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SPSS Regression

使您能够预测分类结果,并应用各种非线性回归过程

标签:大数据BI数据分析

开发商: IBM

当前版本:

产品类型:软件

产品功能:

平台语言:

开源水平:不提供源码

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IBM SPSS Regression 软件使您能够预测分类结果,并应用各种非线性回归过程。您可以将这些过程应用于某些业务和分析项目,在这些项目中,普通回归技术受限或者不适用,例如,研究消费者购买习惯、对治疗进行响应或者分析信贷风险。

利用 SPSS Regression 软件,您可以扩展 IBM SPSS Statistics Base 的功能,将其用于分析过程中的数据分析阶段。

  • 使用多项式逻辑回归 (MLR),针对两个以上的类别预测分类结果。
  • 使用二元逻辑回归,轻松将数据分类到各组。
  • 使用非线性回归 (NLR) 和受限非线性回归 (CNLR) 估算非线性模型的参数。
  • 使用加权最小二乘法和二阶段最小平方法满足统计假定。
  • 使用概率分析估算刺激值。

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预测分类结果

  • 利用 MLR,针对一组自变量,对具有两个以上类别的分类因变量进行回归。这有助于您准确预测关键组内的组成员资格。

  • 使用逐步回归功能,包括向前输入(forward entry)、向后剔除(backward elimination)、向前逐步回归或向后逐步回归,查找最佳预测项。

  • 对于大量预测项,使用 Score and Wald 方法来帮助您快速研究结果。

  • 使用 Akaike 信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC) 评估模型适合度。

轻松将数据分类到各组

  • 使用二元逻辑回归,构建因变量为二分法变量的模型;例如,买还是不买,付款还是拖欠,毕业还是未毕业。

  • 预测事件的概率,例如意见征询响应数或计划参与度。

  • 使用六种类型的逐步方法选择变量。这包括前向选择(选择最强的变量,直至数据集中没有其他重要的预测项为止)和向后剔除(在每个步骤中,除去数据集中最不重要的预测项)。

  • 设置包含或排除条件。

估算非线性模型的参数

  • 针对不受约束的问题估算非线性方程式,针对受约束的问题和不受约束的问题使用 CNLR。

  • 通过 NLR,使用迭代估算算法,估算自变量和因变量之间有任何关系的模型。

  • 通过 CNLR,对参数的任意组合使用线性约束和非线性约束。

  • 通过最小化任何平滑损失函数(目标函数)估算参数,并计算参数标准误差和关联的引导程序估算值。

满足统计假定

  • 如果残余值的传播不是常态,请使用加权最小二乘法来估算模型。例如,预测股票价格时,具有较高股价的股票波动多于价格较低的股票。

  • 当自变量与回归误差项关联时,使用二阶段最小平方来估算因变量。这支持您控制预测项变量和误差项之间的关联。

估算刺激值

  • 使用概率分析估算一个或多个自变量对分类因变量的影响。

  • 使用比例响应的对数或概览变换估算刺激值。

类型 标题 发布时间

更新时间:2016-02-01 14:44:04.000 | 录入时间:2016-02-01 14:23:56.000 | 责任编辑:无名氏

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olga 2016-02-01 15:03:34.000

SPSS Regression在数据回归分析方面做得还是很不错的


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