课程表
先决条件
MATLAB基础基本统计学和机器学习工具箱知识。
本课程已获得GARP批准，并有资格获得14个GARP CPD学时。如果您是经认证的FRM或ERP，请在您的信用跟踪器中记录此活动，网址为http://www.garp.org/cpd
MATLAB中的统计方法
这门为期两天的课程提供了使用MATLAB进行统计数据分析的实践经验®统计和机器学习工具箱™. 示例和练习演示了在整个分析过程中使用适当的MATLAB、统计和机器学习工具箱功能；从导入和组织数据，到探索性分析，再到验证性分析和模拟。主题包括：
- 管理数据
- 计算汇总统计数据
- 可视化数据
- 拟合分布
- 进行显著性检验
- 执行方差分析
- 拟合回归模型
- 减少数据集
- 生成随机数并执行模拟
MATLAB中的统计方法
先决条件
MATLAB基础基本统计学和机器学习工具箱知识。
本课程已获得GARP批准，并有资格获得14个GARP CPD学时。如果您是经认证的FRM或ERP，请在您的信用跟踪器中记录此活动，网址为http://www.garp.org/cpd
| 第1天，共2天 | |
|---|---|
| 导入和组织数据 | 目标：将数据导入MATLAB并组织起来进行分析。执行常见任务，例如合并数据和处理丢失的数据。
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| 探索数据 | 目标：对数据集执行基本统计调查，包括可视化和汇总统计计算。
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| 分配 | 目标：研究不同的概率分布，并将分布拟合到数据集。
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| 假设检验 | 目标：确定关于数据集的断言的可能性。将假设检验应用于常见用途，例如比较两种分布并确定样本平均值的置信区间。
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| 第2天，共2天 | |
|---|---|
| 方差分析 | 目标：比较多个组的样本平均值，发现组间的统计显著差异。
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| 回归 | 目标：通过将线性和非线性模型拟合到数据集来执行预测建模。探索提高模型质量的技术。
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| 处理多个维度 | 目标：通过降低维度简化高维数据集。
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| 随机数与模拟 | 目标：使用随机数评估模型的不确定性或敏感性，或执行模拟。从各种分布中生成随机数，并管理MATLAB随机数生成算法。
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