此產品如何幫助您的業務

重複抽樣估計法 (Bootstrapping) 是檢定模型穩定性的實用技術。IBM SPSS Bootstrapping 有助輕鬆有效地辦到這件事。這個 IBM SPSS Statistics 模型可從更換原始樣本重新抽樣,藉此預估估計量的抽樣分佈。您可以估計母體參數(例如平均數、中位數、比例、勝算比、相關係數、迴歸係數等等)的標準誤差和信賴區間。控制重抽樣本的數量、設定亂數種子,並指出簡式或分層方法是否適當。

加速預估

透過更換原始樣本以重新抽樣,快速並輕鬆地預估估計量的抽樣分佈。

提高精確度

建立上千種資料集的替代版本,以更精確地檢視母體中最可能存在的項目。

確保模型的穩定性和可靠性

降低有損於分析精確度或應用性的偏離值和異常狀況。以綜合性的方式審視資料,以建立模型。

雲端安全與隱私

瞭解如何運作

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