Referensi online yang memberikan pengantar OLS

Saya mulai mempelajari estimator kuadrat terkecil biasa (OLS) dan saya masih di awal. Saya sudah membeli beberapa buku tentang ekonometrika tetapi saya tidak menemukan apa pun di internet. Jadi saya bertanya-tanya apakah ada situs web, beranda, atau sumber daya daring lainnya yang menjelaskan penduga kuadrat terkecil dengan cara yang melelahkan. Saya mencari materi yang memberikan pengantar umum atau gambaran umum. Sejauh ini saya tidak menemukan sesuatu yang terlalu mengejutkan di internet. Adakah yang punya referensi berguna?

Referensi online yang ideal menjelaskan OLS dengan cara sederhana untuk tujuan yang diterapkan. Idealnya, ini juga memberikan contoh dan informasi lebih lanjut tentang topik-topik tertentu, seperti derivasi matematis estimator, asumsi OLS atau poof matematika bahwa estimator tidak bias. Saya tidak mencari pdf buku ekonometrik.

Saya juga mencari pengantar OLS. Saya mencari referensi online yang bisa saya berikan untuk kelas ekonometrik saya. Sejauh ini saya telah menemukan beberapa situs yang menyediakan beberapa informasi umum tentang OLS. Namun, satu-satunya situs yang saya temukan dan yang menyediakan materi pengantar dan beberapa kemajuan adalah

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

Situs ini menyediakan hal-hal biasa seperti derivasi estimator OLS, diskusi tentang asumsinya, dan bahkan beberapa hal yang diterapkan. Anda dapat menemukan ikhtisar materi yang disediakan situs di sini

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

Selain buku teks biasa, situs ini adalah satu-satunya referensi online yang saya berikan kepada kelas saya. Namun, saya terus mencari bahan tambahan !!

Saya mulai mengetik sebagai komentar, tetapi tidak berhasil ...

Saya berada di posisi yang sama satu tahun yang lalu, dan saya belajar OLS dengan mendaftar untuk kursus Coursera ini . Dan, ya, Anda masih bisa mengambilnya secara gratis. Dua peringatan penting:

1. Kursus tidak teratur dalam presentasinya dan Anda mungkin ingin melewatkan kuliah matematika. Tentu saja matematika adalah bagian yang menyenangkan, tetapi mereka mencoba untuk menghindari aljabar linier dan bahkan dosen tampaknya kecewa. Lebih lanjut tentang ini nanti ...
2. Saya akan merekomendasikan menggunakan R (kursus ada di R), dan mengunduh dan melakukan pelengkap yang dipandu dari kursus di repositori swirl GitHub . Ini bahkan lebih baik daripada kursus, dan saya telah kembali ke sana berkali-kali.

Jadi, tentang matematika, saya mengikuti kursus MIT oleh Profesor Strang, dan mendapatkan bukunya.

Akhirnya, tidak ada tempat belajar yang lebih baik daripada situs ini. Jadi posting pertanyaan, dan cobalah untuk menjawab pertanyaan orang lain - jangan khawatir tentang membuat kesalahan, ada banyak mata pada posting, dan mereka biasanya diperbaiki.