دوره تحلیل متغیرهای ابزاری پیشرفته در پایتون: استنباط مقاوم برای ابزارهای ضعیف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل متغیرهای ابزاری پیشرفته در پایتون: استنباط مقاوم برای ابزارهای ضعیف

موضوع کلی: استنباط علّی

موضوع میانی: رگرسیون متغیرهای ابزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی استنباط علی
• 2. مفهوم علیت و همبستگی
• 3. تعریف متغیرهای مخدوشگر (Confounders)
• 4. اثر علّی متوسط (ATE) و تخمین آن
• 5. معرفی رگرسیون متغیرهای ابزاری (IV)
• 6. تعریف متغیر ابزاری (Instrumental Variable)
• 7. شرایط اعتبار یک متغیر ابزاری
• 8. مشکلات مربوط به متغیرهای ابزاری نامعتبر
• 9. مدل سازی رگرسیون IV پایه
• 10. روش‌های تخمین IV: Two-Stage Least Squares (2SLS)
• 11. تفسیر نتایج تخمین 2SLS
• 12. بررسی مفروضات رگرسیون 2SLS
• 13. خطاهای استاندارد و فواصل اطمینان در 2SLS
• 14. معرفی بایاس انتخاب (Selection Bias)
• 15. متغیرهای ابزاری و بایاس انتخاب
• 16. متغیرهای ابزاری و خطای اندازه گیری
• 17. معرفی مشکل ابزارهای ضعیف (Weak Instruments)
• 18. تشخیص ابزارهای ضعیف: آماره F
• 19. قواعد سرانگشتی برای شناسایی ابزارهای ضعیف
• 20. اثرات ابزارهای ضعیف بر تخمین‌های 2SLS
• 21. بایاس و واریانس در حضور ابزارهای ضعیف
• 22. معرفی روش‌های استنباط مقاوم در برابر ابزارهای ضعیف
• 23. آزمون اندرسون-روبین (Anderson-Rubin Test)
• 24. آزمون موریرا (Moreira Test)
• 25. آزمون سارگان-هانسِن (Sargan-Hansen Test) برای شناسایی محدودیت های بیش از حد
• 26. استنباط با استفاده از مجموعه های اعتماد (Confidence Sets)
• 27. نقش شناسایی جزئی (Partial Identification) در IV
• 28. معرفی روش LIML (Limited Information Maximum Likelihood)
• 29. مقایسه LIML و 2SLS در حضور ابزارهای ضعیف
• 30. استنباط بیزی (Bayesian Inference) در رگرسیون IV
• 31. انتخاب Prior مناسب در استنباط بیزی
• 32. محاسبه توزیع Posterior در رگرسیون IV
• 33. استفاده از زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) در رگرسیون IV
• 34. معرفی نرم افزار پایتون برای تحلیل IV
• 35. نصب و راه اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز (Statsmodels, Linearmodels)
• 36. پیاده سازی رگرسیون 2SLS در پایتون
• 37. تفسیر خروجی رگرسیون 2SLS در پایتون
• 38. تشخیص ابزارهای ضعیف با استفاده از پایتون
• 39. محاسبه آماره F در پایتون
• 40. پیاده سازی آزمون اندرسون-روبین در پایتون
• 41. پیاده سازی آزمون موریرا در پایتون
• 42. پیاده سازی آزمون سارگان-هانسِن در پایتون
• 43. محاسبه مجموعه‌های اعتماد در پایتون
• 44. پیاده سازی روش LIML در پایتون
• 45. استنباط بیزی در پایتون با استفاده از PyMC3
• 46. مدل سازی بیزی رگرسیون IV در PyMC3
• 47. نمونه گیری از توزیع Posterior در PyMC3
• 48. تفسیر نتایج استنباط بیزی در پایتون
• 49. بررسی کاربردهای IV در اقتصاد
• 50. کاربرد IV در تخمین اثر آموزش بر درآمد
• 51. کاربرد IV در تخمین اثر درمان بر سلامت
• 52. کاربرد IV در تخمین اثر تبلیغات بر فروش
• 53. بررسی کاربردهای IV در علوم سیاسی
• 54. کاربرد IV در تخمین اثر سیاست های دولتی
• 55. کاربرد IV در تخمین اثر مشارکت سیاسی
• 56. بررسی کاربردهای IV در اپیدمیولوژی
• 57. کاربرد IV در تخمین اثر عوامل خطر بر بیماری
• 58. کاربرد IV در تخمین اثر مداخلات بهداشتی
• 59. بررسی کاربردهای IV در بازاریابی
• 60. کاربرد IV در تخمین اثر قیمت گذاری بر تقاضا
• 61. کاربرد IV در تخمین اثر وفاداری به برند
• 62. بررسی محدودیت‌های رگرسیون IV
• 63. حساسیت نتایج IV به مفروضات
• 64. اهمیت شناخت دامنه کاربرد IV
• 65. روش های اعتبارسنجی متغیرهای ابزاری
• 66. استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge)
• 67. آزمون های حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 68. متغیرهای ابزاری متعدد و شناسایی بیش از حد
• 69. استفاده از ابزارهای متعدد برای بهبود دقت
• 70. مقایسه و ترکیب نتایج حاصل از ابزارهای مختلف
• 71. مدل های معادلات ساختاری (Structural Equation Models)
• 72. ارتباط SEM با رگرسیون IV
• 73. مزایای SEM در مدل سازی روابط پیچیده
• 74. متغیرهای ابزاری و داده های پانل (Panel Data)
• 75. استفاده از اثرات ثابت (Fixed Effects) در رگرسیون IV
• 76. استفاده از اثرات تصادفی (Random Effects) در رگرسیون IV
• 77. بررسی متغیرهای ابزاری پویا (Dynamic IV)
• 78. متغیرهای ابزاری در مدل های ناهمگونی (Heterogeneity)
• 79. تخمین اثرات شرطی (Conditional Effects)
• 80. استفاده از روش های یادگیری ماشین برای یافتن ابزار
• 81. رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest) برای شناسایی ابزار
• 82. شبکه های عصبی (Neural Networks) برای شناسایی ابزار
• 83. روش های استنباط غیرپارامتری (Nonparametric Inference) در IV
• 84. استنباط بوت استراپ (Bootstrap Inference)
• 85. استنباط مبتنی بر Permutation Test
• 86. روش های نمره دهی تمایل (Propensity Score) و IV
• 87. ترکیب نمره دهی تمایل با رگرسیون IV
• 88. بررسی سناریوهای پیچیده در رگرسیون IV
• 89. متغیرهای ابزاری وابسته به زمان (Time-Varying Instruments)
• 90. متغیرهای ابزاری خوشه ای (Clustered Instruments)
• 91. مباحث پیشرفته در تشخیص ابزارهای ضعیف
• 92. استفاده از توزیع های غیر نرمال برای ابزار
• 93. تحلیل حساسیت به اندازه نمونه (Sample Size)
• 94. معرفی بسته های نرم افزاری تخصصی برای IV
• 95. ابزارهای پیشرفته در R برای تحلیل IV
• 96. ابزارهای پیشرفته در Stata برای تحلیل IV
• 97. مرور مقالات تحقیقاتی جدید در زمینه IV
• 98. بحث و بررسی یافته های کلیدی مقالات
• 99. شناسایی حوزه های تحقیقاتی آتی در IV
• 100. نکات و ترفندها برای استفاده موثر از IV