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SPSS高級(jí)培訓(xùn)（二）

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培訓(xùn)對(duì)象 有使用SPSS for Windows的經(jīng)驗(yàn)， 堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
必要技能 經(jīng)過SPSS for Windows初中級(jí)及統(tǒng)計(jì)分析培訓(xùn)
培訓(xùn)內(nèi)容
1. 多元線性回歸
多元線性回歸簡(jiǎn)介：回歸方程及系數(shù)的檢驗(yàn)、自變量篩選方法
多元線性回歸：SPSS實(shí)現(xiàn)
多重共線性問題
逐步回歸分析
回歸診斷?
2. Logistic回歸
Logistic 回歸簡(jiǎn)介：應(yīng)用背景、、回歸模型、模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)等
Logistic回歸：SPSS實(shí)現(xiàn)
回歸系數(shù)的檢驗(yàn)
回歸系數(shù)的解釋
累積Logistic回歸簡(jiǎn)介
累積Logistic回歸：SPSS實(shí)現(xiàn)
多項(xiàng)logistic回歸簡(jiǎn)介
多項(xiàng)Logistic回歸：SPSS實(shí)現(xiàn)?
3. 聚類分析
聚類分析簡(jiǎn)介：基本目標(biāo)、應(yīng)用領(lǐng)域、基本思想、主要方法
系統(tǒng)聚類方法簡(jiǎn)介
系統(tǒng)聚類分析實(shí)例
非系統(tǒng)聚類方法，Two-Step聚類、K均值聚類方法簡(jiǎn)介
非系統(tǒng)聚類方法分析實(shí)例?
4. 判別分析
判別分析簡(jiǎn)介：基本目標(biāo)、與聚類分析區(qū)別、常用方法
判別分析應(yīng)用實(shí)例?
5. 數(shù)據(jù)降維技術(shù)
因子分析：?jiǎn)栴}背景、目的、分析的原則、基本思想、因子分析模型
主成份分析簡(jiǎn)介：指導(dǎo)思想、目的、與因子分析區(qū)別
因子/主成份個(gè)數(shù)的確定
因子旋轉(zhuǎn)
因子得分
注意事項(xiàng)及應(yīng)用建議
因子/主成分分析應(yīng)用實(shí)例?
6. 生存分析
生存分析簡(jiǎn)介：?jiǎn)栴}背景、基本概念與有關(guān)的統(tǒng)計(jì)問題、常用分析方法
Kaplan- Meier及Life table方法原理
Kaplan-Meier分析實(shí)例
Cox回歸原理
Cox回歸分析實(shí)例
帶著隨時(shí)間變化協(xié)變量的Cox回歸?
7. 高級(jí)方差分析
MANOVA（ 多變量方差分析）：?jiǎn)栴}背景、原理、分析實(shí)例
重復(fù)測(cè)量方差分析：?jiǎn)栴}背景、原理、分析實(shí)例
8. 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介
培訓(xùn)目的及效果 培訓(xùn)人員能夠使用SPSS回歸技術(shù)分析、聚類分析、方差分析和時(shí)間序列分析等來解決實(shí)際問題。