Introduction à l'économétrie : trouver la cause et l'effet dans les données

Dans un monde inondé de données, prédire les tendances ne suffit plus. Pour prendre des décisions vraiment percutantes, vous devez comprendre si un facteur en cause réellement un autre, ou s'ils ne sont que corrélés. Ce cours textuel vous initie aux principes fondamentaux de l'économétrie, la science de l'identification des relations causales dans les données économiques et sociales. Vous dépasserez l'apprentissage automatique prédictif standard pour maîtriser les cadres analytiques nécessaires à l'élimination des biais, à la sélection des bonnes variables et à la formulation de conclusions crédibles qui orientent la politique et la stratégie commerciale. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre la différence fondamentale entre corrélation, prédiction et inférence causale. 2. Appliquer des modèles de régression linéaire classiques pour isoler l'impact de variables spécifiques. 3. Identifier et atténuer les sources courantes de biais, telles que le biais de variable omise et le biais de sélection. 4. Explorer les cadres causaux modernes, y compris les graphes acycliques dirigés (DAGs) et le modèle des résultats potentiels. 5. Analyser des scénarios du monde réel en utilisant des variables instrumentales, des différences-en-différences et des conceptions de régression par discontinuité. 6. Interpréter les sorties statistiques en se concentrant sur l'intuition économique plutôt que sur la pure abstraction mathématique. Nous commençons par établir des définitions essentielles et la théorie économique, en veillant à ce que vous ayez une base théorique solide. À partir de là, vous lirez des analyses écrites étape par étape, explorant comment structurer les modèles économétriques et aborder les limitations des données du monde réel. Ce cours est conçu pour les analystes de données en herbe, les économistes et les débutants curieux qui souhaitent comprendre les mécanismes de la cause et de l'effet. Aucune connaissance statistique avancée préalable n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la pensée causale dans votre analyse de données.