Seminare zum Thema IBM SPSS

This course guides students through the fundamentals of using IBM SPSS Statistics for typical data analysis. Students will learn the basics of reading data, data definition, data modification, data analysis, and presentation of analytical results. In addition to the fundamentals, students will learn shortcuts that will help them save time. This course uses the IBM SPSS Statistics Base; one section presents an add-on module, IBM SPSS Custom Tables.

This course provides the foundations of using IBM SPSS Modeler and introduces the participant to data science. The principles and practice of data science are illustrated using the CRISP-DM methodology. The course provides training in the basics of how to import, explore, and prepare data with IBM SPSS Modeler v18.2, and introduces the student to modeling.

This course provides an application-oriented introduction to the statistical component of IBM SPSS Statistics. Students will review several statistical techniques and discuss situations in which they would use each technique, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for exploring and summarizing data, as well as investigating and testing relationships. Students will gain an understanding of when and why to use these various techniques and how to apply them with confidence, interpret their output, and graphically display the results.

Dieser eintägige Kurs bietet eine kurze Einführung in SPSS Statistics. Er eignet sich für alle, die bereits ein anderes Statistikprogramm genutzt haben, ebenso wie für diejenigen, die Ihre Auswertungen bisher mit Tabellenkalkulationen berechnet bzw. erstellt haben. Es wird ein Überblick über die Möglichkeiten gegeben, der allen Einsteigern den Schnellstart erlaubt. Dabei bietet sich ein umfassendes Bild der Leistungsfähigkeit von SPSS. Die Teilnahme beinhaltet keine Lehrveranstaltung über Grundlagen der Statistik.

Der SPSS Kurs Grundlagen der Statistik mit SPSS bietet eine verständnisorientierte Einführung in die zentralen statistischen Verfahren der deskriptiven Statistik, der schließenden Statistik und der angewandten Statistik. Neben den statistischen Inhalten steht SPSS lernen im Vordergrund: Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen und der Syntax der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics mit den gängigen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenaufbereitung, der Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen. Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und anwendungsbezogenen Übungen mit SPSS auf unseren Schulungslaptops vermittelt.

In diesem Kurs lernen Sie verschiedene Aufgaben in EViews mithilfe der EViews- Skriptsprache zu lösen. Ferner wird das Erstellen von Add- Ins behandelt, welche die Integration der Funktionalität Ihrer Skripte in das EViews- Benutzer- Interface ermöglichen.

In diesem Kurs vermitteln wir Ihnen die Grundlagen der Statistik. Nach der Einführung grundlegender Begriffe beginnen wir mit der deskriptiven Statistik. Dazu gehören Lagemaße, Streuungsmaße, Formmaße, Verteilungen und typische graphische Darstellungsformen der explorativen Datenanalyse, wie Histogramme und Box- Plots. Anschließend beginnen wir mit Themen der anschließenden Statistik. Ausgehend vom fundamentalen Konzept der Hypothesentests behandeln wir Mittelwertvergleiche, Korrelationsanalysen
und lineare Regressionsmodelle.

In diesem zweitägigen Seminar werden den Teilnehmern die Grundlagen der statistischen Versuchsplanung anhand von Anwendungsbeispielen in XLSTAT vermittelt.

Diese 1-tages-Schulung ist vor allem für  User geeignet, die schon Erfahrungen im Umgang mit dem Softwarepaket SYSTAT gesammelt haben und sich nun mit den erweiterten Funktionen von SYSTAT auseinander setzen wollen.

In diesem Kurs stehen fortgeschrittene Methoden der Modellierung in der Ökonometrie im Vordergrund. Wir beginnen mit einer Wiederholung der Zeitreihenanalyse und dynamischen Modellen, die zeitliche Dynamik von wirtschaftlichen Abläufen berücksichtigen. Dann stellen wir Mehrgleichungsmodelle vor, die es erlauben, Entwicklungen und Wechselwirkungen von mehr als einer Variablen parallel darzustellen. Dies führt in natürlicher Weise zu Vektormodellen, etwa den VAR (vector autoregressive) bzw. VEC (vector error correction) Modellen. Schließlich behandeln wir noch die ARCH bzw. GARCH Modelle für die Analyse von Finanzmärkten.