Avantages pour votre entreprise

IBM SPSS Regression permet de prévoir les résultats des analyses catégorielles et d'appliquer tout un éventail de procédures de régression non linéaire. Vous pouvez appliquer ces procédures à des projets d'affaires ou d'analyse quand les méthodes de régression ordinaires ne suffisent ou ne conviennent plus (par exemple pour l'étude des habitudes d'achat des consommateurs, le contrôle des réactions à un traitement clinique ou l'analyse de la solvabilité). Le logiciel permet d'étoffer les fonctions d'IBM SPSS Statistics quand les responsables du projet parviennent à l'étape de l'analyse des données.

Utiliser plus de deux catégories

Utilisez la régression logistique multinomiale pour vous libérer de contraintes comme les réponses de type oui ou non.

Classifier les données en deux groupes

Utilisez la régression logistique binaire pour prévoir des variables dichotomiques (achat/non-achat, vote/non-vote).

Un meilleur contrôle des modèles

Utilisez des procédures de régression non linéaire avec ou sans contrainte pour le contrôle des modèles. Vous pouvez par exemple spécifier des contraintes pour les estimations de paramètres ou calculer des valeurs estimatives d'amorçage des erreurs standards.

Caractéristiques clés

  • Régression avec la méthode des moindres carrés pondérés
  • Analyse par la méthode des probits
  • Sélection des indicateurs prévisionnels
  • Régression avec la méthode des doubles moindres carrés

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Régression avec la méthode des moindres carrés pondérés
Régression avec la méthode des moindres carrés pondérés
Analyse par la méthode des probits
Analyse par la méthode des probits
Sélection des indicateurs prévisionnels
Sélection des indicateurs prévisionnels

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