Szkolenie Statystyka zaawansowana z wykorzystaniem SPSS Predictive Analytics SoftWare.
Czas trwania
32 godzin(y) (po 8h lekcyjnych dziennie)
Wymagania
Znajomość programu SPSS i podstaw statystyki. Wskazane ukończenie szkolenia Statystyka z SPSS Predictive Analytics SoftWare
W cenie szkolenia:
- efektywne szkolenie w małej grupie - średnio 4 osoby
- materiały szkoleniowe (przygotowane przez wykładowcę)
- książka powiązana tematycznie ze szkoleniem lub materiały drukowane
- certyfikaty w języku polskim i angielskim, e-certyfikat
- obiad
- catering (napoje i słodycze)
Terminy Szkoleń Otwartych
| Data rozpoczęcia | Miejscowość | Cena netto kursu | ||
|---|---|---|---|---|
| 2012-05-28 | Łódź | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-05-28 | Częstochowa | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-05-28 | Warszawa | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-05-29 | Opole | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-05-29 | Poznań | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-05-29 | Katowice | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-06-11 | Kraków | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-06-11 | Gliwice | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-06-18 | Lublin | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! | ||
| 2012-06-25 | Częstochowa | od 1790 do 2100 PLN - zapisz się! |
Node ID: 13519
Charakterystyka kursu
Cel: Opanowanie umiejętności samodzielnej pracy z programem SPSS na zaawansowanym poziomie wykorzystania okien dialogowych oraz języka poleceń syntax w zakresie wybranych technik analitycznych.
Adresaci: Analitycy, Badacze, Naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą pozyskać umiejętność posługiwania się pakietem SPSS na poziomie zaawansowanym i oraz poznać wybrane modele statystyczne. Szkolenie podejmuje uniwersale zagadnienia analityczne i nie jest dedykowany konkretnej branży.
Zagadnienia omawiane na kursie
Moduł 1. Przygotowanie bazy danych do analizy
1.1. zarządzanie zbiorem danych
1.2. operacje na zmiennych
1.3. wybrane funkcje przekształcające zmienne (logarytmiczna, potęgowa, itp.)
Moduł 2. Statystyki parametryczne i nieparametryczne, czyli jak dopasować model do danych
2.1. skala pomiarowa, typ rozkładu, obserwacje odstające i wpływowe (outliers), liczebność próby, centralne twierdzenie graniczne
Moduł 3. Badanie różnic między cechami statystycznymi
3.1. testy oparte na średniej i medianie
Moduł 4. Analiza współzależności i podobieństwa
4.1.korelacje
4.2.analiza składowych głównych
4.3.analiza skupień
Moduł 5. Predykcja – analiza regresji jedno- i wielozmiennowej
5.1.metoda najmniejszych kwadratów
5.2.modele liniowe i nieliniowe
5.3.Zmienne instrumentalne w modelach regresyjnych (dummy, effect, orthogonal coding)
Moduł 6. Wnioskowanie statystyczne
