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            SPSS高級統計常用模型課程

             
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            部份程大綱
             

            第1講 Poisson回歸模型
            第2講 多分類、配對Logistic回歸與Probit回歸
            1.有序多分類Logistic回歸模型(累積Logistic模型)
            2.無序多分類Logistic回歸模型
            3. Probit回歸模型
            第3講 多重線性回歸模型
            1.多重線性回歸模型
            2.回歸預測與殘差分析
            3.逐步回歸
            4.模型的進一步診斷與修正
            5.多重線性回歸模型結果解釋時應注意的問題
            第4講 二分類Logistic回歸模型
            1. 二分類Logistic回歸模型
            2.分類自變量的定義與比較方法
            3. 自變量的篩選方法(逐步回歸)
            4. ROC曲線
            5. 擬合優度檢驗
            6. 常用的擬合優度檢驗
            Pearson擬合優度檢驗、Deviance擬合優度檢驗、似然比檢驗、Hosmer—Lemeshow檢驗
            7. 殘差分析
            第5講 線性回歸的衍生模型
            1.非直線趨勢的處理——曲線直線化
            2.方差不齊的處理——加權最小二乘法
            3.共線性的處理——嶺回歸(ridge regression)
            第6講 對應分析
            1.基于均數的對應分析
            2.多重對應分析
            第7講 多維尺度分析
            1.古典MDS
            2.非度量MDS
            3.個體差異的MDS模型
            4.基于最優尺度變換的MDS模型
            第8講 聯合分析
            第9講 判別分析
            第10講 主成分分析與因子分析(factor analysis)
            第11講 對數線性模型
            第12講 信度分析

             

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              備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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