Statystyki IBM SPSS. Poziom 5. Wieloczynnikowa analiza statystyczna – kurs 34 990 RUB. od Specjalisty, szkolenie 32 ac. h., Data: 17 września 2023 r.

Profesjonalny nauczyciel-praktyk z bogatym i zróżnicowanym stażem pracy oraz ponad 10-letnim doświadczeniem w nauczaniu. W ciekawy i zrozumiały sposób tłumaczy materiał dydaktyczny, wykorzystując wiele ciekawych przykładów z własnej praktyki. Jasność i żywotność prezentacji Aliny Viktorovnej pomaga słuchaczom szybko i w pełni przyswoić program nauczania. Prowadzący szczegółowo odpowiada na wszystkie pytania słuchaczy i uważnie komentuje analizowane sytuacje.
Alina Viktorovna ma kilka wyższych studiów w specjalnościach „Technologia informacyjna” i „Ekonomista”. Posiada stopień naukowy kandydata nauk technicznych w zakresie automatyzacji i sterowania procesami technicznymi w przemyśle. Brał udział w opracowywaniu modeli statystycznych automatyzacji procesu technologicznego produkcji szkła płaskiego, w projektach dot wdrażanie metod statystycznych do kontroli procesów w przemyśle motoryzacyjnym (w zakładach takich jak AvtoVAZ, KamAZ, GAZ i itp.). Analizuje system opieki zdrowotnej regionów Federacji Rosyjskiej. Bierze udział w projekcie mającym na celu identyfikację tendencji przedsiębiorczych wśród uczniów w charakterze analityka.
Opracowała wiele kompleksów dydaktycznych i metodycznych, wielokrotnie brała udział w pracach komisji certyfikacyjnej ds. Obrony prac kwalifikacyjnych. Autor 17 prac naukowych, w tym artykułów naukowych w publikacjach rosyjskich i zagranicznych. Posiada certyfikat niemieckiej firmy Q-DAS do prowadzenia specjalistycznych szkoleń z zakresu statystycznego sterowania procesami dla firmy BOSCH.
Alina Viktorovna doskonale zna metodologie opisu procesów biznesowych, modelowania systemów, statycznych metod przetwarzania danych i standardów projektowania IS. Na swoich zajęciach podaje przykłady z różnych dziedzin pracy, dzięki czemu materiał jest równie zrozumiały dla studentów z różnych branż.

Moduł 1. Analiza skupień i jej zastosowanie (2 ac. H.)

- Wielowymiarowe metody klasyfikacji
- Pojęcie i obszary zastosowań analizy skupień
- Zadania analizy skupień
- Metody analizy skupień
- Zalety i wady analizy skupień
- Etapy analizy skupień
- Wstępne dane do analizy skupień
- Mierzy odległość między obiektami
- Analiza jakości klasyfikacji

Moduł 2. Hierarchiczna analiza skupień (4 ac. H.)

- Cechy hierarchicznej analizy skupień
- Algorytm hierarchicznych metod analizy skupień
- Mierzy odległość pomiędzy klastrami
- Odległości proceduralne
- Miary różnicy
- Miary podobieństwa
- Procedura Hierarchiczna analiza skupień
- Wybór metody hierarchicznej analizy skupień
- Wyniki procedury hierarchicznej analizy skupień
- Graficzne przedstawienie wyników hierarchicznej analizy skupień
- Konfigurowanie statystyk dla procedury Hierarchicznej Analizy Skupień
- Zapisywanie nowych zmiennych

Moduł 3. Klasyfikacja metodą k-średnich (2 ac. H.)

- Istota i cechy metody k-średnich
- Algorytm metody k-średnich
- Procedura Analiza skupień metodą k-średnich
- Wyniki procedury Analiza skupień metodą k-średnich
- Ustawianie liczby iteracji
- Ustawianie dodatkowych parametrów
- Wyniki wyświetlania dodatkowych ustawień
- Zapisywanie nowych zmiennych
- Graficzna prezentacja wyników

Moduł 4. Dwustopniowa analiza skupień (4 ac. H.)

- Cechy dwuetapowej analizy skupień
- Warunki wstępne dwustopniowej analizy skupień
- Algorytm dwustopniowej analizy skupień
- Procedura Dwuetapowa analiza skupień
- Podsumowanie wyników modelu
- Ocena struktury klastrów
- Wyświetlanie informacji o klastrach
- Wyświetlanie informacji o klastrach
- Kontrola wyjścia
- Wyniki procedury dwuetapowej analizy skupień
- Dodatkowy panel Przeglądarki Klastrów
- Selekcja obserwacji według klastrów
- Parametry procedury dwuetapowej analizy skupień

Moduł 5. Metody redukcji wymiarowości: analiza czynnikowa i składowa (4 ac. H.)

- Pojęcie analizy czynnikowej
- Cel i zadania analizy czynnikowej
- Etapy analizy czynnikowej
- Przesłanki stosowania analizy czynnikowej
- Algorytm analizy komponentów
- Algorytm analizy czynnikowej
- Porównanie analiz czynnikowych i składowych
- Warunki wstępne stosowania analiz czynnikowych i składowych
- Procedura Analiza czynnikowa
- Wyniki procedury Analizy Czynnikowej
- Zasady doboru czynników
- Wybór metody analizy czynnikowej
- Problem rotacji czynników
- Regulacja rotacji czynników
- Parametry procedury analizy czynnikowej
- Wyprowadzanie statystyk opisowych
- Zapisywanie wartości współczynników

Moduł 6. Klasyfikacja oparta na odpowiedzi: analiza dyskryminacyjna (4 ac. H.)

- Segmentacja na podstawie odpowiedzi
- Metody segmentacji oparte na odpowiedziach
- Dane wstępne do analizy dyskryminacyjnej
- Podobieństwa pomiędzy analizą dyskryminacyjną a regresją logistyczną
- Różnice pomiędzy analizą dyskryminacyjną a regresją logistyczną
- Cel i zadania analizy dyskryminacyjnej
- Warunki wstępne analizy dyskryminacyjnej
- Etapy analizy dyskryminacyjnej
- Metody analizy dyskryminacyjnej
- Wstępne dane
- Liniowy model analizy dyskryminacyjnej
- Procedura Analiza dyskryminacyjna
- Wyniki procedury analizy dyskryminacyjnej
- Statystyka procedury analizy dyskryminacyjnej
- Metoda etapowej procedury selekcji Analiza dyskryminacyjna
- Klasyfikacja na podstawie wyników analizy dyskryminacyjnej
- Statystyki klasyfikacyjne
- Zapisywanie nowych zmiennych

Moduł 7. Wieloczynnikowa analiza wariancji (4 ac. H.)

- Wieloczynnikowa analiza wariancji
- Ustawianie parametrów procedury wielowymiarowej OLM
- Główne wyniki wieloczynnikowej analizy wariancji
- ANOVA z powtarzanymi pomiarami
- Procedura GLM - powtarzane pomiary
- Ustawianie parametrów procedury pomiarów powtarzanych OLM

Moduł 8. Modele klasyfikacyjne oparte na drzewach decyzyjnych (8 ac. H.)

- Istota metody konstruowania drzewa decyzyjnego
- Obszary zastosowań drzewa decyzyjnego
- Cechy i warunki stosowania metody drzewa decyzyjnego
- Metody konstruowania drzewa decyzyjnego
- Porównanie metod konstruowania drzewa decyzyjnego
- Drzewa klasyfikacji procedur
- Interpretacja i badanie drzew decyzyjnych
- Sprawdzenie adekwatności modelu
- Dostosowywanie wyników procedury Drzewa Klasyfikacji
- Ustawienia i parametry procedury Drzewa Klasyfikacyjne
- Zasady klasyfikacji obserwacji
- Kryteria w procedurze Drzewa Klasyfikacyjne
- Drzewa decyzyjne regresji
- Konstrukcja drzew decyzyjnych regresji