Хотите освоить самые передовые методы многомерного статистического прогнозирования, но у вас нет времени на очное обучение? TECH предлагает вам лучшую 100% онлайн-программу для достижения этой цели" 

Благодаря развитию многомерных методов, сегодня можно с очень высокой степенью точности определить уровень взаимосвязи, существующий между вариациями различных взвешенных и/или комбинированных факторов. Исходя из этого, исследователи могут извлекать соответствующую информацию из имеющихся данных, что позволяет им разрабатывать более точные и эффективные руководства к действию и стратегии вмешательства в будущее проекта, над которым они работают: социальные тенденции, экономические регрессии, политические результаты и т. д. Эта дисциплина, в силу своей сложности, требует обширных и исчерпывающих знаний о ее расширениях и распределениях, над чем студент сможет поработать в рамках данной программы.

TECH представляет Курс профессиональной подготовки в области многомерных методов анализа как уникальную возможность для студентов специализироваться в этой области через инновационный, полный и исчерпывающий академический опыт. Программа включает 540 часов теоретических, практических и дополнительных занятий, благодаря которым вы сможете погрузиться в статистические методы факторного анализа и моделирования главных компонентов, а также дискриминантного исследования и иерархических и неиерархических алгоритмов. Кроме того, в курсе будут рассмотрены передовые принципы прогнозирования, сфокусированные на свойствах стратегий, а также рекомендации по их использованию.

Все это на 100% в режиме онлайн и в рамках курса, который включает в себя, помимо учебной программы, практические примеры для отработки навыков на практике, а также подробные видео, исследовательские статьи, дополнительное чтение, новости и много других дополнительных материалов, позволяющих индивидуально изучить различные разделы учебной программы. Все это будет доступно в Виртуальном кампусе с самого начала учебной деятельности и может быть загружено на любое устройство с подключением к интернету, будь то ПК, планшет или мобильный телефон.

Вы будете тщательно изучать стратифицированный анализ в таблицах 2x2, используя самые инновационные методы и стратегии"

Данный Курс профессиональной подготовки в области многомерных методов анализа содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области прикладной статистики 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вам будет предоставлен самый полный и передовой учебный материал на данный момент, состоящий из подробных видеоматериалов, исследовательских статей, последних публикаций, материалов для дополнительного чтения и многого другого!” 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами.

Идеальная программа, позволяющая получать актуальную информацию о программах постановки задач в логлинейных моделях, где бы вы ни находились, и в формате, адаптированном к вашим потребностям"

Вы получите множество примеров использования, с помощью которых сможете применить на практике свои навыки классификации объектов и формулирования задач"

При разработке данного Курса профессиональной подготовки TECH учитывал рекомендации команды профессионалов, разбирающихся в прикладной статистике, в частности, в области исследований и научных разработок. Благодаря этому удалось разработать динамичную и междисциплинарную, но, прежде всего, полную и инновационную учебную программу, с помощью которой студент сможет приобрести уникальные знания о передовых методах прогнозирования, а также о различных многомерных стратегиях. И все это в 100% онлайн-программе, которая полностью адаптирована к передовой университетской среде.

В Виртуальном кампусе вы найдете подробные видеоматериалы, исследовательские статьи, дополнительные материалы для чтения, последние достижения и многое другое! Таким образом, вы сможете погрузиться в различные разделы учебной программы в индивидуальном порядке" 

Модуль 1. Многомерные статистические методы I

1.1. Факторный анализ

1.1.1. Введение
1.1.2. Основы факторного анализа
1.1.3. Факторный анализ
1.1.4. Методы вращения факторов и интерпретация факторного анализа

1.2. Моделирование факторного анализа

1.2.1. Примеры
1.2.2. Моделирование в статистических программах

1.3. Анализ основных компонентов

1.3.1. Введение
1.3.2. Анализ основных компонентов
1.3.3. Систематический анализ главных компонентов

1.4. Моделирование на основе анализа главных компонентов

1.4.1. Примеры
1.4.2. Моделирование в статистических программах

1.5. Анализ соответствий

1.5.1. Введение
1.5.2. Тест независимости
1.5.3. Профили строк и профили столбцов
1.5.4. Анализ инерции облака точек
1.5.5. Анализ множественных соответствий

1.6. Моделирование анализа соответствия

1.6.1. Примеры
1.6.2. Моделирование в статистических программах

1.7. Дискриминантный анализ

1.7.1. Введение
1.7.2. Правила принятия решений для двух групп
1.7.3. Классификация по нескольким видам популяций
1.7.4. Канонический дискриминантный анализ Фишера
1.7.5. Выбор переменных: прямая и обратная процедура
1.7.6. Систематика дискриминантного анализа

1.8. Моделирование дискриминантного анализа

1.8.1. Примеры
1.8.2. Моделирование в статистических программах

1.9. Кластерный анализ

1.9.1. Введение
1.9.2. Меры расстояния и сходства
1.9.3. Иерархические алгоритмы ранжирования
1.9.4. Неиерархические алгоритмы ранжирования
1.9.5. Процедуры определения необходимого количества групп
1.9.6. Характеристика кластеров
1.9.7. Систематический кластерный анализ

1.10. Моделирование кластерного анализа

1.10.1. Примеры
1.10.2. Моделирование в статистических программах

Модуль 2. Многомерные статистические методы II

2.1. Введение
2.2. Номинальная шкала

2.2.1. Показатели ассоциации для таблиц 2x2

2.2.1.1. Коэффициент фи
2.2.1.2. Относительный риск
2.2.1.3. Отношение перекрестных произведений (Odds ratio)

2.2.2. Показатели ассоциации для таблиц IxJ

2.2.2.1. Коэффициентом непредвиденных обстоятельств
2.2.2.2. V-коэффициент Крамера
2.2.2.3. Лямбда-функции
2.2.2.4. Коэффициент Тау Гудмена и Краскала
2.2.2.5. Коэффициент неопределенности

2.2.3. Статистика Каппы Коэна

2.3. Ординарная шкала

2.3.1. Гамма-коэффициенты
2.3.2. Коэффициенты Tau-b и Tau-c Кендалла
2.3.3. D Сомерса

2.4. Интервальная шкала или шкала отношений

2.4.1. Коэффициент Eta
2.4.2. Коэффициенты корреляции Спирмена и Пирсона

2.5. Стратифицированный анализ в таблицах 2х2

2.5.1. Стратифицированный анализ
2.5.2. Стратифицированный анализ в таблицах 2х2

2.6. Постановка задачи в логлинейных моделях

2.6.1. Насыщенная модель для двух переменных
2.6.2. Общая насыщенная модель
2.6.3. Другие типы моделей

2.7. Насыщенная модель

2.7.1. Расчет эффектов
2.7.2. Качество соответствия статистической модели
2.7.3. Тест K-эффектов
2.7.4. Тест на частичную ассоциацию

2.8. Иерархическая модель

2.8.1. Метод Backward

2.9. Модели ответа Probit

2.9.1. Формулировка проблемы
2.9.2. Оценка параметров
2.9.3. Проверка гипотезы критерием хи-квадрат
2.9.4. Тест на параллельность для групп
2.9.5. Определение величины дозы, необходимой для получения заданной пропорции результат

2.10. Бинарная логистическая регрессия

2.10.1. Формулировка проблемы
2.10.2. Качественные переменные в логистической регрессии
2.10.3. Выбор переменных
2.10.4. Оценка параметров
2.10.5. Качество соответствия статистической модели
2.10.6. Классификация индивидуумов
2.10.7. Прогноз

Модуль 3. Передовые методы прогнозирования

3.1. Модель общей линейной регрессии

3.1.1. Определение
3.1.2. Свойства
3.1.3. Примеры

3.2. Регрессия по методу частичных наименьших квадратов

3.2.1. Определение
3.2.2. Свойства
3.2.3. Примеры

3.3. Регрессия главных компонент

3.3.1. Определение
3.3.2. Свойства
3.3.3. Примеры

3.4. Регрессия с уменьшенным диапазоном (RRR)

3.4.1. Определение
3.4.2. Свойства
3.4.3. Примеры

3.5. Гребневая (ридж) регрессия

3.5.1. Определение
3.5.2. Свойства
3.5.3. Примеры

3.6. Регрессия Лассо

3.6.1. Определение
3.6.2. Свойства
3.6.3. Примеры

3.7. Эластичная чистая регрессия

3.7.1. Определение
3.7.2. Свойства
3.7.3. Примеры

3.8. Нелинейные модели прогнозирования

3.8.1. Нелинейные регрессионные модели
3.8.2. Нелинейный метод наименьших квадратов
3.8.3. Преобразование в линейную модель

3.9. Оценка параметров в нелинейной системе

3.9.1. Линеаризация
3.9.2. Другие методы оценки параметров
3.9.3. Исходные значения
3.9.4. Программное обеспечение

3.10. Статистический вывод в нелинейной регрессии

3.10.1. Статистический вывод в нелинейной регрессии
3.10.2. Проверка приблизительного вывода
3.10.3. Примеры

Не раздумывайте и сделайте выбор в пользу академического обучения на самом высоком уровне, одобренного одним из крупнейших онлайн-университетов в мире"