План на курса

Подготовка на база данни за анализ

    управление на операциите за събиране на данни за променливи, трансформиращи избраните променливи функции (логаритмични, експоненциални и т.н.)

Параметрична и непараметрична статистика или как да напаснем модел към данните

    измерване на скала тип разпределение отклонения и влиятелни наблюдения (отклонения) размер на извадката централна гранична теорема

Проучете разликите между характеристиките на статистиката

    тестове, базирани на средна стойност и медии

Анализ на корелация и прилики

    корелации анализ на главните компоненти клъстерен анализ

Прогноза - единичен регресионен анализ и многовариантен

    метод на най-малките квадрати Линеен модел инструментална променлива регресионни модели (думи, ефект, ортогонално кодиране)

Статистически извод

Изисквания

Познаване на SPSS и основата на статистиката. Участникът в курса трябва да завърши обучението за SPSS Statistics софтуер за прогнозни анализи.

 28 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (5)

Свързани Kурсове

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 Hours

Econometrics: Eviews and Risk Simulator

21 Hours

HR Analytics for Public Organisations

14 Hours

Statistical Analysis using SPSS

21 Hours

Talent Acquisition Analytics

14 Hours

Advanced R

7 Hours

Algorithmic Trading with Python and R

14 Hours

Anomaly Detection with Python and R

14 Hours

Programming with Big Data in R

21 Hours

R Fundamentals

21 Hours

Cluster Analysis with R and SAS

14 Hours

Data and Analytics - from the ground up

42 Hours

Data Analytics With R

21 Hours

Data Mining with R

14 Hours

Deep Learning for Finance (with R)

28 Hours

Свързани Kатегории