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    SPSS Regression授權(quán)購買
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    SPSS Regression (產(chǎn)品編號(hào)：13786)

    使您能夠預(yù)測(cè)分類結(jié)果，并應(yīng)用各種非線性回歸過程

    標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)BI數(shù)據(jù)分析

    開發(fā)商： IBM

    當(dāng)前版本：

    產(chǎn)品類型：軟件

    產(chǎn)品功能：大數(shù)據(jù)分析工具

    平臺(tái)語言：

    開源水平：不提供源碼

    本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考，具體以商家網(wǎng)站介紹為準(zhǔn)，如有疑問請(qǐng)來電 023-68661681 咨詢。

    IBM SPSS Regression 軟件使您能夠預(yù)測(cè)分類結(jié)果，并應(yīng)用各種非線性回歸過程。您可以將這些過程應(yīng)用于某些業(yè)務(wù)和分析項(xiàng)目，在這些項(xiàng)目中，普通回歸技術(shù)受限或者不適用，例如，研究消費(fèi)者購買習(xí)慣、對(duì)治療進(jìn)行響應(yīng)或者分析信貸風(fēng)險(xiǎn)。

    利用 SPSS Regression 軟件，您可以擴(kuò)展 IBM SPSS Statistics Base 的功能，將其用于分析過程中的數(shù)據(jù)分析階段。

    • 使用多項(xiàng)式邏輯回歸 (MLR)，針對(duì)兩個(gè)以上的類別預(yù)測(cè)分類結(jié)果。
    • 使用二元邏輯回歸，輕松將數(shù)據(jù)分類到各組。
    • 使用非線性回歸 (NLR) 和受限非線性回歸 (CNLR) 估算非線性模型的參數(shù)。
    • 使用加權(quán)最小二乘法和二階段最小平方法滿足統(tǒng)計(jì)假定。
    • 使用概率分析估算刺激值。

    設(shè)備故障分析及預(yù)測(cè)

    * 關(guān)于本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考，精準(zhǔn)產(chǎn)品資料以官網(wǎng)介紹為準(zhǔn)，如需購買請(qǐng)先行測(cè)試。

    預(yù)測(cè)分類結(jié)果

    • 利用 MLR，針對(duì)一組自變量，對(duì)具有兩個(gè)以上類別的分類因變量進(jìn)行回歸。這有助于您準(zhǔn)確預(yù)測(cè)關(guān)鍵組內(nèi)的組成員資格。

    • 使用逐步回歸功能，包括向前輸入（forward entry）、向后剔除（backward elimination）、向前逐步回歸或向后逐步回歸，查找最佳預(yù)測(cè)項(xiàng)。

    • 對(duì)于大量預(yù)測(cè)項(xiàng)，使用 Score and Wald 方法來幫助您快速研究結(jié)果。

    • 使用 Akaike 信息準(zhǔn)則 (AIC) 和貝葉斯信息準(zhǔn)則 (BIC) 評(píng)估模型適合度。

    輕松將數(shù)據(jù)分類到各組

    • 使用二元邏輯回歸，構(gòu)建因變量為二分法變量的模型；例如，買還是不買，付款還是拖欠，畢業(yè)還是未畢業(yè)。

    • 預(yù)測(cè)事件的概率，例如意見征詢響應(yīng)數(shù)或計(jì)劃參與度。

    • 使用六種類型的逐步方法選擇變量。這包括前向選擇（選擇最強(qiáng)的變量，直至數(shù)據(jù)集中沒有其他重要的預(yù)測(cè)項(xiàng)為止）和向后剔除（在每個(gè)步驟中，除去數(shù)據(jù)集中最不重要的預(yù)測(cè)項(xiàng)）。

    • 設(shè)置包含或排除條件。

    估算非線性模型的參數(shù)

    • 針對(duì)不受約束的問題估算非線性方程式，針對(duì)受約束的問題和不受約束的問題使用 CNLR。

    • 通過 NLR，使用迭代估算算法，估算自變量和因變量之間有任何關(guān)系的模型。

    • 通過 CNLR，對(duì)參數(shù)的任意組合使用線性約束和非線性約束。

    • 通過最小化任何平滑損失函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)）估算參數(shù)，并計(jì)算參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差和關(guān)聯(lián)的引導(dǎo)程序估算值。

    滿足統(tǒng)計(jì)假定

    • 如果殘余值的傳播不是常態(tài)，請(qǐng)使用加權(quán)最小二乘法來估算模型。例如，預(yù)測(cè)股票價(jià)格時(shí)，具有較高股價(jià)的股票波動(dòng)多于價(jià)格較低的股票。

    • 當(dāng)自變量與回歸誤差項(xiàng)關(guān)聯(lián)時(shí)，使用二階段最小平方來估算因變量。這支持您控制預(yù)測(cè)項(xiàng)變量和誤差項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)。

    估算刺激值

    • 使用概率分析估算一個(gè)或多個(gè)自變量對(duì)分類因變量的影響。

    • 使用比例響應(yīng)的對(duì)數(shù)或概覽變換估算刺激值。

    更新時(shí)間:2016-02-01 14:44:04.000 | 錄入時(shí)間:2016-02-01 14:23:56.000 | 責(zé)任編輯:胡濤

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