Регрессионный анализ данных в SPSS

Организатор: Высшая школа экономики НИУ Институт профессиональной переподготовки специалистов

Москва

Даты проведения:

С открытой датой

Подать заявку

Цена: 24 000 руб.

Описание мероприятия

Формат обучения: очно-заочный
Язык обучения: русский
Адрес проведения: Кочновский проезд, дом 3

Для кого эта программа

Сотрудники компаний, выполняющим исследовательскую или аналитическую работу, связанную с количественным анализом статистических данных.

Выдаваемые документы

Удостоверение о повышении квалификации

Описание программы

Методы количественного анализа данных активно применяются в современных исследовательских и аналитических проектах в различных областях знаний. Одним из самых популярных методов является регрессионный анализ данных. Он обладает большими возможностями построения различных эконометрических моделей зависимости и позволяет работать с различными типами данных.

Программа «Регрессионный анализ данных в SPSS» нацелена на формирование у слушателей целостного представления о возможностях проведения регрессионного анализа данных и практических навыков построения регрессионных моделей с использованием одного из самых популярных статистических пакетов SPSS. Пакет SPSS активно используется исследователями и аналитиками по всему миру.

Структура и содержание программы соответствует аналогичным дисциплинам, читаемым в магистратурах ведущих западных университетов. В ходе обучения слушатели могут использовать для проведения анализа реальные статистические данные, соответствующие их профессиональным интересам. Полученные в ходе обучения знания и навыки достаточны для самостоятельного проведения полноценного исследования, основанного на регрессионном анализе данных.

Учебный план:

Цели применения регрессионного анализа. Основные понятия и задачи регрессионного анализа
Выбор зависимых и независимых признаков. Интерпретация регрессионных коэффициентов. Оценка параметров регрессионной модели
Линейный регрессионный анализ
Бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия
Порядковая регрессия
Аппроксимация зависимостей с помощью кривых. Нелинейная регрессия

Преподаватели

Алиса Меликян
cтарший преподаватель Департамента программной инженерии факультета компьютерных наук. Последние 6 лет преподаёт различные дисциплины, связанные с анализом количественных и качественных данных с использованием современных компьютерных программ. Автор 14 научных публикаций.

Требования к поступающим:

Документы для приема

Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его
Оригинал диплома и приложения к нему и копия документа об образовании или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование
Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)

Пререквизиты (базовые требования)

Базовые навыки работы с пакетом статистического анализа данных SPSS.