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Struttura del corso
Preparazione di un database per l'analisi
- gestione della raccolta dati
- Operazioni sulle variabili
- trasformare le funzioni selezionate delle variabili (logaritmiche, esponenziali, ecc.)
Statistiche parametriche e non parametriche, ovvero come adattare un modello ai dati
- scala di misurazione
- Tipo di distribuzione
- valori anomali e osservazioni influenti (valori anomali)
- Dimensione del campione
- Teorema del limite centrale
Studiare le differenze tra le caratteristiche dei sistemi statistici
- test basati sulla media e sui media
Analisi di correlazione e somiglianze
- Correlazioni
- Analisi delle componenti principali
- Analisi dei cluster
Previsione: analisi di regressione singola e multivariata
- metodo dei minimi quadrati
- Modello lineare
- modelli di regressione delle variabili strumentali (dummy, effetto, codifica ortogonale)
Inferenza statistica
Requisiti
Conoscenza della SPSS e delle basi della statistica. Il partecipante al corso deve completare la formazione sul software di analisi predittiva SPSS Statistics.
28 ore
Recensioni (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Corso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Corso - Statistical Analysis using SPSS
Materiali di progettazione ben congegnati e di alta qualità.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Corso - Forecasting with R
Traduzione automatica
Non era noioso, il formatore riusciva a mantenere l'attenzione, gli argomenti erano trattati in modo approfondito.
Marta - Ministerstwo Zdrowia
Corso - Advanced R Programming
Traduzione automatica
very tailored to needs
Yashan Wang
Corso - Data Mining with R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Corso - Programming with Big Data in R
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Corso - R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.
