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JMP® Education

ARGOMENTI DI LIVELLO AVANZATO E JMP PRO

Software JMP®: analisi delle risposte discrete

Questo corso spiega come analizzare dati o risultati discreti (o categorici) utilizzando associazioni, tabelle di contingenza, stratificazione, analisi della corrispondenza, regressione logistica, modelli lineari generalizzati, partizionamento e modelli di rete neurale artificiali.

Quota di iscrizione: 200 USD

Impara a:

  • Esaminare le associazioni tra variabili
  • Eseguire i test del chi-quadrato e i test esatti di Fisher
  • Eseguire l'analisi stratificata
  • Eseguire l'analisi delle corrispondenze
  • Eseguire la regressione logistica
  • Interpretare i risultati della regressione logistica
  • Stimare una risposta binaria e un conteggio degli eventi con modelli lineari generalizzati (GLM)
  • Stimare un modello ad albero decisionale
  • Stimare un modello di rete neurale artificiale.
A chi è consigliata la partecipazione

Analisti, ricercatori, tecnici e chiunque altro ricopra ruoli simili e che desideri analizzare una risposta con livelli discreti o un conteggio di eventi e che abbia almeno una formazione statistica

Prima di frequentare questo corso, si consiglia di completare i corsi JMP® Software: un approccio all'esplorazione dei dati basato su casi di studio e JMP®: prendere decisioni statistiche con ANOVA e regressione o possedere un'esperienza equivalente.

Associazioni

  • Introduzione ai dati categorici
  • Analisi delle associazioni tra variabili
  • analisi della corrispondenza

Regressione logistica

  • Approccio di verosimiglianza
  • Regressione logistica binaria
  • Modelli di regressione logistica ordinale e nominale

Modelli lineari generalizzati

  • La generalizzazione
  • Regressione logistica rivisitata
  • Regressione di Poisson

Partizione ricorsiva

  • Piattaforma di partizione

Modelli di rete neurale artificiali

  • Piattaforma neurale
Date del corso

Questo corso non è al momento disponibile. Si prega di ricontrollare più avanti.

Questo corso è presentato in inglese.

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