Statistical Analysis with Stata and R Schulung

Alle Preise zzgl. MwSt

Kurs Code

statstatar

Dauer

35 hours (üblicherweise 5 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

  • An understanding of data analysis

Audience

  • Data Analysts

Überblick

Stata ist ein allgemeines Softwarepaket, das in C. R geschrieben wurde, ist eine Programmiersprache und Softwareumgebung für statistisches Rechnen. Mit Stata und R können Anwender große Datensätze für Anwendungsfälle wie Ökonomie, Soziologie, Biomedizin usw. analysieren.

Dieses von einem Kursleiter geleitete Live-Training (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Datenanalysten, die Stata und R verwenden möchten, um Big Data für statistische Analysen zu analysieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

  • Erstellen Sie Statistische Modelle zur Vorhersage wichtiger Interessenvariablen und Ereignisse.
  • Generieren Sie beschreibende Visualisierungen, Zusammenfassungstabellen, Frequenzen und mehr.
  • Verwalten und strukturieren Sie große Datenbanken, um sie für die Datenanalyse vorzufinden.

Format des Kurses

  • Interaktiver Vortrag und Diskussion.
  • Viele Übungen und Übungen.
  • Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

  • Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Machine Translated

Schulungsübersicht

Introduction

Stata and Big Data

  • What is Stata?
  • Stata syntax and commands

R Programming

  • What is R?
  • R syntax and structure

Preparing the Development Environment

  • Installing and configuring Stata
  • Installing and configuring R libraries and frameworks

R and Stata

  • Reading and writing to Stata with R

Databases and Data in Stata

  • Opening and clearing databases
  • Compressing databases
  • Importing and exporting databases
  • Viewing, describing, and summarizing raw data
  • Using tabulations and tables
  • Implementing variables for data manipulation

Descriptive Analysis and Predictive Analysis

  • Working with distributional analysis
  • Working with Monte Carlo simulations
  • Working with count data analysis
  • Working with survival analysis

Hypothesis Testing

  • Testing and comparing means

Graphing in Stata

  • Using plots, charts, and graphs
  • Working with statistical analysis in graphing
  • Styling and combining graphs

Regression Models with R

  • Using bivariate correlation and regression
  • Working with OLS regression, logits, and probits
  • Using interactive effects in regression models

Summary and Conclusion

Erfahrungsberichte

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