IT视频教程资源网
标题:
SPSS论文数据分析实战视频课程共10G 2019年12月,IT资源网
[打印本页]
作者:
admin
时间:
2022-5-29 12:41
标题:
SPSS论文数据分析实战视频课程共10G 2019年12月,IT资源网
下载地址:
加入VIP超值
├─{1}--课前准备
│ [1.1]--课程介绍.mp4
│ [1.2]--资料下载.mp4
│
├─{2}--软件的安装与基本使用
│ [2.1]--SPSS简介与SPSS不同版本的简单对比.mp4
│ [2.2]--SPSS26.0的安装(Windows版).mp4
│ [2.3]--SPSS26.0的安装(Windows32版).mp4
│ [2.4]--SPSS26.0的安装(苹果电脑版).mp4
│ [2.5]--热身案例(Windows版).mp4
│ [2.6]--热身案例(苹果电脑版).mp4
│
├─{3}--使用SPSS的一些小技巧
│ [3.1]--让SPSS直接输出三线表(Windows版).mp4
│ [3.2]--让SPSS直接输出三线表(苹果电脑版).mp4
│ [3.3]--改变SPSS菜单和输出结果的显示语言.mp4
│ [3.4]--让SPSS输出结果显示小数点前面的零.mp4
│
├─{4}--文献阅读与论文写作
│ [4.1]--可中英文互译的文献阅读器.mp4
│
├─{5}--统计学基础知识
│ [5.1]--什么是统计.mp4
│ [5.2]--总体与样本.mp4
│ [5.3]--简单随机抽样概念与SPSS操作步骤.mp4
│ [5.4]--系统抽样的概念与SPSS实现.mp4
│ [5.5]--整群抽样的概念与SPSS实现.mp4
│ [5.6]--分层抽样的概念与SPSS实现.mp4
│ [5.7]--任意抽样与抽样方法总结.mp4
│ [5.8]--数据类型与测量尺度.mp4
│
├─{6}--数据导入与导出
│ [6.1]--常见的数据源.mp4
│ [6.2]--使用SPSS的自带案例数据集.mp4
│ [6.3]--在SPSS中进行规范的数据录入.mp4
│ [6.4]--数据的导入导出以及乱码问题解决(Win版).mp4
│ [6.5]--数据的导入导出以及乱码问题解决(Mac版).mp4
│ [6.6]--SPSS能处理多大规模的数据集?.mp4
│ [6.7]--案例实战(3个有针对性的练习题).mp4
│
├─{7}--描述统计与三线表
│ [7.1]--论文里的描述性统计分析.mp4
│ [7.2]--数值变量的描述性统计量.mp4
│ [7.3]--用SPSS输出数值型变量的描述性统计量.mp4
│ [7.4]--制作三线表的三种常见方法.mp4
│ [7.5]--频数分析与交叉分析.mp4
│ [7.6]--SPSS强大的定制表功能.mp4
│ [7.7]--比率分析.mp4
│
├─{8}--统计图表的绘制
│ [8.1]--SPSS绘制出的图表展示.mp4
│ [8.2]--SPSS中用于统计绘图的3种菜单.mp4
│ [8.3]--常见的4种不同的条形图.mp4
│ [8.4]--折线图和面积图.mp4
│ [8.5]--散点图和气泡图.mp4
│ [8.6]--直方图和箱线图.mp4
│ [8.7]--饼状图和热力图.mp4
│ [8.8]--组合图和人口金字塔图.mp4
│
├─{9}--数据预处理
│ [9.1]--数据预处理知识点介绍.mp4
│ [9.2]--【重新编码】的3个重要作用.mp4
│ [9.3]--【加权操作】赋予数据权重.mp4
│ [9.4]--【计算变量】用于产生新变量.mp4
│ [9.5]--【缺失值处理】处理数据中的缺失值.mp4
│ [9.6]--【异常值处理】处理数据中的异常值.mp4
│ [9.7]--数据文件的合并与拆分.mp4
│ [9.8]--创建虚拟变量.mp4
│ [9.9]--数据结构重构.mp4
│
├─{10}--多选题的定义和分析
│ [10.1]--定项多选题的定义和分析.mp4
│ [10.2]--不定项多选题的分析.mp4
│ [10.3]--排序多选题的分析.mp4
│ [10.4]--多选题的交叉分析.mp4
│
├─{11}--常见统计分布与中心极限定理
│ [11.1]--随机变量与统计分布的含义.mp4
│ [11.2]--伯努利分布和二项分布.mp4
│ [11.3]--泊松分布及其应用.mp4
│ [11.4]--正态分布与t分布.mp4
│ [11.5]--其它常见统计理论分布.mp4
│ [11.6]--标准分数及其应用.mp4
│ [11.7]--中心极限定理.mp4
│
├─{12}--参数估计—从样本到总体
│ [12.1]--样本均值的抽样分布.mp4
│ [12.2]--用样本数据估计总体的均值(附SPSS操作).mp4
│ [12.3]--样本比例的抽样分布.mp4
│ [12.4]--用样本数据估计总体的比例(附SPSS操作).mp4
│
├─{13}--假设检验入门与t检验
│ [13.10]--两独立样本t检验.mp4
│ [13.11]--两独立样本t检验【论文实战】.mp4
│ [13.1]--为什么要学习假设检验.mp4
│ [13.2]--假设检验的基本原理【重点知识】.mp4
│ [13.3]--数据的正态性分析.mp4
│ [13.4]--数据的正态性分析【论文实战】.mp4
│ [13.5]--单样本比例检验.mp4
│ [13.6]--单样本t检验.mp4
│ [13.7]--单样本t检验【论文实战】.mp4
│ [13.8]--两配对样本t检验.mp4
│ [13.9]--两配对样本t检验【论文实战】.mp4
│
├─{14}--方差分析F检验(ANOVA)
│ [14.1]--方差分析的原理.mp4
│ [14.2]--单因素方差分析(One-wayANOVA).mp4
│ [14.3]--单因素方差分析【论文实战】.mp4
│ [14.4]--两因素方差分析(Two-wayANOVA,无交互).mp4
│ [14.5]--两因素方差分析(Two-wayANOVA,有交互).mp4
│ [14.6]--两因素方差分析【论文实战】.mp4
│ [14.7]--多因素方差分析(Multi-wayANOVA).mp4
│ [14.8]--多因素方差分析【论文实战】.mp4
│ [14.9]--协方差分析(Analysisofcovariance).mp4
│ [14.10]--协方差分析【论文实战】.mp4
│
├─{15}--卡方检验与Kappa一致性分析
│ [15.1]--卡方拟合优度检验(Chi-squaregoodnessoffit.mp4
│ [15.2]--卡方拟合优度检验【论文实战】.mp4
│ [15.3]--卡方独立性检验(Chi-square)【上】.mp4
│ [15.4]--卡方独立性检验(Chi-square)【下】.mp4
│ [15.5]--卡方独立性检验【论文实战】.mp4
│ [15.6]--分层卡方检验(Hierarchicalchi-squaretes.mp4
│ [15.7]--分层卡方检验【论文实战】.mp4
│ [15.8]--配对卡方检验(McNemar检验).mp4
│ [15.9]--配对卡方检验【论文实战】.mp4
│ [15.10]--Kappa一致性分析(Kappaanalysis).mp4
│ [15.11]--Kappa一致性分析【论文实战】.mp4
│
├─{16}--非参数检验(NonparametricTest)
│ [16.1]--了解非参数检验.mp4
│ [16.2]--单样本非参数检验.mp4
│ [16.3]--单样本非参数检验【论文实战】.mp4
│ [16.4]--独立样本非参数检验.mp4
│ [16.5]--独立样本非参数检验【论文实战】.mp4
│ [16.6]--配对样本的非参数检验.mp4
│ [16.7]--配对样本的非参数检验【论文实战】.mp4
│
├─{17}--相关分析与回归模型
│ [17.1]--相关分析与回归模型知识概要.mp4
│ [17.2]--双变量相关和偏相关.mp4
│ [17.3]--双变量相关和偏相关【论文展示】.mp4
│ [17.4]--一元线性回归模型.mp4
│ [17.5]--一元线性回归模型【论文展示】.mp4
│ [17.6]--多元线性回归模型(模型建立).mp4
│ [17.7]--多元线性回归模型(数据转换和共线性问题).mp4
│ [17.8]--多元线性回归模型(虚拟变量).mp4
│ [17.9]--多元线性回归模型【论文展示】.mp4
│ [17.10]--曲线回归(天猫双11销售额拟合).mp4
│ [17.11]--曲线回归【论文实战】.mp4
│ [17.12]--分层线性回归分析.mp4
│ [17.13]--分层线性回归分析【论文展示】.mp4
│
├─{18}--逻辑回归模型
│ [18.1]--二分类逻辑回归(案例详解).mp4
│ [18.2]--二分类逻辑回归(过程梳理).mp4
│ [18.3]--二分类逻辑回归【论文展示】.mp4
│ [18.4]--无序多分类逻辑回归模型.mp4
│ [18.5]--无序多分类逻辑回归模型【论文展示】.mp4
│ [18.6]--有序多分类逻辑回归模型.mp4
│ [18.7]--有序多分类逻辑回归模型【论文展示】.mp4
│
└─课件资料软件.zip
下载地址:
加入VIP超值
欢迎光临 IT视频教程资源网 (http://buyallchip.top/)
Powered by Discuz! X3.2