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        SPSS Statistics高級培訓

           培訓特點
               個性化、顧問式培訓,互動式授課,針對實際需求,項目案例教學,實戰項目演示,超級精品小班。
           培訓講師

               華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項目經理,技術支持專家,曙海教育集團,資深講師。

               大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業,有豐富的理論素養,十多年實際項目經歷,開發過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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               每期人數限3到5人。
           開課時間和上課地點
                     上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
        最近開課時間(周末班/連續班/晚班):SPSS Statistics高級培訓開班時間:2020年6月15日
           實驗設備和授課方式

             ☆資深工程師授課

                
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                ☆邊講邊練

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           課程大綱
         

        SPSS高級培訓?(一)

        ?培訓對象

        想學習SPSS的統計功能,擴展適當統計過程的背景知識的用戶

        ?必要技能

        ?初級、中級SPSS培訓,?基本的統計學知識,包括基本統計分析、方差分析、因子分析、主成份、回歸分析等

        ?培訓內容

        ?1.?抽樣方案設計:如何確定樣本及樣本大小影響

        ?2.?數據描述

        ?數據的圖形描述方法

        ?數據的描述的數值方法

        ?異常值探查

        ?描述分類數據:

        ?分組比較:分類數據

        ?探索性數據分析:區間尺度數據

        ?3.?假設檢驗

        ?假設檢驗的基本思想、概念、基本步驟

        ?組間的均值差異:簡單情況

        ?方差的齊性檢驗

        ?單樣本均值檢驗

        ?獨立樣本均值比較

        ?配對樣本均值比較?

        ?4.?方差分析

        ?單因素方差分析

        ?方差分析中的多重比較

        ?因素水平影響程度的對比設計及檢驗

        ?多因素方差分析

        ?協方差分析簡介

        ?5.?相關性分析

        ?相關分析基本方法簡介

        ?變量之間的關系

        ?相關分析基本方法簡介

        ?Person相關系數的計算及檢驗

        ?偏相關分析?

        ?6.?回歸分析初階

        ?一元線性回歸分析簡介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標

        ?一元線性回歸分析實例

        ?回歸診斷?

        ?7.?雙變量畫圖和統計

        ?8.?非參數檢驗

        ?9.?方差分析:

        ?組間的均值差異II:?單因素?ANOVA?

        ?組間的均值差異?III:?兩因素?ANOVA?

        ?方差分析中的多重比較

        ?因素水平影響程度的對比設計及檢驗

        ?多因素方差分析

        ?協方差分析簡介?

        ?11.?回歸分析簡介

        ?線性回歸分析簡介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標一元線性回歸分析實例

        ?回歸診斷?

        ?12.?數據降維技術

        ?主成份分析簡介

        ?因子分析簡介

        ?聚類分析簡介

        ?13.?檢驗數據分布的正態性

        ?14.?多元均值的推斷

        ?培訓目
        ? 的及效果

        ?培訓人員能夠使用SPSS進行基本數據分析和操作,能解釋統計結果。

        ?

        ?

        SPSS高級培訓?(二)

        ?培訓對象

        有使用SPSS?for?Windows的經驗,?堅實的統計學基礎

        ?必要技能

        經過SPSS?for?Windows初中級及統計分析培訓

        ?培訓內容

        ?1.?多元線性回歸

        ?多元線性回歸簡介:回歸方程及系數的檢驗、自變量篩選方法

        ??多元線性回歸:SPSS實現

        ?多重共線性問題

        ?逐步回歸分析

        ?回歸診斷?

        ?2.?Logistic回歸

        ?Logistic?回歸簡介:應用背景、、回歸模型、模型的評價指標等

        ?Logistic回歸:SPSS實現

        ?回歸系數的檢驗

        ??回歸系數的解釋

        ?累積Logistic回歸簡介

        ?累積Logistic回歸:SPSS實現

        ?多項logistic回歸簡介

        ?多項Logistic回歸:SPSS實現?

        ?3.?聚類分析

        ?聚類分析簡介:基本目標、應用領域、基本思想、主要方法

        ?系統聚類方法簡介

        ?系統聚類分析實例

        ?非系統聚類方法,Two-Step聚類、K均值聚類方法簡介

        ?非系統聚類方法分析實例?

        ?4.?判別分析

        ?判別分析簡介:基本目標、與聚類分析區別、常用方法

        ?判別分析應用實例?

        ?5.?數據降維技術

        ?因子分析:問題背景、目的、分析的原則、基本思想、因子分析模型

        ?主成份分析簡介:指導思想、目的、與因子分析區別

        ?因子/主成份個數的確定

        ?因子旋轉

        ?因子得分

        ?注意事項及應用建議

        ?因子/主成分分析應用實例?

        ?6.?生存分析

        ?生存分析簡介:問題背景、基本概念與有關的統計問題、常用分析方法

        ?Kaplan-?Meier及Life?table方法原理

        ?Kaplan-Meier分析實例

        ?Cox回歸原理

        ?Cox回歸分析實例

        ?帶著隨時間變化協變量的Cox回歸?

        ?7.?高級方差分析

        ?MANOVA(?多變量方差分析):問題背景、原理、分析實例

        ?重復測量方差分析:問題背景、原理、分析實例

        ?8.?時間序列分析簡介

        ?培訓目
        ? 的及效果

        ?培訓人員能夠使用SPSS回歸技術分析、聚類分析、方差分析和時間序列分析等來解決實際問題。

        ?

        SPSS?高級培訓(三):時間序列分析

        ?培訓對象

        更有效地使用SPSS預測功能的用戶。

        ?必要技能

        ?初中級SPSS?for?Windows培訓。?對回歸分析的基本理解。

        ?培訓內容

        ?時間序列介紹

        ?預測基礎

        ?平滑時間序列數據

        ?時間序列數據的離群值和誤差

        ?使用Expert?Modeler自動預測

        ?評估模型性能

        ?時間序列數據的擬合曲線

        ?時間序列數據的回歸分析

        ?指數光滑模型

        ?ARIMA?模型

        ?應用一個模型到新數據

        ?季節性分解

        ?季節性建模

        ?干涉分析

        ?ARIMA中的轉移函數

        ?培訓目
        ? 的及效果

        ?培訓人員能夠使用SPSS?Trends(時間序列分析)等來解決實際的預測問題。



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        .(2024年07月24日)..........................................................

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