Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w STATISTICA

Opis kursu: W trakcie szkolenia zasadniczy nacisk położono na zagadnienia modelowania współzależności pomiędzy zmiennymi. Na wstępie omówiono elementy analizy korelacji. Następnie omówiono krótko problematykę modelowania statystycznego. Jako pierwszy przedstawiono liniowy model regresji prostej, czyli model regresji liniowej uwzględniający tylko jedną zmienna niezależną. Następnie omówiono dwie odmiany regresji liniowej prostej. Pierwsza z nich to analiza w grupach wykorzystywana do modelowania współzależności pomiędzy zmiennymi w przypadku niejednorodności badanej zbiorowości obiektów. Druga to tzw. regresja segmentowa stosowana w przypadku, gdy przebieg zależności wykazuje różny charakter dla różnych zakresów wartości zmiennej niezależnej. W kolejnej części omówiono budowę modeli regresji wielorakiej, czyli modeli uwzględniających więcej niż jedną zmienną niezależną. Omówiono także sposób uwzględniania w modelu regresji zmiennych jakościowych. Kolejnym przedstawionym uogólnieniem modeli regresji są modele regresji nieliniowej. Ostatni rodzaj analizy to budowanie modelu dla zmiennej zależnej o charakterze jakościowym.
Część przykładowych plików danych wykorzystywanych w trakcie kursu to dane pochodzące z rzeczywistych badań, niektóre zaś są danymi fikcyjnymi, które zostały tak dobrane, aby zilustrować zastosowanie wybranych metod analizy bądź też działanie określonych narzędzi programu STATISTICA.
W trakcie zajęć wykorzystywane będą następujące moduły programu STATISTICA: Statystyki podstawowe i tabele, Regresja wieloraka, Estymacja nieliniowa oraz Uogólnione modele liniowe i nieliniowe.

Wymagania: umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows, podstawowa znajomość pakietu STATISTICA i podstawowych metod statystycznych. Zalecamy wcześniejszy udział w kursie STATISTICA kurs podstawowy lub Statystyka dla niestatystyków.

Kontynuacją mogą być np. kursy: Analizy wielowymiarowe, kursy dotyczące data mining

Terminy: 18-19.01.2012, 16-17.04.2012

Program kursu

Wstęp
Wprowadzenie do problematyki modelowania statystycznego
- Modelowanie statystyczne
- Zależności typu funkcyjnego i stochastycznego
- Elementy analizy korelacyjnej
- Obserwacje nietypowe
- Ostrożność przy interpretacji wartości współczynnika korelacji przy skrajnie odstających danych
Regresja liniowa prosta
- Model regresji liniowej prostej
- Tworzenie prognoz i analiza reszt
Inne analizy z wykorzystaniem regresji liniowej prostej
- Regresja prosta w grupach
- Regresja segmentowa
Regresja liniowa wieloraka
- Model regresji liniowej wielorakiej
- Metody doboru zmiennych objaśniających
- Zmienne jakościowe w modelu regresji
Wybrane modele regresji nieliniowej
Modele dla zmiennych zależnych jakościowych