Mekansal Ekonometri (Kesit ve Panel, Stata Uygulamalı)

📘 Mekansal Ekonometri (Kesit ve Panel, Stata Uygulamalı) - Üniversitesi Dünyası'nda Yapılan Mecnama

Kurs Açıklaması:

Merhaba sevgili öğrenciler 🚀,

Önceki dört kursun izinde, temelden orta düzeye kadar ekin olduğunuzda, bu yeni kursla mekanik veri analizi konusunda adım adım ileriye geçirebilirsiniz. Mekansal Panel Veri Analizi ve Mekansal Kesit Veri Analizi (Stata ile) kursu, daha derin bir anlamda ekonometrik yöntemlerle orta düzey konseptlerini pekiştirecektir.

🎉 Bu kursun faydaları:

• Mekansal Kesit Veri Analizi:

  • 🌐 Spatial Lag Model: Eylem veya etkili değişkenlerin mekanik ağ nedeniyle diğer bir düzeydeki değişkenlere bağlı olma özelliğini analiz eder.
  • 🌐 Spatial Error Model: Değişkenlerin mekanik ağ nedeniyle en küçük hata tercihlerini kullanarak birbirine etkilenen iki düzeydeki verileri analiz eder.
  • 🌐 Spesifikasyon Testleri: Modellerin seçimine yön veren istatistiksel testleri uygular ve interprete eder.
  • 🌍 Geoda Programı: Haritalara mekanik ağırlık matrisleri dahil etmeyi öğrenir ve bu, analizlerinizi her zaman daha verimli yapılmasını sağlar.

• Panel Veri Analizi:

  • 📊 SAR Modeli: Tüm panel verisinin bir kalintı için rastgele etkileşim modelini kullanır.
  • 📊 SEM Modeli: Eylem ve birey değişkenleri arasındaki ilişkiyi açar ve bu, modellerinizi daha güçlendirir.
  • 📊 SAC Modeli: Hedeflenebilir bireylerin karmaşık seçim yapma süreci analiz eder.
  • 📊 SDM Modeli: Bir grup içindeki bireylerin seçim sürecini açar.
  • 📊 GSPRE Modeli: Çok katmanlı bir veri yapısına sahip olanların seçim süreci analiz eder.
  • 📊 Hausman Testi: Pooled Modeller ve Fixed Effect Modeller arasındaki farkı araştırarak, hangi modelinizi seçeceğinizi kararlar.
  • 📊 LR Testi: Kendiliğinden ayırılan gruplardaki seçim yapma süreci analiz eder.
  • 📊 Sınır Komşulukları: Mekanik ağırlık matrisleri üretmeyi ve bu, analizlerinizi daha doğru bir yönü gösterecektir.
  • 📊 Spesifikasyon Testleri: Modellerin seçimine yön veren istatistiksel testleri uygular ve interprete eder, Dahil olarak Driscoll-Kraay tahmini gibi dayanıklı modeller üzerinden seçenekler sunar.

🚀 Bu kursla elinizde:

• Ekin olduğunuz ekonometri araçlarını anlayacaksınız ve bu gözlemleri kendi araştırmalarınıza uygulayabilirsiniz.
• Mevcut analitik yaklaşımlardan biri olarak ekin olun ve mekanik veri yapılarına dayalı modellerle bilgi sahibi olacaksınız.
• İşlerinize olan katkıda bulunarak, karar vermek için daha güçlü ve doğru araçlar kullanmayı öğrenreceksiniz.

Bu kurs, seçkin ve işsel bir zihni olmanızı sağlamak için tasarlandı. Hem teorik yönleri hem de pratik uygulamaları bu konuları pekiştirecektir. Kuru başlama ve kaliteli öğrenme deneyimi doğrudan ilişkili, hem eğitimcilerinize hem de ders matrialerine de işimize sunacağız.

Kurumuz sizlerin ihtiyaçlarına yön verici ve eğitici bir ortam sağlamaktadır ve hepinize her adımda destek olur. Bu kursun sizi ekin ilerletmeye ve mekanik veri analizi konusunda uzmanlık kazanmasını sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.

Bu özgeçmiş bir dönüşüldüğünüzde, ders notlarınız, pratik yapılacak çalışmalar ve eğitimcilerinizden alacağınız tatminlerle dolu bir yolculuka başlayabilirsiniz. Hepinize kursta başarılar ve iyi dersler diliyorum! 🎓

Eğitim İçeriği:

• Ekonometri Temelleri
• Mekansal Kesit Veri Analizi
• Panel Veri Yapısı ve Analizi Teknikleri
• Modellerin Spesifikasyonu ve Test Edilmesi
• Güvenilirlik ve Hatalar
• Uygulama Örnekleri ve Çalışmaların Kodlanması (Stata ile)

Eğitimciler:

• Dr. [Eğitimçı Adı Soyadı] - Mekansal Ekonometri Bünyesinden Öğretici
• Asst. Prof. [Eğitimçı Adı Soyadı] - Gelişmiş Panel Veri Analizi Araştırmaları Uzmanı

Kur başladığımızdan beri, sizlere en kaliteden yüksek eğitim deneyimi sunmayı hedeflerimizdir. Bu sebeple, herhangi bir sorunuz veya düşünceleriniz varsa, lütfen bize iletişime geçin. Biz sizleri eğitme sürecinde destekleyeceğimizi ve bu kursun uzmanlık yaratıcı bir araç olmasını arargaramız.

Bu kursünüzle, mekanik veri analizi konusunda adım adım ileriye geçirebilir ve karmaşık analizlerin daha iyi bir anlamda yapılmasını sağlayacak şekilde tasarım. Kurgücünüz olun ve bilim tarafından daha fazla yapılmalı müdahalelere katkıda bulunun!

Hayatınıza kaliteli bir öğrenme deneyimi eklerekten mutluluk duyarım ve sizi bu yolculuğa hoş geldinizdi. Eğitimlerimize katılmak için evet tıkladığınız için ciddi teşekkür ederim ve kurgulanmasınıza bir zaman sonra, hem eğitimi hem de kurgusal deneyimi daha iyileştirmek üzere çabalayacağız.

Bu kursinizle başlayacağınız yolunuz ve mekanik veri analizi konusunda uzmanlık yaratıcı bir deneyim olacak. Kurgücünüz olun, sormayı, soruşmayı ve bilinçli kararlar almayı! Kurguta hoş geldiniz. 🌟