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曙海講師體系和課程體系歷經多年升級，形成了以項目實戰(zhàn)經驗豐富的工程師為基礎，產學研相結合的體系，曙海的學員大部分來自外資企業(yè)、上市公司的，研究所的工程師或高校老師，很多學員都參加工作很多年了，這對曙海的講師形成很高的要求，曙海的講師隊伍名校博士、碩士學歷的工程師占絕大多數，他們大部分為上海貝爾，TI德州儀器，華為，中科院，中興，Xilinx,Intel英特爾,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家，他們有著深厚的專業(yè)技能和技術素養(yǎng)，豐富的項目實戰(zhàn)經驗，基本上都有十多年實際項目經驗，開發(fā)過多個大型項目。

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　　　　　　　　　　　　MATLAB中的統(tǒng)計分析培訓班
   班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
       堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環(huán)節(jié)，每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點：【上�！浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山/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】：領館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）： MATLAB中的統(tǒng)計方法開課時間：2025年6月9日....--即將開課--........................(歡迎您垂詢，視教育質量為生命！)
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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
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        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。
　 　　　　　　MATLAB中的統(tǒng)計分析培訓班
 
第一階段
1. Matlab工具包
?
2. Matlab基礎
a) 基本操作
b) 矩陣計算
c) 多項式運算?包括數據分析，曲線的多次項擬合
d) 微積分計算
e) M文件
?
3. Matlab繪圖
a) 二維圖形
b) 三維圖形
?
4. Matlab編程
a) 流程控制和數組操作
b) 性能提高
c) 函數結構語法
d) 子函數
e) 私有函數
f) 嵌套的函數
g) 變量和工作區(qū)
h) 可視化調試和剖析
5. Matlab文件輸入輸出
a) ?文件讀取和寫入
?
6. Matlab優(yōu)化
a) 優(yōu)化基本概念與理論
b) 線性規(guī)劃
c) 無約束優(yōu)化
d) 約束優(yōu)化算法
e) 求解方程組
f) 優(yōu)化工具箱參數設置
g) 優(yōu)化工具箱（GUI）
?
7. MATLAB數據統(tǒng)計分析
a) 描述性統(tǒng)計
b) 隨機數的產生
c) 數據擬合
d) 數據插值
e) 回歸分析
 
第二階段

導入和組織數據

目標:?了解MATLAB和統(tǒng)計工具箱中的各種讀入數據的方法和支持的數據類型。

·導入數據

·數據類型

·數據集矩陣

·數據合并

·數據分類

·缺失數據

分析數據

目標:本章介紹如何對數據集進行基本的統(tǒng)計分析，包括顯示和概要統(tǒng)計分析。

·描述統(tǒng)計學

·中心

·散度

·統(tǒng)計顯示

·分組數據

分布

目標:?使用統(tǒng)計工具箱中的函數來產生不同概率分布，對給定的數據集擬合一個分布。

·概率分布

·分布參數

·比較和擬合分布

·非參數化擬合

·分布目標

假設檢驗

目標:?使用統(tǒng)計工具箱來判斷對數據集的斷言是否準確。假設檢驗的常見應用，比如比較兩個分布，確定置信區(qū)間等。

·假設檢驗

·正態(tài)分布檢驗

·非正態(tài)分布檢驗

方差分析

目標:?使用統(tǒng)計工具箱中的函數比較多組數據的采樣平均值，找到數據組之間的顯著區(qū)別。

·多種比較

·One-way?ANOVA

·N-way?ANOVA

·MANOVA

·Nonnormal?ANOVA

·分類相關

回歸

目標:對數據集進行線性和非線性模型，介紹提高模型質量的俄方法。

·線性回歸模型

·設計矩陣

·執(zhí)行線性回歸

·增加和減少預測器

·加強魯棒性

·廣義線性回歸

·非線性回歸

處理多維數據

目標:了解對數據集降維的方法，對數據進行分類。

·?特征轉換

·?特征選擇

·?分類

·?聚類

隨機數和仿真

目標:使用隨機數仿真系統(tǒng)的不確定性。主要介紹產生各種不同分布的隨機數和隨機數聲生成的算法。?

·子舉和仿真

·隨機數生成器

·隨機數流

·任意分布
 
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