概要

ブートストラップ法はモデルの安定性を検定するために有用な手法です。IBM SPSS Bootstrappingは、効果的かつ簡単な手段です。IBM SPSS Statisticsのこのモジュールは、元のサンプルから復元抽出することで、推定量の標本分布を予測します。平均値、中央値、比率、オッズ比、相関係数、回帰係数など、母数パラメーターの標準誤差および信頼区間を推定できます。ブートストラップ・サンプルの数を制御して、乱数シードを設定し、単純な方式または層状方式のどちらが適切であるかを指定することができます。

予測を加速

元のサンプルから復元抽出することで、推定量の標本分布を素早く簡単に予測します。

精度の向上

母集団内の存在をより正確に把握するための、データ・セットの代替バージョンを多数作成します。

モデルの安定性と信頼性の確保

分析の精度または適用性を低下させる可能性がある外れ値や異常値の影響を軽減します。モデルを作成するためにデータをより包括的に把握することができます。

主要な機能

  • 標準誤差と信頼区間を推定
  • SPSS全体で使用される分析モデルと手法の安定性をテスト
  • ブートストラップ・サンプルの数を簡単に制御
  • データの全容をより正確に把握

クラウド上のセキュリティーとプライバシー

  • IBMは、企業がIBMのクラウド・オファリングを使用するにあたり、セキュリティー、プライバシー、リスクのレベルを損なわずに、変化するビジネス・ニーズに合わせて迅速に適応できるよう努めます。

    IBMクラウド・セキュリティーの詳細を見る

製品イメージ

標準誤差と信頼区間を推定
標準誤差と信頼区間を推定
SPSS全体で使用される分析モデルと手法の安定性をテスト
SPSS全体で使用される分析モデルと手法の安定性をテスト
ブートストラップ・サンプルの数を簡単に制御
ブートストラップ・サンプルの数を簡単に制御

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