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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機和Email,保障培訓(xùn)效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

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