Eine persönliche Nachricht vom Exploring Economics Team an alle Nutzer:innen: "Wir haben uns entschlossen, unsere Lernmaterialien kostenlos anzubieten, weil wir an eine offene und plurale Wirtschaftswissenschaft glauben, die für alle Menschen weltweit zugänglich ist. Dabei verzichten wir auf Werbung, weil wir unabhängig von kommerziellen Interessen bleiben wollen. Doch es gibt ein Problem: Jedes Jahr haben wir hohe Kosten für Programmierung, Personal und die Unterstützung unserer Autor:innen. Wenn jede:r, der bzw. die das liest, nur einen kleinen Betrag beisteuern würde, könnten wir Exploring Economics auch im nächsten Jahr am Laufen halten - aber 99% unserer Nutzer:innen spenden nicht. Mit nur wenigen Klicks und einem kleinen Beitrag kannst Du die Unabhängigkeit von Exploring Economics unterstützen, damit wir auch weiterhin unbeschränkten Zugang zu qualitativ hochwertigem, ökonomischen Lern- und Lehrmaterial anbieten können. Danke!"
Wir sind ein eingetragener, gemeinnütziger Verein | Netzwerk Plurale Ökonomik e.V. | IBAN: DE91 4306 0967 6037 9737 00 | SWIFT-BIC: GENODEM1GLS | Impressum
Introduction to Econometrics with R
| University: | Science Po |
|---|
| Platform: | github |
|---|
| Year: | 2020 |
|---|
| Recurrence: | flexible |
|---|
| Language: | English |
|---|
| Discipline: | Data Science, Econometrics |
|---|
| Attendance: | free |
|---|
| Workload per week: | 4.0 h |
|---|
Photo by Ruthson Zimmerman on Unsplash
This course introduces the main topics in Econometrics by using R statistical software. The relation of themes is comprehensive and includes the basic notions such as linear regression, multiple regression, causal inference, regression discontinuity and instrumental variable. In total, the course covers thirteen chapters that are common in any undergraduate econometrics course.
Comment from our editors:
The use of statistical methods in economics is known as Econometrics. This branch of Economics is the backbone of empirical economics that is taught in most undergraduate programs. Since econometrics requires data, there is a huge discussion around what kind of methods are suited to deal with the different types of data and problems that a scholar wants to solve. In general, there are cross-sectional data and panel data. The first one collects information from different units (which could be individuals, households, firms, etc) at a given point in time, whereas the second one follows a set of units through more than one period.
One o f the main challenges in Econometrics is to achieve meaningful or generalizable results from limited datasets. Ultimately, collecting all the information from an entire population is costly and in general impossible. Another challenge is the ability to identify and assess causality relationships among variables. The course which is offered here allows an understanding of the main topics in Econometrics such as linear regression, multiple regression, and panel data methods.
The complexity of situations that involve the fact that data not always accomplish desired features make Econometrics a field in which ingenuity and technique must be combined. Of course, Econometric methods are no free from controversy, so it is important to mention there are authors that critically have discussed the main corpus of Econometrics. For instance Regression Analysis: A constructive Critique, written by Richard A. Berk.
This material has been suggested and edited by:
Spenden
Um sich weiterhin für Pluralismus und Vielfalt in der Ökonomik einzusetzen, benötigt das Netzwerk Plurale Ökonomik e.V. Unterstützung von Leuten wie dir. Deshalb freuen wir uns sehr über eine einmalige oder dauerhafte Spende.