SPSS Statistics의 라이센스 버전의 모든 모듈 기능에 대해 알아봅니다.

SPSS Statistics의 라이센스 버전의 모든 모듈 기능에 대해 알아봅니다. 솔루션 요약 읽기(PDF, 437KB)

비즈니스에서 활용하는 방법

IBM® SPSS® Regression을 사용하면 범주형 결과를 예측하고 다양한 비선형 회귀 프로시저를 적용할 수 있습니다. 일반적인 회귀 기술이 제한되거나 부적절한 비즈니스 및 분석 프로젝트에 이러한 프로시저를 사용할 수 있습니다. 여기에는 소비자 구매 습관 연구, 처리에 대한 응답 또는 신용 위험 분석 등이 포함됩니다. 이 솔루션은 분석 프로세스의 데이터 분석 단계를 위해 SPSS Statistics의 기능을 확장하는 데 도움이 됩니다.

이 모듈은 SPSS Standard, Professional 및 Premium 패키지에 포함되어 있습니다.

주목할 기능

2진 로지스틱 회귀

예측 변수 세트의 값을 기반으로 특성 또는 2진 결과의 존재 또는 부재를 예측합니다. 이는 선형 회귀 모형과 유사하지만, 종속 변수가 이분법적이고 이항 분포를 따른다고 가정되는 모형에 적합합니다. 추정된 계수는 모형의 각 독립 변수에 대한 교차비(odds ratio)를 추정하는 데 사용될 수 있습니다.

로지트 응답 모델

로지트 연결 함수를 사용하여 일련의 예측 변수에 대한 다분 순서형 반응의 종속성을 모델링합니다. 로그 모형에서 결과의 로그 교차(log odds)는 예측 변수의 선형 조합으로 모델링됩니다.

다항 로지스틱 회귀

예측 변수 세트의 값을 기반으로 주제를 분류합니다. 이러한 유형의 회귀는 로지스틱 회귀와 유사하지만, 종속 변수가 두 개의 범주로 제한되지 않으므로 이는 보다 일반적입니다.

비선형 회귀

종속 변수와 독립 변수 세트 간의 관계에 대한 비선형 모형을 찾습니다. 선형 모형의 추정으로 제한되는 기존의 선형 회귀와 달리, 비선형 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 임의의 관계를 통해 모형을 추정할 수 있습니다. 이는 반복 추정 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.

프로빗 응답 분석

프로빗 및 로짓 반응 모델링을 사용하여 약물 복용량, 가격 또는 인센티브와 같은 자극에 대한 반응의 효능을 분석합니다.이 프로시저는 자극의 강도와 해당 자극에 대해 특정 반응을 나타내는 케이스의 비율 간의 관계를 측정합니다. 이는 일부 독립 변수의 레벨에 의해 영향을 받거나 이로 인해 발생한다고 여겨지는 이분형 출력을 보유한 상황에 유용하며, 특히 실험용 데이터에 매우 적합합니다.

2단계 최소 제곱법

첫 번째 단계에서는 오류 조건과 상관 없는 도구 변수를 사용하여 문제가 있는 예측 변수의 추정값을 계산합니다. 두 번째 단계에서는 이러한 계산 값을 사용하여 종속 변수의 선형 회귀 모형을 추정합니다. 계산 값이 오류와 상관 없는 변수를 기반으로 하므로, 2단계 모형의 결과는 최적입니다.

가중 최소 제곱

시간 기반 데이터에서 발생할 수 있는 오류 조건과 예측 변수 간의 상관 관계를 제어합니다. 가중 추정 프로시저는 가중 변환의 범위를 테스트하고 어떤 것이 해당 데이터에 가장 적합한지를 표시합니다.

분위수 회귀분석

예측(독립) 변수 세트와 대상(종속) 변수의 특정 백분위수(또는 "분위수"), 흔히 중간값 간의 관계를 모델링합니다. 분위수 회귀에는 일반 최소 제곱 회귀에 비해 두 가지 주요 장점이 있습니다. 이는 대상 변수의 분포에 대해 가정을 하지 않으며, 외부 관측값의 영향에 저항하는 경향이 있습니다.

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기술 요구사항

SPSS Statistics Regression 구매 방법

  • 온프레미스의 경우: SPSS Statistics 기본 에디션에 추가 또는 표준 에디션 구매
  • 구독 플랜의 경우: "커스텀 테이블 및 고급 통계" 추가 기능 구매

하드웨어 요구사항

  • 프로세서: 2GHz 이상
  • 디스플레이: 1024x768 이상
  • 메모리: 4GB RAM 필요, 8GB RAM 이상 권장
  • 디스크 공간: 2GB 이상

Next Steps

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