Data Mining-Methoden für kategoriale Zielgrößen mit JMP®
- Dauer
Data Mining-Methoden für kategoriale Zielgrößen mit JMP®
Startdaten und Startorte
Beschreibung
In dieser Live Web Class erhalten Sie einen Überblick über gängige Verfahren zur Analyse kategorialer Zielgrößen. Das umfasst die Methoden der klassischen Statistik (logistische und ordinale Regression) sowie ausgewählte Methoden des Data Mining (Decision Trees). Alle Analysen und Beispiele werden in JMP durchgeführt.
Voraussetzungen
Es werden keine besonderen Kenntnisse vorausgesetzt.
Zielgruppe
Die Live Web Class richtet sich an alle, die den Einstieg in die Analyse kategorialer Daten mit JMP wagen möchten.
Module
JMP Software
Kursinhalte
- Kategoriale Zielgrößen: Anwendungen und Besonderheiten
- Logistische Regression
- Konzept
- Logistische Regression als Prognosemodel
- Ordinale Regre…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
In dieser Live Web Class erhalten Sie einen Überblick über gängige Verfahren zur Analyse kategorialer Zielgrößen. Das umfasst die Methoden der klassischen Statistik (logistische und ordinale Regression) sowie ausgewählte Methoden des Data Mining (Decision Trees). Alle Analysen und Beispiele werden in JMP durchgeführt.
Voraussetzungen
Es werden keine besonderen Kenntnisse vorausgesetzt.
Zielgruppe
Die Live Web Class richtet sich an alle, die den Einstieg in die Analyse kategorialer Daten mit JMP wagen möchten.
Module
JMP Software
Kursinhalte
- Kategoriale Zielgrößen: Anwendungen und Besonderheiten
- Logistische Regression
- Konzept
- Logistische Regression als Prognosemodel
- Ordinale Regression
- Konzept
- Ordinale Regression als Prognosemodel
- Decision Tress
- Decision Trees als Werkzeug der explorativen Datenanalyse
- Decision Trees zur Prognose
Referent
Die Live Web Class wird von unserem SAS Trainingspartner STATCON durchgeführt.
Dieser Kurs ist Bestandteil folgender Rolle(n):
- JMP Analyst
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