Advanced Statistical Analysis Using IBM SPSS Statistics (V26)
Цель курса:
Данный программно-ориентированный курс знакомит с расширенными приемами статистического анализа в IBM SPSS Statistics. В курсе приводится обзор нескольких статистических методов, примеры использования этих методов, необходимые начальные условия, способы проведения анализа и интерпретации результатов. Слушатели познакомятся с рядом технологий для прогнозирования значения переменной, а также изучат несколько методов кластеризации данных.
Для кого предназначен этот курс:
Данный курс предназначен для пользователей IBM SPSS Statistics, желающих расширить знания возможностей IBM SPSS Statistics для статистического анализа данных.
Для успешного прохождения курса слушатели должны:
Иметь опыт работы в IBM SPSS Statistics.
Иметь знания в области статистики или пройти курс Статистический анализ в IBM SPSS Statistics.
По окончании курса слушатели смогут:
Группировать переменные: факторный анализ и метод главных компонент
Группировать наблюдения: кластерный анализ
Прогнозировать категорийные переменные: задача поиска ближайшего соседа
Прогнозировать категорийные переменные при помощи дискриминантного анализа
Прогнозировать категорийные переменные при помощи логистической регрессии
Прогнозировать категорийные переменные при помощи деревьев решений
Использовать анализ выживаемости
Использовать обобщенную линейную модель
Использовать смешанные линейные модели
0G09B Расширенные приемы статистического анализа в IBM SPSS Statistics (V26)