Kurzy

Čo Vás naučíme

Regresná analýza je metóda štatistickej analýzy vzťahov. Slúži k popisu, vysvetlení a k predikcií. Kurz zahrňuje modely jednorozmernej a viacrozmernej lineárnej regresnej analýzy pre číselné premenné. Dôraz je kladený na význam a konštrukciu základného modelu, testy hypotéz o jeho parametroch a na výber vhodných prediktorov pomocou automatických postupov.

Cieľ vzdelávacieho programu
Cieľom jednodenného kurzu je porozumieť princípu a významu regresného modelovaniu a aplikáciám regresných rovníc. Špecifické vlastnosti modelov a overovanie predpokladov modelu sú obsahom následovného kurzu „Regresní analýza II“.

Popis obsahu a postupu - výuka postupuje od jednoduchej rovnice k viacnásobnej regresii na praktických príkladoch analýzy dát. Praktické ukážky výstupov tvoríme jednoduchou počítačovou cestou v programe IBM SPSS Statistics.

Používaný softvér - IBM SPSS Statistics Base

Prínos účasti na kurze - schopnosť aplikovať regresné rovnice v praktických úlohách analýzy dát a/alebo schopnosť interpretovať a orientovať sa v publikovaných modeloch.

Kurz je určený pre každého, kto potrebuje zostavovať dobre interpretovateľné modely závislosti medzi číselnými premennými, vysvetľovať chovanie a variabilitu číselných veličín a predikovať jej hodnoty.

Osnova kurzu

• model jednoduchej rovnice s jednou nezávislou premennou
• bodový dvojrozmerný graf; korelácie a lineárna regresná rovnice (priamka)
• vlastnosti jednoduchej lineárnej regresie, princíp metódy najmenších štvorcov
• testy hypotéz a odhad parametrov priamky, koeficient determinácie
• rezíduá a jednoduchá reziduálna analýza
• modely nelineárnych vzťahov – krivky prevoditeľné transformácie na linearitu
• vysvetlenie a predikcia regresnej rovnice
• model viacnásobnej lineárnej regresie – rozšírenie na viac nezávislých premenných
• význam výsledkov a parametrov rovnice
• testovanie parametrov a testovanie signifikancie vzťahu
• sekvenčné postupy určenia prediktorov