Seminari/Tecnologia raccontata dai player di mercato – IBM

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PRESENTAZIONI DEDICATE ALL'USO DI IBM SPSS STATISTICS

11 marzo 2021 – 20 aprile 2021 – 25 maggio 2021 – dalle ore 11:00 alle ore 12:00

I modelli di Regressione logistica con IBM SPSS Statistics

25 maggio 2021

La Regressione logistica è un modello di regressione non lineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico e il cui obiettivo è di determinare la probabilità con cui un’osservazione può generare uno o l’altro valore della variabile dipendente.
Inizieremo la presentazione con un primo contesto introduttivo, per passare una breve panoramica teorica, che introdurrà l’obiettivo del webinar stesso, ovvero l’utilizzo di IBM SPSS Statistics attraverso un esempio pratico, che verterà in particolare all’ambito sportivo.
Il webinar è rivolto ad un pubblico molto ampio in quanto il tema in oggetto può essere utile a tutti coloro che lavorano nell’ambito medico, o in quello della ricerca scientifica o ambientale, ma anche sociale, di marketing o sportivo.

Relatore: Mattia Cefis

I Modelli di Regressione Lineare con IBM SPSS Statistics

20 aprile 2021

La tecnica della Regressione lineare è una delle più utilizzate in quanto è utile per studiare le relazioni che intercorrono tra due o più variabili statistiche.
Durante la presentazione mostreremo una panoramica della Regressione lineare, con particolare riferimento agli ingredienti per poterla impostare, alle finalità descrittive e predittive del modello, alla stima della retta di Regressione per arrivare all’interpretazione del modello.
Obiettivo della presentazione, dopo una prima breve panoramica teorica, sarà quella di mostrare l’utilizzo di IBM SPSS Statistics attraverso un esempio pratico, che verterà in particolare all’ambito ambientale.
Il webinar è rivolto a tutti coloro che hanno necessità di studiare la relazione funzionale tra variabili, il cui tema può spaziare in numerosi campi, da quello scientifico a quello medico, nutrizionale, ambientale, marketing, sportivo ecc.

Relatore: Mattia Cefis

L’Analisi delle Componenti Principali (PCA) con IBM SPSS Statistics

11 marzo 2021

L’analisi delle componenti principali (PCA) è un metodo che viene ampiamente utilizzato in diversi campi, soprattutto per l’estrazione delle caratteristiche e la riduzione delle dimensioni.
È una tecnica che aiuta ad identificare modelli nei dati in base alla correlazione tra funzionalità. Infatti, di solito in uno studio di un set di dati di dimensioni ridotte, ottenuto eseguendo la tecnica delle componenti principali, è più facile individuare tendenze, modelli e valori anomali nei dati.
Obiettivo della presentazione, dopo una prima breve panoramica teorica, sarà quella di mostrare l’utilizzo di IBM SPSS Statistics attraverso un esempio pratico, che verterà all’ambito scientifico.
Il webinar è rivolto a tutti coloro che hanno a disposizione numerosi dati, il cui tema può spaziare in diversi campi, da quello scientifico a quello psicometrico, ambientale, di marketing, sportivo ecc.

Relatore: Mattia Cefis

IBM SPSS Statistic. La classifica della sostenibilità nelle università

20 ottobre 2020

Al seguente link  – https://bit.ly/2HnQQwM
 è possibile compilare un questionario di gradimento che sarà utile anche per individuare i temi delle prossime sessioni.

IBM SPSS Statistic. Come selezionare le variabili in un modello di regressione lineare multipla

10 novembre 2020

Questa presentazione è rivolta a tutte le discipline, in quanto affronta temi di analisi dati con finalità descrittive e predittive.

Mostreremo un esempio pratico con IBM SPSS Regression, che include diversi processi di selezione delle informazioni che possono essere incluse o escluse da un modello di regressione lineare multipla. Obiettivo della presentazione sarà di mostrare l’ampia possibilità di tecniche messe a disposizione da IBM SPSS Statistics, che è possibile mettere in pratica in modo semplice.