Ce que cette solution peut faire pour votre entreprise

IBM SPSS Regression vous permet de prévoir les résultats catégoriels et d'appliquer un éventail de procédures de régression non linéaire. Vous pouvez appliquer ces procédures pour des projets métier et d'analyse lorsque les techniques de régression ordinaires sont limitées ou inappropriées, comme l'étude des habitudes d'achat des consommateurs, les réactions aux traitements médicaux ou bien l'analyse des risques liés au crédit.Ce logiciel vous donne la possibilité d'étendre les fonctionnalités de SPSS Statistics Base pour la phase d'analyse de données dans le processus d'analyse.

Utilisez plus de deux catégories

Utilisez la régression logistique multinomiale pour éviter des contraintes telles que les réponses de type oui/non.

Classez vos données en deux groupes

Appliquez la régression logistique binaire pour prévoir les variables dichotomiques (par exemple acheter ou ne pas acheter, voter ou ne pas voter).

Contrôlez davantage vos modèles

Pour ce faire, faites appel à des procédures de régression non linéaire contraintes et non contraintes. Par exemple, spécifiez les contraintes pour les estimations de paramètres ou obtenez des estimations de bootstrap des erreurs standard.

Caractéristiques

  • Méthode de régression des moindres carrés pondérés
  • Analyse par la méthode des probits
  • Sélection du prédicteur
  • Méthode de régression des moindres carrés à deux stades

Images des produits

Weighted least square regression
Weighted least square regression
Probit analysis
Probit analysis
Predictor selection
Predictor selection

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