js金沙3983总站 - 2018 年夏季

统计部将举办四场不同的js金沙3983总站，重点关注统计方法和计算技术的最新发展. 这些js金沙3983总站针对堪萨斯州立大学教职人员和附属研究人员, 包括合作者, 研究生和博士后. 参与者应具有足够的统计背景; 具体要求可参见各js金沙3983总站的说明.

所有js金沙3983总站将于 2018 年夏季在堪萨斯州立大学曼哈顿校区举行. KSU 附属机构免费参加, 但需要预先注册. 空间有限, 合格的注册者按照先到先得的原则接受.

这些js金沙3983总站由壳牌石油公司支持.

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统计部js金沙3983总站由壳牌石油公司联合主办

js金沙3983总站5 月 18 日, 2018, 上午 8 点至下午 6 点
地点：js金沙3983总站, 狄更斯大厅, 207室
提交者：

js金沙3983总站。特雷弗·赫夫利，KSUjs金沙3983总站
js金沙3983总站. 梅文·胡滕, 科罗拉多州立大学 & 美国地质勘探局
张浩宇, KSU js金沙3983总站研究生
纳尔逊·沃克, KSU js金沙3983总站研究生

无需具备 R 经验, 但您需要携带一台安装了 R 的笔记本电脑. 所需 R 包的列表将在js金沙3983总站开始前通过电子邮件发送给参与者.

容量：仅限 24 名js金沙3983总站.

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本次js金沙3983总站已满员, 并且不再接受新的申请. 完整的课程材料将在秋季学期在 js金沙3983总站AT 764 中提供.

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STAT 764 的课程说明：应用时空js金沙3983总站.

空间的构建与分析, 时间序列, 和时空数据集. 主题包括使用地理信息系统生成数据, 探索性数据分析和可视化, 以及描述性和动态时空js金沙3983总站模型. 上下文, 重点将放在生物或生态数据上. （3 学时）
先决条件：STAT 510 或 770, js金沙3983总站705或713, 和 STAT 726 或同等内容

查看秋季课程表

高维数据的js金沙3983总站机器学习

heat map 统计部js金沙3983总站由壳牌石油公司联合主办

js金沙3983总站6 月 1 日, 2018, 上午 8 点至下午 5 点
地点：js金沙3983总站, 狄更斯大厅, 207室
提交者：

js金沙3983总站。岑吴，KSUjs金沙3983总站
褚国涛, KSU js金沙3983总站研究生
周飞, KSU js金沙3983总站研究生

本次js金沙3983总站针对堪萨斯州立大学教职人员和附属研究人员, 包括合作者, 对高维数据统计机器学习感兴趣的研究生和博士后. 无需具备 R 编程经验. 但是, 熟悉 R 将会非常有帮助. 您需要携带一台带电源线的笔记本电脑. 参加js金沙3983总站之前，请在您的笔记本电脑上安装 R 软件. 我们将使用 R Studio 进行演示. 无需任何生物学经验. 我们将重点关注高维癌症基因组学数据，但该方法可以轻松扩展到其他领域. 所需 R 包的列表将在js金沙3983总站前至少一天通过电子邮件发送给所有参与者.

容量：仅限 20 名js金沙3983总站.
请联系js金沙3983总站. 岑吴回复 (wucen@js金沙3983总站.edu).

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本次js金沙3983总站已满员, 并且不再接受新的申请. 完整的课程材料将于 2019 年秋季在 js金沙3983总站AT 766 中提供.

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js金沙3983总站AT 766 的课程说明：应用数据挖掘/机器学习和预测分析.

本课程讲述了构建适合从数据中学习的分析工具的完整过程, 包括自动在线数据收集, 特征提取, 有监督和无监督js金沙3983总站机器学习方法, 评估, 和撰写报告. 自动检索各种格式在线数据, 包括 JSON, REST 和流媒体 API, http(s), html, xml, 和数据库. js金沙3983总站文本处理/挖掘, 监督和无监督数据挖掘方法的最先进表现者, 案例研究和商业应用, 政府, 社交和新闻媒体数据. 方法包括正则化线性回归和逻辑回归, 分类树, 最近邻法, 支持向量机, 朴素贝叶斯, 随机森林, 提升/装袋/AdaBoost, 聚类, 潜在狄利克雷分配, 网络分析, 和主题建模模型.

该课程为 3 个学分，在奇数年的秋季学期提供.
先决条件是 STAT 705 或 713 或 717, 以及先前的 C 计算机编程能力, C++, Fortran, R 或 Python (e.g., 独联体 209, js金沙3983总站726)

应用经典和现代多元js金沙3983总站分析

hypercube 统计部js金沙3983总站由壳牌石油公司联合主办

js金沙3983总站8 月 15 日, 2018, 上午 8 点至下午 6 点
地点：js金沙3983总站, 狄更斯大厅, 207室
提交者：

js金沙3983总站。卫星歌，KSUjs金沙3983总站
js金沙3983总站。杜娟，KSUjs金沙3983总站

本次js金沙3983总站对分析多元数据的常用技术进行了相对广泛的介绍. 将介绍用于汇总和可视化多元数据的基本探索工具, 并且将涵盖经典的多元统计推断程序, 例如多元均值比较, 对多元正态分布的协方差矩阵进行测试, 对应分析, 主成分分析与分类. 如果时间允许, 本次js金沙3983总站还将讨论一些用于回归和分类的现代多元分析方法, 例如支持向量机和基于树的方法. 所有主题的统计理论将保持在最低水平, 并将使用大量示例来说明如何使用 R 实现相关统计过程.

容量：仅限 30 名js金沙3983总站.
请联系js金沙3983总站. 宋卫星回复 (weixing@js金沙3983总站.edu)

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农业和生物js金沙3983总站的混合模型

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统计部js金沙3983总站由壳牌石油公司联合主办

js金沙3983总站2018 年 8 月初, 具体日期和地点待定
导师：博士. 诺拉·M. 贝洛，KSUjs金沙3983总站

本次js金沙3983总站将对基于混合模型的统计数据分析进行相当全面的阐述, 农业和生物科学中常用实验设计的功效确定和样本量计算. 该方法将类似于js金沙3983总站, 示例驱动，主要基于 SAS 软件中提供的各种混合模型分析程序. 正常和非正常响应的通用和广义线性混合模型的规范和实现将在分层结构数据的背景下讨论. 特定主题将包括完整和不完整的块, 嵌套效果, 二次抽样和重复测量, 以及混合模型的诊断.

（本次js金沙3983总站尚未开放报名.)

请注意：博士. Bello 在 2018 年春季休假. 她恳请您推迟就本次js金沙3983总站与她联系，直到她仲夏回来.
随着有关本次js金沙3983总站的更多信息的出现, 它将发布在堪萨斯州统计局网站 (www.k-js金沙3983总站ate.edu/js金沙3983总站ats/news).