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SPSS高级统计常用模型课程

 
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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。
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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/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
近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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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,免费提供半年的技术支持。
       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,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 

第1讲 Poisson回归模型
第2讲 多分类、配对Logistic回归与Probit回归
1.有序多分类Logistic回归模型(累积Logistic模型)
2.无序多分类Logistic回归模型
3. Probit回归模型
第3讲 多重线性回归模型
1.多重线性回归模型
2.回归预测与残差分析
3.逐步回归
4.模型的进一步诊断与修正
5.多重线性回归模型结果解释时应注意的问题
第4讲 二分类Logistic回归模型
1. 二分类Logistic回归模型
2.分类自变量的定义与比较方法
3. 自变量的筛选方法(逐步回归)
4. ROC曲线
5. 拟合优度检验
6. 常用的拟合优度检验
Pearson拟合优度检验、Deviance拟合优度检验、似然比检验、Hosmer—Lemeshow检验
7. 残差分析
第5讲 线性回归的衍生模型
1.非直线趋势的处理——曲线直线化
2.方差不齐的处理——加权小二乘法
3.共线性的处理——岭回归(ridge regression)
第6讲 对应分析
1.基于均数的对应分析
2.多重对应分析
第7讲 多维尺度分析
1.古典MDS
2.非度量MDS
3.个体差异的MDS模型
4.基于优尺度变换的MDS模型
第8讲 联合分析
第9讲 判别分析
第10讲 主成分分析与因子分析(factor analysis)
第11讲 对数线性模型
第12讲 信度分析

 

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