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SPSS高级统计常用模型讲解

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本课程囊括SPSS高级统计的常用模型
(1)从回归模型入手,介绍了对连续因变量建模的线性回归模型、衍生模型、通径分析、非线性回归模型,以及对分类因变量建模的Logistic模型族和Probit模型。
(2)对于多元统计作为高级统计的主要组成部分,介绍了主成分分析、因子分析、判别分析、对应分析、多维尺度分析、联合分析等,涵盖了常用的多元统计分析方法。
(3)同时介绍了对数线性模型、信度分析、多维偏好分析等应用十分广泛的统计分析方法。
每一个视频内容之间,并无严格的先后顺序,大家可以选择自己感兴趣的内容反复观看,也能达到学以致用的目的。

SPSS高级统计常用模型讲解

第1讲 Poisson回归模型

第2讲 多分类、配对Logistic回归与Probit回归

1.有序多分类Logistic回归模型(累积Logistic模型)

2.无序多分类Logistic回归模型

3. Probit回归模型

第3讲 多重线性回归模型

1.多重线性回归模型

2.回归预测与残差分析

3.逐步回归

4.模型的进一步诊断与修正

5.多重线性回归模型结果解释时应注意的问题

第4讲 二分类Logistic回归模型

1. 二分类Logistic回归模型

2.分类自变量的定义与比较方法

3. 自变量的筛选方法(逐步回归)

4. ROC曲线

5. 拟合优度检验

6. 常用的拟合优度检验

Pearson拟合优度检验、Deviance拟合优度检验、似然比检验、Hosmer—Lemeshow检验

7. 残差分析

第5讲 线性回归的衍生模型

1.非直线趋势的处理——曲线直线化

2.方差不齐的处理——加权最小二乘法

3.共线性的处理——岭回归(ridge regression)

第6讲 对应分析

1.基于均数的对应分析

2.多重对应分析

第7讲 多维尺度分析

1.古典MDS

2.非度量MDS

3.个体差异的MDS模型

4.基于最优尺度变换的MDS模型

第8讲 联合分析

第9讲 判别分析

第10讲 主成分分析与因子分析(factor analysis)

第11讲 对数线性模型

第12讲 信度分析


 

SPSS中高级班.视频教程

课程概况

规格:19课时

培训形式:视频教程,购买后发送下载地址到邮箱 或者快递DVD

使用权限:绑定2台电脑使用,无限次观看,老师在线答疑 

使用方法:下载课程(或DVD拷贝)到本地电脑,用密码激活,激活后就可离线观看

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课程详情

讲师介绍:

人大经济论坛数据处理和分析研究中心

人大经济论坛数据处理和分析研究中心是人大经济论坛下属的研究机构,具有强大的统计计量和数据处理方面的实力,我们服务过的客户包括中国人民银行、世界银行、亚洲开发银行、各大高校研究机构、科研院所、公司和个人等,数据处理和分析的实践经验丰富、理论功底深厚。

本研究中心应用的解决数据处理和分析问题的工具包括. SAS、SPSS、MATLAB、Stata、EViews、Excel、Splus&R、Lingo、Maple、MATHEMATICA、MATHCAD等。在对外承接数据处理业务的同时,我们也把实际数据处理的经验转化为课程,供广大有兴趣的会员朋友们学习使用。


课程特点:

以简明易懂的语言方式,来深入浅出的阐明深刻的统计理论。实践证明,只要阐明统计原理在spss基本选项是如何实现的,以及输出结果如何深刻的去理解,大家就可以通过自己的经验举一反三。所以本视频没有机械的按照各种对话框逐一讲解,而是在轻松的交流中,考虑到理解的容易性,立足于教会大家解决统计分析实际问题。本视频教程着眼于统计理论的大众应用,把高级统计变成只要是观看视频的观众都能基本上理解和掌握的有用工具。


培训内容:

囊括SPSS高级统计的常用模型

1)从回归模型入手,介绍了对连续因变量建模的线性回归模型、衍生模型、通径分析、非线性回归模型,以及对分类因变量建模的Logistic模型族和Probit模型。

2)对于多元统计作为高级统计的主要组成部分,介绍了主成分分析、因子分析、判别分析、对应分析、多维尺度分析、联合分析等,涵盖了常用的多元统计分析方法。

3)同时介绍了对数线性模型、信度分析、多维偏好分析等应用十分广泛的统计分析方法。

每一个视频内容之间,并无严格的先后顺序,大家可以选择自己感兴趣的内容反复观看,也能达到学以致用的目的。详细大纲如下:

 

1  Poisson回归模型

2 多分类、配对Logistic回归与Probit回归

1.有序多分类Logistic回归模型(累积Logistic模型)

2.无序多分类Logistic回归模型

3. Probit回归模型

 

3 多重线性回归模型

1.多重线性回归模型

2.回归预测与残差分析

3.逐步回归

4.模型的进一步诊断与修正

5.多重线性回归模型结果解释时应注意的问题

 

4 二分类Logistic回归模型

1. 二分类Logistic回归模型

2.分类自变量的定义与比较方法

3. 自变量的筛选方法(逐步回归)

4. ROC曲线

5. 拟合优度检验

6. 常用的拟合优度检验

Pearson拟合优度检验、Deviance拟合优度检验、似然比检验、Hosmer—Lemeshow检验

7. 残差分析

 

5 线性回归的衍生模型

1.非直线趋势的处理——曲线直线化

2.方差不齐的处理——加权最小二乘法

3.共线性的处理——岭回归(ridge regression)

 

6 对应分析

1.基于均数的对应分析

2.多重对应分析

 

7 多维尺度分析

1.古典MDS

2.非度量MDS

3.个体差异的MDS模型

4.基于最优尺度变换的MDS模型

 

8 联合分析

9 判别分析

10 主成分分析与因子分析(factor analysis

11 对数线性模型

12 信度分析

 

配套资料:

1.课程pdf讲义
2.
课程中每个模型的实例数据、源文件

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曾老师

电话:(010)68472925 
QQ:   619492407
邮箱training@pinggu.org


 

15678_pxapp 2017-04-09 08:34

非常好,时时都能学习,赞

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