Advanced Statistical Analysis Using IBM SPSS Statistics (V26) [0G09BG]

Durée totale
Localisation
En ligne
Date et lieu de début

Advanced Statistical Analysis Using IBM SPSS Statistics (V26) [0G09BG]

Global Knowledge Belgium BV
Logo Global Knowledge Belgium BV
Note du fournisseur: starstarstar_halfstar_borderstar_border 4,5 Global Knowledge Belgium BV a une moyenne de 4,5 (basée sur 2 avis)

Astuce: besoin de plus d'informations sur la formation? Téléchargez la brochure!

Dates et lieux de début

computer En ligne: VIRTUAL TRAINING CENTER
19 sept. 2024 jusqu'au 20 sept. 2024

Description

Vrijwel iedere training die op een onze locaties worden getoond zijn ook te volgen vanaf huis via Virtual Classroom training. Dit kunt u bij uw inschrijving erbij vermelden dat u hiervoor kiest.

OVERVIEW

This course provides an application-oriented introduction to advanced statistical methods available in IBM SPSS Statistics. Students will review a variety of advanced statistical techniques and discuss situations in which each technique would be used, the assumptions made by each method, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for predicting variables, as well as methods to cluster variables and cases.

OBJECTIVES

  • Introduction to advanced statistical analysis 
  • Grouping variables with Factor Analysis and Principal Components Analysis 
  • Grouping cases with Cluster Analysis 
  • Predicting categorical targets with Nearest Neigh…

Lisez la description complète ici

Foire aux questions (FAQ)

Il n'y a pour le moment aucune question fréquente sur ce produit. Si vous avez besoin d'aide ou une question, contactez notre équipe support.

Vous n'avez pas trouvé ce que vous cherchiez ? Voir aussi : IBM, IBM Cognos, IBM Lotus Notes, IBM WebSphere et z/OS.

Vrijwel iedere training die op een onze locaties worden getoond zijn ook te volgen vanaf huis via Virtual Classroom training. Dit kunt u bij uw inschrijving erbij vermelden dat u hiervoor kiest.

OVERVIEW

This course provides an application-oriented introduction to advanced statistical methods available in IBM SPSS Statistics. Students will review a variety of advanced statistical techniques and discuss situations in which each technique would be used, the assumptions made by each method, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for predicting variables, as well as methods to cluster variables and cases.

OBJECTIVES

  • Introduction to advanced statistical analysis 
  • Grouping variables with Factor Analysis and Principal Components Analysis 
  • Grouping cases with Cluster Analysis 
  • Predicting categorical targets with Nearest Neighbor Analysis 
  • Predicting categorical targets with Discriminant Analysis 
  • Predicting categorical targets with Logistic Regression 
  • Predicting categorical targets with Decision Trees 
  • Introduction to Survival Analysis 
  • Introduction to Generalized Linear Models 
  • Introduction to Linear Mixed Models

AUDIENCE

IBM SPS Statistics users who want to learn advanced statistical methods to be able to better answer research questions.

CONTENT

Introduction to advanced statistical analysis 
• Taxonomy of models 
• Overview of supervised models 
• Overview of models to create natural groupings 

Grouping variables with Factor Analysis and Principal Components Analysis 
• Factor Analysis basics 
• Principal Components basics 
• Assumptions of Factor Analysis 
• Key issues in Factor Analysis 
• Use Factor and component scores 

Grouping cases with Cluster Analysis 
• Cluster Analysis basics 
• Key issues in Cluster Analysis 
• K-Means Cluster Analysis 
• Assumptions of K-Means Cluster Analysis 
• TwoStep Cluster Analysis 
• Assumptions of TwoStep Cluster Analysis 

Predicting categorical targets with Nearest Neighbor Analysis 
• Nearest Neighbors Analysis basics 
• Key issues in Nearest Neighbor Analysis 
• Assess model fit 

Predicting categorical targets with Discriminant Analysis 
• Discriminant Analysis basics 
• The Discriminant Analysis model 
• Assumptions of Discriminant Analysis 
• Validate the solution 

Predicting categorical targets with Logistic Regression 
• Binary Logistic Regression basics 
• The Binary Logistic Regression model 
• Multinomial Logistic Regression basics 
• Assumptions of Logistic Regression procedures 
• Test hypotheses 
• ROC curves 

Predicting categorical targets with Decision Trees 
• Decision Trees basics 
• Explore CHAID 
• Explore C&RT 
• Compare Decision Trees methods 

Introduction to Survival Analysis 
• Survival Analysis basics 
• Kaplan-Meier Analysis 
• Assumptions of Kaplan-Meier Analysis 
• Cox Regression 
• Assumptions of Cox Regression 

Introduction to Generalized Linear Models 
• Generalized Linear Models basics 
• Available distributions 
• Available link functions 

Introduction to Linear Mixed Models 
• Linear Mixed Models basics 
• Hierarchical Linear Models 
• Modeling strategy 
• Assumptions of Linear Mixed Models

Rester à jour sur les nouveaux avi

Pas encore d'avis.
  • Demander des informations à propos de cours. Dorénavant, nous recevrez aussi une notification lorsque qu'un autre utilisateur partage son avis. C'est un bon moyen de vous encourager à continuer d'apprendre!
  • Voir les produits similaires avec des avis: IBM.

Partagez vos avis

Avez-vous participé à cours? Partagez votre expérience et aider d'autres personnes à faire le bon choix. Pour vous remercier, nous donnerons 1,00 € à la fondation Stichting Edukans.

Il n'y a pour le moment aucune question fréquente sur ce produit. Si vous avez besoin d'aide ou une question, contactez notre équipe support.

Recevoir une brochure d'information (gratuit)

(optionnel)
(optionnel)
(optionnel)
(optionnel)
(optionnel)
(optionnel)

Vous avez des questions?

(optionnel)
Nous conservons vos données personnelles dans le but de vous accompagner par email ou téléphone.
Vous pouvez trouver plus d'informations sur : Politique de confidentialité.