曙海教學(xué)優(yōu)勢
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SPSS高級培訓(xùn)與咨詢
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一.?高級統(tǒng)計分析方法體系簡介
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二.方差分析模型
1. 方差分析模型的基本架構(gòu)
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2. 單因素方差分析實例（含兩兩比較方法的選擇）
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3. 兩因素方差分析實例（含交互作用的分析）
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4. 含隨機因素的方差分析模型實例
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三.方差分析模型進階
1. 多元方差分析模型介紹
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2. 重復(fù)測量方差分析模型介紹
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四.線性回歸模型
1. 相關(guān)與回歸的聯(lián)系與區(qū)別
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2. 回歸分析模型的基本結(jié)構(gòu)
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3. 分析實例
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4. 模型診斷（含殘差分析等）
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5. 回歸分析建模的標準流程
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6. 多變量回歸模型實例（含變量篩選方法）
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五.線性回歸模型衍生方法
1. 曲線擬合過程
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2. 加權(quán)最小二乘法
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3. 嶺回歸
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4. 最優(yōu)尺度回歸
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六.非線性回歸
1. 模型簡介
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2. 曲線回歸案例
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3. 最小一乘法案例
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七.Logistic模型
1. 模型簡介
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2. 分析實例
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3. 模型中用到的檢驗方法
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4. 啞變量
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八.Logistic模型族進階
1. 無序多分類Logistic回歸模型
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2. 有序多分類Logistic回歸模型
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九.主成分分析和因子分析
1. 信息濃縮方法介紹
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2. 主成分分析
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3. 因子分析
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4. 綜合分析實例
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十.對應(yīng)分析
1. 模型介紹
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2. 簡單對應(yīng)分析
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3. 基于最優(yōu)尺度變換的多重對應(yīng)分析
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十一.多維尺度分析
1. 模型介紹
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2. 簡單MDS模型案例
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3. 考慮個體差異的MDS模型案例
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4. 基于最優(yōu)尺度變換的PROXSCAL過程
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十二.聚類分析
1. 模型概述
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2. K-均值聚類法案例
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3. 層次聚類法案例
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4. 兩步聚類法簡介
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5. 聚類分析中需要注意的問題
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十三.判別分析
1. 模型簡介
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2. 分析案例
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十四.判別分析進階
1. 樹結(jié)構(gòu)模型簡介
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2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
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3. K最鄰近元素法簡介
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十五.信度分析
1. 真分數(shù)理論中的信度定義
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2. 分析案例
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十六.時間序列分析
1. 時間序列模型概述
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2. 序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理
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3. 序列數(shù)據(jù)的圖形化觀察
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4. 序列數(shù)據(jù)的自動化分析案例
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十七.生存分析
1. 生存分析概述
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2. Kaplan-Meier法
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3. Cox比例風(fēng)險模型
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