Методы прогнозирования. Технологии.
Добро пожаловать на Форум о прогнозах и прогнозировании. Если это ваш первый визит, рекомендуем ознакомиться с правилами форума и зарегистрироваться. Для размещения своих сообщений необходимо зарегистрироваться. Для просмотра сообщений выберите раздел.
Введение в статистические методы анализа данных с использованием SPSS
Курс для начинающих
В курсе рассматриваются базовые вопросы использования пакета IBM SPSS Statistics для статистического анализа данных. Слушатели научатся ориентироваться в пакете SPSS, смогут создавать, корректировать и анализировать свои данные, передавать и брать данные из других приложений, строить графики и таблицы и грамотно представлять результаты анализа. В процессе обучения в простой и наглядной форме даются необходимые теоретические сведения по математической статистике (статистические критерии, значимость, доверительные интервалы и др.). Курс снабжен большим количеством примеров как для работы в классе, так и для самостоятельных занятий.
Курс предназначен для начинающих пользователей пакета SPSS for Windows, работающих в маркетинге, менеджменте, социологии, медицине, биологии и прочих областях, связанных с анализом данных.
Требуемая предварительная подготовка – общая компьютерная грамотность.
Знание основ прикладной статистики и анализа данных желательно, но не обязательно.
Место проведения занятий: м. Семеновская, ул.Кирпичная 33
Группа: 8-10 человек
Ориентировочная стоимость: 12000-15000 руб.
Подробная информация по программе по телефонам:
+7 (499) 162-95-52 begin_of_the_skype_highlighting +7 (499) 162-95-52 end_of_the_skype_highlighting begin_of_the_skype_highlighting +7 (499) 162-95-52 end_of_the_skype_highlighting
+7 (967) 032-85-62 begin_of_the_skype_highlighting +7 (967) 032-85-62 end_of_the_skype_highlighting
и на сайте: http://hsbi.hse.ru/ru/content/view/186/17/
Программа курса
1. Введение в SPSS для Windows. Основные понятия.
· Шкалы измерения
· Организация данных
· Способы кодировки
· Преобразования данных
· Группировка, сортировка и фильтрация данных
· Поиск ошибок и логических противоречий в данных
· Автоматическая перекодировка данных.
2. Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал.
· Частотные таблицы
· Таблицы сопряженности
· Графическая интерпретация частотных таблиц и таблиц сопряженности.
3. Статистический вывод, проверка на независимость.
· Проверка статистических гипотез.
· Статистическая значимость.
· Критерий Х квадрат и ограничение на его использование.
· Точный критерий Фишера.
· Другие критерии проверки на независимость
4. Описательная статистика для количественных шкал.
· Гистограммы
· Ящичковые диаграммы
· Проверка распределения на нормальность
· Нормализующие преобразования
· Стандартизация значений.
5. Выявление статистической связи между количественными переменными.
· Диаграммы рассеяния
· Коэффициенты корреляции Пирсона
· Ранговые коэффициенты корреляции
· Частные корреляции
· Значимость связи, сила связи.
6. Сравнение средних.
· Одновыборочный T-тест
· T критерий для парных и независимых выборок
· Однофакторный дисперсионный анализ
· Непараметрические тесты сравнения средних.
7. Вопросы с множественными откликами
· дихотомичный способ кодирования
· категориальный способ кодирования
· особенности анализа переменных с множественными откликами.
8. Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде.
· Мобильные таблицы
· Интерактивная графика.
9. Эффективные приемы работы с файлами и данными
· Агрегирование файлов
· Слияние файлов
· Реструктуризация данных
· Импорт данных из других приложений
· Экспорт данных и результатов анализа в другие приложения.
Продолжительность курса – 32 академических часа.
Занятия проводятся вечером два раза в неделю.
Курс читает - Уварова Ольга Михайловна, преподаватель кафедры бизнес-аналитики ГУ Высшей школы экономики, старший научный сотрудник Института анализа предприятий и рынков ГУ ВШЭ
Отредактировал businda (Сегодня 00:09)
Offline