IBM® SPSS® Regression, kategorik sonuçları tahmin etmenize ve doğrusal olmayan çeşitli regresyon yordamlarını uygulamanıza olanak sağlar. Alışılmış regresyon tekniklerinin sınırlı olduğu veya uygun olmadığı iş ve analiz projeleri için bu yordamları kullanabilirsiniz. Buna tüketicinin satın alma alışkanlıklarının ve tedavilere verilen yanıtların incelenmesi ya da kredi riskinin analiz edilmesi dahildir. Bu çözüm, analitik sürecinin veri analizi aşaması için SPSS Statistics'in yeteneklerini genişletmenize yardımcı olur.
Bu modül SPSS Standard, Professional ve Premium paketleri içinde yer alır.
Öne çıkan özellikler
İkili lojistik regresyon
Bir tahmin değişkeni kümesinin değerlerine dayalı olarak ayırıcı özellikli ya da ikili bir sonucun varlığını ya da yokluğunu tahmin edin. Doğrusal bir regresyon modeline benzer, ancak bağımlı değişkenin iki değerli olduğu ve iki terimli dağılımı takip ettiği varsayılan modeller için uygundur. Tahmin edilen katsayılar, modeldeki bağımsız değişkenlerin her biri için olasılık oranlarının tahmin edilmesi için kullanılabilir.
Bir tahmin kümesi üzerinde birçok alt bölüme ayrılmış sıralı bir yanıta olan bağımlılığı modellemek için logit bağlantı işlevini kullanın. Logit modelinde, sonucun log olasılıkları tahmin değişkenlerinin doğrusal bir kombinasyonu olarak modellenir.
Konuları, bir tahmin değişkeni kümesinin değerlerine dayalı olarak sınıflandırın. Bu regresyon türü lojistik regresyona benzer; ancak bağımlı değişken, iki kategoriyle kısıtlanmadığı için daha geneldir.
Bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken kümesi arasındaki ilişkinin doğrusal olmayan bir modelini bulun. Doğrusal modellerin tahmin edilmesiyle kısıtlanan geleneksel doğrusal regresyondan farklı olarak doğrusal olmayan regresyon, modelleri bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında rastgele seçilmiş ilişkiler aracılığıyla tahmin edebilir. Bu, yinelemeli tahmin algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilir.
İlaç dozları, fiyatları ya da teşvik gibi uyarıcı yanıt potansiyelini analiz etmek için probit ve logit yanıt modellemesini kullanın. Bu yordam, bir uyaranın gücü ile uyarana yönelik belirli bir tepkiyi sergileyen vakaların oranı arasındaki ilişkiyi ölçer. Bazı bağımsız değişken(ler) seviyeleri tarafından etkilendiği ya da neden olduğu düşünülen ve özellikle deneysel verilere çok uygun olan ikili bir çıktıya sahip olduğunuz durumlar için faydalıdır.
İlk aşamada, sorunlu tahmin değişken(ler)inin tahmini değerlerini hesaplamak için hata terimleriyle ilintisiz olan yardımcı değişkenleri kullanın. İkinci aşamada, bağımlı değişkenin doğrusal regresyon modelini tahmin etmek için bu hesaplanan değerleri kullanın. Hesaplanan değerler, hatalarla ilintili olmayan değişkenlere dayandığından, iki aşamalı modelin sonuçları optimum düzeyde olur.
Zaman tabanlı verilerde oluşabilecek tahmin değişkenleri ve hata terimleri arasındaki ilintileri denetleyin. Ağırlık tahmin yordamı, bir dizi ağırlık dönüşümlerini test eder ve hangilerinin verilere en uygun olacağını gösterir.
Bir tahmin (bağımsız) değişkeni kümesi ile çoğu zaman medyan olan bir hedef (bağımlı) değişkeninin belirli yüzdelikleri (ya da dilim dağılımları) arasındaki ilişkiyi modelleyin. Dilim dağılımı regresyonu, sıradan en küçük kareler regresyonu üzerinde iki temel avantaja sahiptir: hedef değişkenin dağılımıyla ilgili hiçbir varsayımda bulunmaz ve dış gözlemlerin etkisine karşı direnme eğilimindedir.