Die Vorteile für Ihr Unternehmen

Mit IBM SPSS Regression können Sie kategoriale Ergebnisse vorhersagen und verschiedene nicht lineare Regressionsverfahren anwenden. Sie können diese Verfahren auf Geschäfts- und Analyseprojekte anwenden, bei denen normale Regressionsverfahren zu Beschränkungen führen oder ungeeignet sind – wie bei der Untersuchung des Kaufverhaltens von Verbrauchern, Reaktionen auf Behandlungen oder der Analyse von Kreditrisiken. Mit der Software können Sie die Funktionalität von SPSS Statistics auch für die Datenanalysephase im analytischen Prozess heranziehen.

Mehr als zwei Kategorien verwenden

Mithilfe von multinomialer logistischer Regression können Sie Einschränkungen wie Ja-/Nein-Antworten vermeiden.

Klassifizierung von Daten in zwei Gruppen

Mithilfe binärer logistischer Regression können Sie dichotome Variablen wie "Kaufen" oder "Nicht kaufen" oder "Wählen" oder "Nicht wählen" vorhersagen.

Mehr Kontrolle über Modelle

Nutzen Sie beschränkte und nicht beschränkte nicht lineare Regressionsverfahren für die Modellsteuerung. Sie können beispielsweise Einschränkungen für Parameterschätzungen angeben oder Bootstrap-Schätzungen für Standardfehler abrufen.

Wichtige Leistungsmerkmale

  • Gewichtete Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate
  • Probit-Analysen
  • Prädiktorauswahl
  • Zweistufige Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate

Produktbilder

Gewichtete Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate
Gewichtete Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate
Probit-Analysen
Probit-Analysen
Prädiktorauswahl
Prädiktorauswahl

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