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嵌入式培訓(xùn)

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EViews培訓(xùn)班

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       堅(jiān)持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動(dòng)環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   培訓(xùn)特點(diǎn)
       個(gè)性化、顧問(wèn)式培訓(xùn),互動(dòng)式授課,針對(duì)實(shí)際需求,項(xiàng)目案例教學(xué),實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目演示,超級(jí)精品小班。
   培訓(xùn)講師

       華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級(jí)工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專(zhuān)家,曙海培訓(xùn),資深講師。

       大多名牌大學(xué),碩士以上學(xué)歷,相關(guān)技術(shù)專(zhuān)業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷,開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目,熱情,樂(lè)于技術(shù)分享。針對(duì)客戶(hù)實(shí)際需求,案例教學(xué),邊講邊練,互動(dòng)式溝通,學(xué)有所獲。

       更多師資力量信息請(qǐng)參見(jiàn)曙海師資團(tuán)隊(duì),請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看

   開(kāi)課時(shí)間和上課地點(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(xiàn)白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線(xiàn)大劇院站)/深圳大學(xué)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(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)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
             近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):
EViews培訓(xùn)班開(kāi)班時(shí)間:2025年8月18日..用心服務(wù)..........--即將開(kāi)課--........................(歡迎您垂詢(xún),視教育質(zhì)量為生命!)
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備和授課方式

     ☆資深工程師授課

        
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        ☆邊講邊練

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   新優(yōu)惠
       ☆在讀學(xué)生憑學(xué)生證,可優(yōu)惠500元。
   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)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(tīng);
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(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 EViews培訓(xùn)班班
 
第一階段

培訓(xùn)目標(biāo)

本課程是從應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的角度出發(fā),讓學(xué)員通過(guò)培訓(xùn)后可以:
a) 掌握使用EViews進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析的操作方法;
b) 掌握使用EViews進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析的方法;
c) 掌握使用EViews進(jìn)行虛擬變量回歸分析的方法;
d) 掌握使用EViews進(jìn)行離散因變量與受限因變量模型分析的方法

第一講 EViews入門(mén)

1.EViews工作界面介紹
2.EViews工作文件及常用對(duì)象介紹
3.變量的建立,變量中數(shù)據(jù)的錄入
4.刪除變量或觀察值
5.樣本區(qū)間的調(diào)整
6.變量的排序
7.通過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算生成新的變量
8.工作文件的保存與EViews軟件的退出
9.如何調(diào)用已保存過(guò)的工作文件

第二講 EViews圖形對(duì)象介紹

1.關(guān)于單個(gè)變量的作圖?
2.關(guān)于多個(gè)變量的作圖

第三講 描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)分析?
2.序列組窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)分析

第四講 一元線(xiàn)性回歸模型

1.做兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖,從而看兩個(gè)變量是否具有線(xiàn)性關(guān)系。
2.通過(guò)建立方程對(duì)象的方式來(lái)估計(jì)一個(gè)方程
3.對(duì)方程估計(jì)結(jié)果的解釋與評(píng)價(jià)
4.在回歸估計(jì)結(jié)果中顯示方程的三種形式
5.如何根據(jù)我們估計(jì)的回歸方程計(jì)算需求的價(jià)格彈性
6.如何查看因變量的實(shí)際值、擬合值和回歸方程的殘差
7.如何用我們建立的方程進(jìn)行預(yù)測(cè)

第二階段
第五講 多元線(xiàn)性回歸模型 1.做以因變量為橫軸,多個(gè)自變量為縱軸的散點(diǎn)圖,
2.建立組對(duì)象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
3.以建立方程對(duì)象的方式來(lái)建立多元線(xiàn)性回歸模型。
4.對(duì)模型結(jié)果的解釋和評(píng)價(jià)。
5.我們選取刪除引起共線(xiàn)性的變量的辦法來(lái)克服多重共線(xiàn)性。
6.對(duì)我們消除共線(xiàn)性后的模型進(jìn)行檢驗(yàn),后對(duì)模型進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)
7.異方差的檢驗(yàn)與解決
8.自相關(guān)的檢驗(yàn)與解決

第六講 虛擬變量模型

1.虛擬變量的定義及意義。?
2.如何通過(guò)加項(xiàng)的形式將虛擬變量引入到模型中去。?
3.如何通過(guò)乘項(xiàng)的方式將虛擬變量引入到模型中去。?
4.模型中加入季節(jié)虛擬變量。

第七講 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

1.聯(lián)立方程模型的介紹
2.聯(lián)立方程模型的概念以及分類(lèi)
3.聯(lián)立方程模型的識(shí)別
4.聯(lián)立方程模型的估計(jì)

第八講:A. 回歸分析 :包括:一元線(xiàn)性回歸 多元線(xiàn)性回歸 非線(xiàn)性回歸
B. 傳統(tǒng)時(shí)間序列分析:包括:趨勢(shì)模型 季節(jié)模型 平滑模型
C. 現(xiàn)代時(shí)間序列分析:包括: ARMA模型 ARIMA模型 ARCH類(lèi)模型
D. 協(xié)整與ECM模型
E. 經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析
F. Panel Data 模型

第三階段

一、?一元線(xiàn)性回歸模型
1.
做兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖,從而看兩個(gè)變量是否具有線(xiàn)性關(guān)系。
2.
通過(guò)建立方程對(duì)象的方式來(lái)估計(jì)一個(gè)方程
3.
對(duì)方程估計(jì)結(jié)果的解釋與評(píng)價(jià)
4.
在回歸估計(jì)結(jié)果中顯示方程的三種形式
5.
如何根據(jù)我們估計(jì)的回歸方程計(jì)算需求的價(jià)格彈性
6.
如何查看因變量的實(shí)際值、擬合值和回歸方程的殘差
7.
如何用我們建立的方程進(jìn)行預(yù)測(cè)

二、?多元線(xiàn)性回歸模型
1.
做以因變量為橫軸,多個(gè)自變量為縱軸的散點(diǎn)圖,
2.
建立組對(duì)象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
3.
以建立方程對(duì)象的方式來(lái)建立多元線(xiàn)性回歸模型。
4.
對(duì)模型結(jié)果的解釋和評(píng)價(jià)。
5.
我們選取刪除引起共線(xiàn)性的變量的辦法來(lái)克服多重共線(xiàn)性。
6.
對(duì)我們消除共線(xiàn)性后的模型進(jìn)行檢驗(yàn),后對(duì)模型進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)

三、?非線(xiàn)性回歸模型
1.
雙對(duì)數(shù)模型。
2.
半對(duì)數(shù)模型。
3.
倒數(shù)模型。

四、?虛擬變量模型
1.
虛擬變量的定義及意義。
2.
如何通過(guò)加項(xiàng)的形式將虛擬變量引入到模型中去。
3.
如何通過(guò)乘項(xiàng)的方式將虛擬變量引入到模型中去。
4.
模型中加入季節(jié)虛擬變量。

五、?單個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的趨勢(shì)模型、季節(jié)調(diào)整、分解與平滑
1.
趨勢(shì)模型。
2.
季節(jié)調(diào)整方法。
3.HP
濾波和BP濾波
4.
指數(shù)平滑方法

六、?離散因變量與受限因變量模型
1.
二元選擇模型
2.
排序選擇模型
3.
計(jì)數(shù)模型
4.
刪截回歸模型(censored regression model
5.
截尾回歸模型(Truncated Regression Model

七、?分布滯后模型
1.
回歸方程殘差的序列相關(guān)性檢驗(yàn)
2.
回歸方程殘差的自回歸模型(AR Error Model
3.
自回歸模型
4.
有限分布滯后模型
5.
自回歸分布滯后模型

八、?時(shí)間序列ARIMA模型
1.
如何通過(guò)觀察時(shí)間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來(lái)判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。
2.
檢驗(yàn)序列是否可以通過(guò)差分的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)性。
3.
通過(guò)觀察自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖對(duì)平穩(wěn)后的序列確定ARM

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