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曙海教育集團(tuán)
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         每期人數(shù)限3到5人。
     上課時(shí)間和地點(diǎn)
  上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)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(hào)(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(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
     實(shí)驗(yàn)設(shè)備
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     質(zhì)量保障
 

        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(fèi)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(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

 
課程大綱
   
 
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主題

培訓(xùn)內(nèi)容

第一部分

?

Stata概述

1.Stata軟件的一些技術(shù)參數(shù); 2.STATA概述; 3.log文件;4.執(zhí)行指令的幾種方式;5.打開和保存Stata文件;6.瀏覽資料; 7. ? Stata語法(變量;時(shí)間變量;樣本區(qū)間;權(quán)重;選項(xiàng);前綴);

8.?因子變量:虛擬變量、雙重差分法;9. 注意事項(xiàng)。

Stata對(duì)模型的處理

1.?模型估計(jì)(線性回歸模型和非線性回歸模型);2. 參數(shù)檢驗(yàn)(線性約束、非線性約束、似然比檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn));3. 模型的線性預(yù)測(cè)、非線性預(yù)測(cè);4. 邊際效應(yīng)分析;5. 穩(wěn)健推斷與自舉標(biāo)準(zhǔn)差;6. 結(jié)果輸出到Word、Excel、LaTeX。

*?案例詳解及應(yīng)用

第二部分

線性回歸

模型

1.?變量分布特征的考察:(1)直方圖、核密度圖、條形圖、盒形圖;(2)正態(tài)性檢驗(yàn)、正態(tài)性變換。

2.?線性模型:(1)為何需要大樣本理論;(2)統(tǒng)計(jì)量的大樣本性質(zhì)與假設(shè)。

3.?內(nèi)生性問題:(1)工具變量估計(jì)、兩階段最小二乘法、廣義矩估計(jì)、控制函數(shù)法;(2)內(nèi)生性檢驗(yàn)、過度識(shí)別約束檢驗(yàn))、弱工具變量檢驗(yàn)。

*?案例詳解及應(yīng)用

面板模型

1.Stata對(duì)面板數(shù)據(jù)的處理與定義。

2.靜態(tài)面板模型:(1)固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型;(2)時(shí)間效應(yīng)、模型的篩選和常見問題;(3)異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān);(4)內(nèi)生性問題與IV-GMM估計(jì);(5)面板隨機(jī)系數(shù)模型;(6)面板隨機(jī)邊界分析;

3.動(dòng)態(tài)面板模型;

4.面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性問題:(1)面板單位根檢驗(yàn);(2)面板協(xié)整分析。

*?案例詳解及應(yīng)用

第三部分

Stata編程

1.Stata程序簡介;2.局部宏與全局宏;3標(biāo)量簡介;4.循環(huán)結(jié)構(gòu);5.常用的編程技巧;6.Stata程序包的完整編寫過程;7.矩陣簡介;8.使用Stata命令的結(jié)果

*?應(yīng)用案例與詳解:分位數(shù)回歸等

極大似然估計(jì)

1.最大似然估計(jì)法的定義2.線性回歸模型的最大似然估計(jì)3.Logit模型4.Probit模型5.最大似然估計(jì)的數(shù)值解

6.最大似然估計(jì)函數(shù)7.信息矩陣與無偏估計(jì)的最小方差8.最大似然法的大樣本性質(zhì)

9.最大似然估計(jì)量漸近協(xié)方差矩陣10.三類漸近等價(jià)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)11.對(duì)正態(tài)分布假設(shè)的檢驗(yàn)

*?應(yīng)用案例與詳解:異方差問題的極大似然估計(jì)等

受限因變量模型

1.?二項(xiàng)響應(yīng)模型:(1)Probit、Logit模型;(2)內(nèi)生性情況下的二項(xiàng)響應(yīng)模型。

2.?角點(diǎn)解響應(yīng)模型:(1)Tobit模型、Two-part ? Hurdle模型;(2)內(nèi)生情況的處理。

3.?計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)模型:(1)泊松回歸、負(fù)二項(xiàng)回歸模型;(2)內(nèi)生情況的處理。

*?應(yīng)用案例與詳解

樣本選擇

1.?缺失值對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響;2.截?cái)嗄P停?/p>

3. Heckman兩步法、控制函數(shù)法。

*?應(yīng)用案例與詳解

第四部分

反事實(shí)分析與政策評(píng)估

1.處理效應(yīng):(1)反事實(shí)分析與選擇偏差;(2)回歸調(diào)整法(3)傾向得分法;(4)匹配法 。

2.斷點(diǎn)回歸、模糊斷點(diǎn)回歸、雙重差分法。

*?應(yīng)用案例與詳解

空間計(jì)量分析

1.?常見的空間計(jì)量模型;2. 如何繪制空間分布圖(地圖文件的轉(zhuǎn)換;空間分布圖);

3.?空間回歸模型;(1)空間權(quán)數(shù)矩陣;(2)空間滯后模型;(3)空間誤差模型;(4)SARAR模型;

*?應(yīng)用案例與詳解:經(jīng)濟(jì)增長的收斂分析

第五部分

分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)與久期數(shù)據(jù)

1.生存函數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)函數(shù);比例風(fēng)險(xiǎn)模型;Cox回歸模型。

2.分?jǐn)?shù)Probit、分?jǐn)?shù)Logit回歸模型。

*?應(yīng)用案例與詳解

半?yún)?shù)分析與貝葉斯分析

1.?半?yún)?shù)分析:部分線性模型;單指數(shù)模型。

2.?貝葉斯分析:MCMC方法;線性模型的貝葉斯估計(jì);非線性模型的貝葉斯估計(jì)。

*?應(yīng)用案例與詳解

 

android開發(fā)板
linux_android開發(fā)板
fpga圖像處理
端海培訓(xùn)實(shí)驗(yàn)設(shè)備
fpga培訓(xùn)班
 
本課程部分實(shí)驗(yàn)室實(shí)景
端海實(shí)驗(yàn)室
實(shí)驗(yàn)室
端海培訓(xùn)優(yōu)勢(shì)
 

??????? Troubleshooting Java Applications
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