Wenn Sie bessere Vorhersagemodelle brauchen, als Sie mit einer einfachen linearen Regression erhalten oder Distanzen in Ihren Daten messen wollen, dann benötigen Sie SPSS Regression.
Mit einer großen Auswahl von nichtlinearen Verfahren können Sie höher entwickelte Modelle verwenden. SPSS Regression eignet sich hervorragend für die Vorhersage von Verhalten oder Aktionen. Klassifizieren Sie Ihre Daten in zwei Gruppen: Die logistische Regression bietet viele schrittweise Methoden, um die wichtigen kontinuierlichen oder kategorialen unabhängigen Variablen auszuwählen, die Ihre abhängige Variable am stärksten beeinflussen.
Erhalten Sie mehr Kontrolle über Ihr Modell mit der nichtlinearen Regression mit und ohne Nebenbedingungen zur Schätzung der Parameter von nichtlinearen Modellen. Visualisieren Sie Ähnlichkeiten und Unterschiede in Ihren Daten. Verwenden Sie multidimensionale Skalierung, um Abstände zwischen Datenpunkten aufzuzeigen und die Struktur Ihrer Daten zu erkennen. Sie können SPSS Regression auch dazu benutzen, die Zuverlässigkeit und Gültigkeit Ihrer Skalierungen mit fünf verschiedenen Modellen zu testen, so dass Sie sich auf die Ergebnisse immer verlassen können.
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