Описание
Цель изучения курса "Углубленные методы статистического анализа данных в IBM SPSS Statistics" – освоение методов аналитической статистики, используемых при анализе данных. В курсе подробно разбираются непараметрические методы проверки гипотез и методы изучения взаимосвязи.
По окончании курса Вы будете уметь:
- 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;
- строить модели порядковой и мультиноминальной логистической регрессии.
Объем курса: 32 ак. часа (общая продолжительность видео лекций более 12 астрономических часов). Общий объем времени для освоения курса соответствует очному обучению 4 дня с 10:00 до 17:00.
Ссылка на портал курса (доступ к материалам курса открывается после оформления заказа и его оплаты).
Впервые столкнулась с использованием программы SPSS при написании диссертации на тему «Разработка механизма управления инновационным потенциалом промышленного предприятия». Оказалось, что программа дает большие возможности для обработки статистической информации, однако самостоятельно изучить ее в короткий срок не получилось. Помогли дистанционные курсы по статистическому анализу. Видео лекции курсов хорошо прочитаны, и материал легко усваивается. Отлично подобраны примеры для объяснения. Оказалось очень удобным дистанционное обучение. Лекции можно слушать в любое время, а преподаватель всегда находил время на проверку заданий к прослушанному материалу и разбирал ошибки при их выполнении. Я всегда отдавала предпочтение традиционным способам обучения при непосредственном контакте ученика и преподавателя, однако эффективность курсов Александра Сергеевича впечатляет. Остается только восхищаться профессионализмом преподавателя.
Сорокин Александр Сергеевич – создатель и генеральный директор компании Центр Статистического Анализа. В 2001 году окончил с отличием Московский Государственный Университет Экономики, Статистики и Информатики (МЭСИ) по специальности «Статистика». В 2005 году защитил кандидатскую диссертацию по специальности 08.00.12 – «Бухгалтерский учет, статистика», на тему «Эконометрическое моделирование конъюнктуры мирового рынка нефти». В 2012 году присвоено учёное звание доцента. Работает в должности доцента на кафедре Математические методы в экономике РЭУ им. Г.В. Плеханова. Направления научных исследований: статистическая обработка и вероятностный анализ больших массивов данных, интеллектуальный анализ данных. Читает следующие дисциплины: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Статистические методы прогнозирования», «Эконометрика», «Эконометрика и моделирование в менеджменте», «Актуарные расчеты» и др. В 2013-2014 приглашенный ассоциированный профессор Казахстано-Британского Технического Университета (г. Алматы, РК). Автор более 50 научных и методических работ по применению статистических методов в практической деятельности. Преподаватель-практик и тренер-консультант. Создатель авторских курсов по статистическому анализу данных на базе пакета SPSS, читаемых в ведущих учебных центрах России. Автор и ведущий 