• Buradasın

    Makine öğrenmesi ve ekonometri arasındaki ilişki nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenimi ve ekonometri arasındaki ilişki, ekonomik verilerin analizinde ve karar almada her iki disiplinin birbirini tamamlaması temelinde kurulur 13.
    Ekonometri, ekonomik ilişkileri açıklamak için istatistiksel yöntemlerin kullanılmasını içerir ve nedensel etkileri tahmin etmeye odaklanır 23. Makine öğrenimi ise, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve verilere dayalı tahminler yapmasını sağlayan algoritmalar ve teknikler geliştirir 12.
    Bu iki alanın birleşimi, aşağıdaki faydaları sağlar:
    • Karmaşık ekonomik olguların analizi: Makine öğrenimi, doğrusal olmayan ilişkileri yakalayarak daha esnek ve sağlam bir çerçeve sunar 1.
    • Daha doğru tahminler: Sinir ağları, destek vektör makineleri ve topluluk yöntemleri gibi makine öğrenimi teknikleri, ekonomik tahminlerin doğruluğunu artırır 1.
    • Politika analizleri: Gelişmiş hesaplama teknikleri sayesinde, büyük miktardaki ekonomik verilerden elde edilen içgörüler, daha iyi politika kararlarına yol açar 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.science44.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. 9lib.net
        3
      4. vizyonistakademi.com
        4
      5. acarindex.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Ekonometrik modelleme aşamaları nelerdir?

    Ekonometrik modelleme aşamaları genellikle şu şekildedir: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi ve veri setinin seçilmesi. Bu aşamada, analizin amacı ve kullanılacak veriler tanımlanır. 2. Değişkenlerin belirlenmesi. Modelde yer alacak bağımlı ve bağımsız değişkenler seçilir. 3. Modelin oluşturulması. Ekonomik teoriye uygun bir model kurulur. 4. Model tahmini ile model parametreleri hesaplanır. 5. Varsayımların test edilmesi. Modelin varsayımları istatistiksel olarak test edilir ve sonuçlar yorumlanır. 6. Sonuçların raporlanması. Elde edilen bulgular, grafikler ve tablolarla desteklenerek raporlanır.
    5 kaynak

    Ekonometrik analiz nedir?

    Ekonometrik analiz, ekonomik olayları ve ilişkileri matematiksel modeller ve istatistiksel yöntemler kullanarak inceleyen bir bilim dalıdır. Ekonometrik analiz süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi ve uygun ekonometrik analizlerin seçilmesi. 2. Değişkenlerin belirlenmesi ve veri setinin oluşturulması. 3. Modelin kurulması ve tahmin edilmesi. 4. Varsayımların test edilmesi ve sonuçların yorumlanması. Ekonometrik analizin amaçları arasında ekonomik teorilerin test edilmesi, ekonomik ilişkilerin ölçülmesi, gelecekteki ekonomik olayların tahmin edilmesi ve ekonomik politikaların değerlendirilmesi yer alır. Yaygın ekonometrik analiz yöntemleri arasında regresyon analizi, zaman serisi analizi ve panel veri analizi bulunur.
    5 kaynak

    Ekonometride hangi konular var?

    Ekonometride aşağıdaki konular yer almaktadır: 1. Ekonomik Model ve Ekonometrik Model: Ekonomik ilişkilerin matematiksel ve istatistiksel yöntemlerle modellenmesi. 2. Veri Türleri: Yatay-kesit verisi, zaman serileri verisi, havuzlanmış yatay-kesit verisi ve panel veri gibi farklı veri türlerinin analizi. 3. Nedensellik ve Ceteris Paribus: Bir değişkenin diğer bir değişken üzerindeki nedensel etkisinin incelenmesi ve ceteris paribus varsayımı. 4. Ekonomik Tahmin ve Çıkarsama: Ekonomik teori ve hipotezlerin test edilmesi, tahmin ve öngörü yapılması. 5. Ekonometrik Yöntemler: Regresyon analizi, zaman serisi ve yatay kesit çözümlemeleri gibi çeşitli ekonometrik yöntemlerin uygulanması. 6. Uygulama Alanları: Finans, bankacılık, kamu yönetimi, araştırma ve danışmanlık gibi alanlarda ekonomik politikaların değerlendirilmesi ve uygulanması.
    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

    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

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    5 kaynak

    Ekonometrinin temel varsayımları nelerdir?

    Ekonometrinin temel varsayımları şunlardır: 1. Ceteris Paribus: İlgili diğer faktörlerin etkisinin sabit tutulması. 2. Modelde Yer Almayan Açıklayıcı Değişkenler: Ekonometrik modellerde, bağımlı değişkeni etkileyen tüm faktörlerin modele dahil edilemeyeceği kabul edilir. 3. Verilerin Kalitesi: Araştırmacı, bulguların verilerin kalitesi kadar iyi olabileceğini akılda tutmalıdır. 4. İstatistiksel Yöntemlerin Uygunluğu: Ekonometri, deneysel olmayan veriler için geliştirilen istatistiksel yöntemleri kullanır.
    5 kaynak