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坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【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 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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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。 |
课程大纲 |
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SPSS Statistics高级培训
SPSS高级培训 (一)
培训对象
想学习SPSS的统计功能,扩展适当统计过程的背景知识的用户
必要技能
初级、中级SPSS培训, 基本的统计学知识,包括基本统计分析、方差分析、因子分析、主成份、回归分析等
培训内容
1. 抽样方案设计:如何确定样本及样本大小影响
2. 数据描述
数据的图形描述方法
数据的描述的数值方法
异常值探查
描述分类数据:
分组比较:分类数据
探索性数据分析:区间尺度数据
3. 假设检验
假设检验的基本思想、概念、基本步骤
组间的均值差异:简单情况
方差的齐性检验
单样本均值检验
独立样本均值比较
配对样本均值比较
4. 方差分析
单因素方差分析
方差分析中的多重比较
因素水平影响程度的对比设计及检验
多因素方差分析
协方差分析简介
5. 相关性分析
相关分析基本方法简介
变量之间的关系
相关分析基本方法简介
Person相关系数的计算及检验
偏相关分析
6. 回归分析初阶
一元线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标
一元线性回归分析实例
回归诊断
7. 双变量画图和统计
8. 非参数检验
9. 方差分析:
组间的均值差异II: 单因素 ANOVA
组间的均值差异 III: 两因素 ANOVA
方差分析中的多重比较
因素水平影响程度的对比设计及检验
多因素方差分析
协方差分析简介
11. 回归分析简介
线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标一元线性回归分析实例
回归诊断
12. 数据降维技术
主成份分析简介
因子分析简介
聚类分析简介
13. 检验数据分布的正态性
14. 多元均值的推断
培训目
的及效果
培训人员能够使用SPSS进行基本数据分析和操作,能解释统计结果。
SPSS高级培训 (二)
培训对象
有使用SPSS for Windows的经验, 坚实的统计学基础
必要技能
经过SPSS for Windows初中级及统计分析培训
培训内容
1. 多元线性回归
多元线性回归简介:回归方程及系数的检验、自变量筛选方法
多元线性回归:SPSS实现
多重共线性问题
逐步回归分析
回归诊断
2. Logistic回归
Logistic 回归简介:应用背景、、回归模型、模型的评价指标等
Logistic回归:SPSS实现
回归系数的检验
回归系数的解释
累积Logistic回归简介
累积Logistic回归:SPSS实现
多项logistic回归简介
多项Logistic回归:SPSS实现
3. 聚类分析
聚类分析简介:基本目标、应用领域、基本思想、主要方法
系统聚类方法简介
系统聚类分析实例
非系统聚类方法,Two-Step聚类、K均值聚类方法简介
非系统聚类方法分析实例
4. 判别分析
判别分析简介:基本目标、与聚类分析区别、常用方法
判别分析应用实例
5. 数据降维技术
因子分析:问题背景、目的、分析的原则、基本思想、因子分析模型
主成份分析简介:指导思想、目的、与因子分析区别
因子/主成份个数的确定
因子旋转
因子得分
注意事项及应用建议
因子/主成分分析应用实例
6. 生存分析
生存分析简介:问题背景、基本概念与有关的统计问题、常用分析方法
Kaplan- Meier及Life table方法原理
Kaplan-Meier分析实例
Cox回归原理
Cox回归分析实例
带着随时间变化协变量的Cox回归
7. 高级方差分析
MANOVA( 多变量方差分析):问题背景、原理、分析实例
重复测量方差分析:问题背景、原理、分析实例
8. 时间序列分析简介
培训目
的及效果
培训人员能够使用SPSS回归技术分析、聚类分析、方差分析和时间序列分析等来解决实际问题。
SPSS 高级培训(三):时间序列分析
培训对象
更有效地使用SPSS预测功能的用户。
必要技能
初中级SPSS for Windows培训。 对回归分析的基本理解。
培训内容
时间序列介绍
预测基础
平滑时间序列数据
时间序列数据的离群值和误差
使用Expert Modeler自动预测
评估模型性能
时间序列数据的拟合曲线
时间序列数据的回归分析
指数光滑模型
ARIMA 模型
应用一个模型到新数据
季节性分解
季节性建模
干涉分析
ARIMA中的转移函数
培训目
的及效果
培训人员能够使用SPSS Trends(时间序列分析)等来解决实际的预测问题。
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