![[समीक्षा] Econometrics (Bruce Hansen) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2572952/c1a-085k3-25o5qkp2umw0-laa2ax.jpg)
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Econometrics (Bruce Hansen)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0691235899?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Econometrics-Bruce-Hansen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-signal-and-the-noise-why-so-many-predictions/id1416930220?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Econometrics+Bruce+Hansen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0691235899/
#इंस्ट्रूमेंटलवेरिएबल्स #पैनलडेटा #समयश्रेणी #नॉनपैरामेट्रिकअनुमान #मशीनलर्निंग #Econometrics
ब्रूस ई हैनसन की इकोनोमेट्रिक्स वर्ष दो हजार बाईस में प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस से प्रकाशित, स्नातकोत्तर स्तर की व्यापक पाठ्यपुस्तक है. इसका उद्देश्य अर्थशास्त्रीय सिद्धांतों को आंकड़ों के सहारे जांचने, परिमाणित करने और उनसे विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने की विधियां सिखाना है. यह केवल प्रतिगमन के यांत्रिक प्रयोग तक सीमित नहीं रहती, बल्कि अनुमान, सांख्यिकीय अनुमानिकी, पहचान और मॉडल की मान्यताओं के बीच संबंध स्पष्ट करती है. पुस्तक में रैखिक इकोनोमेट्रिक्स से आरंभ कर समय श्रेणी, पैनल डेटा, अरेखीय मॉडल, नॉनपैरामेट्रिक तरीके और आधुनिक मशीन लर्निंग तक का विस्तार है. गणितीय कठोरता के साथ सहज व्याख्या इसका केंद्रीय शैक्षणिक गुण है. शोध स्तर के डेटासेट, स्टाटा कोड, वास्तविक अनुप्रयोग और बड़ी संख्या में अभ्यास प्रश्न पाठक को सिद्धांत से अनुभवजन्य काम की ओर ले जाते हैं. यह हैनसन की प्रॉबेबिलिटी एंड स्टैटिस्टिक्स फॉर इकोनॉमिस्ट्स के बाद पढ़े जाने वाले ग्रंथ के रूप में भी तैयार की गई है, इसलिए इसकी अपेक्षित पृष्ठभूमि मजबूत प्रायिकता, सांख्यिकी और रैखिक बीजगणित है.
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ब्रूस ई हैनसन की इकोनोमेट्रिक्स वर्ष दो हजार बाईस में प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस से प्रकाशित, स्नातकोत्तर स्तर की व्यापक पाठ्यपुस्तक है. इसका उद्देश्य अर्थशास्त्रीय सिद्धांतों को आंकड़ों के सहारे जांचने, परिमाणित करने और उनसे विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने की विधियां सिखाना है. यह केवल प्रतिगमन के यांत्रिक प्रयोग तक सीमित नहीं रहती, बल्कि अनुमान, सांख्यिकीय अनुमानिकी, पहचान और मॉडल की मान्यताओं के बीच संबंध स्पष्ट करती है. पुस्तक में रैखिक इकोनोमेट्रिक्स से आरंभ कर समय श्रेणी, पैनल डेटा, अरेखीय मॉडल, नॉनपैरामेट्रिक तरीके और आधुनिक मशीन लर्निंग तक का विस्तार है. गणितीय कठोरता के साथ सहज व्याख्या इसका केंद्रीय शैक्षणिक गुण है. शोध स्तर के डेटासेट, स्टाटा कोड, वास्तविक अनुप्रयोग और बड़ी संख्या में अभ्यास प्रश्न पाठक को सिद्धांत से अनुभवजन्य काम की ओर ले जाते हैं. यह हैनसन की प्रॉबेबिलिटी एंड स्टैटिस्टिक्स फॉर इकोनॉमिस्ट्स के बाद पढ़े जाने वाले ग्रंथ के रूप में भी तैयार की गई है, इसलिए इसकी अपेक्षित पृष्ठभूमि मजबूत प्रायिकता, सांख्यिकी और रैखिक बीजगणित है.
