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Splus與R培訓班 |
 班級規模及環境 |
| 為了保證培訓效果，增加互動環節，我們堅持小班授課，每期報名人數限3到5人，多余人員安排到下一期進行。 |
| 培訓特點 |
| 個性化、顧問式培訓，互動式授課，針對實際需求，項目案例教學，實戰項目演示，超級精品小班。 |
| 培訓講師 |
華為，中科院，上海貝爾，中興，Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器，NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾，等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家，曙海培訓，資深講師。 大多名牌大學，碩士以上學歷，相關技術專業，有豐富的理論素養，十多年實際項目經歷，開發過多個大型項目，熱情，樂于技術分享。針對客戶實際需求，案例教學，邊講邊練，互動式溝通，學有所獲。 |
| 開課時間和上課地點 |
| 上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 近開課時間(周末班/連續班/晚班）：Splus與R培訓班開班時間：2025年12月15日..以質量求發展....合作共贏....實用實戰....用心服務..........--即將開課--........................ |
| 學時和學費 |
☆課時： 共5天,30學時 |
| 新優惠 |
| ☆團體報名優惠措施：兩人95折優惠，三人或三人以上9折優惠 。注意：在讀學生憑學生證，即使一個人也優惠500元。 |
| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽； |
| 課程大綱 Splus與R培訓班 |
第一階段 |
1?Splus與R語言簡介 1.1??Splus與R語言簡介 1.2??Splus與R語言與統計 1.3??啟動與退出 1.4??強大的幫助系統 1.5??編輯軟件tinn-R簡介 1.6??R軟件包的使用 2?數據對象與運算 2.1??數據對象及類型 2.2??數據對象構造 2.3??數據的錄入及編輯 2.4??基本編程思想和語法 3?隨機數與抽樣模擬 3.1??隨機數的產生 3.2??隨機抽樣 3.3??統計模擬 4?數據探索性分析 4.1??數據探索性分析主要方法 4.2??單變量數據分析 4.3??雙變量數據分析 4.4??多變量數據分析 5?參數估計 5.1??參數估計的方法 5.2??均值的區間估計 5.3??中位數的區間估計 5.4??比例的區間估計 5.5??置信區間的模擬比較 6?假設檢驗 6.1??單樣本檢驗 6.2??兩樣本檢驗 6.3??卡方檢驗 7?回歸分析 7.1??一元線性回歸 7.2??多元線性回歸 8?方差分析 8.1??方差分析的概念 8.2??單因素方差分析 8.3??兩因素方差分析 9?非參數檢驗 9.1??非參數檢驗簡介 9.2??單樣本檢驗 9.3??兩獨立樣本檢驗 9.4??多個獨立樣本的秩和檢驗 10?統計案例綜合分析 10.1??調查數據的綜合分析 10.2??回歸模型的綜合分析 10.3??R語言中包的使用 10.4??R語言的其他編輯工具 |
第二階段 高級 |
1、線性回歸及其放寬假設條件模型 ???????主要包括線性回歸小二乘估計、極大似然估計、蒙特卡羅模擬小二乘估計量的blue性質、鄒至莊檢驗和遞歸小二乘法比較、分段線性回歸、虛擬變量法、非線性回歸線性化、多重共線性的檢驗和克服、嶺回歸、偏小二乘估計、主成分估計、加權小二乘估計、廣義小二乘估計、異方差的檢驗和克服、序列相關的檢驗和克服。 2、非線性優化和非線性回歸估計 ???????主要包括非線性無約束下優化、非線性約束下優化、非線性小二乘法、非線性加權小二乘法、非線性極大似然估計法。并通過實際講解如何選擇初始值、如何進行非線性模型檢驗等。充分透徹講解R語言是作非線性模型的絕佳軟件。 3、動態經濟模型分析 ???????主要包括分布滯后模型估計、滯后長度的選擇、alomon多項式法、自回歸模型估計、葛蘭杰因果關系檢驗等。 4、聯立方程分析 ???????主要包括聯立方程的識別、聯立方程恰好識別下的的iv估計、ils估計、2sls估計的參數估計，以及通過實例證明iv、ils、2sls三種方法在恰好識別下的等價性；過度識別下的2sls、3sls估計。 5、離散選擇因變量模型 ???????主要講解probit兩元模型、logit兩元模型、多元logit模型、有序因變量probit和logit模型、受限因變量tobit模型、計數因變量模型possion模型。 6、面板數據分析 ???????主要講解面板數據混合模型、個體固定效應模型、時間固定效應模型、個體時間固定效應模型、個體隨機效應模型、時間隨機效應模型、個體時間隨機效應模型、變系數固定效應模型、變系數隨機效應模型。 |