Подача информации удобна, доступна. На все вопросы получены исчерпывающие ответы. Отношение очень до.. ...»
Светлана Назарова
Все очень понравилось. Организация на высшем уровне... ...»
Вербовская Надежда
Уже есть некоторые сдвиги в питон программировании... ...»
Александр
Курс действительно великолепный. Я бы расширила и углубила его еще на столько же часов. Занятия бы с.. ...»
Жанна

IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Углубленные методы анализа

IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Углубленные методы анализа
637 бел. руб.
Метка#: CA9EM8SJVI
Статус курса: Ведется набор
  • ЗаказатьOpen or Close
    Пожалуйста, укажите полное имя (Ф.И.О.), свой номер телефона, e-mail чтобы мы могли записать Вас на выбранный курс.
    *Фамилия, Имя, Отчество
    *Номер телефона
    *E-mail
    Почтовый адрес и комментарий к заявке
    *Введите код
    captchacaptchacaptchacaptcha

По окончании курса Вы будете уметь:

  • Изучать взаимосвязь между категориальными переменными на основе статистических тестов
  • Применять непараметрические критерии
  • Строить однофакторные и многофакторные дисперсионные модели
  • Строить парные и множественные линейные модели регрессии
  • Строить нелинейные модели регрессии
  • Строить модель логистической регрессии и пробит-модель
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса - 32 ак. ч.

Программа курса:

для печати
  Тема Ак. часов  
   
  Модуль 1.Методы проверки статистических гипотез. Анализ взаимосвязи в таблицах сопряженности
  • Статистические критерии для таблиц сопряженности
  • Критерий хи-квадрат
  • Критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности 2х2
  • Тест Мак-Немара
  • Коэффициенты корреляции для таблиц сопряженности
  • Симметричные меры связи для номинальных шкал
  • Направленные меры связи для номинальных шкал
  • Симметричные меры связи для порядковых шкал
  • Направленные меры связи для порядковых шкал
  • Оценка взаимосвязи между количественной и категориальной переменной
  • Оценка риска в таблицах сопряженности
  • Оценка согласованности в таблицах сопряженности
  • Оценка риска с переменной слоя
4  
  Модуль 2.Методы проверки статистических гипотез. Непараметрические методы анализа распределения выборки
  • Условия применения непараметрических критериев
  • Виды непараметрических критериев
  • Параметры процедуры Одновыборочные критерии
  • Биномиальный критерий
  • Параметры биномиального критерия
  • Результаты расчета биномиального критерия
  • Критерий хи-квадрат
  • Параметры критерия хи-квадрат
  • Результаты расчета критерия хи-квадрат
  • Критерий Колмогорова-Смирнова
  • Параметры критерия Колмогорова-Смирнова
  • Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова
  • Критерий знаковых рангов Вилкоксона
  • Результаты расчета критерия знаковых рангов Вилкоксона
  • Критерий серий
  • Параметры критерия серий
  • Результаты расчета критерия серий
  • Запуск одновыборочных критериев через устаревшие диалоговые окна
2  
  Модуль 3.Методы проверки статистических гипотез. Непараметрический анализ независимых выборок
  • Параметры процедуры Непараметрические критерии для независимых выборок
  • Критерий Манна-Уитни и Вилкоксона
  • Результаты расчета критерия Манна-Уитни и Вилкоксона
  • Критерий Колмогорова-Смирнова для двух выборок
  • Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова
  • Критерий Вальда-Вольфица
  • Результаты расчета критерия Вальда-Вольфица
  • Критерий Мозеса
  • Результаты расчета критерия Мозеса
  • Критерий Крускала-Уоллиса
  • Результаты расчета критерия Крускала-Уоллиса
  • Критерий Джонкхира-Терпстры
  • Результаты расчета критерия  Джонкхира-Терпстры
  • Медианный критерий
  • Результаты расчета медианного критерия
  • Запуск критериев для независимых выборок через устаревшие диалоговые окна
2  
  Модуль 4.Методы проверки статистических гипотез. Непараметрический анализ зависимых выборок
  • Параметры процедуры Непараметрические критерии для связанных выборок
  • Критерий Мак-Немара
  • Результаты расчета критерия Мак-Немара
  • Критерий Кохрана
  • Результаты расчета критерия Кохрана
  • Критерий маргинальной однородности
  • Результаты расчета критерия маргинальной однородности
  • Критерий знаков
  • Результаты расчета критерия знаков
  • Критерий знаков Вилкоксона
  • Результаты расчета критерия Вилкоксона
  • Критерий Ходжеса-Лемана
  • Критерий Фридмана
  • Результаты расчета критерия Фридмана
  • Критерий согласия Кендалла
  • Запуск критериев для зависимых выборок через устаревшие диалоговые окна
2  
  Модуль 5.Изучение и моделирование взаимосвязи. Однофакторный дисперсионный анализ
  • Анализ взаимосвязи на основе дисперсии
  • Модели дисперсионного анализа
  • Предпосылки применения дисперсионного анализа
  • Проверка предпосылок дисперсионного анализа
  • Матрица данных однофакторного дисперсионного анализа
  • Модель однофакторного дисперсионного анализа
  • Таблица однофакторного дисперсионного анализа
  • Оценка степени влияния фактора
  • Процедура Однофакторный дисперсионный анализ
  • Параметры процедуры Однофакторный дисперсионный анализ
  • Апостериорные критерии парных сравнений
  • Априорные критерии парных сравнений
  • Запуск процедуры Однофакторный дисперсионный анализ через синтаксис
4  
  Модуль 6.Изучение и моделирование взаимосвязи. Многофакторный дисперсионный анализ
  • Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
  • Процедура ОЛМ-одномерная
  • Графическая интерпретация взаимодействий в дисперсионном анализе
  • Параметры процедуры ОЛМ-одномерная
  • Апостериорные критерии парных сравнений
  • Анализ контрастов
  • Настройка многофакторной модели
  • Характеристики точности дисперсионной модели
  • Понятие о ковариационном анализе
  • Запуск процедуры ОЛМ-одномерная через синтаксис
4  
  Модуль 7.Изучение и моделирование взаимосвязи. Линейный регрессионный анализ
  • Основные понятия регрессионного анализа
  • Предпосылки линейного регрессионного анализа
  • Парная и множественная линейная модель регрессии
  • Оценка коэффициентов регрессии
  • Проверка обоснованности модели регрессии
  • Значимость уравнения регрессии
  • Значимость коэффициентов регрессии
  • Оценка точности уравнения регрессии
  • Процедура Линейная регрессия
  • Результаты процедуры
  • Методы отбора переменных в регрессионном анализе
  • Настройка параметров
  • Сохранение предсказанных значений
  • Сохранение остатков
  • Сохранение многомерных расстояний между наблюдениями
  • Сохранение статистик влияния
  • Сохранение доверительных интервалов прогноза
  • Вывод доверительных интервалов коэффициентов
  • Вывод описательных статистик переменных
  • Диагностика мультиколлинеарности
  • Анализ нормальности и аномальности остатков
  • Вывод графиков
  • Оценка статистической устойчивости уравнения регрессии
6  
  Модуль 8.Изучение и моделирование взаимосвязи. Нелинейный регрессионный анализ
  • Нелинейные регрессионные модели
  • Виды нелинейных регрессионных моделей
  • Преобразование нелинейных моделей к линейным
  • Процедура Подгонка кривых
  • Модель асимптотической регрессии
  • Процедура Нелинейная регрессия
  • Настройки процедуры Нелинейная регрессия
  • Результаты выполнения процедуры Нелинейная регрессия
  • Логистическая регрессия
4  
  Модуль 9.Изучение и моделирование взаимосвязи. Регрессионные модели бинарного выбора
  • Понятие модели бинарного выбора
  • Модель логистической регрессии
  • Процедура Логистическая регрессия
  • Результаты процедуры Логистическая регрессия
  • Задание категориальных факторов
  • Пошаговые алгоритмы логистической регрессии
  • Параметры процедуры Логистическая регрессия
  • Сохранение предсказанных значений и остатков
  • Классификация на основе логит-моделей
  • Процедура ROC-кривые
  • Результаты процедуры ROC-кривые
  • Пробит-модель
  • Процедура Пробит анализ
  • Результаты расчета пробит-модели
  • Параметры процедуры Пробит анализ
4  
  Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 32+16
бесплатно
 
  По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.    

Дорогие слушатели, сервис организации обучения "EDUCATOR" и учебный центр "СПЕЦИАЛИСТ" при МГТУ им. Н.Э. Баумана г.Москва, подготовили для вас данный курс в режиме онлайн. Обучение построено посредством вебинаров, что дает возможность освоить данную дисциплину слушателю из любой точки Республики Беларусь или Мира. Для комфортного обучения понадобится только средство коммуникации (компьютер, ноутбук, планшет или смартфон) и доступ к интернету.

 

Преподователь: Мокляченко Алина Викторовна

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса IBM SPSS Statistics. Уровень 1. Статистические методы анализа данных или эквивалентная подготовка.

Расписание занятий:

Дорогие слушатели, мы составили гибкое расписание занятий для вас. Для комфортного освоения материала обучение проходит в:

  • Утренних группах (10.00-13.00);
  • Утро-день (10.00-17.10);
  • Дневных (14.00-17.10);
  • Вечерних группах (18.30-21.30);
  • Группах выходного дня.

Время проведения онлайн обучения - "Московское" (для жителей Республики Беларусь оно совпадает с местным). Это позволит вам выбрать наиболее удобное для вас время и темп обучения.

Для уточнения расписания курса воспользуйтесь "интерактивным расписанием", свяжитесь с методистам по телефонам,через форму онлайн консультанта или укажите в форме заявке курса.

Повышение квалификации

Вы решили расти как специалист? Повысить свою квалификацию? Мы подготовили вам комплексные программы повышения квалификации (см. здесь) по различным направлениям (специализациям) IT сферы. Программа повышения квалификации включает в себя все необходимые материалы для полного объема знаний согласно заявленной специализации.

Желаем вам успехов в освоении выбранных программ!

Написать отзыв

Ваше имя:

Ваш отзыв:

Примечание: HTML разметка не поддерживается! Используйте обычный текст.

Оценка: Плохо           Хорошо

Введите код, указанный на картинке:


Educator | Сервис организации дистанционного обучения ©2013.
TopEnergy.by - создание сайта | продвижение сайта
Занятия транслируются из Учебного Центра "Специалист" при МГТУ имени Н.Э. Баумана
 

Заказать
Пожалуйста, укажите полное имя (Ф.И.О.), свой номер телефона, e-mail чтобы мы могли записать Вас на выбранный курс.

*Фамилия, Имя, Отчество
*Номер телефона
*E-mail
Почтовый адрес и комментарий к заявке
*Введите код
captchacaptchacaptchacaptcha