Splus与R培训班

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        1、免费重修；
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1?Splus与R语言简介

1.1??Splus与R语言简介

1.2??Splus与R语言与统计

1.3??启动与退出

1.4??强大的帮助系统

1.5??编辑软件tinn-R简介

1.6??R软件包的使用

2?数据对象与运算

2.1??数据对象及类型

2.2??数据对象构造

2.3??数据的录入及编辑

2.4??基本编程思想和语法

3?随机数与抽样模拟

3.1??随机数的产生

3.2??随机抽样

3.3??统计模拟

4?数据探索性分析

4.1??数据探索性分析主要方法

4.2??单变量数据分析

4.3??双变量数据分析

4.4??多变量数据分析

5?参数估计

5.1??参数估计的方法

5.2??均值的区间估计

5.3??中位数的区间估计

5.4??比例的区间估计

5.5??置信区间的模拟比较

6?假设检验

6.1??单样本检验

6.2??两样本检验

6.3??卡方检验

7?回归分析

7.1??一元线性回归

7.2??多元线性回归

8?方差分析

8.1??方差分析的概念

8.2??单因素方差分析

8.3??两因素方差分析

9?非参数检验

9.1??非参数检验简介

9.2??单样本检验

9.3??两独立样本检验

9.4??多个独立样本的秩和检验

10?统计案例综合分析

10.1??调查数据的综合分析

10.2??回归模型的综合分析

10.3??R语言中包的使用

10.4??R语言的其他编辑工具

1、线性回归及其放宽假设条件模型

???????主要包括线性回归最小二乘估计、极大似然估计、蒙特卡罗模拟最小二乘估计量的blue性质、邹至庄检验和递归最小二乘法比较、分段线性回归、虚拟变量法、非线性回归线性化、多重共线性的检验和克服、岭回归、偏最小二乘估计、主成分估计、加权最小二乘估计、广义最小二乘估计、异方差的检验和克服、序列相关的检验和克服。

2、非线性优化和非线性回归估计

???????主要包括非线性无约束下优化、非线性约束下优化、非线性最小二乘法、非线性加权最小二乘法、非线性极大似然估计法。并通过实际讲解如何选择初始值、如何进行非线性模型检验等。充分透彻讲解R语言是作非线性模型的绝佳软件。

3、动态经济模型分析

???????主要包括分布滞后模型估计、滞后长度的选择、alomon多项式法、自回归模型估计、葛兰杰因果关系检验等。

4、联立方程分析

???????主要包括联立方程的识别、联立方程恰好识别下的的iv估计、ils估计、2sls估计的参数估计，以及通过实例证明iv、ils、2sls三种方法在恰好识别下的等价性；过度识别下的2sls、3sls估计。

5、离散选择因变量模型

???????主要讲解probit两元模型、logit两元模型、多元logit模型、有序因变量probit和logit模型、受限因变量tobit模型、计数因变量模型possion模型。

6、面板数据分析

???????主要讲解面板数据混合模型、个体固定效应模型、时间固定效应模型、个体时间固定效应模型、个体随机效应模型、时间随机效应模型、个体时间随机效应模型、变系数固定效应模型、变系数随机效应模型。