Öne çıkan özellikler

Genel doğrusal modeller (GLM)

Bağımlı bir değişkenle ile bir grup bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi açıklar. Ortalamaları ve varyansları tahmin etmek, ortalamaları test etmek ve tahmin etmek için esnek tasarım ve karşıtlık seçeneklerini kullanın. Modeller oluşturmak için kategorik ve sürekli kestiricileri karıştırarak eşleştirin. Doğrusal olmayan sonuçları tahmin ederken daha yüksek doğruluk için doğrusal karışık modelleri kullanın. Sabit etkiler kovaryansı ve rastgele eksiksiz blok tasarımıyla çok düzeyli modeller ve bölünmüş çizişler tasarımı da dahil olmak üzere onlarca model oluşturun.

Genelleştirilmiş doğrusal modeller (GENLIN)

Diğer çeşitli standart olmayan regresyon tipi modellerin yanı sıra sayım verileri için log doğrusal modeller, ikili veriler için lojistik ve probit modeller, olağan dağıtılmış bağımlı değişkenlerle klasik doğrusal modeller içeren birleştirici bir kapsam sağlar. Sıralı regresyon, Tweedie regresyon, Poisson regresyon, Gamma regresyon ve negatif iki terimli regresyon da dahil olmak üzere birçok kullanışlı genel istatistiksel modeli uygulayın.

Doğrusal karışık modeller/hiyerarşik doğrusal modeller (HLM)

Korelasyon ve sabit olmayan değişebilirliği görüntüleyen verilerde ortalamaları, varyansları ve kovaryansları modelleyin. Sabit etkiler kovaryansı ve rastgele eksiksiz blok tasarımıyla çok düzeyli modeller ve bölünmüş çizişler tasarımı da dahil olmak üzere onlarca model oluşturun. Uzamsal olmayan 11 kovaryans türünden seçim yapın. Farklı senaryolar için farklı aralıklar, yinelenen farklı sayıda ölçümler ya da her ikisinin de olduğu durumlar da dahil olmak üzere yinelenen ölçüm verileriyle doğruluğu artırın.

Genelleştirilmiş tahmin denklemi (GEE) yordamları

Genelleştirilmiş doğrusal modellerin kapsamını ilişkilendirilmiş boylamsal verileri ve kümelenmiş verileri düzenleyecek şekilde genişletin. Konular içindeki korelasyonları modelleyin.

Genelleştirilmiş doğrusal karışık modeller (GLMM)

Anket verileri, kurumsal veritabanları ya da web üzerinden yüklenen veriler de dahil olmak üzere hemen her türde veri kümesine erişin, bu verileri yönetin ve analiz edin. Bir müşterinin memnuniyet düzeyi gibi doğrusal olmayan sonuçların düşük, orta ya da yüksek kategoriye gireceği tahmin edildiğinde daha doğru modeller oluşturmak için sıralı değerlerle GLMM yordamını uygulayın.

Sağkalım analizi yordamları

Kısmi arıza, kullanım ömrünün sonu ya da sağkalım oranları gibi uçbirimlerdeki olayları anlamak için esnek ve kapsamlı tekniklerden seçim yapın. Bir olayın süresini göstermek için Kaplan-Meier tahminlerini kullanın. Bağımlı değişken olarak yanıt verme zamanı ya da yanıt süresiyle orantılı risk regresyonunu gerçekleştirmek için Cox regresyonunu seçin.

Teknik ayrıntılar

Yazılım gereksinimleri

IBM SPSS Advanced Statistics, geçerli bir IBM SPSS Statistics Base lisansı gerektirir.

  • Önkoşul: IBM SPSS Statistics

Donanım gereksinimleri

  • İşlemci: 2 GHz ya da daha hızlı
  • Ekran: 1024 x 768 ya da daha yüksek
  • Bellek: 4 GB RAM gerekli, 8 GB RAM ya da üstü önerilir
  • Disk Alanı: 2 GB ya da daha fazla

İşleyişini göster

Satın alın ve başlayın