Prezenční Online

Statistická analýza dat v praxi

Kurz představí statistické metody od základních měr po vícerozměrné. Výuka probíhá za pomoci softwaru IBM SPSS Statistics.

ACREA CR, spol. s r.o.
Poskytovatel kurzu
Začátečník
Čeština
AI & Data Science
39 900 Kč
ACREA CR, spol. s r.o.
Přejděte na web

Přehled kurzu

Úroveň
Začátečník
Formát
Prezenční / Online
Jazyk
Čeština
Cena
od 39 900 Kč

O kurzu

Kurz nabízí statistické metody od základních měr po vícerozměrné. V průběhu čtrnácti lekcí porozumíte významu a praktické hodnotě pojmů a postupů analýzy dat. Projdete výukou praktického využití a interpretace výsledků. Cílem je proniknout do podstaty analytické práce a předat konkrétní metody analýzy dat.

Co se naučíte

Poskytnout přístupnou formou znalost statistiky a analýzy dat a osvojení si metod jednorozměrné a vícerozměrné statistiky. Důraz ve výuce je kladen na pochopení významu statistických metod a pojmů, na řešení praktických statistických úloh a na správnou interpretaci výsledků.

Požadavky

  • Statistické znalosti ani praxe s analýzou dat se nepředpokládají. V kurzu se buduje analytický systém pojmů, metod a aplikací od začátku. Výpočty se provádějí pomocí systému IBM SPSS Statistics, jeho znalost však není nutná. Výuka zahrnuje pokročilé metody, při kterých je nutné používat počítač se softwarem IBM SPSS Statistics.

Osnova kurzu

1

Základní pojmy statistické analýzy dat definice a rozbor statistických pojmů, typy statistických analýz, inference, explorační techniky

2

definice a rozbor statistických pojmů, typy statistických analýz, inference, explorační techniky

3

Popisné statistiky popis statistických dat (tabelace, grafické znázornění) – jak vytvářet statistické tabulky a grafy

4

popis statistických dat (tabelace, grafické znázornění) – jak vytvářet statistické tabulky a grafy

5

Měření úrovně a heterogenity dat momentové a kvantilové míry: průměry, mediány, kvartily, decily, rozptyl, měření vnitřní heterogenity souboru grafy rozptýlení dat (box-ploty) a grafy rozptylu konfidenční intervaly

6

momentové a kvantilové míry: průměry, mediány, kvartily, decily, rozptyl, měření vnitřní heterogenity souboru

7

grafy rozptýlení dat (box-ploty) a grafy rozptylu

8

konfidenční intervaly

9

Testování hypotéz a intervaly spolehlivosti neurčitost v datech – rozhodování za neurčitosti, statistické hypotézy, jejich přijímání a zamítání

10

neurčitost v datech – rozhodování za neurčitosti, statistické hypotézy, jejich přijímání a zamítání

11

Testy hypotéz o průměrech (t-testy)

12

Analýza průměrů ve skupinách jednoduchá analýza rozptylu, porovnání skupinových průměrů a rozptylů, spojování skupin se stejnou úrovní vlastnosti, apriorní komparace (kontrasty), aposteriorní seskupování podle jedné a více proměnných (postupné vyhledávání interakcí na stromech) vícefaktorová analýza rozptylu

13

jednoduchá analýza rozptylu, porovnání skupinových průměrů a rozptylů, spojování skupin se stejnou úrovní vlastnosti, apriorní komparace (kontrasty), aposteriorní seskupování podle jedné a více proměnných (postupné vyhledávání interakcí na stromech)

14

vícefaktorová analýza rozptylu

15

Korelační analýza lineární korelace, práce s korelační maticí, vlastnosti korelačních měr parciální korelace, řetězení vlivů, společná příčina dvou vlastností (nepravé korelace) korelační grafy korelace a kauzalita

16

lineární korelace, práce s korelační maticí, vlastnosti korelačních měr

17

parciální korelace, řetězení vlivů, společná příčina dvou vlastností (nepravé korelace)

18

korelační grafy

19

korelace a kauzalita

20

Regresní analýza lineární regresní analýza, interpretace regresní přímky, popis, vysvětlení a predikce nelineární vztahy vícenásobná regresní analýza; metody výběru regresorů v rovnici; určení kvality modelu regresního vztahu

21

lineární regresní analýza, interpretace regresní přímky, popis, vysvětlení a predikce

22

nelineární vztahy

23

vícenásobná regresní analýza; metody výběru regresorů v rovnici; určení kvality modelu regresního vztahu

24

Faktorová analýza latentní vlastnosti a jejich indikace, faktory ovlivňující korelační matici, faktorová řešení, rotace, zobrazení faktorů, interpretace, uložení a analýza faktorů

25

latentní vlastnosti a jejich indikace, faktory ovlivňující korelační matici, faktorová řešení, rotace, zobrazení faktorů, interpretace, uložení a analýza faktorů

26

Seskupovací metody, segmentace a vytváření typologií seskupování případů z hlediska datového profilu, typ a typologie, segmenty trhu, analýza a interpretace typů

27

seskupování případů z hlediska datového profilu, typ a typologie, segmenty trhu, analýza a interpretace typů

28

Kontingenční tabulky základní zobrazení souvislosti dvou proměnných, různé formy procent, Chi-kvadrát test nezávislosti, kontingenční koeficient, znaménkové schéma v kontingenčních tabulkách

29

základní zobrazení souvislosti dvou proměnných, různé formy procent, Chi-kvadrát test nezávislosti, kontingenční koeficient, znaménkové schéma v kontingenčních tabulkách

30

Časové řady ARIMA modely, typy trendů, sezónnost

31

ARIMA modely, typy trendů, sezónnost

Nejbližší termíny

2.10.2026 - 12.2.2027
ACREA CR, spol. s r.o.
Kurz nabízí

ACREA CR, spol. s r.o.

acrea.cz
Navštívit web

Podobné nabídky

Zobrazit vše