曙海教學優(yōu)勢
本課程，秉承二十一年積累的教學品質(zhì)，以項目實現(xiàn)為導向,面向企事業(yè)項目實際需要,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
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SPSS統(tǒng)計模型培訓課程
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培訓大綱：
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第一講 Poisson回歸模型
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第二講 多分類、配對Logistic回歸與Probit回歸
1.有序多分類Logistic回歸模型（累積Logistic模型）
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2.無序多分類Logistic回歸模型
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3. Probit回歸模型
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第三講 多重線性回歸模型
1.多重線性回歸模型
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2.回歸預測與殘差分析
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3.逐步回歸
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4.模型的進一步診斷與修正
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5.多重線性回歸模型結果解釋時應注意的問題
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第四講 二分類Logistic回歸模型
1. 二分類Logistic回歸模型
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2.分類自變量的定義與比較方法
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3. 自變量的篩選方法（逐步回歸）
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4. ROC曲線
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5. 擬合優(yōu)度檢驗
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6. 常用的擬合優(yōu)度檢驗
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Pearson擬合優(yōu)度檢驗、Deviance擬合優(yōu)度檢驗、似然比檢驗、Hosmer—Lemeshow檢驗
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7. 殘差分析
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第五講 線性回歸的衍生模型
1.非直線趨勢的處理——曲線直線化
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2.方差不齊的處理——加權最小二乘法
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3.共線性的處理——嶺回歸(ridge regression)
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第六講 對應分析
1.基于均數(shù)的對應分析
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2.多重對應分析
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第七講 多維尺度分析
1.古典MDS
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2.非度量MDS
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3.個體差異的MDS模型
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4.基于最優(yōu)尺度變換的MDS模型
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第八講 聯(lián)合分析
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第九講 判別分析
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第十講 主成分分析與因子分析（factor analysis）
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第十一講 對數(shù)線性模型
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第十二講 信度分析
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