课程大纲

准备用于分析的资料库

  • 数据收集管理
  • 对变数的操作
  • 变换变数 所选函数 (对数、指数等)

参数和非参数统计量,或如何将模型拟合到数据

  • 测量刻度
  • 分发类型
  • 离群值和有影响的观测值 (Outliers)
  • 样本量
  • 中心极限定理

研究统计特征之间的差异

  • 基于平均值和媒体的测试

相关性和相似性分析

  • 相关性
  • 主成分分析
  • 聚类分析

预测 - 单回归分析和多变数

  • 最小二乘法
  • 线性模型
  • 工具变数回归模型(虚拟、效应、正交编码)

统计推断

要求

了解SPSS和统计基础。课程参与者应完成 SPSS Statistics Predictive Analytics 软体的培训。

 28 小时

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