Видео

пися

Немного не понял откда это берется? E(epsilon_1) = E(E(epsilon_1|x_1))? 7:48

Типичный математик. Тысячи, миллионы, грамм, метры... да какая разница!

Чудесная подача! Немного забежали вперёд с RSS, не объяснив отдельно аббревиатуру и что это, но эти формулы, график, объяснение минимизации, на примере чудесны! У меня большую часть жизни были сложности с математикой, но ваша подача мне очень понятна.

Спасибо вам огромное! Учусь в Германии, столько ненужных подробностей и столько пропусков неясных моментов в лекциях, как у немцев, я не встречала нигде, ваша лекция спасает! Немцы ещё любят коэффициент B0 в модели пихать. В0 - это пересечение осей.

Автор гений, без аспиранта не разобрать

На данный момент советую использовать пакет haven

когда они научатся использовать вменяемый интуитивно понятный язык, а не это сектантские извращение... Элементарно сформулировать задачу - это как будто земля сейчас перед ним провалится..

С возвращением

Крутой мужик

Игрек с крышкой. Я запомнил)

ни хрена непонятно

Преподаватель от Бога

А как мы в программа выбирает x, который разбивает на подвыборки? Просто среднее значение?

Профи

Похоже, Полину ждет большое будущее

богоподобно! учусь в европе, а материалы все равно смотрю ваши. вот бы сюда, да наших преподавателей...

А простым языком для чайников можете объяснить что такое эндогенность?

Видео не раскрывает суть процесса скользящего среднего. Если вы, как и я, не понял эту тему по этому видео, посмотрите вот это: ruclips.net/video/zNLG8tsA_Go/видео.html

Типичное преподское решение "А давайте не будем решать через Лагранжа(Вы это уже сами додумайте)" И в чем тогда смысл сиего перфоманса?

Самый лучший преподаватель по Эконометрике! Спасибо огромное ❤

Никто не задал главный вопрос: Почему, если вероятность получить 1 звонок в день самая высокая - это событие встречается всего лишь 1 раз? Иными словами: почему событи которое должно происходить гораздо чаще других, на деле происходит реже? Если честно, это очень странный пример.

Привет

Все более менее понятно, только забыли сказать как рассчитывается rss

Весьма интересно, но правда не всё чётко понял. Надо самому писать алгоритм нахождения этих компонент

Супер обьяснения !! И крайне понятные, считаю что ВСЕ обьяснения надо делать на рельных примерах, а не просто некие абстрактные буквы. Но всё же есть несколько вопросов: 1. Почему решили что данные Y распределены по экспоненциальному закону? А если по нормальному распределению или лапласу? Но тут ответ есть, эти распределения имеют формулу и значит дифференцируются. А во если нет и близко нужного закона? что делать? Например известный датасет с цветами Iris - там вообще чёрт знает что а не распределения. 2. Что делать потом с полученным параметром лямбда? 3. В ответе получили что параметр лямбда равен среднему значению. И тогда вопрос - а стоило ли городить этот огород? ruclips.net/video/ewe27he5hTY/видео.html здесь, для нормального распределения, так же получили среднее значение ))

Ура, я всё понял ! Спасибо лектору

Класс. Спасибо большое. Как всегда очень информативно и полезно.

Решил посмотреть порядок подсчёта значений частной автокорреляции временного ряда - пересмотрел раз 10.... Борис Борисович конечно специалист высочайшего класса, но удивляет, как можно несложные понятия так усложнить для понимания студентов

Спасибо большое за видео, очень полезно

Что за стекло? Где купить?

Что за стекло? Где купить?

Зачем бэте крышка?

Почему у вас разные конечные формулы испольуются? - ruclips.net/video/tqZ5uBZ068s/видео.htmlsi=ea_rZgyZ-bGgNTZL

...певне про те...

Случайный лес - это частный случай бэггинга, когда n деревьев обучаются параллельно на бутстрапированных выборках, а в кач-ве ф-ции агрегирования используется мода для классификации и среднее для регресси. Всё, нечего тут объяснять, а лектор так сложно объясняет такие простые вещи.

Не раскрыли как нашли точку минимума.... В остальном понятно.

Круто

можно ли сказать проще: берем отклонения от функции возводим их в квадрат и сравниваем их с нормальными значениями отклонения?

НАХУЯ ЭТО В ЖИЗНИ?????????

откуда взялось 12p^2?

человеку, не знакомому с математикой 11 класса на оч приличном уровне, вообще непонятно

А почему нельзя было в функции перед взятием производной окончательно раскрыть скобки? Вроде бы понятно, что нужно как-то логарифм использовать, чтобы пробросить мостик к тому, что нет разницы, что максимизировать - функцию правдоподобия или её логарифм. Но хотелось бы узнать ваше мнение.

Спасибо!

так R2= RSS/TSS а не ESS/TSS

Большое спасибо! Учусь у сумасшедшей бабки. Непонятно было абсолютно ничего, но теперь всё встало на свои места!

забейте на R, учите путхон

Вот это и называется "внезапно".

Прайсинг опционов это круто, робота бы еще показали как прикрутить по алгоритму с покупкой/продажей

Спустя пять лет новый видос)