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　培訓(xùn)課程大綱

SPSS統(tǒng)計模型培訓(xùn)大綱

 

第一講 Poisson回歸模型

第二講 多分類、配對Logistic回歸與Probit回歸

1.有序多分類Logistic回歸模型（累積Logistic模型）

2.無序多分類Logistic回歸模型

3. Probit回歸模型

第三講 多重線性回歸模型

1.多重線性回歸模型

2.回歸預(yù)測與殘差分析

3.逐步回歸

4.模型的進(jìn)一步診斷與修正

5.多重線性回歸模型結(jié)果解釋時應(yīng)注意的問題

第四講 二分類Logistic回歸模型

1. 二分類Logistic回歸模型

2.分類自變量的定義與比較方法

3. 自變量的篩選方法（逐步回歸）

4. ROC曲線

5. 擬合優(yōu)度檢驗

6. 常用的擬合優(yōu)度檢驗

Pearson擬合優(yōu)度檢驗、Deviance擬合優(yōu)度檢驗、似然比檢驗、Hosmer—Lemeshow檢驗

7. 殘差分析

第五講 線性回歸的衍生模型

1.非直線趨勢的處理——曲線直線化

2.方差不齊的處理——加權(quán)小二乘法

3.共線性的處理——嶺回歸(ridge regression)

第六講 對應(yīng)分析

1.基于均數(shù)的對應(yīng)分析

2.多重對應(yīng)分析

第七講 多維尺度分析

1.古典MDS

2.非度量MDS

3.個體差異的MDS模型

4.基于優(yōu)尺度變換的MDS模型

第八講 聯(lián)合分析

第九講 判別分析

第十講 主成分分析與因子分析（factor analysis）

第十一講 對數(shù)線性模型

第十二講 信度分析
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