Die Vorteile für Ihr Unternehmen

Bootstrapping ist ein nützliches Verfahren zum Testen der Modellstabilität. IBM SPSS Bootstrapping hilft dabei, dies auf effektive und einfache Weise umzusetzen. Dieses Modul von IBM SPSS Statistics schätzt die Stichprobenverteilung eines Schätzers durch erneute Stichprobenerstellung mit Ersatz aus der ursprünglichen Stichprobe. Sie können die Standardfehler und Konfidenzintervalle eines Populationsparameters, z. B. Durchschnitt, Median, Proportion, Quotenverhältnis, Korrelationskoeffizient, Regressionskoeffizient und viele andere, schätzen. Kontrollieren Sie die Anzahl der Bootstrap-Stichproben, legen Sie einen Seedwert für Zufallszahlen fest und geben Sie an, ob eine einfache oder geschichtete Methode geeignet ist.

Schätzungen beschleunigen

Schnelle und einfache Schätzung der Stichprobenverteilung eines Schätzers durch erneute Stichprobenerstellung mit Ersatz aus der ursprünglichen Stichprobe.

Höhere Genauigkeit

Erstellen Sie tausende von alternativen Versionen eines Datasets, um eine präzisere Sicht davon zu erhalten, was aller Wahrscheinlichkeit nach in der Bevölkerung existiert.

Mehr Stabilität und Zuverlässigkeit der Modelle

Reduzieren Sie Ausreißer und Anomalien, die die Genauigkeit oder Anwendbarkeit Ihrer Analysen mindern können. Verschaffen Sie sich beim Erstellen von Modellen eine umfassende Sicht zu Ihren Daten.

Wichtige Leistungsmerkmale

  • Standardfehler und Konfidenzintervalle schätzen
  • Stabilität von Analysemodellen und -verfahren in SPSS testen
  • Einfache Steuerung der Anzahl an Bootstrap-Stichproben
  • Umfassender Überblick über Ihre Daten

Sicherheit und Datenschutz in der Cloud

  • IBM bietet Unternehmen Skalierbarkeit und ermöglicht ihnen die schnelle Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen, ohne dass sie Kompromisse bei Sicherheit und Datenschutz oder Risiken eingehen müssen, wenn sie IBM Cloud-Angebote nutzen.

    Weitere Informationen über die Sicherheit der IBM Cloud

Produktbilder

Standardfehler und Konfidenzintervalle schätzen
Standardfehler und Konfidenzintervalle schätzen
Bootstrapping für zahlreiche Analyseverfahren
Bootstrapping für zahlreiche Analyseverfahren
Einfache Steuerung der Anzahl an Bootstrap-Stichproben
Einfache Steuerung der Anzahl an Bootstrap-Stichproben

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