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SPSS Regression
Haga mejores predicciones con potentes procedimientos de
regresión no lineal
SPSS Regression le permite aplicar modelos más sofisticados gracias a su
amplia gama de procedimientos de modelado de regresión no lineal. Podrá utilizar SPSS Regression en las siguientes disciplinas:
- Investigación de mercado: Para estudios de hábitos de consumo
- Investigación médica: Para estudios a la respuesta de tratamientos
- Investigación institucional: Mara medir el desempeño académico en pruebas
- Investigación crediticia: Para analizar el riesgo crediticio en clientes
SPSS Regression tiene los
procedimientos que necesita para ir más allá del análisis de datos básico.
Estos procedimientos incluyen:
- Regresión Logística Multinomial (MLR): Predice resultados categóricos con más de dos categorías.
- Regresión Logística Binaria: Clasifica fácilmente sus datos en dos grupos.
- Regresión no lineal (NLR) y Regresión no lineal restringida (CNLR): Estima parámetros para modelos no lineales.
- Análisis Probit: Evalúa el valor de stimuli utilizando transformación logit o probit de la proporción de respuesta
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