کتاب کاربرد رگرسیون لجستیک در تحلیل‌های آماری با نرم‌افزار SAS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد رگرسیون لجستیک در تحلیل‌های آماری با نرم‌افزار SAS

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 2. آشنایی با محیط نرم‌افزار SAS در تحلیل داده‌ها
• 3. ساختار و مدیریت پایگاه‌های داده در SAS
• 4. بررسی توزیع‌ها و آمار توصیفی در داده‌های طبقه‌بندی
• 5. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن
• 6. تعریف متغیرهای وابسته و مستقل در مدل‌سازی لجستیک
• 7. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 8. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها پیش از مدل‌سازی
• 9. مفهوم احتمال در مدل‌های دوتایی
• 10. تخمین پارامترها با روش حداکثر درست‌نمایی
• 11. ارزیابی برازش مدل با استفاده از آماره‌های آزمون
• 12. بررسی مفروضات مدل رگرسیون لجستیک
• 13. تفسیر ضرایب و نسبت شانس در مدل‌های لجستیک
• 14. انتخاب متغیرهای ورودی در مدل با روش‌های گام‌به‌گام
• 15. بررسی هم‌خطی چندگانه و تأثیر آن بر مدل
• 16. استفاده از رویه PROC LOGISTIC در نرم‌افزار SAS
• 17. تحلیل باقی‌مانده‌ها برای سنجش دقت مدل
• 18. تشخیص داده‌های پرت و تأثیرگذار در مدل‌سازی
• 19. ارزیابی عملکرد مدل با ماتریس اغتشاش
• 20. استفاده از منحنی ROC و سطح زیر منحنی برای سنجش دقت
• 21. کالیبراسیون مدل و بررسی برازش نهایی
• 22. اعتبارسنجی مدل با استفاده از نمونه‌های آموزشی و آزمون
• 23. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک چندگانه
• 24. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی با رگرسیون لجستیک
• 25. تکنیک‌های کدگذاری متغیرهای کیفی در SAS
• 26. تحلیل تعاملات و اثرات متقابل متغیرها
• 27. استفاده از ابزارهای گرافیکی SAS برای نمایش نتایج
• 28. گزارش‌نویسی و تفسیر خروجی‌های آماری
• 29. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در تحلیل‌های اقتصادی و اجتماعی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تصمیم‌گیری
• 31. ملاحظات اخلاقی و قانونی در تحلیل داده‌های آماری
• 32. استفاده از رگرسیون لجستیک در پژوهش‌های علوم انسانی و مدیریت
• 33. ارائه نتایج مدل به ذینفعان و مدیران
• 34. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های آماری
• 35. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی در پروژه‌های سازمانی
• 36. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 37. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیشرفته و ترکیب مدل‌ها
• 38. مروری بر کاربردهای عملی مدل‌سازی در کسب‌وکارهای ایرانی
• 39. نکات کلیدی در گزارش‌دهی علمی نتایج آماری
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری تکمیلی در تحلیل داده‌ها