| GAUSS軟件的編程和應(yīng)用課程培訓(xùn)班 |
課程背景 |
????GAUSS數(shù)學(xué)和統(tǒng)計系統(tǒng)是一個易于使用的基于強有力的GUASS矩陣語言的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。十多年來，GAUSS被科學(xué)家，工程師，統(tǒng)計學(xué)家，金融分析家，生物學(xué)家和其余科技工作者用于解決各種問題，從基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析到大規(guī)模的實際問題。從1984年推廣使用以來，GAUSS也成為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜建模的標(biāo)準(zhǔn)。世界范圍內(nèi)的接受和政府工業(yè)部門及學(xué)術(shù)領(lǐng)域范圍內(nèi)的使用對它的效能和多功能性給予了有力證明。GAUSS系統(tǒng)能從以下方面給予描述：它是一個非常有效的數(shù)據(jù)處理者，一種全面的程序設(shè)計語言，一個內(nèi)部相互作用的分析環(huán)境。一個可互動或批次編譯的矩陣程序語言及繪圖軟件包，操作簡單、快速且具彈性。包含廣泛的轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計、數(shù)學(xué)及矩陣函數(shù)。
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班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
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開課時間和上課地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)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(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/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(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：GAUSS軟件初中級：2020年3月16日 |
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實驗設(shè)備和授課方式 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費推薦工作
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專注高端培訓(xùn)15年，端海提供的證書得到本行業(yè)的廣泛認可，學(xué)員的能力
得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽。
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最新優(yōu)惠 |
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質(zhì)量保障 |
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1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
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課程大綱 |
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教學(xué)內(nèi)容： |
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內(nèi) 容(Contents) |
第一階段
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建立矩陣并進行矩陣運算（Create a matrix and understand matrix operation）
數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出（Import and export data）
Do 循環(huán)語句和IF循環(huán)語句（DO loop and IF loop）
能寫簡單的程序，例如解數(shù)學(xué)題（Able to write simple program in Gauss， for example, can solve for a simple math problem）
能畫圖（Know how to plot a graph） |
第二階段 |
描述統(tǒng)計分析：均值、方差、中位數(shù)、眾數(shù)（descriptive statistics : mean, variance, median, mode）
經(jīng)驗概率密度函數(shù)（Empirical Probability Density Function）
概率密度函數(shù)（Probability Density Function）
累積概率密度函數(shù)（Cumulative Density Function）
模擬分析（Simulation）
隨機數(shù)生成（Random variable, quasi-random number, pseudo-random number）
隨機生成器（Random number generator）
蒙特卡羅方法（Monte Carlo Method）
最小二成法（Ordinary Least Square）
極大似然法（Maximum Likelihood Estimation） |
第三階段 |
馬爾可夫鏈蒙特卡羅法（Markov chain Monte Carlo Method, MCMC）
簡單的一元線性回歸模型（Simple linear regression model）
多元線性回歸模型（Multi factor linear regression model）
單積自回歸移動平均模型(ARIMA(p, d, q) model )
廣義條件異方差模型(GARCH(p, q) model )
隨機波動模型(Stochastic volatility model)
馬爾可夫體制轉(zhuǎn)換模型等（Markov Switch Model） |
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