万门大学《经济金融之计量经济学》【无水印版】

【资源名称】万门大学《经济金融之计量经济学》【无水印版】


【资源介绍】

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.zip??2.55M
└──视频
|? ?├──1.10线性效应.mp4??88.04M
|? ?├──1.11矩阵（一）.mp4??98.98M
|? ?├──1.12矩阵（二）.mp4??107.20M
|? ?├──1.13矩阵（三）.mp4??94.32M
|? ?├──1.14投影矩阵（一）.mp4??84.09M
|? ?├──1.15投影矩阵（二）.mp4??118.90M
|? ?├──1.1课程内容介绍(一).mp4??62.36M
|? ?├──1.2课程内容介绍（二）.mp4??76.03M
|? ?├──1.3什么是计量经济学？（一）.mp4??48.63M
|? ?├──1.4什么是计量经济学？（二）.mp4??68.60M
|? ?├──1.5计量经济学的特点（一）.mp4??118.83M
|? ?├──1.6计量经济学的特点（二）.mp4??81.23M
|? ?├──1.7计量经济学的特点（三）.mp4??131.78M
|? ?├──1.8面板数据.mp4??81.15M
|? ?├──1.9stata软件的基本操作.mp4??83.32M
|? ?├──10.10线性回归（十）.mp4??126.62M
|? ?├──10.11线性回归（十一）.mp4??128.52M
|? ?├──10.12线性回归（十二）.mp4??67.00M
|? ?├──10.13线性回归（十三）.mp4??132.70M
|? ?├──10.14线性回归（十四）.mp4??124.19M
|? ?├──10.15线性回归（十五）.mp4??98.75M
|? ?├──10.16线性回归（十六）.mp4??96.52M
|? ?├──10.1线性回归（一）.mp4??124.80M
|? ?├──10.2线性回归（二）.mp4??126.14M
|? ?├──10.3线性回归（三）.mp4??129.84M
|? ?├──10.4线性回归（四）.mp4??126.31M
|? ?├──10.5线性回归（五）.mp4??129.33M
|? ?├──10.6线性回归（六）.mp4??97.70M
|? ?├──10.7线性回归（七）.mp4??97.09M
|? ?├──10.8线性回归（八）.mp4??97.16M
|? ?├──10.9线性回归（九）.mp4??129.72M
|? ?├──11.1遗漏变量（一）.mp4??113.93M
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|? ?├──11.9变量工具（四）.mp4??89.69M
|? ?├──12.1广义矩估计（一）.mp4??133.57M
|? ?├──12.2广义矩估计（二）.mp4??128.63M
|? ?├──12.3广义矩估计（三）.mp4??139.04M
|? ?├──12.4广义矩估计（四）.mp4??127.35M
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|? ?├──13.9Matching（三）.mp4??129.90M
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|? ?├──14.8LATE(二).mp4??88.24M
|? ?├──14.9LATE(三).mp4??61.16M
|? ?├──15.1时间序列模型（一）.mp4??127.65M
|? ?├──15.2时间序列模型（二）.mp4??129.91M
|? ?├──15.3时间序列模型（三）.mp4??125.13M
|? ?├──15.4时间序列模型（四）.mp4??64.07M
|? ?├──15.5时间序列模型（五）.mp4??122.48M
|? ?├──2.10条件期望（二）.mp4??134.12M
|? ?├──2.11条件期望（三）.mp4??122.81M
|? ?├──2.12条件期望（四）.mp4??115.34M
|? ?├──2.13条件期望（五）.mp4??107.85M
|? ?├──2.1海塞矩阵（一）.mp4??79.27M
|? ?├──2.2海塞矩阵（二）.mp4??82.19M
|? ?├──2.3概率论基础（一）.mp4??100.87M
|? ?├──2.4概率论基础（二）.mp4??100.53M
|? ?├──2.5随机变量（一）.mp4??132.17M
|? ?├──2.6随机变量（二）.mp4??133.17M
|? ?├──2.7随机变量（三）.mp4??89.51M
|? ?├──2.8随机变量（四）.mp4??76.89M
|? ?├──2.9条件期望（一）.mp4??133.88M
|? ?├──3.10正态分布（十）.mp4??102.88M
|? ?├──3.11正态分布（十一）.mp4??102.74M
|? ?├──3.12正态分布（十二）.mp4??97.46M
|? ?├──3.1正态分布（一）.mp4??132.01M
|? ?├──3.2正态分布（二）.mp4??126.80M
|? ?├──3.3正态分布（三）.mp4??121.31M
|? ?├──3.4正态分布（四）.mp4??101.75M
|? ?├──3.5正态分布（五）.mp4??127.34M
|? ?├──3.6正态分布（六）.mp4??112.36M
|? ?├──3.7正态分布（七）.mp4??129.96M
|? ?├──3.8正态分布（八）.mp4??130.30M
|? ?├──3.9正态分布（九）.mp4??123.16M
|? ?├──4.10大样本理论（五）.mp4??114.69M
|? ?├──4.11变换收敛（一）.mp4??131.45M
|? ?├──4.12变换收敛（二）.mp4??133.21M
|? ?├──4.13变换收敛（三）.mp4??92.86M
|? ?├──4.1一些基本的统计量（一）.mp4??127.55M
|? ?├──4.2一些基本的统计量（二）.mp4??125.38M
|? ?├──4.3一些基本的统计量（三）.mp4??128.86M
|? ?├──4.4一些基本的统计量（四）.mp4??90.32M
|? ?├──4.5概率收敛（一）.mp4??128.81M
|? ?├──4.6概率收敛（二）.mp4??118.06M
|? ?├──4.7大样本理论（一）.mp4??130.77M
|? ?├──4.8大样本理论（二）.mp4??120.23M
|? ?├──4.9大样本理论（四）.mp4??129.81M
|? ?├──5.1参数估计（一）.mp4??124.30M
|? ?├──5.2参数估计（二）.mp4??130.54M
|? ?├──5.3参数估计（三）.mp4??123.82M
|? ?├──5.4参数估计（四）.mp4??90.33M
|? ?├──5.5参数估计（五）.mp4??89.51M
|? ?├──6.1矩估计（一）.mp4??128.87M
|? ?├──6.2矩估计（二）.mp4??128.90M
|? ?├──6.3矩估计（三）.mp4??113.94M
|? ?├──6.4矩估计（四）.mp4??127.35M
|? ?├──7.1极大似然估计（一）.mp4??122.26M
|? ?├──7.2极大似然估计（二）.mp4??122.34M
|? ?├──7.3极大似然估计（三）.mp4??131.95M
|? ?├──7.4极大似然估计（四）.mp4??134.75M
|? ?├──7.5极大似然估计（五）.mp4??131.45M
|? ?├──7.6极大似然估计（六）.mp4??132.14M
|? ?├──7.7极大似然估计（七）.mp4??111.10M
|? ?├──7.8极大似然估计（八）.mp4??99.22M
|? ?├──8.10拟合优度（二）.mp4??129.77M
|? ?├──8.11分步回归（一）.mp4??135.40M
|? ?├──8.12分步回归（二）.mp4??122.90M
|? ?├──8.1一元线性回归（一）.mp4??116.74M
|? ?├──8.2一元线性回归（二）.mp4??117.24M
|? ?├──8.3一元线性回归（三）.mp4??122.57M
|? ?├──8.4一元线性回归（四）.mp4??119.65M
|? ?├──8.5最小二乘.mp4??127.23M
|? ?├──8.6作为拟合的回归.mp4??139.09M
|? ?├──8.7最小二乘的几何性质.mp4??131.24M
|? ?├──8.8最小二乘的残差向量.mp4??137.27M
|? ?├──8.9拟合优度（一）.mp4??129.88M
|? ?├──9.1非参数与半参数回归（一）.mp4??127.54M
|? ?├──9.2非参数与半参数回归（二）.mp4??130.60M
|? ?├──9.3非参数与半参数回归（三）.mp4??121.73M
|? ?├──9.4非参数与半参数回归（四）.mp4??128.92M
|? ?├──9.5非参数与半参数回归（五）.mp4??122.92M
|? ?├──9.6非参数与半参数回归（六）.mp4??127.27M
|? ?└──9.7非参数与半参数回归（七）.mp4??126.55M

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