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SPSS统计模型培训课程

SPSS统计模型培训课程

 

培训大纲:

 

第一讲 Poisson回归模型

 

第二讲 多分类、配对Logistic回归与Probit回归

1.有序多分类Logistic回归模型(累积Logistic模型)

 

2.无序多分类Logistic回归模型

 

3. Probit回归模型

 

第三讲 多重线性回归模型

1.多重线性回归模型

 

2.回归预测与残差分析

 

3.逐步回归

 

4.模型的进一步诊断与修正

 

5.多重线性回归模型结果解释时应注意的问题

 

第四讲 二分类Logistic回归模型

1. 二分类Logistic回归模型

 

2.分类自变量的定义与比较方法

 

3. 自变量的筛选方法(逐步回归)

 

4. ROC曲线

 

5. 拟合优度检验

 

6. 常用的拟合优度检验

 

Pearson拟合优度检验、Deviance拟合优度检验、似然比检验、HosmerLemeshow检验

 

7. 残差分析

 

第五讲 线性回归的衍生模型

1.非直线趋势的处理——曲线直线化

 

2.方差不齐的处理——加权最小二乘法

 

3.共线性的处理——岭回归(ridge regression)

 

第六讲 对应分析

1.基于均数的对应分析

 

2.多重对应分析

 

第七讲 多维尺度分析

1.古典MDS

 

2.非度量MDS

 

3.个体差异的MDS模型

 

4.基于最优尺度变换的MDS模型

 

第八讲 联合分析

 

第九讲 判别分析

 

第十讲 主成分分析与因子分析(factor analysis

 

第十一讲 对数线性模型

 

第十二讲 信度分析

 

 




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