IBM SPSS statistika. 5. tase. Mitmemõõtmeline statistiline analüüs - kursus 34 990 RUB. alates Spetsialist, koolitus 32 ak. h., kuupäev: 17. september 2023.

Professionaalne õpetaja-praktik, kellel on laialdane ja mitmekülgne töökogemus, samuti enam kui 10-aastane õpetamiskogemus. Selgitab õppematerjali kaasahaaravalt, arusaadavalt, kasutades palju huvitavaid näiteid enda praktikast. Alina Viktorovna esitluse helgus ja elavus aitab kuulajatel õppekava kiiresti ja täielikult omastada. Õpetaja vastab üksikasjalikult kõikidele kuulajaskonnas tekkivatele küsimustele ja kommenteerib hoolikalt analüüsitavaid olukordi.
Alina Viktorovnal on mitu kõrgharidust erialadel "Infotehnoloogia" ja "Ökonomist". Omab tehnikateaduste kandidaadi akadeemilist kraadi tööstuse tehniliste protsesside automatiseerimise ja juhtimise alal. Osalenud lehtklaasi tootmise tehnoloogilise protsessi automatiseerimise statistiliste mudelite väljatöötamises, projektides statistiliste meetodite rakendamine protsesside juhtimiseks autotööstuses (tehastes nagu AvtoVAZ, KamAZ, GAZ ja jne.). Analüüsib Vene Föderatsiooni piirkondade tervishoiusüsteemi. Osaleb analüütikuna koolinoorte ettevõtlussuundumuste väljaselgitamise projektis.
Ta on välja töötanud palju õppe- ja metoodilisi komplekse ning korduvalt osalenud kvalifitseeruvate tööde kaitsmise atesteerimiskomisjoni töös. 17 teadustöö autor, sealhulgas teadusartiklid Venemaa ja välismaistes väljaannetes. Omab Saksa ettevõtte Q-DAS sertifikaati, et viia läbi BOSCH ettevõtte jaoks statistilise protsessi juhtimise erialakoolitust.
Alina Viktorovna valdab laitmatult äriprotsesside kirjeldamise metoodikaid, süsteemi modelleerimist, andmetöötluse staatilisi meetodeid ja IS-i disainistandardeid. Oma tundides toob ta näiteid erinevatest töövaldkondadest, et materjal oleks ühtviisi arusaadav ka erinevate valdkondade õpilastele.

1. moodul. Klasteranalüüs ja selle rakendamine (2 ak. h.)

- Mitmemõõtmelised klassifitseerimismeetodid
- Klasteranalüüsi kontseptsioon ja rakendusvaldkonnad
- Klasteranalüüsi ülesanded
- Klasteranalüüsi meetodid
- Klasteranalüüsi eelised ja puudused
- Klasteranalüüsi etapid
- Klasteranalüüsi algandmed
- Mõõdab objektide vahelist kaugust
- Klassifikatsiooni kvaliteedi analüüs

2. moodul. Hierarhiline klastrianalüüs (4 ak. h.)

- Hierarhilise klasteranalüüsi tunnused
- Klasteranalüüsi hierarhiliste meetodite algoritm
- Mõõdab klastrite vahelist kaugust
- Protseduuride vahemaad
- Erinevuste mõõdud
- sarnasusmeetmed
- Protseduur Hierarhiline klastrianalüüs
- Hierarhilise klasteranalüüsi meetodi valimine
- Hierarhilise klastri analüüsi protseduuri tulemused
- Hierarhilise klasteranalüüsi tulemuste graafiline esitus
- Statistika seadistamine hierarhilise klastri analüüsi protseduuri jaoks
- Uute muutujate salvestamine

3. moodul. Klassifikatsioon k-keskmise meetodil (2 ak. h.)

- K-keskmiste meetodi olemus ja tunnused
- K-keskmiste meetodi algoritm
- Protseduur Klasteranalüüs k-keskmiste meetodil
- Protseduuri tulemused Klasteranalüüs k-keskmiste meetodil
- Iteratsioonide arvu määramine
- Lisaparameetrite seadistamine
- Lisaseadete kuvamise tulemused
- Uute muutujate salvestamine
- Tulemuste graafiline esitus

4. moodul. Kaheetapiline klastrianalüüs (4 ak. h.)

- Kaheetapilise klasteranalüüsi omadused
- Kaheetapilise klasteranalüüsi eeldused
- Algoritm kaheetapilise klasteranalüüsi jaoks
- Protseduur Kaheetapiline klastrianalüüs
- Mudeli tulemuste kokkuvõte
- Klastrite struktuuri hindamine
- Vaadake teavet klastrite kohta
- Näita teavet klastrite kohta
- Väljundi juhtimine
- Kaheetapilise klastrianalüüsi protseduuri väljund
- Täiendav Cluster Vieweri paneel
- Vaatluste valik klastrite kaupa
- Kaheastmelise klasteranalüüsi protseduuri parameetrid

5. moodul. Mõõtmete vähendamise meetodid: faktori- ja komponentanalüüs (4 ak. h.)

- Faktoranalüüsi mõiste
- Faktoranalüüsi eesmärk ja eesmärgid
- Faktoranalüüsi etapid
- Faktoranalüüsi kasutamise eeldused
- komponentide analüüsi algoritm
- Faktoranalüüsi algoritm
- Faktor- ja komponentanalüüside võrdlus
- Faktor- ja komponentanalüüside kasutamise eeldused
- Protseduurifaktori analüüs
- Faktoranalüüsi protseduuri tulemused
- tegurite valimise reeglid
- Faktoranalüüsi meetodi valimine
- Faktori pöörlemise probleem
- teguri pöörlemise reguleerimine
- Faktoranalüüsi protseduuri parameetrid
- Kirjeldava statistika väljund
- tegurite väärtuste salvestamine

6. moodul. Vastustepõhine klassifikatsioon: diskriminantanalüüs (4 ak. h.)

- Segmenteerimine vastuste alusel
- Vastusepõhised segmenteerimismeetodid
- Algandmed diskrimineeriva analüüsi jaoks
- Diskriminantanalüüsi ja logistilise regressiooni sarnasused
- Diskriminantanalüüsi ja logistilise regressiooni erinevused
- Diskriminantanalüüsi eesmärk ja eesmärgid
- Diskriminantanalüüsi eeldused
- Diskriminantanalüüsi etapid
- Diskriminantanalüüsi meetodid
- Esialgsed andmed
- Lineaarne diskriminantanalüüsi mudel
- Menetlus Diskriminantanalüüs
- Diskriminantanalüüsi protseduuri tulemused
- Diskriminantanalüüsi protseduuri statistika
- Astmelise valiku meetod Diskriminantanalüüs
- Klassifikatsioon diskriminantanalüüsi tulemuste põhjal
- Klassifikatsiooni statistika
- Uute muutujate salvestamine

7. moodul. Mitmemõõtmeline dispersioonanalüüs (4 ak. h.)

- Mitmemõõtmeline dispersioonanalüüs
- OLM-i mitmemõõtmelise protseduuri parameetrite seadistamine
- Mitmemõõtmelise dispersioonanalüüsi peamised tulemused
- ANOVA korduvate mõõtmistega
- GLM protseduur - korduvad mõõtmised
- OLM-i korduvate mõõtmiste protseduuri parameetrite seadistamine

8. moodul. Otsustuspuudel põhinevad liigitusmudelid (8 ac. h.)

- Otsustuspuu koostamise meetodi olemus
- Otsustuspuu rakendusvaldkonnad
- Otsustuspuu meetodi kasutamise omadused ja eeldused
- Otsustuspuu koostamise meetodid
- Otsustuspuu koostamise meetodite võrdlus
- Protseduuride klassifikatsioonipuud
- Otsustuspuude tõlgendamine ja uurimine
- Mudeli adekvaatsuse kontrollimine
- Klassifikatsioonipuude protseduuri väljundi kohandamine
- Klassifikatsioonipuude protseduuri seadistused ja parameetrid
- Vaatluste klassifitseerimise reeglid
- Klassifikatsioonipuude protseduuri kriteeriumid
- Regressiooniotsuste puud
- Regressiooniotsuste puude ehitamine