Econometrics

Econometrics metadata, size 3033.40 MB, 308 files, category video, indexed at 2026-08-11.

大小:3.0 GB 格式:mp4 分类:视频 文件数量:308 个 发掘时间:2026-08-11 18:29:55 最后活跃:2026-08-11 18:29:55

资源标识

Infohash8f8f979163af69104333caff4d348ed301c10db8 总大小3.0 GB 格式mp4 分类视频 文件数308 发掘时间(北京时间)2026-08-11 18:29:55 最后活跃(北京时间)2026-08-11 18:29:55

下载标识

完整磁力链接 magnet:?xt=urn:btih:8f8f979163af69104333caff4d348ed301c10db8&dn=Econometrics
迅雷地址 thunder://QUFtYWduZXQ6P3h0PXVybjpidGloOjhmOGY5NzkxNjNhZjY5MTA0MzMzY2FmZjRkMzQ4ZWQzMDFjMTBkYjgmZG49RWNvbm9tZXRyaWNzWlo=
电驴地址

不能由磁力 infohash 直接转换。ed2k 需要文件内容 MD4 hash、文件名和文件大小,BitTorrent infohash 与 ed2k hash 不是同一种算法。

Tag

文件列表

文件名格式大小
10 - 1 - 10.1.1. Медианная регрессия (9-36).mp4mp426.8 MB
10 - 10 - 10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса (11-16).mp4mp420.1 MB
10 - 11 - 10.2.2. Логит-модель- байесовский подход (7-33).mp4mp414.4 MB
10 - 12 - 10.2.3. Регрессия пик-плато- байесовский подход (9-35).mp4mp417.9 MB
10 - 2 - 10.1.2. Квантильная регрессия (7-35).mp4mp419.1 MB
10 - 3 - 10.1.3. Алгоритм случайного леса (8-13).mp4mp420.3 MB
10 - 4 - 10.1.4. Пример построения регрессионного дерева [у доски] (11-04).mp4mp434.2 MB
10 - 5 - 10.1.5. Суть байесовского подхода (4-54).mp4mp412.8 MB
10 - 6 - 10.1.6. Расчет апостериорного распределения- пример 1 [у доски] (10-52).mp4mp434.7 MB
10 - 7 - 10.1.7. Расчет апостериорного распределения- пример 2 [у доски] (10-41).mp4mp435.3 MB
10 - 8 - 10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель (8-53).mp4mp423.6 MB
10 - 9 - 10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо (7-43).mp4mp420.2 MB
lab_10.zipzip23.6 KB
lec_10.pdfpdf529.7 KB
10 - 1 - 10.1.1. Медианная регрессия (9-36).srtsrt16.4 KB
10 - 10 - 10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса (11-16).srtsrt18.1 KB
10 - 11 - 10.2.2. Логит-модель- байесовский подход (7-33).srtsrt11.9 KB
10 - 12 - 10.2.3. Регрессия пик-плато- байесовский подход (9-35).srtsrt16.1 KB
10 - 2 - 10.1.2. Квантильная регрессия (7-35).srtsrt14.1 KB
10 - 3 - 10.1.3. Алгоритм случайного леса (8-13).srtsrt14.4 KB
10 - 4 - 10.1.4. Пример построения регрессионного дерева [у доски] (11-04).srtsrt17.5 KB
10 - 5 - 10.1.5. Суть байесовского подхода (4-54).srtsrt9.1 KB
10 - 6 - 10.1.6. Расчет апостериорного распределения- пример 1 [у доски] (10-52).srtsrt18.7 KB
10 - 7 - 10.1.7. Расчет апостериорного распределения- пример 2 [у доски] (10-41).srtsrt17.5 KB
10 - 8 - 10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель (8-53).srtsrt17.1 KB
10 - 9 - 10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо (7-43).srtsrt13.4 KB
1 - 1 - Представление ассистентов.mp4mp42.6 MB
1 - 10 - 1.1.9. Коэффициент детерминации (9-52).mp4mp430.0 MB
1 - 11 - 1.1.10. Мораль первой лекции (1-38).mp4mp44.3 MB
1 - 12 - 1.2.1. Консольный режим в R (11-13).mp4mp419.2 MB
1 - 13 - 1.2.2. Написание первого скрипта в R (11-43).mp4mp421.1 MB
1 - 14 - 1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки (8-58).mp4mp416.8 MB
1 - 15 - 1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R (11-16).mp4mp418.4 MB
1 - 16 - 1.2.5. МНК в R. Пример с машинами (10-07).mp4mp415.7 MB
1 - 17 - 1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью (8-25).mp4mp414.7 MB
1 - 2 - 1.1.1. Суть метода наименьших квадратов (8-45).mp4mp422.1 MB
1 - 3 - 1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски] (8-22).mp4mp422.3 MB
1 - 4 - 1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски] (6-58).mp4mp421.9 MB
1 - 5 - 1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски] (8-17).mp4mp427.3 MB
1 - 6 - 1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров (11-17).mp4mp428.7 MB
1 - 7 - 1.1.6. Ликбез по линейной алгебре (5-46).mp4mp414.1 MB
1 - 8 - 1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] (7-24).mp4mp422.5 MB
1 - 9 - 1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] (13-17).mp4mp434.9 MB
lec_01.pdfpdf476.9 KB
script_01_a_after.Rr1.2 KB
script_01_b_after.Rr2.9 KB
1 - 10 - 1.1.9. Коэффициент детерминации (9-52).srtsrt14.3 KB
1 - 11 - 1.1.10. Мораль первой лекции (1-38).srtsrt2.7 KB
1 - 12 - 1.2.1. Консольный режим в R (11-13).srtsrt20.7 KB
1 - 13 - 1.2.2. Написание первого скрипта в R (11-43).srtsrt18.6 KB

合规说明

本站只展示公开 DHT metadata,不提供实际文件下载、种子下载、在线播放、镜像或代理。投诉请邮件联系 dmca@so.yy.la,并附上详情页 URL 或 infohash。