Khai giảng 16/07/2023
Thời gian học: Chủ nhật hàng tuần
(Sáng 08h30 - 11h30; Chiều 13h00 - 16h00)
Tổng quan khóa học Hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi qui được sử dụng trong giai đoạn phân tích (ANALYSE) phân tích các dữ liệu trong quá trình áp dụng Six Sigma ( Define, Measure, Analyse, Improve , Control) nhằm tiên đoán và đưa ra các quyết định tốt nhất về quản trị dựa trên các biến tiên lượng ( Resourcse – nguồn lực) đang thực hiện.
Nhà quản trị xác định các yêu cầu liên quan đến dịch vụ và sản phẩm Công ty cung cấp KPOV – Key Process Output Variable và xác định các ảnh hưởng của nguồn lực khi thực hiện quá trình KPIV – Key Process Input Variable để tìm hiểu mối quan hệ của các biến liên quan nhằm chọn một mô hình tối ưu trước khi ra quyết định quản trị.
Khóa học chuyên đề về Phân tích Mô hình hồi quy Học viên sẽ được thực tập các tình huống trên 02 phần mềm Excel và Minitab.
Ngôn ngữ đào tạo : Anh – Việt
Hình thức đào tạo
-
Lý thuyết 20%, thực hành 80%
-
Lập nhóm, chọn đề tài cải tiến, thực hiện đề tài và báo cáo đề tài cuối khóa.
Điều kiện tham gia khóa học hồi quy tuyến tính
-
Học viên đã có kiến thức về Lean Six Sigma.
-
Học viên phải có máy tính cá nhân để cài đặt ứng dụng Minital và mang theo mỗi buổi học.
-
Đăng ký và nộp học phí trước ngày học 3 ngày.
Nội dung đào tạo khóa học hồi quy tuyến tính
|
Date
|
Time
|
Topic
|
Contents
|
|
Day 1
|
8h30
-
11h30
|
Lesson 1: Simple Linear Regression
|
-
Simple Linear Regression introduce
-
Best Fit Line
-
The Simple Linear Regression Model
-
The Common Error Variance
-
(Pearson) Correlation Coefficient r
-
R-squared Cautions
-
Hypothesis Test for the Population Correlation Coefficient
-
Inference for the Population Intercept and Slope
|
|
13h00
-
16h00
|
Lesson 2:
SLR Model Evaluation
Lesson 3:
SLR Estimation & Prediction
|
-
The Analysis of Variance (ANOVA) table and the F-test
-
The Lack of Fit F-test
-
Confidence Interval for the Mean Response
-
Prediction Interval for a New Response
-
Further Example
|
|
Day 2
|
8h30
-
11h30
|
Lesson 4: Multiple Linear Regression
|
-
The Multiple Linear Regression Model
-
A Matrix Formulation of the Multiple Regression Model
-
Further Examples
|
|
13h00
-
16h00
|
Lesson 5: MLR Model Evaluation
MLR Estimation, Prediction & Model Assumptions
|
-
Three Types of Hypotheses
-
The General Linear F-Test
-
The Hypothesis Tests for the Slopes
-
Lack of Fit Testing in the Multiple Regression Setting
-
Prediction Interval for a New Response
-
MLR Model Assumptions
|
|
Day 3
|
8h30
-
11h30
|
Lesson 6: Categorical Predictors
|
-
The Basics
-
Two Separate Advantages
-
Additive Effects and Interaction Effects
-
Leaving an Important Interaction Out of a Model
|
|
13h00
-
16h00
|
Lesson 7: Multicollinearity
|
-
Multicollinearity introduction
-
Detecting Multicollinearity Using Variance Inflation Factors
-
Reducing Data-based Multicollinearity
-
Reducing Structural Multicollinearity
|
|
Day 4
|
8h30
-
11h30
|
Lesson 8:
Logistic and
Poisson Regression
|
-
Logistic Regression
-
Polytomous Logistic Regression
-
Poisson Regression
|
|
13h00
-
16h00
|
Lesson 9: Nonlinear and Exponential Regression
|
-
Generalized Linear Models
-
Nonlinear Regression
-
Exponential Regression Example
|
>> Khách hàng có nhu cầu đào tạo tại Công ty ► ĐĂNG KÝ
Thời lượng khóa học : 08 buổi/khóa (4 ngày)
Học phí : 4.800.000 VNĐ/khóa
Ưu đãi : + Giảm còn 4.500.000 VNĐ/khóa dành cho học viên đã học tại iRTC hoặc nhóm ≥ 03 người.
+ Hoặc giảm còn 4.600.000 VNĐ/khóa nếu nộp trước 5 ngày.
Chú ý: Học viên được cấp chứng chỉ vào cuối khóa học sau khi kết thúc báo cáo dự án.
