비즈니스에 이렇게 활용하세요

부트스트랩은 모델의 안정성을 테스트하는 데 유용한 기법입니다. IBM SPSS Bootstrapping을 사용하면 쉽고 효과적으로 테스트할 수 있습니다. IBM SPSS Statistics의 이 모듈은 원표본의 대체 데이터로 다시 표집하여 추정량의 표집 분포를 예측합니다. 모집단 매개변수의 표준오차 및 신뢰구간(예: 평균, 중앙값, 비율, 교차비, 상관 계수, 회귀 계수 등)을 예측할 수 있습니다. 부트스트랩 표본 수를 제어하고 난수 시드를 설정하며 단순 또는 계층 표집이 적절한지 여부를 표시합니다.

예측 시간 단축

원표본에서 확보한 대체 데이터로 다시 표집하여 추정량의 표집 분포를 빠르고 쉽게 예측합니다.

정확도 개선

모집단에 존재할 가능성이 있는 대상을 더 정확하게 확인하기 위해 수천 개의 데이터 세트 대체 버전을 생성합니다.

모델의 안정성과 신뢰성 보장

분석의 정확도 또는 적용성을 저하시킬 수 있는 특이치 및 이상 항목을 줄입니다. 모델을 작성하는 데 필요한 데이터를 더 종합적으로 확인할 수 있습니다.

주요 기능

  • 표준오차 및 신뢰구간 예측
  • SPSS 전반에서 분석 모델 및 프로시저의 안정성 테스트
  • 부트스트랩 표본 수를 간편하게 제어
  • 데이터를 더 완벽하게 파악

클라우드 보안 및 개인정보 보호정책

제품 이미지

표준오차 및 신뢰구간 예측
표준오차 및 신뢰구간 예측
다양한 분석 프로시저 부트스트랩
다양한 분석 프로시저 부트스트랩
부트스트랩 표본 수를 간편하게 제어
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