Le module IBM SPSS Bootstrapping facilite le bootstrap, une technique qui permet de tester la stabilité du modèle. Il estime la distribution d’échantillonnage d’un estimateur en rééchantillonnant avec remplacement de l’échantillon d’origine. Evaluez les erreurs standard et les intervalles de confiance d’un paramètre de population tel qu’une moyenne, une médiane, une proportion, un coefficient de probabilité, un coefficient de corrélation, un coefficient de régression ou autres. Contrôlez le nombre d’échantillons de bootstrap, définissez une valeur de départ de nombre aléatoire et indiquez la méthode appropriée, simple ou stratifiée.
Ce module est inclus dans l’édition de base SPSS Statistics pour le déploiement sur site et les plans d’abonnement.
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Vous pouvez estimer les erreurs standard et les intervalles de confiance d’un paramètre de population tel que la moyenne, la médiane, la proportion, le coefficient de probabilité, le coefficient de corrélation, le coefficient de régression et d’autres.
Testez la stabilité des modèles analytiques et des méthodes rencontrés dans toute la famille de produits IBM SPSS Statistics, y compris les statistiques descriptives, les moyennes, les tableaux croisés, les corrélations, la régression et bien d’autres.
Vous pouvez augmenter ou diminuer le nombre d’échantillons. Le paramètre par défaut est de 1 000 échantillons.
Grâce au rééchantillonnage, SPSS Bootstrapping peut créer des milliers de versions alternatives de votre ensemble de données pour vous donner une vue plus précise de ce qui est susceptible d’exister dans la population.