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曙海教學(xué)優(yōu)勢
本課程，秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、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(jì)模型培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)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(duì)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(yù)測與殘差分析
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3.逐步回歸
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4.模型的進(jìn)一步診斷與修正
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5.多重線性回歸模型結(jié)果解釋時(shí)應(yīng)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(yàn)
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6. 常用的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
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Pearson擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、Deviance擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、似然比檢驗(yàn)、Hosmer—Lemeshow檢驗(yàn)
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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(quán)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(duì)應(yīng)分析
1.基于均數(shù)的對(duì)應(yīng)分析
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2.多重對(duì)應(yīng)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(gè)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(duì)數(shù)線性模型
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第十二講 信度分析
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