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數(shù)據(jù)分析與 EViews應(yīng)用課程

 
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      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上?!客瑵髮W(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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       1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
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部份程大綱
 

第一章EViews軟件使用初步
第二章線性回歸分析(一)
第二章線性回歸分析(二)
第三章多元線性回歸與非線性回歸(一)
第三章多元線性回歸與非線性回歸(二)
第三章多元線性回歸與非線性回歸(三)
第四章傳統(tǒng)時序分析(一)
第四章傳統(tǒng)時序分析(二)
第四章傳統(tǒng)時序分析(三)
第四章傳統(tǒng)時序分析(四)
第五章ARMA模型(一)
第五章ARMA模型(二)
第五章ARMA模型(三)
第五章ARMA模型(四)
第六章向量自回歸模型(一)
第六章向量自回歸模型(二)
第六章向量自回歸模型(三)
第六章向量自回歸模型(四)
第七章自回歸條件異方差模型(一)
第七章自回歸條件異方差模型(二)
第八章Panel Data模型(一)
第八章Panel Data模型(二)
第八章Panel Data模型(一)
第一章EViews軟件使用初步
第二章線性回歸分析(一)
第二章線性回歸分析(二)
第三章多元線性回歸與非線性回歸(一)
第三章多元線性回歸與非線性回歸(二)
第三章多元線性回歸與非線性回歸(三)
第四章傳統(tǒng)時序分析(一)
第四章傳統(tǒng)時序分析(二)
第四章傳統(tǒng)時序分析(三)
第四章傳統(tǒng)時序分析(四)
第五章ARMA模型(一)
第五章ARMA模型(二)
第五章ARMA模型(三)
第五章ARMA模型(四)
第六章向量自回歸模型(一)
第六章向量自回歸模型(二)
第六章向量自回歸模型(三)
第六章向量自回歸模型(四)
第七章自回歸條件異方差模型(一)
第七章自回歸條件異方差模型(二)
第八章Panel Data模型(二)

 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)................
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