福缘资源库 发表于 2022-7-1 16:13:15

万门大学《经济金融之计量经济学》【无水印版】


万门大学《经济金融之计量经济学》【无水印版】

看到计量经济学恐怖的矩阵，漫天的推导过程就想退缩？计量经济学对于初学者来说确实很难，因为其对学生的数学基础、统计学基础有一定的要求。但只要构建了完整的知识体系，了解计量经济研究的框架体系，找到解决问题的共同性，计量就变得很容易。

课程目录

├──课件

|   └──计量经济.zip2.55M

└──视频

|   ├──1.10线性效应.mp488.04M

|   ├──1.11矩阵（一）.mp498.98M

|   ├──1.12矩阵（二）.mp4107.20M

|   ├──1.13矩阵（三）.mp494.32M

|   ├──1.14投影矩阵（一）.mp484.09M

|   ├──1.15投影矩阵（二）.mp4118.90M

|   ├──1.1课程内容介绍(一).mp462.36M

|   ├──1.2课程内容介绍（二）.mp476.03M

|   ├──1.3什么是计量经济学？（一）.mp448.63M

|   ├──1.4什么是计量经济学？（二）.mp468.60M

|   ├──1.5计量经济学的特点（一）.mp4118.83M

|   ├──1.6计量经济学的特点（二）.mp481.23M

|   ├──1.7计量经济学的特点（三）.mp4131.78M

|   ├──1.8面板数据.mp481.15M

|   ├──1.9stata软件的基本操作.mp483.32M

|   ├──10.10线性回归（十）.mp4126.62M

|   ├──10.11线性回归（十一）.mp4128.52M

|   ├──10.12线性回归（十二）.mp467.00M

|   ├──10.13线性回归（十三）.mp4132.70M

|   ├──10.14线性回归（十四）.mp4124.19M

|   ├──10.15线性回归（十五）.mp498.75M

|   ├──10.16线性回归（十六）.mp496.52M

|   ├──10.1线性回归（一）.mp4124.80M

|   ├──10.2线性回归（二）.mp4126.14M

|   ├──10.3线性回归（三）.mp4129.84M

|   ├──10.4线性回归（四）.mp4126.31M

|   ├──10.5线性回归（五）.mp4129.33M

|   ├──10.6线性回归（六）.mp497.70M

|   ├──10.7线性回归（七）.mp497.09M

|   ├──10.8线性回归（八）.mp497.16M

|   ├──10.9线性回归（九）.mp4129.72M

|   ├──11.1遗漏变量（一）.mp4113.93M

|   ├──11.2遗漏变量（二）.mp449.02M

|   ├──11.3度量误差（一）.mp496.27M

|   ├──11.4度量误差（二）.mp487.96M

|   ├──11.5反向因果.mp4127.81M

|   ├──11.6变量工具（一）.mp4131.28M

|   ├──11.7变量工具（二）.mp4111.69M

|   ├──11.8变量工具（三）.mp4127.38M

|   ├──11.9变量工具（四）.mp489.69M

|   ├──12.1广义矩估计（一）.mp4133.57M

|   ├──12.2广义矩估计（二）.mp4128.63M

|   ├──12.3广义矩估计（三）.mp4139.04M

|   ├──12.4广义矩估计（四）.mp4127.35M

|   ├──12.5广义矩估计（五）.mp4131.93M

|   ├──12.6广义矩估计（六）.mp4111.34M

|   ├──12.7广义矩估计（七）.mp4110.75M

|   ├──13.10Matching（四）.mp4104.04M

|   ├──13.11Matching（五）.mp4113.79M

|   ├──13.1Rubin因果模型（一）.mp4133.59M

|   ├──13.2Rubin因果模型（二）.mp4125.87M

|   ├──13.3Rubin因果模型（三）.mp4124.89M

|   ├──13.4Rubin因果模型（四）.mp4128.84M

|   ├──13.5Rubin因果模型（五）.mp4122.78M

|   ├──13.6Rubin因果模型（六）.mp4127.24M

|   ├──13.7Matching（一）.mp4134.46M

|   ├──13.8Matching（二）.mp4131.83M

|   ├──13.9Matching（三）.mp4129.90M

|   ├──14.1DID（一）.mp4125.53M

|   ├──14.2DID（二）.mp4134.58M

|   ├──14.3DID（三）.mp4132.10M

|   ├──14.4DID（四）.mp4131.66M

|   ├──14.5RDD.mp4130.28M

|   ├──14.6Fuzzy RD.mp464.22M

|   ├──14.7LATE(一).mp4130.03M

|   ├──14.8LATE(二).mp488.24M

|   ├──14.9LATE(三).mp461.16M

|   ├──15.1时间序列模型（一）.mp4127.65M

|   ├──15.2时间序列模型（二）.mp4129.91M

|   ├──15.3时间序列模型（三）.mp4125.13M

|   ├──15.4时间序列模型（四）.mp464.07M

|   ├──15.5时间序列模型（五）.mp4122.48M

|   ├──2.10条件期望（二）.mp4134.12M

|   ├──2.11条件期望（三）.mp4122.81M

|   ├──2.12条件期望（四）.mp4115.34M

|   ├──2.13条件期望（五）.mp4107.85M

|   ├──2.1海塞矩阵（一）.mp479.27M

|   ├──2.2海塞矩阵（二）.mp482.19M

|   ├──2.3概率论基础（一）.mp4100.87M

|   ├──2.4概率论基础（二）.mp4100.53M

|   ├──2.5随机变量（一）.mp4132.17M

|   ├──2.6随机变量（二）.mp4133.17M

|   ├──2.7随机变量（三）.mp489.51M

|   ├──2.8随机变量（四）.mp476.89M

|   ├──2.9条件期望（一）.mp4133.88M

|   ├──3.10正态分布（十）.mp4102.88M

|   ├──3.11正态分布（十一）.mp4102.74M

|   ├──3.12正态分布（十二）.mp497.46M

|   ├──3.1正态分布（一）.mp4132.01M

|   ├──3.2正态分布（二）.mp4126.80M

|   ├──3.3正态分布（三）.mp4121.31M

|   ├──3.4正态分布（四）.mp4101.75M

|   ├──3.5正态分布（五）.mp4127.34M

|   ├──3.6正态分布（六）.mp4112.36M

|   ├──3.7正态分布（七）.mp4129.96M

|   ├──3.8正态分布（八）.mp4130.30M

|   ├──3.9正态分布（九）.mp4123.16M

|   ├──4.10大样本理论（五）.mp4114.69M

|   ├──4.11变换收敛（一）.mp4131.45M

|   ├──4.12变换收敛（二）.mp4133.21M

|   ├──4.13变换收敛（三）.mp492.86M

|   ├──4.1一些基本的统计量（一）.mp4127.55M

|   ├──4.2一些基本的统计量（二）.mp4125.38M

|   ├──4.3一些基本的统计量（三）.mp4128.86M

|   ├──4.4一些基本的统计量（四）.mp490.32M

|   ├──4.5概率收敛（一）.mp4128.81M

|   ├──4.6概率收敛（二）.mp4118.06M

|   ├──4.7大样本理论（一）.mp4130.77M

|   ├──4.8大样本理论（二）.mp4120.23M

|   ├──4.9大样本理论（四）.mp4129.81M

|   ├──5.1参数估计（一）.mp4124.30M

|   ├──5.2参数估计（二）.mp4130.54M

|   ├──5.3参数估计（三）.mp4123.82M

|   ├──5.4参数估计（四）.mp490.33M

|   ├──5.5参数估计（五）.mp489.51M

|   ├──6.1矩估计（一）.mp4128.87M

|   ├──6.2矩估计（二）.mp4128.90M

|   ├──6.3矩估计（三）.mp4113.94M

|   ├──6.4矩估计（四）.mp4127.35M

|   ├──7.1极大似然估计（一）.mp4122.26M

|   ├──7.2极大似然估计（二）.mp4122.34M

|   ├──7.3极大似然估计（三）.mp4131.95M

|   ├──7.4极大似然估计（四）.mp4134.75M

|   ├──7.5极大似然估计（五）.mp4131.45M

|   ├──7.6极大似然估计（六）.mp4132.14M

|   ├──7.7极大似然估计（七）.mp4111.10M

|   ├──7.8极大似然估计（八）.mp499.22M

|   ├──8.10拟合优度（二）.mp4129.77M

|   ├──8.11分步回归（一）.mp4135.40M

|   ├──8.12分步回归（二）.mp4122.90M

|   ├──8.1一元线性回归（一）.mp4116.74M

|   ├──8.2一元线性回归（二）.mp4117.24M

|   ├──8.3一元线性回归（三）.mp4122.57M

|   ├──8.4一元线性回归（四）.mp4119.65M

|   ├──8.5最小二乘.mp4127.23M

|   ├──8.6作为拟合的回归.mp4139.09M

|   ├──8.7最小二乘的几何性质.mp4131.24M

|   ├──8.8最小二乘的残差向量.mp4137.27M

|   ├──8.9拟合优度（一）.mp4129.88M

|   ├──9.1非参数与半参数回归（一）.mp4127.54M

|   ├──9.2非参数与半参数回归（二）.mp4130.60M

|   ├──9.3非参数与半参数回归（三）.mp4121.73M

|   ├──9.4非参数与半参数回归（四）.mp4128.92M

|   ├──9.5非参数与半参数回归（五）.mp4122.92M

|   ├──9.6非参数与半参数回归（六）.mp4127.27M

|   └──9.7非参数与半参数回归（七）.mp4126.55M


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淡淡茶清香 发表于 2022-7-1 16:19:55

知识就是力量

福光之星 发表于 2022-7-1 16:41:56

这个必须顶

zuixinren 发表于 2022-7-1 16:49:41

这个不错

t553600527 发表于 2022-7-1 16:51:34

研究一下

wm652300 发表于 2022-7-1 18:02:09

这就厉害了

黄裕粦 发表于 2022-7-1 18:06:21

胜读十年书好东西收下了

timtim1688 发表于 2022-7-1 18:58:51

学而思，思而行

缘福宇 发表于 2022-7-1 19:26:18

好人一生平安

huangzhe8888 发表于 2022-7-1 22:01:14

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