 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
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部份程大綱 |
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高級統計分析方法體系簡介
方差分析模型
1. 方差分析模型的基本架構
2. 單因素方差分析實例（含兩兩比較方法的選擇）
3. 兩因素方差分析實例（含交互作用的分析）
4. 含隨機因素的方差分析模型實例
方差分析模型進階
1. 多元方差分析模型介紹
2. 重復測量方差分析模型介紹
線性回歸模型
1. 相關與回歸的聯系與區別
2. 回歸分析模型的基本結構
3. 分析實例
4. 模型診斷（含殘差分析等）
5. 回歸分析建模的標準流程
6. 多變量回歸模型實例（含變量篩選方法）
線性回歸模型衍生方法
1. 曲線擬合過程
2. 加權最小二乘法
3. 嶺回歸
4. 最優尺度回歸
非線性回歸
1. 模型簡介
2. 曲線回歸案例
3. 最小一乘法案例
Logistic模型
1. 模型簡介
2. 分析實例
3. 模型中用到的檢驗方法
4. 啞變量
Logistic模型族進階
1. 無序多分類Logistic回歸模型
2. 有序多分類Logistic回歸模型
主成分分析和因子分析
1. 信息濃縮方法介紹
2. 主成分分析
3. 因子分析
4. 綜合分析實例
對應分析
1. 模型介紹
2. 簡單對應分析
3. 基于最優尺度變換的多重對應分析
多維尺度分析
1. 模型介紹
2. 簡單MDS模型案例
3. 考慮個體差異的MDS模型案例
4. 基于最優尺度變換的PROXSCAL過程
聚類分析
1. 模型概述
2. K-均值聚類法案例
3. 層次聚類法案例
4. 兩步聚類法簡介
5. 聚類分析中需要注意的問題
判別分析
1. 模型簡介
2. 分析案例
判別分析進階
1. 樹結構模型簡介
2. 神經網絡簡介
3. K最鄰近元素法簡介
信度分析
1. 真分數理論中的信度定義
2. 分析案例
時間序列分析
1. 時間序列模型概述
2. 序列數據的預處理
3. 序列數據的圖形化觀察
4. 序列數據的自動化分析案例
生存分析
1. 生存分析概述
2. Kaplan-Meier法
3. Cox比例風險模型
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