Advanced statistical modelling高级统计建模一对一指导

　　数据分析在当今的社会中也是一项重要的技能，而掌握统计建模的技能可以帮助我们更好的对数据进行分析，因此高级统计建模课程也是很重要的，本次小思就针对Advanced statistical modelling高级统计建模课程的这个方面。来与同学们分享一下相关的经验，有兴趣的同学不妨随我们一起来了解一下吧。

　　Advanced statistical modelling高级统计建模简介：

　　所有模型都是错误的，但有些是有用的。从可用数据中开发有用的统计模型可能具有挑战性!例如，如果违反模型假设或缺少数据，该怎么办?在高级统计建模课程的学习中，掌握知识以解决健康研究数据中经常存在的具有挑战性的问题的现代技术，例如缺失的观察结果，非线性效应，数据集中观测值之间的混淆和相关性。

　　相关数据的方法与分析一些流行病学观察性研究设计(例如，匹配的病例对照研究，重复测量的纵向研究)和临床试验设计(例如，整群随机对照试验，交叉随机对照试验)相关。

　　高级统计建模课程侧重于使用统计软件R的统计方法的应用，主题：非线性效应的分数多项式、相关数据的混合或随机效应和边际模型(例如GEE)、缺失数据的多重插补、混淆倾向评分、用于评估模型性能和分类的工具。

　　Advanced statistical modelling高级统计建模课程大纲：

　　高级回归：

　　拟合校准模型、生成所有可能的回归、比较回归线、使用一般线性模型过程、岭回归、计数和比例的回归模型。

　　多元方法：

　　主成分和因素分析、聚类分析、判别分析、贝叶斯神经网络模型。

　　参数化时间序列分析：

　　选择合适的 ARIMA 模型、使用 ARIMA 模型进行预测和控制。

　　以上就是关于Advanced statistical modelling高级统计建模课程的基本信息介绍了，希望能够为有需要的同学提供到一定的帮助。当然了，若是需要专业老师帮助的话，也可以与考而思的在线老师取得联系，从而获取一对一指导的学术帮助哦。