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R语言高级教程

难度系数:     课程系列:A5
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该高级课程是既R入门之后,以通俗易懂的语言,阐明较为抽象的高级统计方法。
避免了用繁杂的统计公式解释统计原理,而是尽量采取打比喻、由浅入深地方法让人明白和掌握统计思想,使得稍有或者是没有数学基础的人能通过学习掌握R语言的高级使用。

R语言高级教程

01. 广义线性回归模型、非线性回归模型和分位数回归

1.1 广义线性回归模型

1.1.1 广义线性回归模型的基本概念

1.1.2 Logistic回归模型的实例(连续自变量)

1.1.3 Logistic回归模型的应用

1.1.4 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(1)

1.1.5 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(2)

1.1.6 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(3)

1.1.7 Poisson对数线性模型(DVD-only)

1.2 非线性回归模型

1.2.1 非线性回归模型的建模实例

1.2.2 nls非线性函数的应用

1.3 分位数回归

1.3.1 分位数回归基础理论

1.3.2 分位数回归实例(1)

1.3.3 分位数回归实例(2)

1.3.4 分位数回归实例(3)

1.4 加性模型(DVD-only)

1.4.1 加性模型的理论简介

1.4.2 加性模型的应用实例

02. 方差分析

2.1 单因素方差分析

2.1.1 方差分析的理论基础

2.1.2 单因素方差分析的实例

2.1.3 均值的多重比较

2.1.4 正态性检验和方差齐性检验

2.1.5 K-S检验和Friedman检验(DVD-only)

2.2 双因素方差分析

2.3 正交实验设计与方差分析

2.3.1 正交实验设计的基础理论

2.3.2 正交实验设计的实例(1)

2.3.3 正交实验设计的实例(2)

2.3.4 有交互作用的正交实验实例(1)

2.3.5 有交互作用的正交实验实例(2)

2.3.6 有重复实验的方差分析(DVD-only)

03. 判别分析和聚类分析

3.1 判别分析

3.1.1 判别分析的概念和fisher线性判别

3.1.2 线性判别分析和预测实例

3.1.3 手动计算判别分析

3.1.4距离判别的基本思想和实例

3.1.5 多个总体的距离判别及实例

3.1.6 使用qda()函数进行二次判别(DVD-only)

3.1.7 贝叶斯判别分析及实例(DVD-only)

3.1.8 判别分析的鸢尾花经典实例(DVD-only)

3.2 聚类分析

3.2.1 聚类分析的基本思想

3.2.2 聚类分析的R语言实例

3.2.3K-means聚类的原理及实例(DVD-only)

04. 主成分分析、因子分析和综合评价

4.1 主成分分析

4.1.1 主成分分析的基本原理

4.1.2 主成份分析的R语言实例(1)

4.1.3 主成份分析的R语言实例(2)

4.2 因子分析

4.2.1 因子分析原理(1)

4.2.2 因子分析的原理(2)

4.2.3 因子分析的R语言实例

4.2.4 因子得分及综合排序

4.2.5 因子分析的又一个实例(DVD-only)

4.3 综合评价

4.3.1 综合评价和层次分析法的原理

4.3.2 综合评价的R语言实例

4.3.3 层次分析法及多元统计回顾(DVD-only)

05. 对应分析和典型相关分析

5.1 对应分析

5.1.1 对应分析的基本原理

5.1.2 对应分析的R语言实例(1)

5.1.3 对应分析的R语言实例(2)(DVD-only)

5.2 典型相关分析

5.2.1 典型相关分析的基本原理

5.2.2 典型相关分析的实例(1)

5.2.3 典型相关分析的实例(2)

5.2.4 典型相关分析的实例(3)(DVD-only)

06. Monte Carlo和Bootstrap方法

6.1 随机数的产生和Monte Carlo模拟的基本思想

6.2 Monte Carlo 模拟的随机投点法和均值法

6.3 精度分析

6.3.1 随机投点法的精度分析

6.3.2 均值法的精度分析

6.4 Bootstrap方法(DVD-only)

07. 时间序列分析

7.1 ARIMA模型

7.1.1 季节调整

7.1.2 指数平滑和ARMA模型原理

7.1.3 ARIMA模型的原理

7.1.4 单位根检验和pq阶数的初步判断

7.1.5 ARIMA模型拟合的实例

7.1.6 ARIMA模型的预测和检验

7.1.7 ARIMA模型pdq的确定方法

7.1.8 ARIMA模型的图形化检验

7.2 单位根检验的再研究(DVD-only)

7.3 协整检验和误差修正模型

7.3.1 协整检验和格兰杰因果检验的实例

7.3.2 误差修正模型的实例(1)

7.3.3 误差修正模型的实例(2)

7.4 动态模型及其实例(DVD-only)

7.5 GARCH族模型(DVD-only)

7.5.1 ARCH模型简介

7.5.2 GARCH模型的介绍和R语言构造

7.5.3 GARCH模型拟合优良的判断

7.5.4 GARCH模型的诊断方法


R——

   全世界最具前瞻性的统计分析语言;

   海量零售数据分析的利器;

   互联网数据搜集、挖掘、与分析的不二选择;

   谷歌构造数据模型的核心工具!

 

     和其它统计软件相比,R语言可以说是拥有最强大的作图功能,画出的图非常漂亮,一图胜千言,掌握好R的作图是一项最重要的基本功。对于统计分析来说,描述性和探索性统计分析、参数估计、假设检验、回归分析都是必须掌握的内容,而用R语言实现这些功能有独特的简洁和优势,所以放在本课程的基础部分介绍。

     Gino老师将带着您一步步不知不觉地掌握R的使用,下次遇到类似的问题您就知道如何做了,象探寻宝藏一样打开统计计量的大门,这是本课程能够达到的效果。


课程大纲:

01. 广义线性回归模型、非线性回归模型和分位数回归

1.1 广义线性回归模型

1.1.1 广义线性回归模型的基本概念

1.1.2 Logistic回归模型的实例(连续自变量)

1.1.3 Logistic回归模型的应用

1.1.4 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(1)

1.1.5 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(2)

1.1.6 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(3)

1.1.7 Poisson对数线性模型(DVD-only)

1.2 非线性回归模型

1.2.1 非线性回归模型的建模实例

1.2.2 nls非线性函数的应用

1.3 分位数回归

1.3.1 分位数回归基础理论

1.3.2 分位数回归实例(1)

1.3.3 分位数回归实例(2)

1.3.4 分位数回归实例(3)

1.4 加性模型(DVD-only)

1.4.1 加性模型的理论简介

1.4.2 加性模型的应用实例


02. 方差分析

2.1 单因素方差分析

2.1.1 方差分析的理论基础

2.1.2 单因素方差分析的实例

2.1.3 均值的多重比较

2.1.4 正态性检验和方差齐性检验

2.1.5 K-S检验和Friedman检验(DVD-only)

2.2 双因素方差分析

2.3 正交实验设计与方差分析

2.3.1 正交实验设计的基础理论

2.3.2 正交实验设计的实例(1)

2.3.3 正交实验设计的实例(2)

2.3.4 有交互作用的正交实验实例(1)

2.3.5 有交互作用的正交实验实例(2)

2.3.6 有重复实验的方差分析(DVD-only)


03. 判别分析和聚类分析

3.1 判别分析

3.1.1 判别分析的概念和fisher线性判别

3.1.2 线性判别分析和预测实例

3.1.3 手动计算判别分析

3.1.4距离判别的基本思想和实例

3.1.5 多个总体的距离判别及实例

3.1.6 使用qda()函数进行二次判别(DVD-only)

3.1.7 贝叶斯判别分析及实例(DVD-only)

3.1.8 判别分析的鸢尾花经典实例(DVD-only)

3.2 聚类分析

3.2.1 聚类分析的基本思想

3.2.2 聚类分析的R语言实例

3.2.3K-means聚类的原理及实例(DVD-only)


04. 主成分分析、因子分析和综合评价

4.1 主成分分析

4.1.1 主成分分析的基本原理

4.1.2 主成份分析的R语言实例(1)

4.1.3 主成份分析的R语言实例(2)

4.2 因子分析

4.2.1 因子分析原理(1)

4.2.2 因子分析的原理(2)

4.2.3 因子分析的R语言实例

4.2.4 因子得分及综合排序

4.2.5 因子分析的又一个实例(DVD-only)

4.3 综合评价

4.3.1 综合评价和层次分析法的原理

4.3.2 综合评价的R语言实例

4.3.3 层次分析法及多元统计回顾(DVD-only)


05. 对应分析和典型相关分析

5.1 对应分析

5.1.1 对应分析的基本原理

5.1.2 对应分析的R语言实例(1)

5.1.3 对应分析的R语言实例(2)(DVD-only)

5.2 典型相关分析

5.2.1 典型相关分析的基本原理

5.2.2 典型相关分析的实例(1)

5.2.3 典型相关分析的实例(2)

5.2.4 典型相关分析的实例(3)(DVD-only)


06. Monte Carlo和Bootstrap方法

6.1 随机数的产生和Monte Carlo模拟的基本思想

6.2 Monte Carlo 模拟的随机投点法和均值法

6.3 精度分析

6.3.1 随机投点法的精度分析

6.3.2 均值法的精度分析

6.4 Bootstrap方法(DVD-only)


07. 时间序列分析

7.1 ARIMA模型

7.1.1 季节调整

7.1.2 指数平滑和ARMA模型原理

7.1.3 ARIMA模型的原理

7.1.4 单位根检验和pq阶数的初步判断

7.1.5 ARIMA模型拟合的实例

7.1.6 ARIMA模型的预测和检验

7.1.7 ARIMA模型pdq的确定方法

7.1.8 ARIMA模型的图形化检验

7.2 单位根检验的再研究(DVD-only)

7.3 协整检验和误差修正模型

7.3.1 协整检验和格兰杰因果检验的实例

7.3.2 误差修正模型的实例(1)

7.3.3 误差修正模型的实例(2)

7.4 动态模型及其实例(DVD-only)

7.5 GARCH族模型(DVD-only)

7.5.1 ARCH模型简介

7.5.2 GARCH模型的介绍和R语言构造

7.5.3 GARCH模型拟合优良的判断

7.5.4 GARCH模型的诊断方法


R初级班:http://www.peixun.net/view/55.html 初高级一起购买直减200元,优惠价1200元


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魏老师

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