SPSS类别预测模型实战课程详解

本课程专注于SPSS软件在类别预测模型中的实际应用，帮助学员系统掌握关键技能。课程内容覆盖以下核心模块：

首先，详细讲解SPSS的Python和R插件安装与配置，确保环境准备就绪。接着，学习如何利用模型对新案例进行预测，提升实战能力。

逻辑回归部分，涵盖基本概念、案例分析、哑变量处理、多变量筛选及模型功能设置。同时，深入介绍配对设计、病例对照研究中的个案控制匹配和倾向得分匹配（PSM），以及条件逻辑回归的原理与操作。

针对无序和有序分类因变量，课程讲解逻辑回归和弗斯逻辑回归模型。树模型部分，包括基本概念、信息量计算、多种算法及CRT树模型的操作和选项设置。随机森林的基本原理和软件实现也被重点讲解。

神经网络方面，涉及基本原理、算法本质、BP神经网络操作及径向基神经网络内容。支持向量机（SVM）涵盖核函数、分类、参数优化和回归，并介绍异常值检测及单类SVM的应用。最后，学习最近邻分析的原理与实现。

课程资料已打包为zip文件，方便下载。本课程适合希望深入掌握SPSS类别预测模型的学员，内容紧凑，实用性强。