Thư viện bài giảng Phân tích dữ liệu đa biến sát chương trình, hữu ích
Không phải ai học Phân tích dữ liệu đa biến cũng dễ dàng theo kịp nội dung ngay từ đầu. Lượng kiến thức lớn, tính trừu tượng cao và yêu cầu tư duy định lượng khiến nhiều sinh viên cần một nguồn tham khảo rõ ràng hơn ngoài giờ học. Thư viện bài giảng Phân tích dữ liệu đa biến ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu đó.
Chương 3: Hồi qui dữ liệu
Định nghĩa - Hồi qui (regression) J. Han et al (2001, 2006): Hồi qui là kỹ thuật thống kê cho phép dự đoán các trị (số) liên tục. Wiki (2009): Hồi qui (Phân tích hồi qui – regression analysis) là kỹ thuật thống kê cho phép ước lượng các mối liên kết giữa các biế R. D. Snee (1977): Hồi qui (Phân tích hồi qui) là kỹ thuật thống kê trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình từ thực nghiệm, cho phép mô hình hồi qui vừa được khám phá được dùng cho mục đích dự báo (prediction), điều khiển (control), hay...
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo (Phần 2) - Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo gồm các nội dung: dự báo là gì? Tại sao phải dự báo? Ai cần dự báo? Phương pháp luận của dự báo. Quy trình thực hiện dự báo. Các tiêu chí đánh giá dự báo.![Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo (Phần 1) - Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh [Mới nhất]](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2014/20140319/five_12/135x160/8101395216934.jpg)
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo (Phần 1) - Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo gồm các nội dung: dự báo thô, trung bình giản đơn, trung bình di động đơn kép,san mũ giản đơn, san mũ Holt, San mũ Winter, phân tách chuỗi thời gian, phần mềm ForecastX/Crystal Ball.
Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS: Chương 9 – Nguyễn Văn Vũ An (ĐH Trà Vinh)
Bài giảng "Phân tích dữ liệu với SPSS - Chương 9: Tương quan và hồi quy tuyến tính" trình bày các kiến thức về: Tương quan tuyến tính, hồi quy tuyến tính, dò tìm sự vi phạm giả định liên hệ tuyến tính, dò tìm sự vi phạm giả định PSSSTĐ,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS: Chương 1 – Nguyễn Văn Vũ An (ĐH Trà Vinh)
Bài giảng "Phân tích dữ liệu với SPSS – Chương 1: Phân loại dữ liệu, mã hóa, nhập liệu và một số xử lý trên biến" trình bày các nội dung: Phân loại dữ liệu, nguyên tắc mã hóa và nhập liệu, một số xử lý trên biến, thay đổi một số mặc định của chương trình,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS: Chương 3 – Nguyễn Văn Vũ An (ĐH Trà Vinh)
Bài giảng "Phân tích dữ liệu với SPSS – Chương 3: Tóm tắt và trình bày dữ liệu" trình bày các nội dung: Phương pháp và công cụ, các đại lượng thống kê mô tả, lập bảng tần số đồng thời tính toán các đại lượng thống kê mô tả, bảng tóm tắt các biến ghép từ các biến của câu hỏi chọn nhiều trả lời,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS: Chương 7 – Nguyễn Văn Vũ An (ĐH Trà Vinh)
Bài giảng "Phân tích dữ liệu với SPSS - Chương 7: Kiểm định phi tham số" trình bày các nội dung: Kiểm định dấu (Sign test) và kiểm định Mcnemar, kiểm định dấu hạng Wilcoxon, kiểm định Mann-Whitney 2 mẫu độc lập, kiểm định Kruskal-Wallis,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Bài 2: Variable and Data Types - Biến và kiểu dữ liệu
Bài giảng Bài 2: Variable and Data Types - Biến và kiểu dữ liệu bao gồm những nội dung về định danh; kiểu dữ liệu; biến; toán tử biểu thức; câu lệnh nhập; trình bày thuật toán bằng lưu đồ. Bài giảng phục vụ cho các bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin và những bạn quan tâm tới lĩnh vực này.
Bài giảng Kiểu dữ liệu phức hợp - Hoàng Thân Anh Tuấn
Mời các bạn tham khảo bài giảng Kiểu dữ liệu phức hợp do Hoàng Thân Anh Tuấn biên soạn sau đây để bổ sung thêm kiến thức về kiểu dữ liệu đơn giản; kiểu dữ liệu phức hợp; phân loại kiểu dữ liệu phức hợp; mảng (mảng 1 chiều, mảng 2 chiều).
Bài giảng Phân tích mô tả: T-test, Ki bình phương
Bài giảng với các nội dung: dữ liệu thực tế; phân tích mô tả và so sánh dữ liệu y tế; mô tả biến liên tục; mô tả biến theo nhóm; mô tả bằng biểu đồ; biểu đổ phổ biến; phân bố whr theo nhóm diabetes; tương quan giữa whr và bmi; tương quan đa biến; hàm R cho phân tích mô tả...
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 1 - Trường ĐH Quy Nhơn
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 1 cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Dự báo và vai trò của dự báo; Phân loại dự báo; Các phương pháp dự báo; Quy trình thực hiện dự báo; Dữ liệu cho dự báo. Mời các bạn cùng tham khảo!
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 2 - Trường ĐH Quy Nhơn
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 2 cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Các phương pháp phân tích và dự báo, Các mô hình dự báo thô; Các phương pháp dự báo trung bình; Phương pháp san mũ giản đơn; Phương pháp san mũ Holt; Phương pháp san mũ Winters; Dự báo với mô hình nhân tính; Dự báo với mô hình cộng tính. Mời các bạn cùng tham khảo!
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 3 - Trường ĐH Quy Nhơn
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 3 Phương pháp phân tích hồi quy, cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Mô hình hồi quy đơn; Mô hình hồi quy bội; Suy diễn thống kê và dự báo; Ước lượng khoảng tin cậy; Kiểm định giả thuyết thống kê; Dự báo từ mô hình hồi quy. Mời các bạn cùng tham khảo!
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 4 - Trường ĐH Quy Nhơn
Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 4 Các mô hình dự báo theo phương pháp box jenkins, cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Tính dừng của chuỗi thời gian; Mô hình tự hồi quy AR; Mô hình trung bình động MA; Mô hình ARMA(p,q); Tịnh hóa dữ liệu; Mô hình ARIMA cho dữ liệu có tính mùa vụ; Các bước cơ bản của phương pháp ARIMA. Mời các bạn cùng tham khảo!