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SPSS - SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 2 (Multivariate Verfahren)

Dauer: 5 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 2022778
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Wichtige Variablen über die Hauptkomponentenalyse identifizieren
  • Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
  • Faktoren aus Variablen ableiten und bestätigen
  • Gemeinsamkeiten und Unterschiede in Daten bestimmen

A. Regression

[Dauer: 0.75 Tage] Wie lässt sich der (nicht-)lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? - GLM-Univariat - Lineare Regression - Ordinale Regression - Kurvenanpassung - Regression mit partiellen kleinsten Quadraten

B. Diskriminanzanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Definition der Gruppen – Formulierung , Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente

C. Explorative Faktorenanalyse

[Dauer: 0.5 Tage] Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte

D. Entscheidungsbäume

[Dauer: 0.5 Tage] Erstellen von Entscheidungsbäumen: Auswählen von Kategorien, Validierung, Kriterien für den Aufbau des Baums, Ausgabe - Baumeditor: Arbeiten mit umfangreichen Bäumen, Steuern der im Baum angezeigten Daten - Datenannahmen und -anforderungen - Konstruieren eines Bewertungsmodells - Fehlende Werte in Baummodellen

E. Clusteranalyse

[Dauer: 0.5 Tage] Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? - Distanzberechnungen - Analyse Nächstgelegener Nachbar - Two-Step-Clusteranalyse - Hierarchische Clusteranalyse - Clusterzentrenanalyse

F. Neuronale Netzwerke

[Dauer: 0.5 Tage] Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? - Struktur neuronaler Netzwerke - Mehrschichtiges Perzeptron: Partitionen, Architektur, Training, Ausgabe - Radiale Basisfunktion: Architektur, Training

G. Zeitreihen

[Dauer: 1 Tag] Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrisch-skalierten Zeitreihendaten? - Transformieren von Daten - Zeitreihenmodellierung: Exponentielles Glätten, Benutzerdefinierte ARIMA-Modelle, Ausgabe - Saisonale Zerlegung - Spektraldiagramme - Prognosen - Ermitteln von signifikanten Einflussvariablen

H. Analyse kategorialer Daten

[Dauer: 1 Tag] Kategoriale Regression - Korrespondenzanalyse - Multdimensionale Skalierung

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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