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楼主: 资料狂人
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[学科前沿] 软件纯操作课来啦:Stata,R,Python,三大科研利器一次掌握   [推广有奖]

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-10-7 08:58:22 |显示全部楼层

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数据分析基础上的经验(实证)研究已经成为社会科学领域(经济学、管理学、社会学、政治学、教育学等)研究的主流,无计量不学术,离开计量分析已经很难在核心学术刊物发表论文,而计量分析又离不开统计软件的使用。

STATA, R是目前社会科学领域社会科学领域(经济学、管理学、社会学、政治学、教育学等)经验研究应用最为广泛的两大统计分析软件,

Python是近年来逐渐兴起并得到研究人员青睐的新兴软件。


有鉴于此,我们设计3天的软件快速入门课程,帮助大家掌握STATA, R, Python这三大常用统计分析软件的基本操作技能,使能够自主开展数据清理、图形绘制和回归分析等常用操作。


三大科研利器操作课--Stata, R, Python

不止讲授软件操作,也提供答疑,帮你更快掌握如何实操

课程顾问:张川川( 浙江大学经济学院百人计划研究员、博士生导师)

课程讲师:清华大学、中国人民大学、中央财经大学活跃在科研一线的优秀博士


培训时间:6小时/门,三门合计18小时

培训地点:在线学习, 提供全部资料和答疑

培训费用:800元/门,1500元/2门;2100元/3门

在线报名:

Stata:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1830

R: https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1831

Python: https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1832

联报:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1833


授课对象:

对STATA, R, Python软件进行统计分析有需求,但尚不熟悉STATA, R, Python操作的社会科学领域(经济学、管理学、社会学、政治学、教育学等)学生、青年学者等。


课程简介:

STATA课程主要包括以下五大部分内容:初步入门与介绍、数据清洗与简单处理、简单图表的描述统计分析、简单回归分析、结果的输出。


R课程内容包括:1、R语言和Rstudio工具的介绍及安装 2、学习扩展包的安装及使用 3、学习各种数据对象的创建及操作 4、使用ggplot2进行数据可视化 5、使用dplyr进行数据处理 6、回归分析及结果导出。


Python旨在讲授Python的基本使用方法,并结合具体案例介绍如何用python完成计量统计等分析工作。通过本课程的学习,能够进一步巩固数据清理能力,基本掌握python语法、图像绘制、计量分析、结果导出以及简单的并行化运算等技巧。


课程大纲:

Stata

专题一  软件安装、介绍和基本命令

1. 程序的安装和使用界面介绍

2. 文档建立与管理

3. 数据导入和导出

4. 基础语法与常用命令

5. 循环语句


专题二  数据清洗与数据管理

1. 微观数据清洗

  a. 例子1:企业数据

  b. 例子2:家庭数据

2. 不同来源数据的合并处理

3. 数据的保存


专题三  数据描述分析和绘图操作

1. 变量的描述统计

2. 常用统计图形的绘制——直方图、散点图、折线图、点图、柱状图、饼图、地图等

3. 图形的调整、优化与输出


专题四  常用回归分析

1.OLS回归

2. 面板数据分析方法:FE、RE、FD、LSDV和高维固定效应回归的软件操作

3. 如何快速和美观的输出回归结果


专题五  回顾、总结与课程集中答疑

R

专题一 R软件安装和介绍

1. 程序设计思想

2. 程序的安装

  a. R

  b. Rstudio

3. package的安装、调用library,设定工作路径

4. 对象的产生与删除,在线帮助


专题二 R的数据操作

基本运算:加减乘除等(用作计算器,便于以后列公式等)

数据对象:向量、矩阵、数据框、列表、特殊对象(缺失值、函数)

控制语句:条件语句,for循环,while语句


专题三 图像绘制

专题四 数据管理和回归分析

1. filter() , arrange(), select(), mutate(), summarize(), 管道函数 %>%

2. 异常值的查看与处理

3. 导入外来数据

4. 回归分析及结果输出

5. 示例:CEPS数据库应用


Python

专题一 Python软件安装和介绍

1. 程序设计思想

2. 程序的安装

  a. Anaconda

  b. Jupyter notebook and jupyter lab

  c. Spyder

3. Python的基础数据类型:字符串、数字、列表、元组、字典、逻辑布尔


专题二 Python的基础语法

1. 条件语句、循环语句、函数定义、try\except

2. 建立class和object

3. 文件读写


专题三 numpy,pandas, scipy操作

专题四 数据处理

1. 数据计算与操作

2. 并行化运算

3. 分组统计量

4. 数据间的merge

5. 面板数据的处理


专题五 图像绘制

专题六 统计分析

1. 描述性统计

2. 回归分析

  a. OLS,statsmodels

  b. 以DID为例介绍整个分析过程

  c. High dimension fixed effects andclustered errors.

  d. Export regression results.


报名流程:

1,点击对应课程报名链接,在线提交报名信息;

2,在线报名,订单在支付(支持支付宝,微信,银联,对公转账);

3,确认发票信息,1-2个工作日开具电子发票;

4,发送资料,拉入交流答疑群;

5,根据学习计划开通在线学习权限。

联系方式:

尹老师

电话:13321178792

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关键词:python Stata tata fixed effect regression

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stata SPSS
资料狂人 在职认证  发表于 2021-10-7 09:05:17 |显示全部楼层
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资料狂人 在职认证  发表于 2021-10-7 09:05:33 |显示全部楼层
三大科研利器 stata or R or Python?
我该掌握哪个?全部都要!!!!
我是社会科学(经济学、管理学、社会学、政治学、教育学等)
科研小白,我啥都不懂,都没有用过,快速入门课程。

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-10-7 09:06:11 |显示全部楼层

Stata

专题一  软件安装、介绍和基本命令

1. 程序的安装和使用界面介绍

2. 文档建立与管理

3. 数据导入和导出

4. 基础语法与常用命令

5. 循环语句


专题二  数据清洗与数据管理

1. 微观数据清洗

  a. 例子1:企业数据

  b. 例子2:家庭数据

2. 不同来源数据的合并处理

3. 数据的保存


专题三  数据描述分析和绘图操作

1. 变量的描述统计

2. 常用统计图形的绘制——直方图、散点图、折线图、点图、柱状图、饼图、地图等

3. 图形的调整、优化与输出


专题四  常用回归分析

1.OLS回归

2. 面板数据分析方法:FE、RE、FD、LSDV和高维固定效应回归的软件操作

3. 如何快速和美观的输出回归结果


专题五  回顾、总结与课程集中答疑




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资料狂人 在职认证  发表于 2021-10-7 09:06:27 |显示全部楼层

R

专题一 R软件安装和介绍

1. 程序设计思想

2. 程序的安装

  a. R

  b. Rstudio

3. package的安装、调用library,设定工作路径

4. 对象的产生与删除,在线帮助


专题二 R的数据操作

基本运算:加减乘除等(用作计算器,便于以后列公式等)

数据对象:向量、矩阵、数据框、列表、特殊对象(缺失值、函数)

控制语句:条件语句,for循环,while语句


专题三 图像绘制

专题四 数据管理和回归分析

1. filter() , arrange(), select(), mutate(), summarize(), 管道函数 %>%

2. 异常值的查看与处理

3. 导入外来数据

4. 回归分析及结果输出

5. 示例:CEPS数据库应用





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资料狂人 在职认证  发表于 2021-10-7 09:06:47 |显示全部楼层

Python

专题一 Python软件安装和介绍

1. 程序设计思想

2. 程序的安装

  a. Anaconda

  b. Jupyter notebook and jupyter lab

  c. Spyder

3. Python的基础数据类型:字符串、数字、列表、元组、字典、逻辑布尔


专题二 Python的基础语法

1. 条件语句、循环语句、函数定义、try\except

2. 建立class和object

3. 文件读写


专题三 numpy,pandas, scipy操作、

专题四 数据处理

1. 数据计算与操作

2. 并行化运算

3. 分组统计量

4. 数据间的merge

5. 面板数据的处理


专题五 图像绘制


专题六 统计分析

1. 描述性统计

2. 回归分析

  a. OLS,statsmodels

  b. 以DID为例介绍整个分析过程

  c. High dimension fixed effects andclustered errors.

  d. Export regression results.





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xujingjun 发表于 2021-10-7 10:01:55 |显示全部楼层

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三重虫 发表于 2021-10-7 10:25:14 |显示全部楼层

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xjg 发表于 2021-10-7 10:35:40 |显示全部楼层

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chengganglee 发表于 2021-10-7 15:14:08 |显示全部楼层

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