TECH आपके लिए सबसे अच्छा 100% ऑनलाइन कार्यक्रम उपलब्ध कराता है ताकि आप उसे प्राप्त कर सकें”

बहुसंख्याक तकनीकों के विकास के धन्यवाद से, आजकल विभिन्न वजनित और/या संयुक्त कारकों के परिवर्तन के बीच मौजूद संबंध के स्तर को बहुत अधिक सटीकता के साथ परिभाषित करना संभव है। इस पर आधारित होकर, शोधकर्ता सक्रियता और उनके परिणामों से सम्बंधित जानकारी को निकाल सकते हैं। उपलब्ध डेटा पर संबंधित जानकारी को निकालकर, वे कार्रवाई के लिए दिशानिर्देश स्थापित कर सकते हैं और भविष्य के लिए अधिक सटीक और प्रभावी हस्तक्षेप रणनीतियों को तैयार कर सकते हैं। वे अपने काम पर विचार कर सकते हैं: सामाजिक प्रवृत्तियाँ, आर्थिक पिछड़ाव, राजनीतिक परिणाम आदि। यह एक ऐसी विज्ञान है जो अपनी जटिलता के कारण, उसमें सीमित समय, ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है। इसके विस्तार और वितरण के बारे में एक व्यापक और विस्तृत ज्ञान की आवश्यकता होती है, जिसके माध्यम से स्नातक इस कार्यक्रम के दौरान काम कर सकेंगे।

TECH यूनिवर्सिटी मल्टीवेरिएट तकनीकों में स्नातकोत्तरडिप्लोमा को एक अद्वितीय अवसर के रूप में प्रस्तुत करती है। ताकि छात्र एक नवाचारी, पूर्ण और विस्तृत शिक्षण अनुभव के माध्यम से इस क्षेत्र में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकें। इस पाठ्यक्रम में 450 घंटे का सिद्धांतिक, प्रायोगिक और अतिरिक्त सामग्री शामिल है जो आपको इसमें गहराई से खोज करने की क्षमता प्रदान करेगी। कारक विश्लेषण और मुख्य घटक मॉडलिंग के सांख्यिकीय तकनीकों को शामिल किया गया है। यहां तकनीकों को भेदात्मक अध्ययन, पदात्मक और अपदात्मक एल्गोरिदम में भी शामिल किया गया है। इसके अलावा, यह प्रोग्राम प्रेडिक्शन के उन्नत सिद्धांतों में विशेषज्ञता प्राप्त करने के लिए जाएगा, जहां रणनीतियों के गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित होगा, साथ ही इनके उपयोग के लिए सिफारिशें भी होंगी।

यह सब कुछ 100% ऑनलाइन स्वरूप में और एक पाठ्यक्रम के माध्यम से होगा, जो केवल मुद्रांक के साथ नहीं, छात्रों के कौशलों को व्यावहारिक रूप में सुधारने के लिए उपयोग मामलों को भी शामिल करेगा साथ ही, पाठ्यक्रम के विभिन्न खंडों में गहराई से खोजने के लिए विस्तृत वीडियो, शोध लेख, अतिरिक्त पाठ, समाचार और बहुत सारी अतिरिक्त सामग्री शामिल होगी। यह सब कुछ वर्चुअल कैंपस पर शुरू से ही उपलब्ध होगा और किसी भी उपकरण में इंटरनेट कनेक्शन के साथ डाउनलोड किया जा सकेगा, जैसे कंप्यूटर, टैबलेट या मोबाइल फोन।

आप 2x2 तालिकाओं में तरंगी विश्लेषण में सबसे नवाचारी तकनीकों और रणनीतियों के माध्यम से सतत परिश्रम से काम करेंगे” 

यह बहुभिन्नरूपी तकनीकें में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएँ शामिल हैं:

• प्रयोगात्मक सांख्यिकी में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत मामला अध्ययन का विकास
• पाठ्यक्रम के डिजाइन के अनुसार, ग्राफिक, संकेतिक और अत्यंत व्यावहारिक सामग्री शामिल है जिससे पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी एकत्रित की जाती है। आवश्यक विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी एकत्रित की जाती है
• व्यावहारिक अभ्यास जहां स्व-मूल्यांकन का उपयोग करके सीखने को सुधारा जा सकता है
• इसमें नवाचारी तकनीकों पर विशेष जोर होना
• सिद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ के लिए प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर चर्चा मंच, और व्यक्तिगत परिवेशना का असाइनमेंट
• सामग्री जिसे इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थापित या पोर्टेबल उपकरण से एक्सेस किया जा सकता है

आपको सबसे व्यापक और नवाचारी शिक्षात्मक सामग्री मिलेगी, जिसमें विस्तृत वीडियो, शोध लेख, समाचार, अतिरिक्त पठन सामग्री और बहुत कुछ शामिल होगा”

इस पाठ्यक्रम में शिक्षा स्थान के कर्मचारियों में, उद्योग से संबंधित पेशेवरों को शामिल किया गया है जो अपने कार्य के अनुभव को इस पाठ्यक्रम में सम्मिलित करते हैं, साथ ही प्रमाणित विशेषज्ञों को शामिल किया गया है जो संदर्भ संस्थाओं और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों से हैं।

यह पाठ्यक्रम का मल्टीमीडिया सामग्री, नवीनतम शिक्षण प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई है, जो पेशेवर को स्थानांतरित और संदर्भगत सीख प्रदान करेगी, अर्थात एक सिम्युलेटेड पर्यावरण जो वास्तविक स्थितियों में सीखने को प्रदान करेगा। यह एक आपस्तित्वशील शिक्षा होगी जो वास्तविक परिस्थितियों में सीखने को प्रोग्राम करेगी।

यह पाठ्यक्रम का डिजाइन समस्या-मुद्दा पर आधारित अध्ययन पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसके माध्यम से पेशेवर को पूरे वर्ष में उठाए जाने वाले विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने की कोशिश करनी होती है। यह करने के लिए प्रसिद्ध विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए नवाचारी इंटरैक्टिव वीडियो के माध्यम से किया जाएगा।

यह एक सही पाठ्यक्रम है जिसमें लॉगलिनियर मॉडलों में समस्या सृजन कार्यक्रमों को अद्यतित करने के लिए है, और जहां चाहें वहां से और आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप फॉर्मेट में उपलब्ध है”

आपको अनेक उपयोग मामलों की सुविधा होगी जिससे आप व्यक्तियों की वर्गीकरण और समस्या सृजन में अपने कौशल को अमल में ला सकते हैं”

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा के विकास के लिए, TECH ने एक टीम के मानव संसाधन विशेषज्ञों के मानदंडों को मध्यस्थ रखा है, जो अनुप्रयोगिक सांख्यिकी में विशेषज्ञता रखते हैं, विशेष रूप से अध्ययन और अनुसंधान के क्षेत्र में। इसके कारण, यह संभव हुआ है कि एक गतिशील औरबहशैक्षणिकअध्ययन योजना विकसित की जाए, जो संपूर्ण और नवाचारी भी है, जिसके माध्यम से स्नातक प्राप्त करने वाला अद्वितीय ज्ञान प्राप्त कर सकेगा, उन्नत पूर्वानुमान तकनीकों के बारे में साथ ही विभिन्न बहुमुखी रणनीतियों के बारे में भी। इस सब को 100% ऑनलाइन और एक डिग्री के माध्यम से पूरी तरह से विश्वविद्यालयी वातावरण के मुख्यांशों के अनुरूप संभव बनाया गया है।

आपको वर्चुअल कैंपस में विस्तृत वीडियो, शोध लेख, सहायक पठन सामग्री और बहुत कुछ मिलेगा। इस तरह आप सिलेबस के विभिन्न खंडों के अध्ययन को अपनी पसंद के अनुरूप व्यक्तिगत बना सकते हैं”

मॉड्यूल 1. बहुमुखी सांख्यिकीय तकनीक I

1.1. कारक विश्लेषण

1.1.1. परिचय
1.1.2. कारक विश्लेषण के मूलभूत सिद्धांत
1.1.3. कारक विश्लेषण
1.1.4. कारक परिवर्तन विधियाँ और कारक विश्लेषण के व्याख्यान

1.2. कारक विश्लेषण मॉडलिंग

1.2.1. उदाहरण
1.2.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडलिंग

1.3. मुख्य घटक विश्लेषण

1.3.1. परिचय
1.3.2. मुख्य घटक विश्लेषण
1.3.3. व्यवस्थित मुख्य घटक विश्लेषण (सिस्टेमेटिक प्रिंसिपल कॉम्पोनेन्ट एनालिसिस)

1.4. मुख्य घटक विश्लेषण मॉडलिंग

1.4.1. उदाहरण
1.4.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडलिंग

1.5. संवाद विश्लेषण

1.5.1. परिचय
1.5.2. स्वतंत्रता परीक्षण
1.5.3. पंक्ति और स्तंभ प्रोफ़ाइल्स
1.5.4. एक बिंदु बादल की अथर्वा विश्लेषण
1.5.5. बहुतांक संवाद विश्लेषणसंवाद विश्लेषण

1.6. संवाद विश्लेषणकारक मॉडलिंग

1.6.1. उदाहरण
1.6.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडलिंग

1.7. भेदक विश्लेषण 

1.7.1. परिचय
1.7.2. दो समूहों के लिए निर्णय नियम
1.7.3. कई जनसंख्याओं के ऊपर वर्गीकरण
1.7.4. फिशरका कैनोनिकल भेदक विश्लेषण
1.7.5. मापकों का चयन करना: आगे और पीछे की प्रक्रिया
1.7.6. व्यवस्थित भेदक विश्लेषण

1.8. संवाद विश्लेषणकारक मॉडलिंग

1.8.1. उदाहरण
1.8.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडलिंग

1.9. समूह विश्लेषण

1.9.1. परिचय
1.9.2. दूरी और समानता माप
1.9.3. श्रेणीबद्ध वर्गीकरण एल्गोरिदम
1.9.4. गैर-श्रेणीबद्ध वर्गीकरण एल्गोरिदम
1.9.5. समूहों की उचित संख्या निर्धारित करने की प्रक्रिया
1.9.6. समूहों का वर्णन 
1.9.7. व्यवस्थित भेदक विश्लेषण

1.10. संवाद विश्लेषणकारक मॉडलिंग

1.10.1. उदाहरण
1.10.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडलिंग

मॉड्यूल 2. बहुमुखी सांख्यिकीय तकनीक II

2.1. परिचय

2.2. नामांकित परिमाप

2.2.1. 2x2 तालिकाओं के लिए संबंध के माप

2.2.1.1. फाई संकेतक
2.2.1.2. सापेक्षिक जोखिम
2.2.1.3. क्रॉस-प्रोडक्ट अनुपात (ऑड्स अनुपात)

2.2.2. 2x2 तालिकाओं के लिए संबंध के माप

2.2.2.1. आपात संख्या
2.2.2.2. क्रेमर का वी
2.2.2.3. लैम्बदा 
2.2.2.4. गुडमैन और क्रुस्कल का टाउ
2.2.2.5. अनिश्चितता संकेतक

2.2.3. कैपा संकेतक

2.3. क्रमबद्ध परिमाप

2.3.1. गामा संकेतक
2.3.2. केंडल का टाउ-बी और टाउ-सी
2.3.3. सोमर्स का डी

2.4. अंतराल या अनुपात परिमाप

2.4.1. इटा संकेतक
2.4.2. पीयरसन का संबंध संकेतक और स्पियरमैन का संबंध संकेतक 

2.5. 2x2 तालिकाओं में विभाजित विश्लेषण

2.5.1. विभाजित विश्लेषण
2.5.2. 2x2 तालिकाओं में विभाजित विश्लेषण

2.6. लॉग-लीनियर मॉडल में समस्या निरूपण

2.6.1. दो चरों के लिए संतृप्त मॉडल
2.6.2. सामान्य संतृप्त मॉडल
2.6.3. अन्य प्रकार के मॉडल

2.7. सामान्य संतृप्त मॉडल

2.7.1. प्रभावों की गणना
2.7.2. मूल्यांकन की उपयुक्तता
2.7.3. क प्रभावों का परीक्षण
2.7.4. आंशिक संबंध परीक्षण

2.8. हायरार्किकल मॉडल

2.8.1. पीछे की विधियाँ 

2.9. प्रोबिट प्रतिक्रिया मॉडल

2.9.1. समस्या निरूपण
2.9.2. पैरामीटर अनुमान
2.9.3. चि-स्क्वेर उपयुक्तता-संघटन परीक्षण
2.9.4. समूहों के लिए समांतरता परीक्षण
2.9.5. एक दिए गए प्रतिक्रिया अनुपात को प्राप्त करने के लिए आवश्यक खुराक का अनुमान

2.10. द्विआधारिक लॉजिस्टिक प्रतिस्थापन

2.10.1. समस्या निरूपण
2.10.2. गुणात्मक प्रतिस्थापन में गुणगत प्रमाण
2.10.3. मापकों का चयन करना
2.10.4. पैरामीटर अनुमान
2.10.5. मूल्यांकन की उपयुक्तता
2.10.6. व्यक्तियों का वर्गीकरण
2.10.7. पूर्वानुमान

मॉड्यूल 3. उन्नत पूर्वानुमान तकनीकें

3.1. सामान्य लीनियर प्रतिस्थापन मॉडल

3.1.1. परिभाषा
3.1.2. संपत्ति
3.1.3. उदाहरण

3.2. आंशिक सर्वाधिक वर्गीकरण प्रतिस्थापन

3.2.1. परिभाषा
3.2.2. संपत्ति
3.2.3. उदाहरण

3.3. मुख्य घटक प्रतिस्थापन

3.3.1. परिभाषा
3.3.2. संपत्ति
3.3.3. उदाहरण

3.4. आरआरआरप्रतिस्थापन

3.4.1. परिभाषा
3.4.2. संपत्ति
3.4.3. उदाहरण

3.5. रिज प्रतिस्थापन

3.5.1. परिभाषा
3.5.2. संपत्ति
3.5.3. उदाहरण

3.6. लासो प्रतिस्थापन

3.6.1. परिभाषा
3.6.2. संपत्ति
3.6.3. उदाहरण

3.7. इलास्टिकनेट प्रतिस्थापन

3.7.1. परिभाषा
3.7.2. संपत्ति
3.7.3. उदाहरण

3.8. गैर-रैखिक पूर्वानुमान मॉडल

3.8.1. सामान्य लीनियर प्रतिस्थापन मॉडल
3.8.2. गैर-रैखिक लीस्ट स्क्वेयर
3.8.3. लीनियर मॉडल में परिवर्तन

3.9. गैर-रैखिक प्रणाली में पैरामीटर अनुमान

3.9.1. रैखीकरण
3.9.2. अन्य पैरामीटर अनुमान विधियाँ
3.9.3. प्रारंभिक मान
3.9.4. कंप्यूटर कार्यक्रम

3.10. गैर-रैखिक प्रतिस्थापन में सांख्यिकीय निष्कर्ष

3.10.1. गैर-रैखिक प्रतिस्थापन में सांख्यिकीय निष्कर्ष
3.10.2. प्राकृतिक निष्कर्ष की मान्यता की अनुमानित सत्यापन
3.10.3. उदाहरण

दोबारा सोचने की आवश्यकता नहीं है और सबसे उच्च स्तर का शिक्षण अनुभव चुनें, जो विश्व में सबसे बड़ी ऑनलाइन विश्वविद्यालयों में से एक द्वारा प्रमाणित किया गया हो”