IBM® SPSS Advanced Statistics proporciona un sofisticado conjunto de técnicas y modelos analíticos univariados y multivariantes. Incluye modelos lineales mixtos generalizados (GLMM), modelos lineales generales (GLM), procedimientos de modelos mixtos, modelos lineales generalizados (GENLIN) y procedimientos de ecuaciones de estimación generalizadas (GEE). Obtenga información más detallada a partir de los datos para ayudar a resolver problemas del mundo real en disciplinas como la fabricación, la industria farmacéutica y la investigación de mercado.
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Describa la relación entre una variable dependiente y un conjunto de variables independientes. Utilice opciones flexibles de diseño y contraste para estimar medias y varianzas, y probar y predecir medias. Mezcle y combine predictores categóricos y continuos para construir modelos. Utilice modelos mixtos lineales para una mayor precisión al predecir resultados no lineales. Formule docenas de modelos, incluido el diseño de parcelas divididas, modelos multinivel con covarianza de efectos fijos y diseño de bloques completos aleatorios.
Proporcione un marco de unificación que incluya modelos lineales clásicos con variables dependientes distribuidas normalmente, modelos logísticos y de probit para datos binarios, y modelos loglineales para datos de recuento de código fuente, así como varios modelos de tipo de regresión no estándar. Aplique muchos modelos estadísticos generales, incluyendo regresión ordinal, regresión de Tweedie, regresión de Poisson, regresión gamma y regresión binomial negativa.
Modele las medias, las varianzas y las covarianzas de los datos que muestran correlación y variabilidad no constante. Formule docenas de modelos, incluido el diseño de parcelas divididas, modelos multinivel con covarianza de efectos fijos y diseño de bloques completos aleatorios. Seleccione entre 11 tipos de covarianza no espacial. Mejore la precisión con datos de medidas repetidas, incluidas situaciones en las que hay diferentes números de mediciones repetidas, diferentes intervalos para diferentes casos o ambos.
Ampliar los modelos lineales generalizados para dar cabida a datos longitudinales correlacionados y datos agrupados. Correlaciones de modelos dentro de los sujetos.
Acceda, administre y analice prácticamente cualquier tipo de conjunto de datos, incluidos datos de encuestas, bases de datos corporativas o datos descargados de la web. Ejecute el procedimiento GLMM con valores ordinales para crear modelos más precisos al predecir resultados no lineales, por ejemplo, si el nivel de satisfacción de un cliente se ubicará en la categoría baja, media o alta.
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Elija entre un conjunto flexible y completo de técnicas para comprender eventos terminales como una anomalía de pieza, la muerte o los tasas de supervivencia. Utilice estimaciones de Kaplan-Meier para medir el tiempo transcurrido hasta un evento. Seleccione la regresión de Cox para realizar una regresión de riesgos proporcionales con el tiempo de respuesta o la duración de la respuesta como variable dependiente.
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