کتاب تحلیل آماری و پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از Excel و Minitab با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل آماری و پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از Excel و Minitab

موضوع کلی: آمار کاربردی و تحلیل داده‌های کمی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و تحلیل رگرسیون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی آمار توصیفی و تحلیل داده‌های کمی
  • 2. مفاهیم پایه در تحلیل رگرسیون و مدل‌سازی آماری
  • 3. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها در محیط Excel
  • 4. آشنایی با محیط نرم‌افزار Minitab برای تحلیل داده‌ها
  • 5. بررسی توزیع‌های آماری و آزمون‌های نرمال بودن داده‌ها
  • 6. نمودارهای پراکندگی و تحلیل همبستگی متغیرها
  • 7. مفهوم رگرسیون خطی ساده و برازش مدل
  • 8. استخراج و تفسیر ضرایب در رگرسیون خطی ساده
  • 9. ارزیابی دقت مدل با استفاده از شاخص‌های R-squared
  • 10. تحلیل باقی‌مانده‌ها برای بررسی فروض رگرسیون
  • 11. بررسی معناداری آماری مدل با آزمون F و P-value
  • 12. کاربرد رگرسیون چندگانه در تحلیل‌های چندمتغیره
  • 13. روش‌های انتخاب متغیرهای مستقل در رگرسیون
  • 14. بررسی هم‌خطی چندگانه و تأثیر آن بر مدل
  • 15. استفاده از متغیرهای مجازی در مدل‌سازی آماری
  • 16. تحلیل واریانس (ANOVA) در مدل‌های رگرسیونی
  • 17. تشخیص داده‌های پرت و اثرگذار در تحلیل‌های آماری
  • 18. مبانی رگرسیون لجستیک برای متغیرهای پاسخ دوحالتی
  • 19. تفسیر نسبت شانس (Odds Ratio) در رگرسیون لجستیک
  • 20. برازش مدل‌های لجستیک در نرم‌افزار Minitab
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
  • 22. استفاده از منحنی ROC برای سنجش دقت مدل‌های لجستیک
  • 23. پیش‌بینی مقادیر آینده با استفاده از مدل‌های برازش‌شده
  • 24. کاربردهای تحلیل رگرسیون در مدیریت و علوم اقتصادی
  • 25. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از ابزارهای آماری
  • 26. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در Excel
  • 27. تفسیر خروجی‌های آماری برای تصمیم‌گیری مدیریتی
  • 28. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج تحلیل‌های کمی
  • 29. خطاهای رایج در تحلیل رگرسیون و روش‌های پیشگیری
  • 30. پروژه نهایی تحلیل داده و پیش‌بینی با داده‌های واقعی
تگ‌ها: آمار کاربردی آموزش اکسل آموزش مینی‌تب تحلیل آماری با Minitab تحلیل داده در اکسل تحلیل داده‌های کمی تحلیل رگرسیون رگرسیون خطی مدل لجستیک مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.