Obecnie kurs nie jest prowadzony. Po więcej informacji o aktualnych kursach i szkoleniach zapraszamy tutaj:
Kursy R: https://labmasters.pl/kursy-otwarte/r/
Kursy Excel: https://labmasters.pl/kursy-otwarte/excel/
Kursy VBA: https://labmasters.pl/kursy-otwarte/vba/
Kursy SQL: https://labmasters.pl/kursy-otwarte/sql/
z poważaniem
Piotr ĆwiakowskiKurs dedykowany jest dla osób chcących zgłębić wiedzę z zakresu stosowania narzędzi statystycznych i ekonometrycznych do analizy danych.
Omawiane na zajęciach zagadnienia mają charakter zaawansowany, dlatego od Słuchaczy oczekiwana jest podstawowa znajomość statystyki matematycznej (umiejętność przeprowadzania podstawowych testów statystycznych, niekoniecznie w programie R). Kurs ma charakter interdyscyplinarny, wykorzystując do analizy dane z różnych dziedzin, jak i interaktywny, gdyż wszystkie zajęcia mają formę warsztatów w sali komputerowej, gdzie na bieżąco każdy Słuchacz może wykonywać omawiane komendy w R. Wszystkie materiały do zajęć przygotowywane są w programie R – obecnie najpopularniejszym i bezpłatnym oprogramowaniu do zaawansowanych analiz statystycznych. Kurs nie wymaga wcześniejszej znajomości pakietu R, choć niewątpliwie doświadczenie w pracy z jakimkolwiek programem statystycznym lub programem wykorzystującym linię komend będzie przydatną umiejętnością. Przedstawione w trakcie kursu narzędzia pozwalają rozwinąć zaawansowane umiejętności prowadzenia badań statystyczno-ekonometrycznych.
Szczegółowa tematyka kursu:
1. Wprowadzenie do R:
- operacje na danych,
- wizualizacja danych.
2. Zaawansowane testowanie statystyczne:
- konstrukcja testu statystycznego,
- analiza ANOVA, ANCOVA, MANOVA,
- zaawansowane testy nieparametryczne.
3. Analiza współzależności:
- korelacja parametryczna i nieparametryczna,
- testy zgodności i niezależności,
- analiza korespondencji.
4. Klasyczny model regresji liniowej – zagadnienia zaawansowane:
- budowa zaawansowanego modelu,
- diagnostyka modelu regresji liniowej.
5. Modelowanie zmiennych dyskretnych:
- modelowanie zmiennej binarnej (probit/logit),
- modelowanie zmiennej dyskretnej o wielu poziomach.
6. Statystyka Wielowymiarowa:
- analiza Głównych Składowych,
- metody klasteryzacji danych,
- drzewa klasyfikacyjne.
Warsztaty w sali komputerowej, 30 godzin
- Teacher: Ewa Zawojska