♪ [musique] ♪
-[Narratrice] Quelle est la différence entre l'économétrie
et la science des données?
- [Josh] Je dirai que la principale différence
est l'approche du problème de la prédiction.
Les scientifiques de données se préoccupent souvent
d'approches de type ajustement de courbe pour la prédiction.
Donc, tout modèle qui correspond bien aux données fera l'affaire.
Si c'est une expérience passée,
nous pourrions être intéressés à l'utiliser pour extrapoler vers le futur.
La science des données est en grande partie
liée aux préoccupations de marketing de quelqu'un.
On cherche à savoir qui va acheter quelque chose,
qui va prendre des mesures.
Selon moi, l'économétrie s'occupe
d'une catégorie de problèmes plus difficiles.
Les économétriciens s'intéressent plus aux relations de cause à effet.
En d'autre termes, si nous manipulons quelque chose,
disons, l'assurance santé ou la politique monétaire,
à quoi ressemblera le monde en réponse à ce changement ?
Nous ne considérons pas que le passé est un bon guide à cet égard,
car nous comprenons que la variation et la variable sont associés
à beaucoup de variables confondantes possibles.
Ainsi, il y a des éléments en évolution
qui pourraient également affecter les résultats.
Les simples relations observés ici sont souvent trompeuses
parce qu'il y a des facteurs qui ne sont pas bien contrôlés
et nous avons à l'esprit qu'il existe un plan de recherche
qui implique plus qu'un ajustement de courbe.
En fait, nous ne nous soucions guère de l'ajustement des courbes en économie.
Je pense que nous voulons savoir, par exemple, si a de l'importance
si vous allez dans une université privée coûteuse.
Cela change-t-il votre parcours de vie en termes de revenus ?
Ce ne concerne pas vraiment l'ajustement des courbes, c'est une question causale.
♪ [musique] ♪
-[Narratrice] Prêt à maîtriser l'économétrie ?
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