Цель курса – изучение расширенных возможностей программы для анализа данных. В курсе подробно разбираются непараметрические методы проверки гипотез и методы изучения взаимосвязи: линейный и нелинейный регрессионный анализ, регрессионные модели бинарного выбора, однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ.
Прохождение курса существенно облегчит жизнь любому, кто использует статистические методы в своей работе: аналитикам, маркетологам, социологам, психологам, менеджерам по рекламе, научным работникам в сфере медицины и биологии, специалистам по оценке рисков и по контролю качества. Умение работать с IBM SPSS Statistics поможет при трудоустройстве и в продвижении по карьерной лестнице.
Если Вы маркетолог или аналитик, владение программой позволит делать анализ сезонности, выявлять степень влияния различных факторов (затраты на рекламу, активность продавцов, активность конкурентов и т.д.), на уровень продаж. Вы сможете легко использовать статистические инструменты для полноценного анализа. По окончании курса Вы получите престижные документы центра (свидетельство центра и удостоверение о повышении квалификации), подтверждающие Ваши компетенции.
Почему стоит освоить IBM SPSS Statistics в «Специалисте»?
- Наши преподаватели не только хорошо знают интерфейс программы, но и владеют прикладной статистикой и имеют практический опыт применения статистических методов.
- Все курсы – авторские, разработаны на основе многолетнего практического опыта преподавателей.
- Слушатели получают авторские методические пособия, изложенные доступным языком.
- Обучение проходит по методике сертифицированных курсов и тренингов IBM, Microsoft и других компаний.
- Много практики: Вы выполняете упражнения, лабораторные работы, сдаете контрольное тестирование.
Можно пройти курс не только очно, но и в режиме вебинара.
Внимание! Для онлайн-обучения на курсах по SPSS Statistics у слушателей должна быть установлена программа IBM SPSS Statistics.
Вы научитесь:
- Изучать взаимосвязь между категориальными переменными на основе статистических тестов
- Применять непараметрические критерии
- Строить однофакторные и многофакторные дисперсионные модели
- Строить парные и множественные линейные модели регрессии
- Строить нелинейные модели регрессии
- Строить модель логистической регрессии и пробит-модель