Machine learning pour l'économétrie
'Machine learning pour l'économétrie' est un ouvrage destiné aux économistes qui souhaitent appréhender les techniques de machine learning modernes - de leurs performances en matière de prédiction au traitement révolutionnaire des données non structurées - afin d'établir des rela...
Guardat en:
| Autors principals: | , |
|---|---|
| Format: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicat: |
Paris :
Economica
DL 2023.
|
| Col·lecció: | Économie et statistiques avancées. Série École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique et Centre d'Études des Programmes Économiques
|
| Matèries: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Taula de continguts:
- P. 1
- 1, Introduction
- P. 19
- I, Prérequis statistiques
- P. 21
- 2, Outils statistiques
- P. 57
- 3, Inférence causale
- P. 73
- II, Grande dimension et sélection de variables
- P. 75
- 4, Inférence post-sélection
- P. 109
- 5, Généralisation et méthodologie
- P. 129
- 6, Grande dimension et endogénéité
- P. 149
- 7, Pour aller plus loin
- P. 171
- III, Hétérogénéité des effets du traitement
- P. 173
- 8, Inférence sur les effets hétérogènes
- P. 221
- 9, Apprendre la politique optimale
- P. 239
- IV, Effets agrégés et prévision macroéconomique
- P. 241
- 10, La méthode du contrôle synthétique
- P. 275
- 11, Prévision en grande dimension
- P. 303
- V, Données textuelles
- P. 309
- 12, Travailler avec les données textuelles
- P. 335
- 13, Représentation distribuée des mots
- P. 359
- 14, Apprentissage supervisé
- P. 391
- VI, Exercices
- P. 393
- 15, Exercices
- P. 413
- Index des théorèmes & lemmes