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Eseguirò analisi di regressione cross section in stata, r o eviews
Econometrico, dati panel, serie temporali, analisi di regressione
Laureato in Statistica & Previsioni Economiche, specializzato in econometria e analisi quantitativa dei dati. Ho completato uno stage in governance finanziaria, creando dashboard KPI e sistemi di repo...
Informazioni su questo servizio
Hai un dataset con molte osservazioni in un singolo momento nel tempo clienti, aziende, rispondenti a sondaggi, prodotti e hai bisogno di capire quali fattori spiegano effettivamente un risultato?
Sono laureato in Statistica e Previsioni Economiche (Università Babeș-Bolyai) specializzato in econometria applicata. Lavoro con dati cross-sectional in Stata, R o EViews, che il tuo risultato sia un numero continuo (regressione OLS) o un risultato binario (modelli logit/probit).
Ciò con cui posso aiutarti:
Regressione OLS con interpretazione chiara dei coefficienti
Modelli logit/probit per risultati binari (ad esempio acquisto vs. no acquisto, default vs. no default)
Diagnostica di multicollinearità (VIF) e eteroschedasticità
Valutazione dell'adattamento del modello e test di significatività
Interpretazione chiara e non tecnica per capire cosa realmente influenza il tuo risultato, non solo una tabella di coefficienti
Non sei sicuro se OLS o logit/probit si adattano ai tuoi dati? Inviami un esempio e cosa stai cercando di spiegare, ti consiglierò l'approccio giusto prima di ordinare.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra OLS e logit/probit?
OLS si usa quando il risultato è un numero continuo. Logit/probit si usano quando il risultato è binario (ad esempio sì/no, successo/fallimento) — stimano la probabilità del risultato piuttosto che il suo valore esatto.
Come posso sapere quale modello si adatta ai miei dati?
Inviami un esempio prima di ordinare — guarderò la tua variabile di risultato e ti consiglierò il modello più adatto.
Capirò i risultati anche se non sono un esperto di statistica?
Sì — ogni consegna include un'interpretazione in linguaggio semplice di cosa significano i risultati per i tuoi dati.
Puoi gestire dati di sondaggi o clienti, non solo dati finanziari?
Sì, i metodi cross-sectional si applicano a qualsiasi dataset con molte osservazioni in un punto nel tempo — dati clienti, sondaggi o aziende funzionano tutti.
