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每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。 |
上间和地点 |
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日 |
实验设备 |
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听; 2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。 3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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一、 SAS总体概览
1.1 课程介绍
1.2 SAS系统介绍
1.3 SAS 模块介绍
1.4 SAS界面讲解
二、 SAS 数据集
2.1 SAS数据集与逻辑库
2.2 直接创建数据:手动创建
2.3 间接获取数据:访问本地文件与数据库
三、 SAS 语法
3.1 基本概念
3.2 语法规则
3.3 语法错误诊断与修正
四、 SAS编程之data步——数据预分析
案例1:如何管理数据集
案例2:数据格式的排列组合
案例3:数据的纵向汇总
案例4:条件语句的设置
五、SAS编程之proc步——统计描述
5.1 平均数和标准差的意义
5.2 正态分布有多重要
5.3 数据标准化变换
5.4 缺失值填补
六、 编程之proc步——统计推断
6.1 差异性分析
——假设检验原理
——t检验:判断组间差异
——方差分析:判断多组间差异
——协方差分析:存在协变量的群组差异
6.2 相关性分析
——散点图提供了变量间的关系模式
——变量关系的基础:pearson、spearman相关系数
——偏相关分析
——多变量相关性:典型相关
6.3 线性回归分析
——简单回归分析
截距意义何在:数据平移
斜率反应预测关系的大小
——多元回归分析
多元回归分析:回归概览性描述
处理异常值:残差分析
常用的对数变换
模型的可接受误差评析
哑变量变换
6.4 稳健的logistics回归
预分析:卡方独立性检验
构建模型与模型诊断、修正
自变量筛选与多模型评估:roc曲线
自变量的筛选:逐步回归
何谓稳健?
6.5 poisson 回归
poisson回归的诊断
贝叶斯poisson回归
6.6 稳健回归
稳健性之模型诊断
稳健性估计方法
稳健回归分析比较
6.7 主成分分析
多维偏好分析
探索性因子分析
问卷的结构效度指标
因子得分的应用:潜变量
6.8 对应分析
预分析:频数、交叉表与卡方
一元对应分析:行为与选择的对应特征
多元对应分析:维度的意义
6.9 联合分析
联合分析流程
析因设计与效应值计算
联合分析过程
七、数据挖掘(SAS/EM)
统计模型与数据挖掘的区别:数据量、数据精确度、时间、关注点
构建预测模型:购买倾向分析:基于回归、决策树、神经网络模型的预测
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