本產品可以為您的企業提供什麼協助

IBM® SPSS® Advanced Statistics 提供一組更準確的單變量及多變量分析技術與模型。其中包含廣義線性混合模型 (GLMM)、一般線性模型 (GLM)、混合模型程序、廣義線性模型 (GENLIN) 及廣義估計方程式 (GEE) 程序。從資料獲得更深入的洞察,以協助解決製造、製藥及市場研究等專業領域中的現實問題。

此模組包含在內部部署的 SPSS Premium 版中,以及訂閱方案的自訂表格與進階統計附加項目中。

焦點特色

一般線性模型 (GLM)

說明應變數與一組自變數之間的關係。使用彈性設計和對照選項來估計平均數和變異數,並且檢定和預測平均數。混合並比對類別及連續的預測因子,以便建立模型。使用線性混合模型來預測非線性結果,以提升精確度。制定數十種模型,包括裂區設計、具有固定效應共變異數的多層次模型,以及隨機化完整區塊設計。

廣義線性模型 (GENLIN)

提供一個統一架構,其中包括典型的線性模型,搭配常態分佈的應變數、二進位資料的邏輯和機率模型,以及計數資料的對數線性模型,還有各種其他的非標準迴歸類型模型。套用許多一般統計模型,包括序數迴歸、 Tweedie 迴歸、 Poisson 迴歸、伽瑪迴歸及負數二項式迴歸。

線性混合模型/階層式線性模型 (HLM)

資料中的模型平均數、變異數和共變數,會呈現相關性和非一致性變異。制定數十種模型,包括裂區設計、具有固定效應共變異數的多層次模型,以及隨機化完整區塊設計。從 11 種非空間共變數類型進行選取。對於重複的測量資料,包括含有不同數目之重複測量及/或不同案例使用不同間隔的情況,能提高精確度。

廣義估計方程式 (GEE) 程序

將廣義線性模型加以擴充,以納入相關的長期性資料與集群性資料。模型相關性會依主題而定。

廣義線性混合模型 (GLMM)

存取、管理與分析幾乎所有類型的資料集,包括調查資料、公司資料庫,或從網路下載的資料。使用序數值來執行 GLMM 程序,以在預測非線性結果時建置更精確的模型,例如客戶的滿意度是否落在低、中或高等類別中。

查看各種授權版本的所有模組功能

按一下下面的 PDF 鏈結,其中包含各種授權版本的所有模組和功能。

多種 SPSS Statistics 套件

從兩種部署選項進行選擇:傳統授權或訂閱版。此模組屬於 SPSS Statistics 傳統授權套件的一部分。若要比較 SPSS Statistics 套件並瞭解此模組適合用在哪裡,請按一下下面的產品頁面鏈結。所有模組僅與傳統授權版本相容。訂閱版將相同功能封裝在三種選購的訂閱附加項目中。

存活分析流程

從彈性且多元的技術集中選擇,以瞭解事件的最終發展,例如組件的故障率、報銷率或存留率。使用 Kaplan-Meier 估計法來衡量事件的時間長度。選取 Cox 迴歸以執行使用反應時間或期間反應作為應變數的比例風險迴歸。

產品影像

技術詳細資料

軟體需求

  • 內部部署:購買 Premium 版。
  • 訂閱方案:購買「自訂表格與進階統計」附加項目。

硬體需求

  • 處理器:2 GHz 或更快
  • 顯示器:1024*768 或更高
  • 記憶體:需要 4 GB RAM,建議 8 GB RAM 或更多
  • 磁碟空間:2 GB 或更多

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