Analiza statystyczna w RR-INTRO-LONG

Obecnie brak terminów otwartych

Warszawa
  • 24.06
Z - zaoczny
Żaden termin nie pasuje? Zaproponuj własny termin szkolenia

Dostępne również na zamówienie, w terminie i lokalizacji do uzgodnienia, dla grup od 6 osób.

4,9/5 (57)
Stars
cena netto
dla podmiotów publicznych - zwolnione z VAT

Cena szkolenia: 1990 PLN

poczęstunek w cenie

stanowisko komputerowe w cenie

Kategorie: Analiza danych i statystyka, R

Dla wszystkich kursantów, którzy chcą poznać tajniki analizy danych w najszybciej zyskującym popularność programie statystycznym przygotowaliśmy to kompleksowe szkolenie.
Wiedzę o programie R uzyskaną na początku szkolenia kursanci będą mogli od razu wykorzystać podczas nauki podstaw statystyki. Drugiego dnia skupiamy się na regresji liniowej – jednej z podstawowych metod analizy stosowanej w małych i dużych firmach. Trzeciego dnia poszerzamy znajomość R i uczymy się wykorzystywać jego możliwości do prezentowania wyników w formie czytelnych wykresów.

Szkolenie prowadzone jest w formie warsztatów, gdzie teoria przeplata się z praktyką umożliwiając natychmiastowe przećwiczenie nowo poznanych narzędzi na życiowych, praktycznych przykładach.

Szkolenie jest dość intensywne i skupia się na warsztacie analityka – poznaniu środowiska R i wykorzystaniu go do przeprowadzenia przerabianych przykładów. Nie uczymy tutaj samych idei/fundamentów analizy danych od podstaw. Osobom, które dopiero zaczynają przygotowanie do pracy analityka, sugerujemy nasz dłuższy kurs Analiza danych w R.

Czas trwania

3 dni

Program

  • Krótkie wprowadzenie do R
    • wpisywanie poleceń
    • zapisywanie analiz
    • przygotowywanie i odczyt plików z danymi
  • Prezentacja danych (statystyki opisowe)
    • zmienne jakościowe
    • zmienne ilościowe
    • prezentacja danych z podziałem na grupy
  • Przedziały ufności
    • idea przedziału ufności
    • wyznaczanie przedziału ufności dla średniej
    • wyznaczanie przedziału ufności dla odsetka
    • interpretacja przedziału ufności
  • Analiza zależności pomiędzy zmiennymi: dwie zmienne ilościowe
    • współczynnik korelacji Pearsona i Spearmana
  • Analiza zależności pomiędzy zmiennymi: dwie zmienne jakościowe
    • test chi-kwadrat
    • założenia testu i postępowanie w przypadku ich niespełnienia
    • dygresja: analiza odsetków
  • Analiza zależności pomiędzy zmiennymi: zmienna jakościowa i ilościowa
    • test t-Studenta dla dwóch prób
    • założenia testu i postępowanie w przypadku ich niespełnienia
    • ANOVA
    • założenia ANOVA i postępowanie w przypadku ich niespełnienia
    • testy post-hoc
  • Prosty przykład regresji liniowej
  • Interpretacja wyników
    • parametry modelu i ich istotność
    • ocena jakości modelu
    • współczynnik determinacji (R²) – jego wady i zalety
  • Jakościowe zmienne objaśniające
    • włączanie do modelu zmiennych jakościowych (tj. niebędących liczbami, jak płeć lub wykształcenie)
    • interpretacja parametrów modelu ze zmiennymi jakościowymi
  • Prognozowanie
    • regresja liniowa jako narzędzie do prognozowania zjawisk przyszłych bądź hipotetycznych
    • dokładność prognoz
  • Różnice pomiędzy analizą jedno- i wielowymiarową
  • Wybór zmiennych do modelu
    • metody krokowe
    • AIC (Akaike Information Criterion)
  • Założenia modelu regresji liniowej
    • formalne sprawdzanie założeń – testy statystyczne
    • czy można nie sprawdzać założeń
    • wykresy diagnostyczne
    • co zrobić, gdy założenia nie są spełnione
  • Identyfikacja obserwacji wpływających na wyniki w regresji liniowej
    • obserwacje odstające
    • odległość Cooka
    • czy usuwać obserwacje odstające i mocno wpływające na wyniki
  • Powtórzenie podstaw R
    • przypomnienie poleceń
    • zapisywanie wykresów do plików .jpg, .png, .pdf, .tiff i innych
    • kopiowanie wykresów do edytorów tekstu typu MS Word
    • przygotowywanie i odczyt plików z danymi
  • Wykres kołowy
  • Wykres słupkowy
    • wykres z podziałem na grupy
  • Wykres punktowy
  • Wykres liniowy
    • kilka linii na jednym wykresie
  • Histogram
    • wybór liczby przedziałów
    • gęstość rozkładu normalnego na histogramie
  • Wykres ramka-wąsy
    • definiowanie obserwacji odstających
    • wykres z podziałem na grupy
  • Dostosowywanie wykresu do własnych preferencji
    • kolory, czcionki, osie, obramowania
    • rozmiary wykresu
  • Dodawanie elementów do już istniejących wykresów
    • legenda
    • dodatkowe linie i opisy

Pobierz w wersji PDF

Training also available in English.

Przeznaczenie i wymagania

Znajomość statystyki ani R nie jest konieczna do uczestnictwa w szkoleniu.

Certyfikaty

Uczestnicy szkolenia otrzymują imienne certyfikaty sygnowane przez ALX.

Zapisz się

Wybierz interesujący Cię termin oraz miasto

Warszawa:

Żaden termin nie pasuje?

Podaj swój adres e-mail, a my powiadomimy Cię o przyszłych terminach

Masz pytanie?

Tu możesz zadać niezobowiązujące i szybkie pytanie na temat szkolenia

* Wyrażam zgodę na przetwarzanie danych osobowych przez „ALX” Sp. z o.o. Sp. k. z siedzibą w Warszawie w celu realizacji zgłoszenia.