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使您能够预测分类结果，并应用各种非线性回归过程

标签：大数据 BI 数据分析

开发商： IBM

当前版本：

产品类型：软件

平台语言：

开源水平：不提供源码

本产品的分类与介绍仅供参考，具体以商家网站介绍为准，如有疑问请来电 023-68661681 咨询。

IBM SPSS Regression 软件使您能够预测分类结果，并应用各种非线性回归过程。您可以将这些过程应用于某些业务和分析项目，在这些项目中，普通回归技术受限或者不适用，例如，研究消费者购买习惯、对治疗进行响应或者分析信贷风险。

利用 SPSS Regression 软件，您可以扩展 IBM SPSS Statistics Base 的功能，将其用于分析过程中的数据分析阶段。

* 关于本产品的分类与介绍仅供参考，精准产品资料以官网介绍为准，如需购买请先行测试。

利用 MLR，针对一组自变量，对具有两个以上类别的分类因变量进行回归。这有助于您准确预测关键组内的组成员资格。
使用逐步回归功能，包括向前输入（forward entry）、向后剔除（backward elimination）、向前逐步回归或向后逐步回归，查找最佳预测项。
对于大量预测项，使用 Score and Wald 方法来帮助您快速研究结果。
使用 Akaike 信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC) 评估模型适合度。

使用二元逻辑回归，构建因变量为二分法变量的模型；例如，买还是不买，付款还是拖欠，毕业还是未毕业。
预测事件的概率，例如意见征询响应数或计划参与度。
使用六种类型的逐步方法选择变量。这包括前向选择（选择最强的变量，直至数据集中没有其他重要的预测项为止）和向后剔除（在每个步骤中，除去数据集中最不重要的预测项）。
设置包含或排除条件。

更新时间:2016-02-01 14:44:04.000 | 录入时间:2016-02-01 14:23:56.000 | 责任编辑:胡涛

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