но и написать нормальный диплом, который у вас не за горами!*Там говорится в том числе про всякие штуки, которые вы не прошли — на них не обращайте внимание!!!

Лучшие анекдоты рассказаны, калькуляторы забронированы

Одолжу калькуляторы на кр двум желающим в обмен на качественный анекдот

И еще сюда же:‼️ В гипотезе о (не)значимости у нас H0 и H1 выглядят так:▪️H0: beta = 0 (коэф не значим)▪️H1: beta != 0 (коэф значим)▪️H0 не отвергается => коэф не значим (два "не" вместе)▪️H0 отвергается => коэф значимСоответственно, про p-value:▪️p-value маленький (меньше 1% / 5% / 10%) => коэф значим на таком-то уровне значимости▪️p-value большой (больше 1% / 5% / 10%) => наоборот, не значимКогда интерпретируют по p-value, почему-то очень часто путаются, поэтому всегда нужно помнить, как сформулирована основная гипотеза!!‼️ TSS, ESS и RSS всегда положительные! Если вы насчитали что-то отрицательное - пересчитайте, это точно ошибка (сумма квадратов меньше нуля это кринж)

Итак, в преддверии праздника держите священные заповеди эконометриста! Я сделала подборку из частых ошибок, про которые всегда говорят, но которые почему-то упорно продолжают допускать... Уверена, что на этом канале лучшие на свете подписчики, которые так делать не будут😍‼️ НЕЛЬЗЯ ИНТЕРПРЕТИРОВАТЬ НЕЗНАЧИМЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ!!! Коэффициент не значим => X не оказывает влияния на Y. Все. Никаких "при возрастании X на 1 единицу..."‼️ Не может быть "более значимого" или "менее значимого" коэффициента. Коэффициент значим <=> он не равен нулю. Мы не можем сказать, что что-то равно нулю в большей или меньшей степени: может быть или равно, или не равно. Если у вас два коэфа и они значимы на разных уровнях значимости (допустим, 1% и 5%), то это именно так и говорится - никаких историй про то, что один значимее второго‼️ В теореме Гаусса-Маркова нет ни слова о нормальном распределении. Если ошибки (эпсилон) не распределены нормально, это НЕ нарушает ТГМ‼️ У R^2 adjusted нет интерпретации, как у R^2. Он используется просто для сравнения моделей, про него мы не можем сказать, что это доля объясняемой дисперсии‼️ Свойство TSS=ESS+RSS и еще 6 основных свойств выполняются только для регрессии с константой. Если константы (беты 0) нет, то они не работают, а еще ломается формула R^2, он перестает быть показателем качества подгонки регрессииИ еще парочка лайфхаков по мотивам прошлогодних кр, которые вы, конечно же, честно прорешали (!!!!!!):✏️ Когда X и/или Y увеличивают во сколько-то или на сколько-то и спрашивают, как изменились оценки, проще всего расписывать беты через формулу с ковариацией, так гораздо быстрее✏️ Если вам дали регрессию Y на X и X на Y, а потом что-то спросили про R^2, то пользуйтесь формулой на фотке (в комментах)Желаю всем творческо-эконометрического вдохновения и энтузиазма, ведь совсем скоро наступит прекраснейший в мире эконометрический праздник🤩

Напоминаю, что на диске лежит мой читлист к контрольной (первая страница)! Что я выписывала (а вам придется запомнить):Тервер и матстат▪️ распределения▪️ матожидание, дисперсия, ковариация, корреляция▪️ свойства матожидания и дисперсии▪️ независимость, совместное распределение▪️ свойства оценок (несмещенность, состоятельность, эффективность)▪️ ДИ для матожидания (с известной и неизвестной дисперсией)Парная регрессия▪️ оценки МНК для регрессии с константой, без константы и с линейным преобразованием регрессора (последние две на всякий случай)▪️ 6 свойств регрессии с константой + с чего начинать их доказательство▪️ формулы всяких штук из таблицы ANOVA▪️ случайность и распределения некоторых величин (тоже на всякий случай)▪️ прогнозы (точечный, интервальный для среднего и интервальный для индивидуального значения) + ошибки и их дисперсииМножественная регрессия▪️ RSS▪️ FOC и SOC в задаче МНК▪️ оценка МНК + ее дисперсия▪️ факторное разложение R^2 (зачем - без понятия)——————————————————Дисклеймер: прям все-все-все это помнить вряд ли требуется! Но вот вам список базовых вещей, которые нужно знать обязательно (не считая тервер/матстат):🔺 как выводить формулу RSS (в парной и множественной)🔺 МНК-оценки регрессии с константой (в парной и множественной) и их дисперсия🔺 6 свойств регрессии (хотя бы сами формулировки без доказательства)🔺 теорема Гаусса-Маркова🔺 все из таблицы ANOVA🔺 прогнозы (точечный, интервальный для среднего и интервальный для индивидуального значения)🔺 R^2 и его свойства🔺 R^2 adjusted и его свойства——————————————————Ближе к контрольной напомню о частых ошибках и других вещах, на которые нужно обратить внимание!

Дублирую сюда материалы от великого Владимира Перепелкина!!🦖 Затеханные конспекты семинаров, которые стали общественным достоянием🦖 Всякие тесты, многие с решениямиP.S. Вова желает вам "здоровья чтобы жить жизнь можно было", а я желаю творческого и эконометрического вдохновения перед грядущим праздником!

Здесь должен быть знак =