Сортировать:

 По месту проведения | | Все курсы | По месту проведения | По дате начала

JMP Software: дисперсионный и регрессионный анализ


Цель курса

В этом курсе изучается анализ данных с одной непрерывной целевой переменной посредством использования методов дисперсионного и регрессионного анализа. Курс помогает понять, как выполнять элементарный исследовательский анализ и выявлять естественные особенности данных, включая такие важные статистические понятия, как доверительные интервалы.

Описание курса

Изучается

  • Сравнение двух средних значений посредством t-тестов
  • Дисперсионный анализ для сравнения средних более двух выборок
  • Анализ взаимосвязи между непрерывными переменными с использованием простых и множественных регрессионных моделей
  • Выполнение ковариационного анализа с непрерывными и категориальными предикторами
  • Оценка допущений при проверке статистических гипотез

Аудитория, требуемый уровень подготовк

Аналитики и исследователи с небольшим уровнем статистических знаний

Для посещения курса необходимо знание курса JMP: Data Exploration

Програмаа курса

    Введение в Статистику

  • Генеральная совокупность и выборки
  • Исследование данных при помощи описательных статистик и графиков
  • Построение доверительных интервалов
  • Проверка статистических гипотез

    Сравнение средних значений

  • Анализ по одновыборочному t-критерию
  • Анализ парных данных
  • Сравнение двух независимых групп методом t-теста
  • Дисперсионный анализ

  • Построение однофакторных дисперсионных моделей с двумя уровнями
  • Построение однофакторных дисперсионных моделей с несколькими уровнями
  • Процедуры множественных сравнений
  • Допущения дисперсионного анализа
  • Выбор N-факторных моделей
  • Расчет размера выборки и анализа мощности
  • Однофакторный линейный регрессионный анализ

  • Использование диаграммы разброса и корреляции
  • Простой линейной регрессии
  • Построение полиномиальных регрессионных моделей
  • Множественная регрессия

  • Построение множественной регрессии
  • Построение множественной регрессии с взаимосвязями пердикторов
  • Выполнение пошаговой регрессии
  • Диагностика регрессионных моделей

  • Исследование допущений регрессионных моделей
  • Выявление многомерных выбросов
  • Исследование коллинеарности
  • Ковариационный анализ

  • Выбор ковариационных моделей с или без взаимосвязей предикторов
  •  

Код курса Дата начала Длительность
JANR10 2 дня

 

 
www.sas.com | support.sas.com
Terms of Use & Legal Information | Privacy Statement