| GAUSS软件的编程和应用课程培训班 | 
                     
                      |  课程背景 | 
                     
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                          ????GAUSS数学和统计系统是一个易于使用的基于强有力的GUASS矩阵语言的数据分析系统。十多年来,GAUSS被科学家,工程师,统计学家,金融分析家,生物学家和其余科技工作者用于解决各种问题,从基础的统计分析到大规模的实际问题。从1984年推广使用以来,GAUSS也成为大规模数据处理和复杂建模的标准。世界范围内的接受和政府工业部门及学术领域范围内的使用对它的效能和多功能性给予了有力证明。GAUSS系统能从以下方面给予描述:它是一个非常有效的数据处理者,一种全面的程序设计语言,一个内部相互作用的分析环境。一个可互动或批次编译的矩阵程序语言及绘图软件包,操作简单、快速且具弹性。包含广泛的转换、统计、数学及矩阵函数。 
 
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                      |  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576/13918613812( 微信同号) | 
                     
                      | 坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 | 
                     
                      |  开课时间和上课地点 | 
                     
                      | 上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 近开课时间(周末班/连续班/晚班):GAUSS软件初中级:2025年11月17日..合作共赢....实用实战....实战培训....用心服务..........--即将开课--............................
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                      |  实验设备和授课方式 | 
                     
                      |      ☆课时: 一个月
 
 ☆注重质量
 ☆边讲边练
 ☆合格学员免费推荐工作
 
 
 
 专注高端培训17年,曙海提供的课程得到本行业的广泛认可,学员的能力
 得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。
 
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                      |  新优惠 | 
                     
                      | ☆在读学生凭学生证,可优惠500元。 | 
                     
                      |  质量保障 | 
                     
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                          1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;2、培训结束后免费提供半年的技术支持,充分保证培训后出效果;
 3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。
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                      |  课程大纲 | 
                     
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                                | 教学内容:  |  
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                                        | ? | 内 容(Contents) |  
                                        | 第一阶段 
 | 建立矩阵并进行矩阵运算(Create a matrix and understand matrix operation) 数据的导入和导出(Import and export data)
 Do 循环语句和IF循环语句(DO loop and IF loop)
 能写简单的程序,例如解数学题(Able to write simple program in Gauss, for example, can solve   for a simple math problem)
 能画图(Know how to plot a graph)
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                                        | 第二阶段  | 描述统计分析:均值、方差、中位数、众数(descriptive statistics : mean, variance, median, mode) 经验概率密度函数(Empirical Probability Density Function)
 概率密度函数(Probability   Density Function)
 累积概率密度函数(Cumulative Density Function)
 模拟分析(Simulation)
 随机数生成(Random variable, quasi-random number, pseudo-random number)
 随机生成器(Random number generator)
 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)
 小二成法(Ordinary Least Square)
 极大似然法(Maximum Likelihood Estimation)
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                                        | 第三阶段  | 马尔可夫链蒙特卡罗法(Markov chain Monte Carlo Method, MCMC) 简单的一元线性回归模型(Simple   linear regression model)
 多元线性回归模型(Multi factor linear regression model)
 单积自回归移动平均模型(ARIMA(p, d, q) model )
 广义条件异方差模型(GARCH(p, q) model   )
 随机波动模型(Stochastic volatility model)
 马尔可夫体制转换模型等(Markov Switch Model)
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