از اصول تحلیل رگرسیون گذشته و یاد بگیرید که چگونه مدل هایی برای پیش بینی و پیش بینی و استنباط روابط علی بین متغیرها بسازید.
درگیر شدن با اعداد و آمار می تواند در طول زندگی به شما کمک کند. در این ویدیو یاد بگیرید که چگونه مزایای استفاده از داده ها برای اطلاع رسانی به زندگی مردم و تصمیم گیری را شناسایی کنید.
تکنیک های آماری اساسی را با استفاده از نرم افزار محبوب آمار Stata بیاموزید و به کار بگیرید.
به دوره ای کاملاً به روز دسترسی پیدا کنید که مفهوم رگرسیون خطی و غیر خطی، مدل سازی رگرسیون و Stata را ساده می کند.
مقدمه ای برای تجزیه و تحلیل داده های پانل، با تاکید بر بهترین شیوه ها، راه اندازی اولیه داده های پانل، تجزیه و تحلیل توصیفی، و تکنیک های مدل سازی پیشرفته دریافت کنید.
به Stata ، نرم افزار محبوب آمار ، عمیق تر بروید. موضوعات پیشرفته و تخصصی ، از مدل سازی داده های صفحه ای تا اثرات متقابل در مدل های رگرسیون را کاوش کنید.
مهارت های Stata خود را با صد و بیست نکته حرفه ای ارتقا دهید. این دوره همراه با سالها دانش سخت Stata در سه ساعت ارائه می شود!
در مورد 10 نوع نمودار که ممکن است در تمرین معمولی با آنها مواجه نشوید، بدانید چرا این نمودارهای پیشرفته مورد نیاز هستند و مزایا و معایب آنها چیست.
یک مقدمه آسان برای رگرسیون غیر خطی در یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها و به کارگیری روش ها و تکنیک های جدید اغلب می تواند یک تجربه دلهره آور باشد. این کلاس I. ..
نمودارهای میله ای یا نمودارهای ستونی، پرکاربردترین تکنیک تجسم سازی در تجزیه و تحلیل داده ها هستند. پس از این درس، می توانید تشخیص دهید که چه زمانی از نمودارهای میله ای استفاده کنید، چگونه آنها را قالب بندی کنید و چه زمانی از تکنیک مربوط به نمودارهای نقطه ای استفاده کنید.
برای جمع آوری دانش از نمودارها و نمودارهای مختلف، سالها تجربه لازم است. این دانش و تجربیات تجسم به شکل مدولار بسته بندی شده است. بخشی از آن باشید.
یک مقدمه آسان برای رگرسیون در یادگیری تجزیه و تحلیل داده و استفاده از روشها و تکنیکهای جدید اغلب میتواند تجربه دلهرهآوری باشد. این کلاس طراحی شده است. ..
توسعه مهارت های رگرسیون خطی و غیر خطی و کسب اعتماد به نفس برای کار با تجزیه و تحلیل کمی
این ویدئو مقدمه ای مقدماتی برای دوره ارائه می دهد. داده های طبقه ای چیست و چرا به مدل های رگرسیون تخصصی نیاز دارد؟
شما باید اطلاعاتی در مورد آمار اولیه از جمله همبستگی، مقایسه گروهی و تحلیل رگرسیون داشته باشید. همچنین باید درک اولیه ای از داده های نظرسنجی داشته باشید.
روش های رگرسیون خطی را درک کنید و با تجزیه و تحلیل کمی مقابله کنید