Course Online Regresion Analysis from SmartResearchThai
top of page
profile_fb_skilllane_1200-630.jpg

Regression Analysis

การเรียนในระดับอุดมศึกษาโดยเฉพาะในสาขาสังคมศาสตร์ รัฐศาสตร์ บริหารธุรกิจ รวมถึงกลุ่มวิทยาศาสตร์ ทั้งในระดับปริญญาตรี ปริญญาโท ปริญญาเอก นั้น

การทำวิจัยเป็นสิ่งที่เลี่ยงได้ยาก บ้างเรียกว่าสัมมนา ปริญญานิพนธ์ สารนิพนธ์ ค้นคว้าอิสระ วิทยานิพนธ์ ดุษฎีนิพนธ์ หรืออาจะเรียกเป็นอย่างอื่น ซี่งในการวิจัยเหล่านั้นมีทั้งเป็นการวิจัยที่เป็นการทดลอง การวิจัยเชิงคุณภาพ และการวิจัยเชิงปริมาณ โดยเฉพาะในเชิงปริมาณจะต้องนำสถิติเข้ามาช่วยในการหาคำตอบ

Regression Analysis หรือการวิเคราะห์ถดถอย เป็นอีกหนึ่งสถิติที่มีความสำคัญในการทำวิจัย ในหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ สังคมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ สุขภาพ ล้วนแต่ใช้ regression ทั้งสิ้น 

วันนี้ ผมขอนำเสนอตัวช่วยที่จะทำให้การทำความเข้าใจ Regression “ง่ายขึ้น” ทำให้เราสามารถวิเคราะห์ Regression ได้อย่างราบรื่นมากขึ้น

คอร์สออนไลน์ Regression Analysis: Linear & Logistic แบ่งเนื้อเป็น 3 Sessions:
👉Session1: Linear Regression
👉Session2: Logistic Regression
👉Session3: Extra Issue - Mahalanobis distance

บทเรียนเข้าใจง่าย นำไปใช้ได้จริง สอนง่ายสไตล์ติวเตอร์ เน้นใช้ภาษาทั่วไปเหมือนเพื่อนคุยกัน เข้าใจง่ายสุดๆ✨

คอร์สนี้เหมาะกับ:
✅นักศึกษาระดับปริญญาตรี – โท – เอก
✅อาจารย์
✅นักวิจัย นักวิชาการ และบุคคลทั่วไปที่ต้องการวิเคราะห์ถดถอย Regression

#ผ่าน platform ชั้นนำ SkillLane 🔥เพียง 1,290 บาท🔥
.
.
📍สนใจ สมัครเลย
คลิก >> https://www.skilllane.com/courses/Regression-Analysis-Linear-and-Logistic

หรือสามารถสอบถามเพิ่มเติมได้ที่
.
📳tel.086-555-5949
🆔️line: @SmartResearchThai
💌email: contact@SmartResearchThai.com
#ปรึกษาสถิติ #สอนใช้โปรแกรมสถิติ #แก้ปัญหาสถิติ #คอร์สสถิติ #เรียนสถิติ

Course Background

ที่มาที่ไป:

  • สถิติ Regression หรือสมการถดถอย ได้นำมาใช้ในการวิเคราะห์งานวิจัยในหลากหลายสาขาวิชา

  • ซึ่งพบปัญหาว่า นักเรียน นักศึกษา หรือผู้วิจัยไม่เข้าใจสถิติตัวนี้ จึงทำให้การวิเคราะห์ไม่ราบรื่น

  • และด้วยการเรียนรู้สถิติตัวนี้ มีความยาก ทั้งในแง่แนวคิด และการใช้โปรแกรม

  • ความไม่เข้าใจ ไม่กล้าถามอาจารย์ผู้สอน

  • ต้องการเหมือนเพื่อนคู่คิด เพื่อนช่วยสอน คอยให้คำแนะนำ

  • พบว่าเหล่านี้เป็นปัญหาที่ผู้เรียนในระดับปริญญาและระดับบัณฑิตศึกษาที่ต้องใช้หรือต้องวิเคราะห์สถิติต้องพบเจอ เราจึงขอเสนอทางเลือกให้เราได้เป็นเพื่อนผู้ช่วยให้ทุกท่านที่พบปัญหานี้ ได้เบาใจว่ามีเพื่อนช่วยคิด ช่วยสอน ช่วยทบทวนการวิเคราะห์สถิติพื้นฐานเหล่านี้ ได้อย่างสบายใจ

หลักสูตรนี้เหมาะกับใคร:

  • นักศึกษาปริญญาตรี-โท-เอก

  • อาจารย์

  • นักวิจัย

  • นักวิชาการและบุคคลทั่วไป ที่ต้องใช้การวิเคราะห์สถิติสมการถดถอยหรือ Regression

สิ่งที่ผู้เรียนจะได้รับ:

  • ความรู้ ความเข้าใจในสถิติพื้นฐานสำหรับการวิจัย ฉบับทำได้จริง

  • เรียนจบสามารถวิเคราะห์งานวิจัยของตนเองได้ทันที

  • สามารถใช้งานโปรแกรม SPSS ในการวิเคราะห์สมการถดถอยหรือ Regressionได้

  • เอกสารประกอบการสอน ไฟล์แบบฝึกหัด

ระยะที่ใช้เวลาในการเรียน:

  • เนื้อหา 3 Session 13 topic + 3 Example practices

  • ระยะเวลาเรียน สามารถเรียนจบ เข้าใจ ทำเป็นได้ภายใน 1 วัน

  • เข้าเรียนซ้ำในระบบได้ ไม่มีวันหมดอายุ

  • ไม่จำกัดระยะเวลาในการเรียน

ตัวอย่าง: Sesseion3 - Example Mahalanobis

Course Content

Pre-session:

  • แนะนำคอร์ส

  • แบบทดสอบก่อนเรียน

Session 1: Linear Regression:

  • Topic 1.1 จุดมุ่งหมาย และ ประเภทของการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น

  • Topic 1.2 สมการเชิงเส้น ของการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น

  • Topic 1.3 ขนาดตัวอย่าง ของการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น

  • Topic 1.4 ตัวแปรหุ่น (Dummy)

  • Topic 1.5 ข้อตกลงเบื้องต้น ของการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น

  • Topic 1.6 สรุปภาพรวม และ ตัวอย่างการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น

  • Topic 1.7 ปฏิบัติการตัวอย่างการวิเคราะห์ สมการถดถอยเชิงเส้น

Session 2: Logistic Regression:

  • Topic 2.1 จุดมุ่งหมาย และ ประเภทของการวิเคราะห์ถดถอยโลจีสติกส์

  • Topic 2.2 ฟังก์ชั่น ของการวิเคราะห์ถดถอยโลจีสติกส์

  • Topic 2.3 ขนาดตัวอย่าง ของการวิเคราะห์ถดถอยโลจีสติกส์

  • Topic 2.4 สมการ ของการวิเคราะห์ถดถอยโลจีสติกส์

  • Topic 2.5 ข้อตกลงเบื้องต้น ของการวิเคราะห์ถดถอยโลจีสติกส์

  • Topic 2.6 สรุปภาพรวม และ ตัวอย่างการวิเคราะห์ถดถอยโลจีสติกส์

  • Topic 2.7 ปฏิบัติการตัวอย่างการวิเคราะห์ ถดถอยโลจีสติกส์

Session 3: Extra Issue: Mahalanobis Distance:

  • Topic 3.1 เนื้อหาพิเศษ การตรวจสอบ Outlier ด้วย Mahalanobis Distance

  • Topic 3.2 ปฏิบัติการตัวอย่างการวิเคราะห์ การตรวจสอบ Outlier ด้วย Mahalanobis Distance

ต้องการสมัครเรียนหรือดูรายละเอียดเพิ่มเติม คลิกสมัครเรียนได้เลย

bottom of page