IBM SPSS Statistics
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IBM® SPSS® Statistics è una potente piattaforma software statistica. Offre un'interfaccia di facile utilizzo e una serie comprovata di funzioni che permettono alla tua organizzazione di estrarre rapidamente insight utilizzabili dai tuoi dati. Le procedure statistiche avanzate aiutano a garantire un processo decisionale di alta precisione e qualità. Sono inclusi tutti gli aspetti del ciclo di vita dell'analytics, dalla preparazione e gestione dei dati all'analisi e al reporting.

 

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Ricercatori Trai vantaggio dalle solide funzionalità di SPSS Statistics, tra cui la regressione logistica, la regressione quantile e altro ancora. Licenze individuali a partire da 99 USD al mese. Acquista ora
Studenti Impara a utilizzare l'analisi statistica e a sviluppare le competenze ricercate dai datori di lavoro. Sono disponibili prezzi speciali per gli studenti. Acquista da un fornitore IBM
Aziende Approfitta delle opzioni di acquisto flessibili per trovare la configurazione più adatta alle esigenze della tua azienda. Acquista ora
Insegnanti IBM offre agli istituti accademici un modo per dimensionare l'utilizzo di SPSS Statistics a scopi di insegnamento e apprendimento con SPSS Statistics Campus Edition.
Benefici Facile da utilizzare

Prepara e analizza i dati tramite un'interfaccia utente intuitiva senza dover scrivere codice mediante drag and drop.

 Integrato con la tecnologia open source

Migliora la sintassi di SPSS con R e Python utilizzando una libreria di estensioni o creandone una tua.

 Completa

Esegui statistiche descrittive e analisi di regressione, visualizza modelli di dati mancanti e riepiloga distribuzioni di variabili con un'interfaccia integrata.
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Funzionalità più diffuse
SURVREG AFT Stima modelli di sopravvivenza dei tempi di errore accelerati parametrici.
Procedure Bayesiane Stima i fattori Bayes e le distribuzioni posteriori dei parametri.
Medie marginali stimate Confronta le medie dei gruppi utilizzando un modello lineare generale.
Rete a percettore multistrato (MLP) Prevedi o classifica i risultati utilizzando modelli di rete neurali.
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 Guida informativa
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