楼主: 资料狂人
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[学科前沿] R语言初级班7月北京开班/Stata高级计量4.29上海开班 [推广有奖]

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资料狂人 发表于 2017-1-10 09:05:45 |显示全部楼层

R数据挖掘与机器学习/Stata高级计量

R数据挖掘与机器学习7月22日北京开班_方匡南老师主讲

时间2017年7月22-24日 (三天)初级;7月25-27日 (三天)高级

地点北京市海淀区首都体育学院

费用

初级:3300元 / 2800元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)

高级:3600元 / 3100元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

全程:6600元 / 5600元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

(食宿自理)

安排上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑


我要报名


讲师介绍:      

      方匡南老师,统计学教授,博士生导师,耶鲁大学博士后。主要研究:数据挖掘、应用统计。       2007年出版了国内第一本R语言中文教程《R语言统计分析软件简明教程》,并于2015年2月出版了《R数据分析:方法与案例详解》,该书在同类书籍中销售名列前茅,并被引入到台湾地区出版。有10多年的R语言使用经验和丰富的数据挖掘和机器学习实战经验。曾先后在在 Journal of Multivariate Analysis、Scientific Reports(Nature子刊)、Computational Statistics and Data Analysis等国内外权威期刊发表论文70多篇。先后主持了国家自然科学基金、国家社科基金等多个项目。承担了多个企业数据挖掘项目,有丰富的实战经验。

       长期讲授《数据挖掘》、《机器学习》等课程,讲课生动活泼、深入浅出、以实际案例引出统计方法,再通过编程讲解实际操作和结果分析。

~课程详情请参照回复~


高级计量经济学及Stata
陈强老师2017年唯一一次现场班涉及“空间计量”内容
培训时间2017年4月29-5月2日 (四天)
培训地点上海市静安区(原闸北区)秣陵路355号【上海铁路大厦】会议室
培训费用4000元 /3400元 (仅限全日制本科生和硕士研究生)
授课安排上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00

我要报名

讲师介绍:

陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位,2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位,现任山东大学经济学院教授,泰岳经济研究中心副主任(主持工作)。
主要研究领域为计量经济学、经济史。已独立发表论文于Oxford Economic Papers (lead article),Economica,Journal of Comparative Economics,《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。
独立编著的经典教材《高级计量经济学及Stata应用》第二版于2014年由高教出版社出版。2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。

~课程详情请参照回复~


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。


报名流程:

1:点击“我要报名”,网上填写信息提交,注明报全程还是阶段
2:给予反馈,确认报名信息
3:订单缴费
4:缴费后发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南


联系方式:

魏老师
QQ:28819897142881989714
Mail:vip@pinggu.org
Tel: 010-68478566


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stata SPSS
资料狂人 发表于 2017-1-10 09:05:46 |显示全部楼层
R培训内容目录:
【初级班】

专题名称

授课内容

第1讲 (3小时)

R语言入门


目标:掌握R语言的基本用法

1.R语言介绍

2.编辑软件Rstudio使用

3.R程序包的载入与使用

4.数据对象及运算(向量、矩阵、数组、列表与数据框处理)


23小时)

数据读写

R基本编程


目标:掌握用R编写函数和数据的读写

1. R数据读入与读出 (读入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及数据库文件)

2.R 函数编写

3.R的条件与循环函数

4.高效编程技巧介绍

5.利用R做迭代优化求解


33小时)

数据预处理

探索性分析


目标:掌握数据预处理与探索性分析

1. 数据预处理

2. 缺失值处理

3. 随机数生成

4. 常用统计方法的蒙特卡洛模拟

5. 随机抽样

6.单变量数据分析与作图

7.双变量数据分析与作图

8.多变量数据分析与作图

案例1:统计作图在调查数据中的应用

案例2:统计作图在临床医学中的应用


43小时)

数据挖掘与机器学习入门

KNN方法


目标:数据挖掘与机器学习入门介绍

1.何为数据挖掘与机器学习

2.数据挖掘与机器学习的主要研究内容

3.有监督学习与无监督学习区别

4.KNN方法

案例1:统计作图在调查数据中的应用


53小时)

线性回归


目标:掌握线性回归方法与实际的建模分析

1. 一元线性回归

2.多元线性回归

3. 逐步回归

案例1:广告营销计划案例

案例2:信用卡债务预测案例

案例3:房价预测案例

第6讲3小时)

线性分类方法

互动交流讨论


目标:掌握经典线性分类方法及其应用

1.Logistic模型

2.LDA判别分类

3.QDA判别分类

案例1:信用卡违约预测案例

案例2:股价涨跌方向预测案例

互动交流讨论


【高级班】

专题名称

授课内容


1

重抽样方法


目标:掌握经典重抽样方法

1.验证集方法

2.交叉验证

3.Bootstrap方法

案例1:量化投资资产配置案例

案例2:汽车每加仑汽油里程数预测案例


23小时)

决策树

组合预测


目标:掌握决策树和组合预测方法及其实际应用。

1.CART决策树

2.Bagging,

3.随机森林

4.Boosting算法

案例1:棒球运动员薪水预测案例

案例2:心脏病预测案例

案例3:信用卡违约预测案例


33小时)

支持向量机


课程目标:掌握支持向量机分类方法

1.最大间隔分类器

2.支持向量分类器

3.支持向量机

案例1:基因表达数据案例

案例2:股票涨跌方向预测


43小时)

变量选择与高维数据


课程目标:掌握数据挖掘中高维数据分析方法及其实际应用。

1.LASSO

2.SCAD

3.MCP

4.Group  LASSO

案例1:基因筛选

案例2股票选股


53小时)

无监督学习

主成分分析

主成分回归

聚类分析


目标:掌握无监督学习方法及其应用。

1.主成分分析

2.主成分回归

3.Kmeans聚类分析

4.系统聚类分析

案例1:广告支出主成分分析

案例2犯罪率主成分分析

案例3学生考试成绩主成分分析

案例4:客户细分聚类案例


63小时)

关联规则

互动交流讨论


目标:掌握大数据分析中常用的关联规则方法及其应用。

1.关联规则方法

2.Aprior算法

案例1:超市购物篮分析

案例2:杂货店商品推荐分析

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资料狂人 发表于 2017-1-10 09:05:47 |显示全部楼层

Stata高级计量课程大纲

第一讲,OLS及其标准误。

着重介绍小样本与大样本OLS,以及相应的普通标准误、异方差稳健标准误、异方差自相关稳健标准误、聚类稳健标准误。深切理解OLS的原理与适用条件,是一切计量原理的基础。


第二讲,Stata快速入门。

及时地介绍Stata知识,以OLS在Stata的实现作为入门,体会Stata的简单与强大。


第三讲,工具变量法。

由于双向因果、遗漏变量、度量误差的普遍存在,内生性是实证研究的常见难题,而工具变量法是解决内生性的利器,包括2SLS与GMM等。


第四讲,二值选择模型。

被解释变量为虚拟变量的二值选择模型有着广泛的应用。包括Probit,Logit,MLE与QMLE,以及包含内生变量的ivprobit等。


第五讲,静态面板。

面板数据由于能控制个体异质性(heterogeneity),缓解遗漏变量偏差,在实践中越来越重要。静态面板是最常见的面板,包括固定效应、随机效应、时间效应、双向固定效应等。


第六讲,动态面板。

经济现象常具有某种惯性或部分调整,即被解释变量的滞后值出现在方程右边。动态面板也因为可自带工具变量而应用广泛。包括差分GMM、水平GMM与系统GMM等。


第七讲,随机实验、自然实验与双重差分法(Difference-in-Differences)。

实验方法因其可信度而日益兴起,包括随机实验、第一类与第二类自然实验。双重差分法利用面板数据的优势,可克服部分内生性,是研究政策或项目处理效应(treatment effects)的主要工具。包括双重差分法、平行趋势假设、三重差分法等。


第八讲,倾向得分匹配(PropensityScore Matching)。

基于反事实的框架,根据个体进入处理组的概率(即倾向得分)寻找最佳替身进行匹配估计,这是研究处理效应的一种深邃思想与方法。包括倾向得分匹配、双重差分倾向得分匹配等。


第九讲,合成控制法(SyntheticControl Method)。

在评价某处理地区的政策效应时,将控制地区进行最优的线性组合,以构造合成控制地区进行对比,这是估计处理效应的新兴强大方法。包括合成控制法的统计推断与稳健性检验等。


第十讲,非参数与半参数估计(Nonparametric and Semiparametric Estimations)。

非参与半参方法由于其稳健性而日益进入标准的计量工具箱,包括核密度估计、非参数回归与半参数回归等。


第十一讲,断点回归(RegressionDiscontinuity Design)与拐点回归(Regression Kink Design)。

由于在断点附近存在局部随机分组,故断点回归的效力接近于随机实验,日益为研究者所青睐。包括精确断点回归、模糊断点回归、空间断点回归等。


第十二讲,空间计量经济学(SpatialEconometrics)。

传统计量经济学通常忽略横截面单位的空间分布与相互影响,而空间计量经济学则是考察空间效应、溢出效应等的重要工具。包括空间权重矩阵、空间自回归、空间误差模型与空间面板等。  

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weinamaleny 发表于 2017-1-10 09:07:08 |显示全部楼层

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名师精品课程
万千口碑见证
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pq001 发表于 2017-1-10 09:08:09 |显示全部楼层

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超赞的课程
超赞的老师
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bj007 发表于 2017-1-10 09:08:46 |显示全部楼层

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Stata
R
寒假约
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auirzxp 发表于 2017-1-10 09:11:41 |显示全部楼层

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支持一下
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hanxianfeng 发表于 2017-1-10 09:16:15 |显示全部楼层

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U-RIII 发表于 2017-1-10 09:18:56 |显示全部楼层

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R语言很有用的,支持!
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河岸栏杆 发表于 2017-1-10 09:28:53 |显示全部楼层

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