Меню
Ваш город:
Звоните по телефону 8 (499) 343-88-67
Курс (OSPSS-2) Углубленные методы статистического анализа в SPSS
Формат Дистанционно
IT, Информационные системы SPSS
Уровень подготовки Средний
Дата проведения
14 Октября 2016 — 01 Августа 2017
Продолжительность
4 лекции ( 3 часа )
Формат занятий
1 человек
Язык преподавания
Русский
12 000 Р
Ознакомьтесь с условиями приема
  • Обучение проходит путем предоставления видео контента. Обеспечивается поддержка преподавателем.
Получите подтверждение об окончании
  • Сертификат
Описание мероприятия
Требуемый уровень подготовки: Средний

Содержание:

Часть 1. Методы проверки статистических гипотез

Тема 1. Анализ взаимосвязи в таблицах сопряженности (продолжительность видео лекции 2 часа)

  • 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

Тема 2. Непараметрические методы анализа распределения выборки (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

  • 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

Тема 3. Непарметрический анализ независимых выборок (продолжительность видео лекции 40 минут)

  • 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

Тема 4. Непараметрический анализ зависимых выборок (продолжительность видео лекции 45 минут)

  • 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

Часть 2. Изучение и моделирование взаимосвязи

Тема 5. Линейный регрессионный анализ (продолжительность видео лекции 2 часа 20 минут)

  • 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

Тема 6. 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
  • Модель асимтотической логистической регрессии

 Тема 7. Однофакторный дисперсионный анализ (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

  • 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

Тема 8. Многофакторный дисперсионный анализ

  • Понятие общей линейной модели
  • Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
  • Матрица данных двухфакторного дисперсионного анализа
  • Таблица двухфакторного дисперсионного анализа без взаимодействия
  • Таблица двухфакторного дисперсионного анализа с взаимодействием
  • 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

 Тема 9. Многомерный дисперсионный анализ

  • Многомерный дисперсионный анализ
  • Процедура ОЛМ-многомерная
  • Результаты многомерного дисперсионного анализа
  • Настройки многомерного дисперсионного анализа
  • Двухфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями
  • Процедура ОЛМ-повторные измерения
  • Результаты дисперсионного анализа с повторными измерениями
  • Настройки дисперсионного анализа с повторными измерениями

Тема 10. Логистическая регрссия и ROC-анализ

  • 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

Тема 11. Построение модели бинарного выбора по сгруппированным данным

  • Логит- и пробит-модели для сгруппированных данных
  • Пробит-модель
  • Процедура Пробит анализ
  • Результаты расчета процедуры Пробит анализ
  • Параметры процедуры Пробит анализ

Тема 12. Мультиномиальная логистическая регрессия

  • Модель мультиномиальной логистической регрессии
  • Процедура Мультиномиальная логистическая регрессия
  • Результаты процедуры Мультиномиальная логистическая регрессия
  • Вывод статистик
  • Сохранение результатов
  • Настройка отбора предикторов в модель
  • Параметры процедуры Мультиномиальная логистическая регрессия
  • Критерии процедуры Мультиномиальная логистическая регрессия

Тема 13. Порядковая регрессия

  • Модель порядковой регрессии
  • Связывающие функции
  • Процедура Порядковая регрессия
  • Результаты процедуры Порядковая регрессия
  • Параметры процедуры Порядковая регрессия
  • Задание компонентов положения
  • Задание компонентов масштаба
  • Вывод процедуры Порядковая регрессия
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;
  • строить модели порядковой и мультиноминальной логистической регрессии.
Длительность: 

4 дня (общая продолжительность видео лекции более 12 астрономических часов)

Программа мероприятия
Состав
Продолжительность  4 лекции ( 3 часа )

Нет времени искать?

Мы найдём для вас бесплатно в закрытых базах!
Рейтинг@Mail.ru