Course Outline

데이터베이스 분석 준비

  • 데이터 수집 관리
  • 변수에 대한 작업
  • 선택된 함수를 통해 변수 변환 (로그, 지수 등)

매개변수 및 비매개변수 통계, 또는 데이터에 모델을 맞추는 방법

  • 측정 척도
  • 분포 유형
  • 이산값 및 영향력 있는 관찰값 (이상치)
  • 샘플 크기
  • 중심 극한 정리

통계적 특성의 차이 분석

  • 평균 및 중앙값을 기반으로 한 검정

상관관계 및 유사성 분석

  • 상관관계
  • 주성분 분석
  • 군집 분석

예측 - 단일 회귀 분석 및 다중 회귀 분석

  • 최소 제곱법
  • 선형 모델
  • 기악변수 회귀 모델 (더미, 효과, 직교 코딩)

통계적 추론

Requirements

SPSS 및 기초 통계 지식. 수강생은 SPSS Statistics Predictive Analytics 소프트웨어 교육을 완료해야 합니다.

 28 Hours

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