IBM SPSS Statistics - Multivariate Verfahren II

Details
ID | 1252624 |
Dauer | 3.0 Tage |
Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
Vorwissen | Allgemeine Kenntnisse der Mathematik |
Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Nutzen und Präferenzen analysieren
Analysieren Sie Kundenvorstellungen mit der Conjoint-Analyse ableitenModelle für nichtlineare Regression aufbauen
Bauen Sie analytische Modelle für Polynome oder andere nichtlineare FormenKomplexe Vorhersagen und Klassifikationen durchführen
Nutzen Sie Künstliche Neuronale Netze für LernverfahrenAnalysieren Sie kategoriale Daten
Visualisieren und bewerten Sie Kreuztabellen mit der KorrespondenzanalyseÜbersicht
Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in \"Strukturprüfende Verfahren\" und \"Strukturentdeckende Verfahren\". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten mit IBM SPSS Statistics anwenden zu können.
Termine
Zurzeit stehen keine offenen Termine zur Verfügung. Nutzen Sie alternativ die Inhouse‑Option.
Lernen Sie anhand maßgeschneiderter Beispiele und Inhalte – passgenau für Ihre Anforderungen.
Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug

Comelio Medien
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Themen
- Nutzen und Präferenzen über die Conjoint-Analyse ableiten
- Ordinale Variablen analysieren
- Mit der Probit-Regression dichotome Ausgaben analysieren
- Nichtlineare Regression durchführen
- Künstliche Neuronale Netze erstellen
Beschreibung
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