近期现场/远程培训 突破SSCI发表困境与AI大模型论文写作
近期专题培训 跨越传统边界：AI赋能下的财务金融研究与论文发表
1.1讲师介绍
Gino老师，早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士，有海外学习和工作的经历，常自称：“为 ‘数’而生，一生只做‘数’这一件事”。
曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作，在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数，数据处理与分析科学精准，在实际应用中取得良好的效果。
Gino老师担任数据分析讲师多年，探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法，授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数据分析。师从于Gino老师的学生往往在论文计量统计建模和各类笔试面试数据分析题中不会吃亏，也容易找到和数据分析有关的工作。
1.2 学员对象
对统计和计量方法有基本的了解，但是对R软件几乎是零基础，想在短时间掌握一门统计分析的工具以便马上上手解决实际问题的人；
有一定的R语言的基础，平常可以依葫芦画瓢用R进行分析，但是不太明白统计计量原理，遇到稍微复杂的问题就束手无策，想在短时间内再提升一下，以便利用R解决更深层次的统计计量问题的人；
会SPSS、Eviews、Origin等一些基本软件，但在实际应用时感觉这些软件还不是那么强大，需要寻找一个更为强大的替代分析工具，清清楚楚地看到源代码的运算过程，想在不长的时间内掌握这门软件基础的人；
对前沿的统计计量的问题研究比较感兴趣，或者手头上有比较前沿和新的问题需要解决，喜欢做创新性和探索性的分析，但是苦于找不到合适工具和方法的人；
想在短时间内对统计和计量的基本内容及方法有一定程度了理解，并且想掌握一门工具为将来的实证研究打下良好基础的人；
对使用盗版统计计量软件心理上感到有点过不去，还有点担心盗版统计软件是不是运算不严谨易出错，喜欢使用免费正版统计软件的人。
1.3 培训目标
使学员在短时间内掌握R语言使用的基本知识和技巧，掌握统计和计量理论的精要，并能使用R解决大部分统计和计量问题。通过本次培训，您会发现进一步学习和研究统计计量问题感到比以前轻松多了，为您节约大量时间和精力。
1.4 课程简介
课程从R语言的基本点入手，通过实例演练逐步过渡到R语言解决实际问题的深层次内容和技巧，涵盖了统计和计量大部分重要内容的R语言解决方法。
1.5 授课特色
着眼于解决在实际中容易遇见的重要实际问题，像讲侦探、探宝故事一样展开分析，即使遇到较为复杂的公式，您会感到此时也变得简单好理解，在不知不觉中掌握R语言和统计计量理论；
两条平行线贯穿始终：即R语言和统计计量在水乳交融中逐步加深和推进，不仅学会用R，也掌握背后的统计原理，注重软件和理论同行；
在容易出错和较难的地方，会反复提醒，注意打通知识盲点，加强知识和技能的网状联系，最大限度的使得融会贯通。
1.6 培训大纲
第1讲 R语言初步 编辑器RStudio、工作空间和packages的简介 数据的读入和输出（重点） R重要的数据结构简介 （向量、字符串、矩阵、列表、数据框、类） 一个简单的回归分析示例 作图示例 如何获取帮助解决自己的问题（论文计量问题解决实例） 第2讲 数组向量 数据向量seq()和rep()的操作技巧 数据NULL和NA的处理技巧 选择、分割、合并和过滤数据 使用ifelse()函数 第3讲 矩阵和列表 按需求产生数据矩阵并进行线性代数相关的矩阵计算 （多元统计矩阵基础） 对数据的行列进行增删、计算和命名 列表的基本操作（索引、增删、访问） 对列表进行apply()函数操作 第4讲 数据框和 分类变量 数据框的产生与合并 数据框子集的解析和访问 数据库的类似矩阵操作 （rbind()、cbind()、lapply()等函数示例） 因子变量和分类变量的基本函数 （tapply、split、by、cut、aggregate） 使用分类变量函数table（提取子分类、寻找最值） 第5讲 循环和函数 分支和中止语句（switch、if/else、break） R语言实现循环的几种方法及其实例 （for、while和repeat循环） R语言函数和高效编程应注意的技巧 用循环和函数编程解决实际问题 （含二分法求根、CAPM求β值分析股市、香农指数等实例） （重点） 第6讲 基本计算 用R形成需要的分布、计算概率、累计概率和分位数、 最值计算。 用R进行数据的各种检验（含正态性检验、拟合优度检验等） 极大似然估计及R实现举例 用R进行复杂数据的排序和秩统计量的计算 用R进行基本统计的计算 （计算随机变量的数字特征、相关系数、多元数据分析等） 第7讲 作图 R语言的基本作图 （条形图、带形图、QQ图、箱线图、点图等各种基本图形） plot函数 （含改变和添加图形颜色、标记、坐标、图例、字体等） 利用循环和函数进行多个图形的绘制并输出 使用格包Lattice()作出更复杂的图形 （含多面板图形、3D图等） 多元数据的图形可视化简介 第8讲 回归分析 一元和多元线性回归分析 逐步回归 回归诊断 （含异方差、自相关、多重共线性、离群点等检测诊断方法） Logistic、Probit、Poisson回归模型及R语言应用实例 分位数回归模型 非线性回归模型 第9讲 计量经济学基础 AR、MA和（s）ARIMA模型的R实例分析（含检验和预测） 单位根检验 协整与误差修正模型（含Granger等因果检验） 金融时间序列中的ARCH和GARCH模型 第10讲 Monte Carlo模拟 随机数的产生及模拟分布 蒙特卡罗模拟和积分方法（含精度分析）
1.7 联系方式
魏老师
QQ： 1143703950
Tel: 010-68478566; 13581781541
E-mail: vip@pinggu.org
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