Multivariate Analysis

online 2 days

Zastosowanie: Nauki inne

Oprogramowanie: Statistica

Most popular methods of multivariate data analysis are presented in the course. They can be used to analyse complex phenomena characterized by many variables. The course covers graphic presentations of multivariate data, applied multivariate regression, ordering of multidimensional objects, cluster analysis, basics of Factor Ananlysis and Principal Component Analysis and Multidimentional Scaling – all of them performed in Statistica Software.

For whom?

For those who are interested in the analysis of phenomena described by many variables with application in medicine, social sciences, economics, market research, psychology and many other fields.

As the results of the course you will know how to:

use the most popular techniques of multivariate data analysis
extract useful knowledge from your data
graphically present multivariate data
select the best subset of variables and build your own model
look for relations between variables
build rankings of objects described by many variables
reduce dimensiality of your problem
find groups of similar objects
be more fluent in Statistica

Zapisz się

Zarezerwuj / Zapytaj

Program
Prowadzący
Informacje organizacyjne
Ceny

Training programme:

Introduction
- Measurement scales
- Multivariate random variable. Finite mixture distribution.
- Statistical hypotheses testing
Graphical presentation of multivariate data
Applied multiple regression
- Linear multiple regression model
- Essential steps in applied regression analysis
- Stepwise regression
- Goodness-of-fit measures
- Analysis of residuals
Linear ordering of multidimentional objects (rankings)
- Identification and selection od diagnostic variables
- Normalization and standarization
- Aggregation formulas
Cluster analysis
- Tasks and problems in cluster analysis
- Distance measures
- Agglomerative methods
- K-means method
- Comparing partitions
- Dynamic cluster analysis
Multidimentional scaling
Factor analysis and Principal Component Analysis
- General ideas and aims of FA and PCA
- Interpretation of eigenvalues and factor loadings
- Identification of factors

prof. dr hab. Andrzej Sokołowski

Prof. Andrzej Sokołowski od początku kariery zawodowej jest związany z Uniwersytetem Ekonomicznym w Krakowie (Zakład Statystyki). Pracował także wiele lat w Centrum Onkologii – Oddział w Krakowie. W latach 1990-1994 pracował również jako Visiting Assistant Professor w Department of Economics, Bilkent University w Ankarze, w Turcji. W latach 1999-2002 pełnił funkcję Prorektora ds. Współpracy z Zagranicą a w latach 2012-2016 był Prorektorem ds. Organizacji i Rozwoju na Uniwersytecie Ekonomicznym w Krakowie. Aktualnie jest zatrudniony w Uniwersytecie Andrzeja Frycza Modrzewskiego w Krakowie.
Jego zainteresowania naukowe dotyczą statystyki matematycznej, analiz wielowymiarowych, statystyki medycznej analizy szeregów czasowych oraz komputerowych pakietów statystycznych. Jest autorem lub współautorem wielu książek, rozdziałów w książkach oraz artykułów w czasopismach publikowanych w języku polskim i angielskim.

Online training.

Requirements:

computer skills in a Windows environment

Price: 895 EUR

Podobne szkolenia

Analiza logarytmiczno-liniowa

Celem kursu jest zaznajomienie uczestników z modelami i metodami wnioskowania statystycznego stosowanymi w analizie danych jakościowych. Zagadnieniami omawianymi podczas kursu są zarówno problemy wyboru […]

Dowiedz się więcej

Eksploracja, wizualizacja i przygotowanie danych w Python – szybki start

Częścią nieomal każdego projektu Data Science jest eksploracja danych w celu zapoznania się z ich strukturą, wykrycia problemów z jakością, a wynikom tabelarycznym zazwyczaj […]

Dowiedz się więcej

Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w Statistica

Jednym z głównych celów badań jest ilościowy opis powiązań pomiędzy zjawiskami i wywołującymi je czynnikami. Szkolenie jest poświęcone omówieniu statystycznych metod modelowania tego […]

Dowiedz się więcej