SPSS Regression

Améliorez la précision des prévisions avec de puissantes procédures de régression

IBM SPSS Regression vous permet de prédire les résultats catégoriels et d'appliquer un large éventail de procédures de régression non linéaire.

Vous pouvez utiliser IBM SPSS Regression pour de nombreux types de projet métier et projet d'analyse lorsque les techniques de régression ordinaires sont limitées ou inappropriées. Par exemple, vous étudierez les habitudes d'achat des consommateurs ou les réactions aux traitements médicaux, vous mesurerez le degré de réussite universitaire ou bien vous analyserez les risques liés au crédit.

IBM SPSS Regression inclut les procédures suivantes :
Régression logistique multinomiale : pour prévoir les résultats catégoriels avec plus de deux catégories
Régression logistique binaire : pour classer facilement les données en deux groupes
Régression non linéaire et régression non linéaire contrainte : pour estimer les paramètres des modèles non linéaires
Moindres carrés pondérés : pour donner plus de poids aux mesures relevant d'une série donnée
Doubles moindres carrés : pour mieux contrôler les corrélations entre variables explicatives et termes d’erreur
Analyse probit : pour déterminer la valeur des stimuli via une transformation logit ou probit de la réponse de proportion