TERMIN
Zapytaj o termin
TRYB SZKOLENIA
Zapytaj o tryb szkolenia
Lokalizacja Termin Cena Wybierz
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }} ???
Nowość {{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
Skontaktuj się z nami
Dostępne terminy:
Lokalizacja i termin do uzgodnienia
Nowość {{place.price}} netto {{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
  • Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
    {{ basketAddItem.city }}
    {{ basketAddItem.date }}
    Dodaj do koszyka LUB Zarezerwuj szkolenie
    Dodano do koszyka
    Liczba miejsc xxxxxxxxxx

Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy

Szkolenie / SAS...

SAS Enterprise Guide: analiza wariancji, regresja i regresja logistyczna

SAS Enterprise Guide: analiza wariancji, regresja i regresja logistyczna

Przeznaczenie szkolenia

Szkolenie przeznaczone jest dla użytkowników aplikacji SAS Enterprise Guide, którzy chcą wykonywać analizy statystyczne. Szkolenie zaczyna się od krótkiego przypomnienia podstawowych pojęć, następnie przedstawia różne metody analizy statystyczne i sposoby ich wykonywania za pomocą gotowych zadań SAS EG. Kurs jest napisany dla SAS Enterprise Guide 8 razem z SAS 9.4, ale studenci z poprzednimi wersjami SAS Enterprise Guide również skorzystają z tego kursu

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia

Naucz się

  • generować statystyki opisowe oraz eksplorować dane za pomocą wykresów
  • przeprowadzać analizy oraz stosować techniki porównawcze
  • wykonywać regresję liniową oraz oceniać założenia
  • używać technik doboru zmiennych zależnych do modelu regresji wielorakiej
  • używać statystyk diagnostycznych do oceny założeń oraz zidentyfikowania potencjalnych wartości odstających w regresji wielorakiej
  • używać statystyki chi-kwadrat do wykrywania powiązań między zmiennymi kategorycznymi
  • dopasować model wielorakiej regresji logistycznej
  • wykonać scoring nowych danych za pomocą zbudowanych modeli.

Oczekiwane przygotowanie słuchaczy

Statystycy, badacze oraz analitycy biznesowi, którzy chcą używać graficznego interfejsu SAS do analizy zmiennych ciągłych lub kategorycznych.

Język szkolenia

polski

AGENDA SZKOLENIA

Podstawowe terminy

  • statystyka opisowa
  • wnioskowanie statystyczne
  • lista kroków przy testowaniu hipotezy
  • podstawy używania oprogramowania SAS

Start z Enterprise Guide

  • wprowadzenie do środowiska SAS Enterprise Guide

Wprowadzenie do statystyki

  • omówienie fundamentalnych pojęć statystycznych
  • badanie rozkładów danych
  • opisywanie danych kategorycznych
  • obliczanie przedziałów ufności
  • przeprowadzenie prostego testu hipotezy

Analiza wariancji (ANOVA)

  • jednoczynnikowa ANOVA
  • wielokrotne porównania
  • dwuczynnikowa ANOVA z interakcjami oraz bez interakcji

Regresja

  • analiza przez eksplorację danych
  • wyliczanie macierzy korelacji
  • dopasowanie prostego modelu regresji liniowej
  • regresja wieloraka
  • budowa i interpretacja modelu
  • opis technik regresji
  • regresja krokowa

Diagnostyka modelu regresji

  • badanie reszt
  • obserwacje odstające i współliniowość

Analiza danych kategorycznych

  • opis danych kategorycznych
  • testy statystyczne na ogólne i liniowe zależności
  • koncept regresji logistycznej i wielorakiej regresji logistycznej
  • eliminacja wsteczna w regresji logistycznej

 


Kod szkolenia SAS Enterprise Guide i statystyka . / PL SAS 3d
   array(6) {
  ["id"]=>
  string(36) "69BAA1CD-0A9C-4118-9D49-510C6CB71C51"
  ["name"]=>
  string(13) "SAS Institute"
  ["iscertificatevendor"]=>
  int(1)
  ["iscontentvendor"]=>
  int(1)
  ["imagehash"]=>
  string(9306) "data:image/png;base64,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"
  ["slug"]=>
  string(13) "sas-institute"
}
    
Pobierz PDF
FORMULARZ KONTAKTOWY
Imię

*

Nazwisko

*

Telefon

*

E-mail

*

Firma

Kod prom.

  • {{ order.city }} {{ order.date }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}   {{ order.code }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}  
SAS Enterprise Guide: analiza wariancji, regresja i regresja logistyczna (SAS Enterprise Guide i statystyka . / PL SAS 3d)
Cena netto
5600.00 PLN
+ vat (6888 PLN brutto 1. os. )
Czas trwania: 3 dni (ilość godzin: 21)
Zadaj pytanie o szkolenie
Poziom
Advanced