SPSS Statistics

///

IBM SPSS Regression

Tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych w oparciu o techniki regresyjne

icon_im_bw

PS Imago PRO

pełne wsparcie analizy
danych i raportowania
zobacz kompletne rozwiązanie

Znaną metodą analizy wielowymiarowej jest regresja liniowa. Nie zawsze jednak zmienne spełniają wymagania, które stawia przed nimi ta procedura. Również badana zależność często nie ma charakteru liniowego. Procedury zawarte w module IBM SPSS Regression pozwalają uporać się z tymi problemami i tworzyć bardziej zaawansowane modele predykcyjne.

Dwumianową regresję logistyczną można wykorzystywać do predykcji zmiennych dychotomicznych, takich jak „kupi, nie kupi”, „zagłosuje, nie zagłosuje”. Wielomianowa regresja logistyczna pozwala przewidywać czy np. dany klient kupi produkt A, B czy C. Model typu Probit można wykorzystać do analizy siły reakcji na bodźce takie jak: dawki leku, poziom ceny itp.

Moduł znajduje także zastosowanie w analizie zachowań konsumentów, czy ocenie ryzyka kredytowego.

<p><strong>IBM SPSS Regression</strong></p>Tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych w oparciu o techniki regresyjne