Regresná analýza II.

Samostatný jednodenný kurz nadväzuje na látku kurzu Regresní analýza I. Pojednáva o overovaní správnosti a vhodnosti lineárneho regresného modelu. Rozširuje modelové možnosti pre spresnenie popisu vzťahov a ponúka aparát diagnosticko-predikčného charakteru. Pojednáva o kategorizovaných prediktoroch a analýze ich vplyvu na závislú premennú, o nelineárnych a interakčných členoch v rovnici. Postupy hodnotenia modelu pomocou rezíduí a charakteristík vplyvu jednotlivých pozorovaní. Predikčná úloha regresných rovníc a meranie ich predikčnej sily tak, aby výsledné rovnice maximálne odpovedali dátovej realite.
CIEĽ VZDELÁVACIEHO PROGRAMU:
Cieľom kurzu, je rozšíriť aparát modelovania vzťahov pomocou lineárnej regresie tak, aby výsledné rovnice maximálne odpovedali dátovej realite. Schopnosť využitia postupov evaluácie pre vhodný popis reálnych vzťahov, hlbšie vysvetlenie a presnejšie predikcie.
KURZ JE URČENÝ:
Kurz je určený pre tých analytikov, ktorí chcú využiť aparát regresnej analýzy v komplexnom pohľade a pre tých, čo pracujú zo zložitejšími problémami, a to jak pri explanácií ako aj pri predikcií.
PREDPOKLADY:
Predpokladom úspešného absolvovania kurzu je schopnosť základného ovládania PC, znalosť pojmu korelačného koeficientu a jeho významu, princípu testovania hypotéz a znalosť regresnej analýzy v rozsahu kurzu „Regresná analýza I“. Skúsenosti s ovládaním štatistických programov nie sú nutné.
PRÍNOS ÚČASTI NA KURZE:
Schopnosť kalibrácie modelu, diagnostiky prípadov a konštrukcie kvalitných explanačných a predikčných rovníc.

19. 10. 2022, prezenčně i online, od 9:00 do 16:30

19. 10. 2022

8 h.

POPIS OBSAHU A POSTUPU:
Výučba postupuje od rozšírenia regresného modelu (kontrasty, interakcie, nelinearita) cez overovanie predpokladov rovnice modelu a kvality modelu k diagnostike a predikcii. Praktické ukážky výstupov tvoríme jednoduchou počítačovou cestou v programu IBM SPSS Statistics.
PROGRAM KURZU:
model viacnásobnej regresnej analýzy – zhrnutie základov
nominálne kategorizované nezávislé premenné a analýza ich vplyvu
zavedenie interakčného efektu do rovnice
analýza reziduí a ich význam
vplyv pozorovaní na rovnicu – influenčné charakteristiky
multikolinearita
predikčné rovnice a evaluácia predikčného postupu

Petra Formánková

+420 234 721 422

pformankova@acrea.cz

ACREA SR

Zámocká 30, 811 00 Bratislava

http://acrea.cz/centrum-vyuky-acrea/

Spoločnosť ACREA CR, spol. s r.o. je česká analytická spoločnosť s tradíciou od roku 1998.
Našim cieľom je úspech našich zákazníkov. Všetky projekty vedú k rýchlej návratnosti vložených investícií a nie iba k časovej a personálnej úspore. Úspech našich projektov a implementácií stojí za dôkladným pochopením potrieb a stanovením cieľov a priorít každého zákazníka.

VZDELÁVÁME V OBLASTIACH

ŠTATISTIKA A ANALÝZA DÁT: kurzy sú určené všetkým záujemcom, ktorí pracujú zo štatistickými dátami. Táto kategória zahrňuje kurzy všetkých úrovní i rozsahu, komplexné kurzy poskytujúce ucelené znalosti štatistiky a analýzy dát a kurzy zamerané na konkrétne štatistické metódy. Dôraz je kladený na pochopenie významu štatistických metód a pojmov, na riešenie praktických úloh a na správnu interpretáciu výsledkov, čo vedie k efektívnemu uplatneniu získaných znalostí v každodennej praxi.

DATA MINING: ponuka zahrňuje tak všeobecné kurzy dataminingových postupov, ako aj praktické kurzy najčastejších dataminingových úloh v komerčnej praxi. Výučba dataminingových kurzov je založená na najpoužívanejšej dataminingovej metodológii CRISP-DM.

MARKETINGOVÉ ANALÝZY: prináša pohľad na zákazníkov pomocou analýzy dát. Výučba sa zameriava na najčastejšie riešenie marketingových úloh ako je segmentácia zákazníkov, nákupné rozhodovanie, price testing, štúdie spokojnosti zákazníkov a ďalšie.

SOFTVÉR IBM SPSS: ponuka kurzov sa zameriava na ovládanie softvéru distribuovaného spoločnosťou ACREA (IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Modeler, IBM Cognos, Remark Office OMR a ďalšie). Kurzy pokrývajú tak potreby začínajúcich užívateľov, ako aj užívateľov pokročilých na získanie hlbšieho pohľadu do jednotlivých modulov softvéru, zvládnutie náročnejších postupov a metód alebo na zoznámenie sa s možnosťami automatizácie úloh.