Aggiornamento sulla malattia da coronavirus 2019 (COVID-19)

A causa delle crescenti preoccupazioni riguardo alla diffusione del virus COVID-19, aggiungeremo ulteriori corsi di formazione online con istruttore come alternativa opzionale ai corsi in aula.

Calendario e registrazione

Prerequisiti

Fondamenti MATLAB e nozioni di statistica di base.

Questo corso è stato approvato da GARP ed equivale a 14 ore di crediti GARP CPD. Se sei certificato FRM o ERP, registra questa attività nel tuo credit tracker all'indirizzo http://www.garp.org/cpd

Metodi Statistici in MATLAB®

Questo corso di due giorni offre un'esperienza pratica per eseguire analisi statistiche con MATLAB^® e Statistics and Machine Learning Toolbox^™. Gli esempi e gli esercizi illustrano l'uso delle idonee funzionalità di MATLAB e Statistics and Machine Learning Toolbox lungo tutto il processo di analisi, dall'importazione e l'organizzazione di dati, all'analisi esplorativa, fino all'analisi confermativa e la simulazione. Elenco degli argomenti:

Gestione dei dati
Calcolo delle statistiche di sintesi
Visualizzazione di dati
Adattamento di distribuzioni
Esecuzione di test di significatività
Esecuzione di analisi della varianza
Adattamento di modelli di regressione
Riduzione di set di dati
Generazione di numeri casuali ed esecuzione di simulazioni

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Prerequisiti

Fondamenti MATLAB e nozioni di statistica di base.

Questo corso è stato approvato da GARP ed equivale a 14 ore di crediti GARP CPD. Se sei certificato FRM o ERP, registra questa attività nel tuo credit tracker all'indirizzo http://www.garp.org/cpd

Giorno 1
Importazione e Organizzazione di Dati	Obiettivo: Importare i dati in MATLAB e organizzarli per l'analisi. Eseguire operazioni comuni, come l'unione di dati (merge) e la gestione di dati mancanti. Importazione di dati Tipi di dato Tabelle di dati Unione di dati (merge) Dati categoriali Dati mancanti
Analisi Esplorativa dei Dati	Obiettivo: Realizzare indagini statistiche di base su un set di dati, inclusa la loro visualizzazione e il calcolo di statistiche di sintesi. Plottaggio Misure di centralità Misure di dispersione Misure di forma Correlazioni Statistiche di gruppo
Distribuzioni	Obiettivo: Esaminare le diverse distribuzioni di probabilità e fittare le distribuzioni a un set di dati. Distribuzioni di probabilità Parametri di una distribuzione Confronto e fitting di distribuzioni Fitting non parametrico
Test di Ipotesi	Obiettivo: Determinare la probabilità di un'affermazione riguardante un set di dati. Applicare test di ipotesi per utilizzi comuni, come il confronto fra due distribuzioni e la determinazione degli intervalli di confidenza per una media campionaria. Test di ipotesi Test per distribuzioni normali Test per distribuzioni non normali

Giorno 2
Analisi della Varianza	Obiettivo: Confrontare le medie campionarie di molteplici gruppi e rilevare differenze statisticamente significative tra i gruppi. Confronti multipli ANOVA a 1 fattore ANOVA a N fattori ANOVA multivariata (MANOVA) ANOVA non normale Correlazioni categoriali
Regressione	Obiettivo: Eseguire la modellazione predittiva fittando modelli lineari e nonlineari a un set di dati. Approfondire tecniche per migliorare la qualità di un modello. Modelli di regressione lineare Fitting di modelli lineari ai dati Valutazione del fit Aggiustamento del modello Regressione lineare logistica e generalizzata Regressione nonlineare
Lavorare con Dati Multidimensionali	Obiettivo: Semplificare i set di dati di grandi dimensioni riducendo la dimensionalità. Trasformazione delle feature Selezione delle feature
Numeri Casuali e Simulazione	Obiettivo: Utilizzare numeri casuali per valutare l'incertezza o la sensibilità di un modello, oppure per eseguire simulazioni. Generare numeri casuali da varie distribuzioni e gestire gli algoritmi di MATLAB per la generazione di numeri casuali. Bootstrapping e simulazione Generazione di numeri da distribuzioni standard Generazione di numeri da distribuzioni arbitrarie Controllo dello stream di numeri casuali

Guaranteed to Run

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Calendario e registrazione

Risultati 1 - 9 di 9

Date	Località	Lingua	Costo
02 giu 2020- 03 giu 2020	Online 9:00 a.m. - 5:00 p.m. Central European Standard Time	French	USD 1.500
23 giu 2020- 24 giu 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Europa centrale	German	USD 1.500
09 lug 2020- 10 lug 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Stati Uniti orientali	English	USD 1.500
22 set 2020- 23 set 2020	Paesi Bassi, Eindhoven	English	EUR 1.400
30 set 2020- 01 ott 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Stati Uniti Pacifico	English	USD 1.500
29 ott 2020- 30 ott 2020	Germania, München	German	EUR 1.400
23 nov 2020- 24 nov 2020	Regno Unito, Cambridge	English	GBP 1.200
14 dic 2020- 15 dic 2020	Francia, Paris (Meudon)	French	EUR 1.400
17 dic 2020- 18 dic 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Stati Uniti orientali	English	USD 1.500

Risultati 1 - 9 di 9

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