, ,

کتاب از مبانی تا کاربرد: کتاب جامع تحلیل داده‌های چند متغیره

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از مبانی تا کاربرد: کتاب جامع تحلیل داده‌های چند متغیره

موضوع کلی: آمار و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: تحلیل داده‌های چند متغیره

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و اهداف آن
  • 2. مبانی آمار توصیفی و استنباطی (مرور)
  • 3. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های چند متغیره
  • 4. چرا تحلیل چند متغیره؟ مزایا و کاربردها
  • 5. انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری در تحلیل چند متغیره
  • 6. مرور ماتریس‌ها و جبر خطی (اصول ضروری)
  • 7. معرفی نرم‌افزارهای تحلیل چند متغیره (R, Python, SPSS)
  • 8. مفاهیم اساسی داده‌های چند متغیره: بردار میانگین و ماتریس کوواریانس
  • 9. توزیع نرمال چند متغیره
  • 10. آشنایی با انواع فرضیه‌ها در تحلیل چند متغیره
  • 11. ورود و سازماندهی داده‌ها
  • 12. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و مدیریت مقادیر پرت (Outliers)
  • 13. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 14. استراتژی‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 15. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 16. ترسیمات و نمودارهای توصیفی برای داده‌های چند متغیره (بخش اول)
  • 17. ترسیمات و نمودارهای توصیفی برای داده‌های چند متغیره (بخش دوم)
  • 18. تحلیل‌های توصیفی اولیه: میانگین، واریانس، کوواریانس و همبستگی
  • 19. ماتریس‌های همبستگی و کوواریانس: تفسیر و کاربرد
  • 20. مقدمه‌ای بر آزمون‌های نرمالیتی چند متغیره
  • 21. مرور رگرسیون خطی ساده
  • 22. مفاهیم و اهداف رگرسیون چندگانه
  • 23. مدل‌سازی رگرسیون چندگانه: معادله و فرضیات
  • 24. تخمین پارامترها در رگرسیون چندگانه
  • 25. آزمون فرضیه‌ها و معناداری مدل در رگرسیون چندگانه
  • 26. تفسیر ضرایب رگرسیون و مقدار R-squared
  • 27. تشخیص مشکلات مدل: همخطی چندگانه (Multicollinearity)
  • 28. تشخیص مشکلات مدل: ناهمسانی واریانس و خودهمبستگی
  • 29. متغیرهای طبقه‌ای در رگرسیون چندگانه
  • 30. تحلیل متغیرهای تعاملی (Interaction Terms) در رگرسیون
  • 31. مرور تحلیل واریانس (ANOVA) یک‌طرفه و دوعاملی
  • 32. مفاهیم و اهداف تحلیل واریانس چند متغیره (MANOVA)
  • 33. فرضیات MANOVA: نرمالیته، همگنی ماتریس‌های کوواریانس
  • 34. آماره‌های آزمون در MANOVA (Wilks' Lambda, Pillai's Trace, Hotelling's Trace, Roy's Largest Root)
  • 35. تفسیر نتایج MANOVA و شناسایی متغیرهای مؤثر
  • 36. آزمون‌های تعقیبی (Post-Hoc Tests) در MANOVA
  • 37. تحلیل واریانس با اندازه‌گیری‌های تکراری (Repeated Measures ANOVA – مقدمه)
  • 38. مفاهیم و اهداف تحلیل کوواریانس چند متغیره (MANCOVA)
  • 39. فرضیات MANCOVA و نحوه اجرای آن
  • 40. تفسیر نتایج MANCOVA و کنترل اثر متغیرهای مزاحم
  • 41. مقدمه‌ای بر تحلیل تشخیص (Discriminant Analysis)
  • 42. اهداف تحلیل تشخیص: طبقه‌بندی و پیش‌بینی عضویت گروهی
  • 43. فرضیات تحلیل تشخیص: نرمالیته، همگنی ماتریس‌های کوواریانس
  • 44. تابع تشخیص خطی و نحوه استخراج آن
  • 45. ارزیابی معناداری توابع تشخیص
  • 46. تفسیر ضرایب توابع تشخیص و ساختار همبستگی
  • 47. طبقه‌بندی موارد جدید با استفاده از توابع تشخیص
  • 48. ماتریس طبقه‌بندی و نرخ طبقه‌بندی صحیح
  • 49. مقایسه تحلیل تشخیص با رگرسیون لجستیک
  • 50. کاربردهای تحلیل تشخیص در علوم مختلف
  • 51. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک (Binary Logistic Regression)
  • 52. تفاوت رگرسیون لجستیک با رگرسیون خطی
  • 53. تابع پیوند (Link Function) و تبدیل لجیت (Logit Transformation)
  • 54. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک و نسبت شانس (Odds Ratio)
  • 55. ارزیابی برازش مدل در رگرسیون لجستیک (Hosmer-Lemeshow Test, ROC Curve)
  • 56. پیش‌بینی احتمال رویداد با استفاده از مدل
  • 57. رگرسیون لجستیک چند جمله‌ای (Multinomial Logistic Regression)
  • 58. رگرسیون لجستیک ترتیبی (Ordinal Logistic Regression)
  • 59. انتخاب متغیرها و مدل‌سازی گام به گام در رگرسیون لجستیک
  • 60. کاربردهای پیشرفته رگرسیون لجستیک
  • 61. مقدمه‌ای بر تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 62. اهداف PCA: کاهش ابعاد و ساخت متغیرهای جدید
  • 63. مفاهیم اساسی: واریانس، کوواریانس، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 64. مراحل اجرای PCA: استخراج مؤلفه‌ها
  • 65. معیارهای انتخاب تعداد مؤلفه‌ها (Kaiser Criterion, Scree Plot)
  • 66. چرخش مؤلفه‌ها (Rotation) و انواع آن (Varimax, Promax)
  • 67. تفسیر مؤلفه‌های اصلی و بارگذاری‌ها (Loadings)
  • 68. امتیازات مؤلفه‌ها (Component Scores) و کاربرد آنها
  • 69. PCA برای داده‌های همبسته و ناهمبسته
  • 70. محدودیت‌ها و نکات پیشرفته در PCA
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی (Factor Analysis – FA)
  • 72. تفاوت تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) و تأییدی (CFA)
  • 73. تفاوت تحلیل عاملی با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 74. فرضیات تحلیل عاملی اکتشافی
  • 75. روش‌های استخراج عامل‌ها (Principal Axis Factoring, Maximum Likelihood)
  • 76. انتخاب تعداد عامل‌ها و چرخش عامل‌ها (Rotation)
  • 77. تفسیر عامل‌ها و بارگذاری‌های عاملی (Factor Loadings)
  • 78. امتیازات عاملی (Factor Scores) و استفاده از آنها
  • 79. اعتبار و پایایی مدل عاملی
  • 80. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی تأییدی (CFA) با نرم‌افزارهای تخصصی
  • 81. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)
  • 82. اهداف تحلیل خوشه‌ای: گروه‌بندی موارد مشابه
  • 83. معیارهای شباهت و فاصله در تحلیل خوشه‌ای (Euclidean, Manhattan, Cosine)
  • 84. روش‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering): Ward's Method, Single Linkage, Complete Linkage
  • 85. دندروگرام‌ها (Dendrograms) و تفسیر آنها
  • 86. روش‌های خوشه‌بندی غیرسلسله مراتبی (Non-Hierarchical Clustering): K-Means
  • 87. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها در K-Means
  • 88. ارزیابی پایداری و اعتبار خوشه‌ها
  • 89. تفسیر نتایج تحلیل خوشه‌ای و پروفایل‌سازی خوشه‌ها
  • 90. کاربردهای تحلیل خوشه‌ای و ملاحظات عملی
  • 91. تحلیل همبستگی کانونی (Canonical Correlation Analysis – CCA): مفاهیم و اهداف
  • 92. فرضیات و مراحل اجرای CCA
  • 93. تفسیر نتایج CCA: روابط بین مجموعه‌های متغیرها
  • 94. ارزیابی اهمیت و اعتبار توابع کانونی
  • 95. کاربردهای CCA در پژوهش‌های چند متغیره
  • 96. مقیاس‌گذاری چند بعدی (Multidimensional Scaling – MDS): مفاهیم و اهداف
  • 97. انواع MDS: متریک و غیرمتریک
  • 98. تفسیر نقشه‌های MDS و تعیین ابعاد
  • 99. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling – SEM) و تحلیل مسیر (Path Analysis)
  • 100. نکات پیشرفته در انتخاب مدل، گزارش‌دهی و ملاحظات اخلاقی در تحلیل‌های چند متغیره

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب از مبانی تا کاربرد: کتاب جامع تحلیل داده‌های چند متغیره”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا