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Durata corso:

3 giorni

Costo:

1.210,00 €

Statistics 2: ANOVA and Regression

Codice: BSS10

Il corso Statistics 2: ANOVA and Regression fornisce un approfondimento nei concetti avanzati di regressione lineare e analisi della varianza (ANOVA). Rivolto a coloro che desiderano acquisire competenze avanzate nell’applicare e interpretare modelli di regressione, ANOVA e modelli misti, il corso offre una comprensione dettagliata dei concetti chiave e delle metodologie avanzate.

Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom

Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza

Contenuti del corso
  • Regressione Lineare Multipla:
    • Revisione dei modelli lineari generali.
    • Regressione polinomiale semplice.
    • Regressione polinomiale e multicollinearità.
    • Modellazione delle relazioni non lineari.
  • Diagnostica della Regressione e Misure Correttive:
    • Diagnostica del modello di regressione.
    • Misure correttive.
  • Analisi della Varianza (ANOVA):
    • Revisione dell’ANOVA.
    • Analisi post-ajustamento.
    • Valutazioni delle assunzioni del modello e misure correttive.
  • Analisi di Covarianza (ANCOVA):
    • Introduzione all’analisi di covarianza (ANCOVA).
    • Medie quadrate per i modelli ANCOVA.
    • Diagnosi e misure correttive per i modelli ANCOVA.
  • Introduzione ai Modelli Lineari Generalizzati:
    • Introduzione ai modelli lineari generalizzati.
    • Regressione di Poisson e regressione binomiale negativa.
    • Introduzione alla regressione gamma.
  • Introduzione ai Modelli Lineari Misti:
    • Concetti di base dei modelli lineari generali.
    • Adattamento dei modelli lineari misti.
Partecipanti

Data Analyst e ricercatori con una certa formazione statistica.

Prerequisiti

Prima di partecipare a questo corso, è necessario

  • Avere una certa esperienza nella creazione e nella gestione di set di dati SAS, che si può acquisire con il corso SAS Programming 1: Essentials.
  • Essere in grado di adattare modelli di regressione lineare semplice e multipla utilizzando la procedura REG.
  • Essere in grado di analizzare un’analisi della varianza a una via utilizzando la procedura GLM.
  • Comprendere i concetti statistici di distribuzione normale, distribuzioni di campionamento, test di ipotesi e stima.
  • Aver completato un corso di livello universitario sui metodi di regressione e analisi della varianza o il corso di Statistica 1: Introduzione all’ANOVA, alla regressione e alla regressione logistica (BSS09)
Obiettivi

L’obiettivo principale del corso è preparare gli studenti a comprendere, applicare e interpretare modelli di regressione, analisi della varianza (ANOVA) e modelli misti. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di:

  • Applicare modelli di regressione lineare multipla, comprendendo i concetti fondamentali dei modelli lineari generali.
  • Diagnosi e applicare rimedi ai problemi comuni nella regressione, inclusi modelli polinomiali e la gestione della multicollinearità.
  • Condurre analisi della varianza (ANOVA) e interpretare i risultati.
  • Comprendere e applicare la covarianza nell’analisi di covarianza (ANCOVA), valutando le assunzioni del modello e applicando misure correttive.
  • Esplorare i modelli lineari generalizzati, inclusi la regressione di Poisson e la regressione binomiale negativa.
  • Comprendere i concetti di modelli misti e applicarli attraverso esempi pratici.
Lingue
Italiano
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