Cosa può fare per il tuo business

IBM® SPSS® Advanced Statistics fornisce una serie complessa di tecniche e modelli analitici univariati e multivariati. Comprende GLMM (generalized linear mixed model - modelli misti lineari generalizzati), GLM (general linear model - modelli lineari generali), procedure di modelli misti, GENLIN (generalized linear model - modelli lineari generalizzati) e procedure GEE (generalized estimating equation - equazioni di stima generalizzata). Ricava insight approfonditi dai dati per aiutare a risolvere problemi del mondo reale in discipline quali la manifattura, i prodotti farmaceutici e la ricerca di mercato.

Questo modulo è incluso in SPSS Premium Edition per la licenza on-premise e nel componente aggiuntivo Custom Tables and Advanced Statistics per i piani di abbonamento.

Funzioni in evidenza

GLM (General Linear Model)

Descrivere le relazioni tra una variabile dipendente e una serie di variabili indipendenti. Utilizzare opzioni di contrasto e progettazione flessibili per valutare i metodi e le varianze e per testare e prevedere i metodi. Associare e confrontare i predittori categorici e continui per sviluppare modelli. Utilizzare LMM (Linear Mixed Models) più precisi per la previsione dei risultati non lineari. Formula dozzine di modelli, tra cui il disegno a unità suddivise, i modelli multilivello con covarianza a effetti fissi e il disegno a blocchi completi randomizzato.

GENLIN (Generalized Linear Model)

Fornisci un framework di unificazione che includa modelli lineari classici con variabili dipendenti normalmente distribuite, modelli logistici e probit per dati binari e modelli loglineari per dati di conteggio — nonché vari altri modelli tipo regressione non standard. Applica molti modelli statistici generali, tra cui regressione ordinale, regressione Tweedie, regressione di Poisson, regressione Gamma e regressione binomiale negativa.

LMM (Linear Mixed Model)/HLM (Hierarchical Linear Model)

Modellare metodi, varianze e covarianze nei dati che presentano correlazioni e variabilità non costante. Formula dozzine di modelli, tra cui il disegno a unità suddivise, i modelli multilivello con covarianza a effetti fissi e il disegno a blocchi completi randomizzato. È possibile scegliere tra 11 tipi di covarianze non spaziali. Migliora la precisione con dati di misure ripetute, incluse situazioni in cui esistono numeri diversi di misurazioni ripetute, intervalli differenti per casi diversi o entrambi.

Procedure GEE (Generalized Estimating Equations)

Estendi i modelli di tipo GLM (Generalized Linear Model) per includere dati longitudinali correlati e dati in cluster. Modellare le correlazioni dei soggetti.

GLMM (Generalized Linear Mixed Model)

Accedere, gestire e analizzare ogni tipo di dataset, inclusi i dati di sopravvivenza, i database aziendali o i dati scaricati dal Web. Esegui la procedura GLMM con valori ordinali per creare modelli più accurati quando si prevedono esiti non lineari, come ad esempio nel caso in cui il livello di soddisfazione del cliente rientri nella categoria di valori basso, medio o alto.

Esamina tutte le funzioni del modulo nelle versioni di licenza

Fai clic sul seguente link per un PDF con tutti i moduli e le funzioni nelle versioni di licenza.

Molteplici pacchetti SPSS Statistics

Scegli tra due opzioni di implementazione: una licenza tradizionale o una versione in abbonamento. Questo modulo fa parte dei pacchetti di licenza tradizionali SPSS Statistics. Per confrontare i pacchetti SPSS Statistics e scoprire dove può adattarsi questo modulo, fai clic sul seguente link della pagina del prodotto. I moduli sono compatibili solo con le versioni di licenza tradizionali. La versione in abbonamento include le stesse funzioni all'interno di tre componenti aggiuntivi in abbonamento facoltativi.

Procedure di analisi di sopravvivenza

Scegli da una serie flessibile e completa di tecniche per comprendere gli eventi terminali, come ad esempio percentuali di sopravvivenza, morte o errore. Utilizza le stime Kaplan-Meier per misurare il periodo di tempo che deve trascorrere prima che si verifichi un evento. Seleziona la regressione di Cox per eseguire la regressione dei rischi proporzionale con variabili dipendenti, quali tempo di risposta o durata della risposta.

Immagini del prodotto

Dettagli tecnici

Requisiti software

  • Per on-premise: Acquista la Premium Edition.
  • Per piani di abbonamento: Acquista il componente aggiuntivo Custom Tables and Advanced Statistics.

Requisiti hardware

  • Processore: 2 GHz o superiore
  • Schermo: 1.024 x 768 o superiore
  • Memoria: 4 GB di RAM richiesti, 8 GB di RAM o più consigliati
  • Spazio su disco: almeno 2 GB

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