Boljše odločitve z IBM SPSS Regression

Vsakodnevno si postavljamo vprašanja o tem kaj nas čaka. Če želite predvideti bodoče dogodke in si s tem zagotoviti bolj gotovo prihodnost, ali pa vas zanima kako določene situacije medsebojno vplivajo ena na drugo, potem je IBM SPSS Regression prava rešitev.
IBM SPSS Regression vam pojasni in pomaga razumeti odnose med spremenljivkami ter napovedati njihovo obnašanje, kar vam je lahko v pomoč pri sprejemanju odločitev. Le s par kliki lahko hitro ustvarite napovedne modele, neodvisno od velikosti baze in števila spremenljivk, ki jih imate na razpolago, obenem pa prihranjen čas izkoristite za poglobitev v razumevanje razlogov, ki so privedli do situacije, ki jo proučujete. Ne glede na to, s katerim področjem se ukvarjate, lahko na svojih podatkih uporabite različne sofisticirane modele, ki so na voljo v IBM SPSS Regression:

• Enostavna razvrstitev podatkov v dve skupini, z uporabo binarne logistične regresije za predvidevanje dihotomnih spremenljivk, kot so nabava (ali ne-nabava), glasovanje (ali ne-glasovanje) itd.;
• Kontroliranje modela s pomočjo nelinarnih postopkov ter postopek ocenjevanja parametrov nelinearnih modelov;
• Uporaba alternativnih postopkov pri napovedovanju, ko vaši podatki ne izpolnjujejo statističnih predpostavk;
• Proučevanje odzivnosti na stimulus, kot je na primer odmerek zdravila, cena, nagrada, itd.

Pridobljene informacije lahko koristno uporabite za pravočasno reagiranje na spremembe na trgu, saj s simulacijo vpliva potencialnih odločitev na končno situacijo lahko predvidite kaj se bo zgodilo.

• Multinominalna logistična regresija - Napovedujte na osnovi več kot dveh kategorij in predvidite kateri izdelek bodo kupili vaši kupci.
• Binarna logistična regresija - Uporablja se, ko imamo opravka z dihotomnimi odvisnimi spremenljivkami, na primer ko želimo predvideti, ali bo študent končal študij ali ne.
• Nelinearna regresija - Ko delamo z nelineralnimi modeli, na primer ko napovedujemo obseg uporabe kuponov v odvisnosti od časa in števila razdeljenih kuponov.
• Ponderiranje najmanjših kvadratov - Metoda, koristna v eksperimentalnih študijah, kadar delamo na manjšem obsegu podatkov.
• Probit analiza - V kolikor nas na primer zanima, kaj vse vpliva na to, ali je na volitvah določen politik izbran ali ne, lahko proučimo vpliv potrošene vsote denarja za kampanjo, časa potrošenega za izdelavo kampanje, kot tudi ali je pod pritiskom, da zmaga ter na koncu dobimo odgovor na zastavljeno vprašanje.