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ECON S-1123计量经济学课程简介...
课程描述：本课程是用于分析经济学和相关领域数据的多元回归方法的介绍。学生学习如何进行实证研究，以及如何分析和解释其他经验工作的结果。重点是对计量经济学分析原理的直观理解并将其应用于实际数据。我们从统计学的基础知识开始，包括一些概率理论和采样，估计和假设检验中的基本概念。主题，例如多元回归技术以及与偏离误差结构的标准假设有关的问题，包括要讨论的主要主题。除了模型规范和数据问题外，使用其他方法，例如仪器变量，概率/logit，面板数据模型和基本时间序列方法也是课程议程的一部分。
埃塞俄比亚西北部阿耶胡流域小农户应对气候变化影响的适应策略选择的决定因素
适应气候变化对于埃塞俄比亚等发展中国家的可持续生计至关重要，因为雨养农业是这些国家的经济支柱。本研究旨在评估不同农业生态区的本土和引进的适应措施及其决定因素。我们使用结构化和半结构化问卷从 338 个农户收集数据。加权平均指数 (WAI) 用于确定不同农业生态区农户采用的最重要的适应方法，而问题对抗指数 (PCI) 则评估阻碍这些策略实施的障碍。多项逻辑模型 (MNL) 用于调查影响农民选择适应策略的因素。结果表明，最受欢迎的本土适应策略是种植当地作物品种 (WAI = 2.22)、作物多样化 (WAI = 2.15) 和调整种植日期 (WAI = 2.14)。引入的适应策略包括使用无机肥料（WAI = 2.64）、应用改良作物品种（WAI = 2.41）以及使用杀虫剂和除草剂（WAI = 2.24）。PCI 结果显示，适应气候变化的主要障碍是农场规模有限（PCI = 694）、缺乏气候信息（PCI = 641）、土壤质量差（PCI = 639）、缺乏灌溉设施（PCI = 623）和投入成本高（PCI = 610）。logit 模型确定了影响农民对适应措施偏好的几个重要因素，例如作物歉收、信贷可用性、反复干旱、气候变化感知、农业生态位置和家庭收入。该研究强调了了解影响农民适应策略的当地因素以增强他们对气候变化的适应能力的重要性。
研究论文 新育种技术案例中的科学信息和认知偏差：探索意大利千禧一代的行为
摘要。本文探讨了消费者对农业食品领域新育种技术 (NBT) 的接受程度。我们的主要研究问题是信息在塑造消费者对转基因食品和农业生产新育种技术的态度方面所起的作用。为此，我们使用多项 Logit 模型来分析在提供科学信息后，人们对食品安全问题和现代生物技术相关的环境风险的先前看法的变化或确认。我们的研究结果证实了贝叶斯假设，根据该假设，在食品安全方面，人们将先前的信念与新信息结合起来，以融合科学信息。我们还发现，当涉及环境风险时，确认偏差的可能性更高，人们不太愿意改变先前的信念。
艺术硕士（经济学）作业2024- ...
B节3。概率模型背后的基本思想是什么？说明如何在概率模型中估计参数。4。动态模型是什么意思？说明如何估算以下模型？𝑦= ∝ + 𝛽𝑥 + + + 𝛾𝑦 -𝛾𝑦 -1 +𝑢𝑢| | 𝛾 | <1和𝑢= 𝜌 𝜌𝑡𝑡𝑡𝜀 𝜀 𝜀。在上述模型中是平均零和方差𝜎2和| 𝜌 |的通常随机误差项。 <1。5。解释多项式logit模型背后的核心思想。该模型的基本假设旅馆什么？6。面板数据模型的优点是什么？指定固定效应模型并解释如何估算。7。在以下内容上写简短注释：a）拱形模型
塞内加尔半干旱地区小农户的气候变化适应策略：社会经济因素和机构支持的作用
在旱地农业系统中，开发适当的气候智能技术（CST）选择对于使农业适应气候变化和向可持续性过渡以及提高生产力和收入非常重要。本研究研究了社会经济和机构支持对塞内加尔三个选定地区（Meouane，Thiel和Daga Birame）的变化的影响的社区反应的影响，该地区属于不同的降雨梯度。它捕获了社区对气候变化的看法，将它们与长期气象数据进行比较，并确定特定于现场的响应策略。社区是从目标站点内的社区列表中随机选择的。我们使用了两阶段分层的采样方法来选择样本家庭。首先，进行了目的抽样，以选择至少六（6）个村庄作为每个降雨梯度内的群集。同样，每个簇中的家庭的选择都是基于研究区域种植的农作物的主要价值链，即花生，小米，黑豌豆和牲畜。共有145个家庭参加了这项研究。使用描述性统计和logit模型分析了2022年收获后季节进行调查的数据。分析发现，与历史数据趋势相比，小农对气候指标（包括年降雨，缩短农作物季节和温度上升）有全面的了解。这些因素在农民采用CST的决定中起着至关重要的作用。此外，结果强调了农民如何看待季节性降雨缺陷的负面影响（72％），生长季节的延迟开始（88％），频繁的干咒（68％）和更长的干咒（76％）（76％），最终导致谷物和饲料产量降低。Logit模型还强调了社会经济和机构因素的重要性，例如获得信贷，推广服务，农业经验，与扩展工人的互动频率以及获得政府补贴的重要性。鉴于社区环境的特异性，这些见解对指导决策者具有重要意义，并使小农户中的气候风险更加容易。
预测工作匹配质量：机器学习方法
本文开发了基于大规模的算法应用程序，以提高劳动力市场的比赛质量。我们使用有关德国就业传记的全面行政数据来预测工作稳定和工资方面的工作匹配质量。这些模型均通过机器学习（ML）（即XGBoost）和常见的统计方法（即OLS，Logit）估算。与后一种方法相比，我们发现XGBoost在模式识别方面的性能更好，以有效的方式分析大量数据，并最大程度地减少应用程序中的预测误差。最后，我们将结果与算法相结合，这些算法优化了匹配概率，以根据每个求职者的个人特征提供排名的作业建议列表。此应用程序可以支持案例工作者和求职者扩大其求职策略。
机器学习检测颈动脉粥样硬化患者在CT血管造影术中的有症状斑块
结果：这项回顾性单中心研究评估了268例有症状和无症状的颈动脉粥样硬化患者的计算机断层扫描扫描（衍生物集为163例，在2013年3月至2013年3月之间进行了106例）。基于狭窄程度（0.51，p <0.001），测试队列上的机器学习通过机器学习（0.89）的机器学习特征曲线明显高于传统logit分析的区域，存在插入式出血的存在（0.69，p <0.001）和0.78（0.69，p <0.001）和0.78。在内部验证时获得了可比的性能。调整后与较高的症状状态显着相关的已识别成分和相关的截止值是laplaque出血与脂质体积的比率（≥50％，38.5 [10.1-205.1]；比值比，比值比，95％CI）和intapla cipe of Intapla fem nignage Hemargage Hemage Somegrage（5％）（5.7≥10％）。优势比，95％CI）。
格罗宁根大学患者对人工晶体的偏好......
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
微处理和机器学习
Sommersester/2025夏季学期，本课程将微观学技术与现代机器学习方法结合在一起，为学生提供高级工具来处理大型数据集并进行严格的因果分析。研讨会分为教学部分和研讨会部分。在教学部分中，学生将参加四个半天的课程。该课程将涵盖基本技术，例如可变选择和交叉验证，以及山脊，套索和弹性网等收缩方法。我们还将探索分类方法，包括Logit和K-Nearest邻居（K-NN）。此外，该课程将解决在因果推理环境中使用许多控件和仪器变量的方法，从而为学生提供工具，以提供更强大的因果关系估计。在第二部分中，学生将撰写有关理论主题的研讨会论文，课程中讨论的方法的应用或其他相关的机器学习方法。Studiiengang：程序：
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI