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[빅데이터 러닝센터] (무료) 65, 66차 오픈하우스 - 점수화, 구간화, 최적 척도화 / 주변 효과와 부그룹 분석
빅데이터 러닝센터
65차 오픈하우스는 변수 유형의 전환에 따라 데이터 분석이 풍요롭게 됨을 보이는 데 있습니다. 크게 점수화, 구간화, 최적 척도화를 다룹니다. 66차 오픈하우스는 주변효과의 개념과 이해, 부그룹 분석에 대해 자세하게 학습합니다.
초급
통계, spss
63次オープンハウスは、エフェクトサイズの概念とSPSSのエフェクトサイズの出力結果を説明します。また、サンプルサイズと検定力の概念とSPSSの検定力分析方法についても取り上げます。 64次オープンハウは、線形回帰の拡大と進化について詳しく学びます。

効果サイズ(Effect Size)
検定力分析(Power Analysis)
ロバースト回帰 (robust regression)
トビット回帰 (tobit regression)
分位数回帰 (quantile regression)
PLS回帰(partial least squares regression)
リッジ回帰(ridge regression)
ラッソ回帰 (lasso regression)
学習対象は
誰でしょう?
SPSSを活用して効果サイズの概念を学びたい方
SPSSを活用して検定力分析方法について学びたい方
SPSSを活用して線形回帰の拡張と進化を学びたい方
前提知識、
必要でしょうか?
SPSSについて理解している方
762
受講生
16
受講レビュー
3
回答
4.7
講座評価
5
講座
빅데이터 러닝센터는 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 실무 중심의 교육 프로그램을 제공하는 교육 전문 기관입니다. 전문 지식을 갖춘 강사진과 함께, 현업에서 바로 적용할 수 있는 실습 위주의 교육을 실제 업무에 활용해 보시기 바랍니다. 😊
사이트 바로가기: https://www.dataai.kr/main/index.jsp
全体
4件 ∙ (1時間 45分)
全体
2件
4.5
2件の受講レビュー
受講レビュー 609
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平均評価 4.9
4
참 좋은 강의인데, 곧 못보게 된다는 게 마음 아프네요..
안녕하세요. 빅데이터 러닝센터 입니다. 해당 강의는 dataai.kr에도 무료 개설 되어 있습니다. 감사합니다 :)
受講レビュー 145
∙
平均評価 5.0
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