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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Metodi Statistici in MATLAB®
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.
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| 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.
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| Distribuzioni | Obiettivo: Esaminare le diverse distribuzioni di probabilità e fittare le distribuzioni a un set di dati.
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| 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.
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| Giorno 2 | |
|---|---|
| Analisi della Varianza | Obiettivo: Confrontare le medie campionarie di molteplici gruppi e rilevare differenze statisticamente significative tra i gruppi.
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| 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.
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| Lavorare con Dati Multidimensionali | Obiettivo: Semplificare i set di dati di grandi dimensioni riducendo la dimensionalità.
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| 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.
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Calendario Corsi
| Date | Località | Lingua | Prezzo | Iscrizione |
|---|---|---|---|---|
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28 Set 2021- 29 Set 2021 |
Virtuale 9:00 am - 5:00 pm Ora legale Europa centrale |
Inglese | USD 1,500 | |
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30 Nov 2021- 01 Dic 2021 |
Virtuale 9:00 am - 5:00 pm Ora solare Stati Uniti Pacifico |
Inglese | USD 1,500 | |
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02 Dic 2021- 03 Dic 2021 |
Virtuale 9:00 am - 5:00 pm Ora Europa centrale |
Tedesco | USD 1,500 |
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