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GAUSS軟件的編程和應用課程培訓班

   課程背景


????GAUSS數學和統計系統是一個易于使用的基于強有力的GUASS矩陣語言的數據分析系統。十多年來,GAUSS被科學家,工程師,統計學家,金融分析家,生物學家和其余科技工作者用于解決各種問題,從基礎的統計分析到大規模的實際問題。從1984年推廣使用以來,GAUSS也成為大規模數據處理和復雜建模的標準。世界范圍內的接受和政府工業部門及學術領域范圍內的使用對它的效能和多功能性給予了有力證明。GAUSS系統能從以下方面給予描述:它是一個非常有效的數據處理者,一種全面的程序設計語言,一個內部相互作用的分析環境。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。包含廣泛的轉換、統計、數學及矩陣函數。


   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
       堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
   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 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
             近開課時間(周末班/連續班/晚班):
GAUSS軟件初中級:2025年5月1日....--即將開課--...............................(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
   實驗設備和授課方式

     ☆資深工程師授課

        
        ☆注重質量
        ☆邊講邊練

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        專注高端培訓17年,曙海提供的課程得到本行業的廣泛認可,學員的能力
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   新優惠
       ☆在讀學生憑學生證,可優惠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;
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

   課程大綱

教學內容

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內 容(Contents)

第一階段

建立矩陣并進行矩陣運算(Create a matrix and understand matrix operation)
數據的導入和導出(Import and export data)
Do 循環語句和IF循環語句(DO loop and IF loop)
能寫簡單的程序,例如解數學題(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

描述統計分析:均值、方差、中位數、眾數(descriptive statistics : mean, variance, median, mode)
經驗概率密度函數(Empirical Probability Density Function)
概率密度函數(Probability Density Function)
累積概率密度函數(Cumulative Density Function)
模擬分析(Simulation)
隨機數生成(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)
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)
馬爾可夫體制轉換模型等(Markov Switch Model)





 
 
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.(2014年7月11)..............................................................................

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