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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. SPSS Statistics高级培训
    SPSS高级培训 (一)
      培训对象
    想学习SPSS的统计功能,扩展适当统计过程的背景知识的用户
      必要技能
      初级、中级SPSS培训, 基本的统计学知识,包括基本统计分析、方差分析、因子分析、主成份、回归分析等
      培训内容
      1. 抽样方案设计:如何确定样本及样本大小影响
      2. 数据描述
      数据的图形描述方法
      数据的描述的数值方法
      异常值探查
      描述分类数据:
      分组比较:分类数据
      探索性数据分析:区间尺度数据
      3. 假设检验
      假设检验的基本思想、概念、基本步骤
      组间的均值差异:简单情况
      方差的齐性检验
      单样本均值检验
      独立样本均值比较
      配对样本均值比较 
      4. 方差分析
      单因素方差分析
      方差分析中的多重比较
      因素水平影响程度的对比设计及检验
      多因素方差分析
      协方差分析简介
      5. 相关性分析
      相关分析基本方法简介
      变量之间的关系
      相关分析基本方法简介
      Person相关系数的计算及检验
      偏相关分析 
      6. 回归分析初阶
      一元线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标
      一元线性回归分析实例
      回归诊断 
      7. 双变量画图和统计
      8. 非参数检验
      9. 方差分析:
      组间的均值差异II: 单因素 ANOVA 
      组间的均值差异 III: 两因素 ANOVA 
      方差分析中的多重比较
      因素水平影响程度的对比设计及检验
      多因素方差分析
      协方差分析简介 
      11. 回归分析简介
      线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标一元线性回归分析实例
      回归诊断 
      12. 数据降维技术
      主成份分析简介
      因子分析简介
      聚类分析简介
      13. 检验数据分布的正态性
      14. 多元均值的推断
      培训目
      的及效果
      培训人员能够使用SPSS进行基本数据分析和操作,能解释统计结果。
     
     
    SPSS高级培训 (二)
      培训对象
    有使用SPSS for Windows的经验, 坚实的统计学基础
      必要技能
    经过SPSS for Windows初中级及统计分析培训
      培训内容
      1. 多元线性回归
      多元线性回归简介:回归方程及系数的检验、自变量筛选方法
       多元线性回归:SPSS实现
      多重共线性问题
      逐步回归分析
      回归诊断 
      2. Logistic回归
      Logistic 回归简介:应用背景、、回归模型、模型的评价指标等
      Logistic回归:SPSS实现
      回归系数的检验
       回归系数的解释
      累积Logistic回归简介
      累积Logistic回归:SPSS实现
      多项logistic回归简介
      多项Logistic回归:SPSS实现 
      3. 聚类分析
      聚类分析简介:基本目标、应用领域、基本思想、主要方法
      系统聚类方法简介
      系统聚类分析实例
      非系统聚类方法,Two-Step聚类、K均值聚类方法简介
      非系统聚类方法分析实例 
      4. 判别分析
      判别分析简介:基本目标、与聚类分析区别、常用方法
      判别分析应用实例 
      5. 数据降维技术
      因子分析:问题背景、目的、分析的原则、基本思想、因子分析模型
      主成份分析简介:指导思想、目的、与因子分析区别
      因子/主成份个数的确定
      因子旋转
      因子得分
      注意事项及应用建议
      因子/主成分分析应用实例 
      6. 生存分析
      生存分析简介:问题背景、基本概念与有关的统计问题、常用分析方法
      Kaplan- Meier及Life table方法原理
      Kaplan-Meier分析实例
      Cox回归原理
      Cox回归分析实例
      带着随时间变化协变量的Cox回归 
      7. 高级方差分析
      MANOVA( 多变量方差分析):问题背景、原理、分析实例
      重复测量方差分析:问题背景、原理、分析实例
      8. 时间序列分析简介
      培训目
      的及效果
      培训人员能够使用SPSS回归技术分析、聚类分析、方差分析和时间序列分析等来解决实际问题。
     
    SPSS 高级培训(三):时间序列分析
      培训对象
    更有效地使用SPSS预测功能的用户。
      必要技能
      初中级SPSS for Windows培训。 对回归分析的基本理解。
      培训内容
      时间序列介绍
      预测基础
      平滑时间序列数据
      时间序列数据的离群值和误差
      使用Expert Modeler自动预测
      评估模型性能
      时间序列数据的拟合曲线
      时间序列数据的回归分析
      指数光滑模型
      ARIMA 模型
      应用一个模型到新数据
      季节性分解
      季节性建模
      干涉分析
      ARIMA中的转移函数
      培训目
      的及效果
      培训人员能够使用SPSS Trends(时间序列分析)等来解决实际的预测问题。

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