Modelos de Regresión con SPSS
Nori zuzendua
UPV/EHUko doktoregaiak, SPSSn aldez aurreko ezagutzak dituztenak (egiaztagiriak eskatuko dira).
Data
- Bizkaiko campusa: 2024ko urtarrila
Iraupena (ordutan) / Ordutegia
12 ordu (3 orduko 4 saioa).
Ordutegia: 16:00-19:00.
Asistentzia
%100 bertaratzea derrigorrezkoa (Oinarrizko arautegia DOKe-k antolatutako zeharkako prestakuntza jardueretan parte hartzeko 3. puntuan).
Hizkuntza
Gaztelaniaz.
Modalitatea
Presentziala.
Lekua eta egunak:
CAMPUS | DATA | LEKUA |
---|---|---|
Bizkaiko campusa (Leioa) |
Urtarrilak, 8, 10, 15 eta 17 | Biblioteka Nagusia eraikina Informatika gela (6. solairua) |
Hizlaria, irakaslea eta profila
Agueda Azpeitia andrea. Estatistika Aplikatuan diplomatua UABn. 15 urte baino gehiagoz Metodologoen eta Bioestatistikoen taldeko kide izan da finantzaketa publikoa izan duten estatuko eta nazioarteko ikerketa proiektuetan, eta eremu pribatuan CRO’s-en. SPSSko irakaslea da, duela 10 urtetik baino gehiagotik.
Parte hartzaileen kopurua
12
Izen-ematea
INSKRIPZIO ITXIA
OHARRAK: eskolako zeharkako jardueretan parte hartu ahal izateko, beharrezkoa da 2023/24 ikasturte berriko matrikula ordainduta izatea.
Programa:
Primer día: Regresión Lineal Simple
- Introducción al curso
- Correlaciones
- Correlaciones con SPSS
- Regresión lineal simple
- Estimación de los parámetros. Contrastes.
- Ejercicios
Segundo día: Regresión Lineal Múltiple
- Regresión lineal múltiple
- Estimación de los parámetros. Contrastes.
- Estudio de los residuos y predicción.
- Ejercicio
Tercer día: Regresión Logística
- Introducción. Función logística (logit)
- Estimación de los parámetros: Odds Ratio (OR)
- Regresión logística: variable independiente continua
- Cómo hacerlo con SPSS y su interpretación.
- Ejercicio
- Regresión logística: variable dependiente categórica
- Cómo hacerlo con SPSS y su interpretación.
- Regresión logística multivariable.
- Cómo hacerlo con SPSS y su interpretación
- Ejercicio
Cuarto día: Repaso y Ejercicios
- Ejercicio de Repaso de Regresión Lineal
- Ejercicio de Repaso de Regresión Logística