Онлайн ссылки, дающие введение в OLS

Я начал изучать оценки наименьших квадратов (OLS) и все еще в самом начале. Я уже купил несколько книг по эконометрике, но я ничего не нашел в Интернете. Так что мне было интересно, существует ли веб-сайт, домашняя страница или другие онлайн-ресурсы, которые утомительно объясняют оценки наименьших квадратов. Я ищу материал, который дает общее введение или обзор. До сих пор я не нашел ничего слишком умопомрачительного в интернете. У кого-нибудь есть полезные ссылки?

Идеальный онлайн справочник объясняет OLS простым способом для прикладной цели. В идеале, он также предоставляет примеры и дополнительную информацию по конкретным темам, таким как математический вывод оценщика, допущения OLS или математические отклонения, что оценка объективна. Я не ищу pdf эконометрической книги.

Я тоже ищу введение в OLS. Я ищу ссылки в Интернете, которые я могу предоставить для своего эконометрического класса. До сих пор я нашел несколько сайтов, которые предоставляют общую информацию об OLS. Тем не менее, единственный сайт, который я нашел и который предоставляет как вводный, так и некоторые авансовые материалы,

https://economictheoryblog.com/ordinary-least-squares-ols

На сайте представлены обычные вещи, такие как вывод оценщика OLS, обсуждение его предположения и даже некоторые прикладные вещи. Вы можете найти обзор материалов, которые предоставляет сайт здесь

https://economictheoryblog.com/contents-ordinary-least-squares/

Помимо обычных учебников, этот сайт - единственная онлайн-ссылка, которую я предоставил своему классу. Тем не менее, я постоянно ищу дополнительные материалы!

Я начал печатать как комментарий, но это не сработало ...

Год назад я был в том же положении и изучал OLS, записавшись на этот курс Coursera . И, да, вы все равно можете взять его бесплатно. Два важных предостережения:

1. Курс дезорганизован в своей презентации, и вы можете пропустить математические лекции. Конечно, математика - забавная часть, но они стараются избегать линейной алгебры, и даже лектор кажется разочарованным. Подробнее об этом позже ...
2. Я бы порекомендовал использовать R (курс на R), а также загрузить и выполнить управляемое дополнение курса в репозитории GitHub Swirl . Это даже лучше, чем курс, и я возвращался к нему много раз.

Итак, про математику я прошел курс MIT профессора Странга и получил его книгу.

Наконец, нет лучшего учебного места, чем этот сайт. Так что пишите вопросы и старайтесь отвечать на вопросы других людей - не беспокойтесь об ошибках, на сообщениях много глаз, и они обычно исправляются.