TGViewer
Reliable ML Reliable ML @reliable_ml · 6.6K subscribers
Post #19 2.49K
Учебник «Дружелюбная эконометрика»

Филипп Картаев, д.э.н., зав. кафедрой математических методов анализа экономики в МГУ им. М.В. Ломоносова, опубликовал интерактивный учебник по основам эконометрики.

Если вам интересно познакомиться с тем, как экономисты смотрят на данные и почему считают, что правильное выявление причинно-следственных связей может быть важнее качества прогноза, то эта книга может стать отличным началом.

Филипп умеет объяснять простыми словами сложные вещи, рассказывать понятно и в то же время интересно. Многие, вероятно, уже это знают, поскольку смотрели его доклад по инструментальным переменным на треке Causal Inference in ML на Data Fest Online 2020.

Вот что сам Филипп говорит о своей книге:

«В этом учебнике я постарался собрать три ингредиента, нужных для знакомства с эконометрикой:
Во-первых, тут есть основы теории, изложенные не только в виде текста, но и в формате видеолекций.

Во-вторых, в учебнике содержится детальное обсуждение применения эконометрики на практике. При рассказе о разных методах я стараюсь пояснить, для чего каждый из них может быть полезен в ваших собственных изысканиях, и показать, как их можно реализовать в специальных эконометрических программах.

В-третьих, в конце глав предложены задания для самостоятельной работы. Формат электронного учебника позволил обеспечить для них автоматическую проверку. Поэтому после прохождения теста вы можете сразу получить обратную связь и узнать, сколько заданий вы решили верно.

Некоторое время я размышлял, с каким из эконометрических пакетов знакомить читателя в этой книге. В итоге я не смог выбрать единственную программу, так что в учебнике содержатся видеофрагменты, показывающие, как проводить расчеты сразу в двух пакетах на выбор: в Gretl и в R. Каждый из них распространяется бесплатно.

После простой регистрации вам откроется личный кабинет с возможностью делать закладки и заметки, а также решать задачи.

Работа над проектом продолжается, так что я буду рад вашей обратной связи. Берегите себя!»

#tech #causal_inference
  • 🔥 20
  • 👍 5
  • ❤ 2
More from @reliable_ml
  1. Sep 18, 2026Наслаждаюсь работой на конференции дата-аналитиков на экономическом факультете МГУ. Тут со…
  2. Sep 18, 2026Конференция дата-аналитиков на Экономфаке МГУ Новости за сегодня) Перепост ниже. Прийти на…
  3. Aug 4, 2026Не в тему - но про ИИ Тут пришли ребята (на самом деле девчата, @Antonina_Zhiteneva) - они…
  4. Jul 15, 2026LLM Evaluation как задача Causal Inference #1 Первая заметка серии, посвященной современны…
  5. Jul 14, 2026Ура, доклады с Датафеста! Секция ReliableML Датафеста доступна на сайте ods.ai https://ods…
  6. Jun 17, 2026Каникулы Бонифация Или ML System Design - наше все В этом году устроила для себя необычный…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →