コース概要

分析用データベースの準備

  • データ収集の管理
  • 変数操作
  • 選択した関数(対数、指数など)による変数変換

パラメトリック統計とノンパラメトリック統計、またはモデルをデータに適合させる方法

  • 測定尺度
  • 分布の種類
  • 外れ値と影響力のある観測値(外れ値)
  • サンプルサイズ
  • 中心極限定理

統計的特性の違いの研究

  • 平均と中央値に基づく検定

相関と類似性の分析

  • 相関
  • 主成分分析
  • クラスタ分析

予測 - 単回帰分析と多変量分析

  • 最小二乗法
  • 線形モデル
  • 指標変数回帰モデル(ダミー、効果、直交コーディング)

統計的推測

要求

SPSSおよび基本的な統計知識。参加者はSPSS予測分析ソフトウェアのトレーニングを終了している必要があります。

 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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