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曙海培訓(xùn)
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非參數(shù)統(tǒng)計SPSS應(yīng)用課程培訓(xùn)班

   課程目標(biāo)


本課程主要有三講。第一講為非參數(shù)統(tǒng)計。在參數(shù)統(tǒng)計中,我們總是要假定總體的服從正態(tài)分布,但是在大多數(shù)情況下,總體的分布并不服從正態(tài),或我們完全不知。所以非參數(shù)統(tǒng)計方法就成為了在未知總體分布時,常用的推斷方法了,由于它不需要對總體分布做任假定,具有穩(wěn)健性的特點。要求理解非參數(shù)統(tǒng)計方法和參數(shù)統(tǒng)計方法的區(qū)別,理解非參數(shù)統(tǒng)計的基本概念,掌握非參數(shù)統(tǒng)計的基本方法,能應(yīng)用SPSS進行非參數(shù)檢驗。第二講為相關(guān)性分析,相關(guān)性分析是指對兩個或多個具備相關(guān)性的變量相關(guān)性進行測度,從而衡量兩個變量因素的相關(guān)密切程度。本講介紹常見的幾種相關(guān)性分析。并進而介紹關(guān)于通徑系數(shù)的含義,要求能應(yīng)用SPSS進行相關(guān)分析。第三講為離散選擇模型,“離散選擇模型”屬于微觀計量經(jīng)濟學(xué)的內(nèi)容之一,是社會學(xué)、生物統(tǒng)計學(xué)、數(shù)量心理學(xué)、市場營銷等統(tǒng)計實證分析的常用方法。其模型的被解釋變量通常定類或定序的變量。比如客戶的信用等級,對某一種商品的購買決策等。能應(yīng)用SPSS進行離散選擇模型的建模和診斷等。
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   班級規(guī)模及環(huán)境
       為了保證培訓(xùn)效果,增加互動環(huán)節(jié),我們堅持小班授課,每期報名人數(shù)限3到5人,多余人員安排到下一期進行。
   開課時間和上課地點
             上課地點:【上海】:同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:云峰大廈
             近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):
非參數(shù)統(tǒng)計SPSS:2025年11月17日..合作共贏....實用實戰(zhàn)....用心服務(wù)..........--即將開課--........................
   學(xué)時和學(xué)費

     ☆課時: 共5天,30學(xué)時

        ◆外地學(xué)員:代理安排食宿(需提前預(yù)定)
        ☆注重質(zhì)量
        ☆邊講邊練

        ☆合格學(xué)員免費推薦工作

        

        專注高端培訓(xùn)17年,曙海提供的課程得到本行業(yè)的廣泛認(rèn)可,學(xué)員的能力
        得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽。

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   新優(yōu)惠
       ☆團體報名優(yōu)惠措施:兩人95折優(yōu)惠,三人或三人以上9折優(yōu)惠 。注意:在讀學(xué)生憑學(xué)生證,即使一個人也優(yōu)惠500元。
   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,培訓(xùn)老師留給學(xué)員手機和Email,免費提供半年的技術(shù)支持,充分保證培訓(xùn)后出效果;
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。 。專注高端培訓(xùn)13年,曙海提供的證書得到本行業(yè)的廣泛認(rèn)可,學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽。

   課程大綱


第一部分 非參數(shù)統(tǒng)計

1、單總體的非參數(shù)檢驗
2、雙總體的非參數(shù)檢驗
3、多總體的非參數(shù)檢驗

第二部分 變量的相關(guān)分析

1、皮爾遜相關(guān)、斯皮爾曼相關(guān)
2、非參數(shù)相關(guān)
3、偏相關(guān)

第三部分 離散選擇模型

1、二元離散選擇模型(logit和probit模型)
2、有序離散選擇模型
3、多項選擇模型




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