• Buradasın

    Ekonometri ve makine öğrenmesi etkileşimi üzerine makale nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    "Ekonometri ve Makine Öğrenmesi: Tercih Modelleri ve Sınıflandırma Algoritmaları Açısından Değerlendirmeler" başlıklı makale, ekonometri ve makine öğrenmesi arasındaki etkileşimi ele almaktadır 12.
    Makalenin özeti şu şekildedir:
    • Ekonometri ve makine öğrenmesi geniş kullanım alanlarına ve tekniklere sahiptir 12.
    • Bu çalışmada, bağımlı değişkenin nitel özellik gösterdiği durumda kullanılan nitel tercih modelleri ile makine öğrenmesinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarına yer verilmiştir 12.
    • Amaç, ekonometri ile makine öğrenmesi arasında nasıl bir köprü kurulabileceğini araştırmaktır 12.
    • Büyük verilerin ekonometride yarattığı sorunlar ve makine öğrenmesinin yapabileceği katkılar incelenmiştir 12.
    • Kestirim tabanlı sınıflandırma algoritmalarının çekimser kaldığı nedensellik araştırmalarındaki konumu ele alınmış ve ekonometrinin sağlayabileceği katkılar ortaya konulmuştur 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. avesis.iku.edu.tr
        1
      2. atif.sobiad.com
        2
      3. semanticscholar.org
        3
      4. avesis.marmara.edu.tr
        4
      5. tr.science44.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Ekonometri zaman serileri nelerdir?

    Ekonometri zaman serileri, belirli zaman aralıklarında kaydedilen ve zaman sırasına göre dizilmiş veri noktaları dizisidir. Bu seriler, genellikle aşağıdaki bileşenlerden oluşur: 1. Trend (Eğilim): Zaman içinde bir değişkenin uzun dönem hareketi. 2. Mevsimsellik: Zaman serilerinde mevsimlere göre değişme. 3. Konjonktür (Çevrimsel): Ekonomide, mevsimsel değişmeler ile ilgili olmayan dönemsel değişmeler. 4. Düzensiz Hareketler: Diğer unsurlar gibi belirli olmayan, rassal bir terim ile ifade edilebilecek değişmeler. Ekonometri zaman serileri, finansal piyasa tahminleri, makroekonomik göstergelerin analizleri ve ekonometrik modelleme gibi alanlarda büyük öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Ekonometrik veri analizi için hangi program kullanılır?

    Ekonometrik veri analizi için yaygın olarak kullanılan programlar şunlardır: 1. SPSS: Sosyal bilimlerde veri analizi için tercih edilen, kullanıcı dostu bir arayüze ve geniş istatistiksel araç setine sahip bir yazılımdır. 2. R: Açık kaynaklı, ücretsiz ve gelişmiş veri görselleştirme ve analiz yeteneklerine sahip bir istatistiksel analiz programıdır. 3. Stata: Özellikle sosyal bilimler ve ekonomi alanında kullanılan, ekonometrik ve zaman serisi analizleri için güçlü araçlar sunan bir yazılımdır. 4. EViews: Yatay kesit, zaman serisi ve panel veri analizleri için kullanılan, regresyon analizi ve istatistiksel çözümlemeler için uygun bir programdır.
    5 kaynak

    Ekonometri ve veri bilimi aynı mı?

    Ekonometri ve veri bilimi farklı alanlardır, ancak birbirleriyle ilişkilidirler. Ekonometri, iktisat teorisinin matematik ve istatistik yöntemlerle kanıtlanması ve iktisadi problemlere çözüm bulunması olarak tanımlanır. Bu nedenle, daha çok iktisadi verilerin analizi ve modellenmesi ile ilgilenir. Veri bilimi ise, verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için alan uzmanlığını, programlama becerilerini, matematik ve istatistik bilgisini birleştiren bir çalışma alanıdır. Büyük veri kümelerini analiz ederek, karar alma süreçlerine destek olur. Özetle, ekonometri daha çok iktisadi verilere odaklanırken, veri bilimi geniş bir veri yelpazesi üzerinde çalışarak çeşitli alanlarda uygulanabilir.
    5 kaynak

    Ekonometrinin veri analizi için hangi yöntemleri kullanılır?

    Ekonometrinin veri analizi için kullandığı başlıca yöntemler şunlardır: 1. Regresyon Analizi: Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesi için kullanılır. 2. Zaman Serisi Analizi: Ekonomik verilerin zaman içindeki değişimini incelemek için uygundur. 3. Panel Veri Analizi: Hem zaman serisi hem de kesitsel veri kullanarak daha kapsamlı analizler yapılır. 4. Yapısal Eşitlik Modelleri: Ekonomik değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri anlamak için kullanılır. Ayrıca, çıkarımsal analiz, keşif analizi ve tahmin analizi gibi diğer yöntemler de ekonometrik veri analizinde yer alır.
    5 kaynak

    Ekonometrik analiz örnekleri nelerdir?

    Ekonometrik analiz örnekleri şunlardır: 1. Basit Regresyon Analizi: Bir kişinin gelir düzeyi arttıkça tüketim harcamalarının nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır. 2. Çoklu Regresyon Analizi: Ev fiyatları üzerinde ev büyüklüğü, mahalle güvenliği ve okula yakınlık gibi faktörlerin etkisini değerlendirmek için kullanılır. 3. Zaman Serisi Analizi: Hisse senedi fiyatlarının zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır. 4. Panel Veri Analizi: Ülkeler arasında ekonomik büyüme ile eğitim harcamaları arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. 5. Tüketici Talep Modeli: Fiyatlardaki veya gelir seviyelerindeki değişikliklerin tüketicilerin talep ettiği mal miktarını nasıl etkilediğini tahmin eder. 6. Yatırım Fonksiyonu: Faiz oranlarının ve ekonomik büyümenin işletme yatırım kararlarını nasıl etkilediğini analiz eder. 7. Phillips Eğrisi: Enflasyon ile işsizlik arasındaki ters ilişkiyi göstererek makroekonomik politika hakkında bilgi sunar.
    5 kaynak

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı modeller ve kalıplar çıkarma sürecidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların veri analizi yaparak öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesiyle ilgilenen bir bilim dalıdır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çeşitli durumlarda kullanılır: Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları: 1. Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi riski yönetimi. 2. Sağlık: Tıbbi bilgi yönetimi, hastalık teşhisi ve tedavisi. 3. Medya: Sosyal medya kişiselleştirme, uygunsuz içeriği filtreleme. 4. Perakende: Satış optimizasyonu, bireyselleştirilmiş alışveriş önerileri. 5. Günlük Hayat: Sesli asistanlar, öneri sistemleri. Derin Öğrenme Kullanım Alanları: 1. Görüntü Tanıma: Otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri. 2. Dil İşleme: Metin çevirisi, doğal dil işleme. 3. Kişiselleştirilmiş Tıp: Yeni tedavi yöntemleri geliştirme. 4. Siber Güvenlik: Gelişmiş tehdit tespiti. 5. Eğitim: Eğitim materyallerinin otomatik etiketlenmesi.
    5 kaynak