首页
精品课程
教学能力提升
科研能力提升
案例开发与案例教学
数据科学与数据素养
微认证
第一期
第二期
第三期
微专业
金融学
财政学
会计学
统计学
经济学
学术动态
人才发展
关于我们
登录
注册
登录
/
注册
首页
精品课程
教学能力提升
科研能力提升
案例开发与案例教学
数据科学与数据素养
微认证
第一期
第二期
第三期
微专业
金融学
财政学
会计学
统计学
经济学
学术动态
人才发展
关于我们
R语言高级教程
第7任务： 1.1.7 Poisson对数线性模型
查看课程
任务列表
第1任务： 1.1.1 广义线性回归模型的基本概念
第2任务： 1.1.2 Logistic回归模型的实例（连续自变量）
第3任务： 1.1.3 Logistic回归模型的应用
第4任务： 1.1.4 Logistic回归模型的实例（分类自变量）
第5任务： 1.1.5 Logistic回归模型的实例（分类自变量）
第6任务： 1.1.6 Logistic回归模型的实例（分类自变量）
第7任务： 1.1.7 Poisson对数线性模型
第8任务： 1.2.1 非线性回归模型的建模实例
第9任务： 1.2.2 nls非线性函数的应用
第10任务： 1.3.1 分位数回归基础理论
第11任务： 1.3.2 分位数回归实例（1）
第12任务： 1.3.3 分位数回归实例（2）
第13任务： 1.3.4 分位数回归实例（3）
第14任务： 1.4.1 加性模型的理论简介
第15任务： 1.4.2 加性模型的应用实例
第16任务： 2.1.1 方差分析的理论基础
第17任务： 2.1.2 单因素方差分析的实例
第18任务： 2.1.3 均值的多重比较
第19任务： 2.1.4 正态性检验和方差齐性检验
第20任务： 2.1.5 K-S检验和Friedman检验
第21任务： 2.2 双因素方差分析的基础理论和实例
第22任务： 2.3.1 正交实验设计的基础理论
第23任务： 2.3.2 正交实验设计的实例（1）
第24任务： 2.3.3 正交实验设计的实例（2）
第25任务： 2.3.4 有交互作用的正交实验实例（1）
第26任务： 2.3.5 有交互作用的正交实验实例（2）
第27任务： 2.3.6 有重复实验的方差分析
第28任务： 3.1.1 判别分析的概念和fisher线性判别
第29任务： 3.1.2 线性判别分析和预测实例
第30任务： 3.1.3 手动计算判别分析
第31任务： 3.1.4 距离判别的基本思想和实例
第32任务： 3.1.5 多个总体的距离判别及实例
第33任务： 3.1.6 使用qda()函数进行二次判别
第34任务： 3.1.7 贝叶斯判别分析及实例
第35任务： 3.1.8 判别分析的鸢尾花经典实例
第36任务： 3.2.1 聚类分析的基本思想
第37任务： 3.2.2 聚类分析的R语言实例
第38任务： 3.2.3 K-means聚类的原理及实例
第39任务： 4.1.1 主成分分析的基本原理
第40任务： 4.1.2 主成份分析的R语言实例（1）
第41任务： 4.1.3 主成份分析的R语言实例（2）
第42任务： 4.2.1 因子分析原理（1）
第43任务： 4.2.2 因子分析的原理（2）
第44任务： 4.2.3 因子得分及综合排序
第45任务： 4.2.4 因子分析的R语言实例
第46任务： 4.2.5 因子分析的又一个实例
第47任务： 4.3.1 综合评价和层次分析法的原理
第48任务： 4.3.2 综合评价的R语言实例
第49任务： 4.3.3 层次分析法及多元统计回顾
第50任务： 5.1.1 对应分析的基本原理
第51任务： 5.1.2 对应分析的R语言实例（1）
第52任务： 5.1.3 对应分析的R语言实例（2）
第53任务： 5.2.1 典型相关分析的基本原理
第54任务： 5.2.2 典型相关分析的实例（1）
第55任务： 5.2.3 典型相关分析的实例（2）
第56任务： 5.2.4 典型相关分析的实例（3）
第57任务： 6.1 随机数的产生和Monte Carlo模拟的基本思想
第58任务： 6.2 Monte Carlo 模拟的随机投点法和均值法
第59任务： 6.3.1 随机投点法的精度分析
第60任务： 6.3.2 均值法的精度分析
第61任务： 6.4 Bootstrap方法
第62任务： 7.1.1 季节调整
第63任务： 7.1.2 指数平滑和ARMA模型原理
第64任务： 7.1.3 ARIMA模型的原理
第65任务： 7.1.4 单位根检验和pq阶数的初步判断
第66任务： 7.1.5 ARIMA模型拟合的实例
第67任务： 7.1.6 ARIMA模型的预测和检验
第68任务： 7.1.7 ARIMA模型pdq的确定方法
第69任务： 7.1.8 ARIMA模型的图形化检验
第70任务： 7.2 单位根检验的再研究
第71任务： 7.3.1 协整检验和格兰杰因果检验的实例
第72任务： 7.3.2 误差修正模型的实例（1）
第73任务： 7.3.3 误差修正模型的实例（2）
第74任务： 7.4 动态模型及其实例
第75任务： 7.5.1 ARCH模型简介
第76任务： 7.5.2 GARCH模型的介绍和R语言构造
第77任务： 7.5.3 GARCH模型拟合优良的判断
第78任务： 7.5.4 GARCH模型的诊断方法
购买咨询
×
感谢您的关注！
本课程仅支持机构单位购买，购买后可获取激活码查看详情！
请扫描下方二维码，我们会有专人与您联系。
信息提示
×
训练营活动已结束！
×
