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IBM SPSS Advanced Statistics

概要

更精確分析複雜的關係,使用更強大的單變量與多變量分析:IBM® SPSS® Advanced Statistics 使用分析更準確並且能得到更可靠的分析結果。

產品特色

  • 當您面臨資料複雜的關係,IBM® SPSS® Advanced Statistics (原 PASW® Advanced Statistics) 使用分析更準確並且能得到更可靠的分析結果。
  • IBM SPSS Advanced Statistics提供更高階的分析技術,針對現實世界的各種問題,包括醫學研究、製造,醫藥,和市場研究。
  • IBM SPSS Advanced Statistics 提供強大與先進的單變量與多變量分析技術。

針對更為特殊資料屬性結構的進階統計模型,包含:
  • GLM-General Linear Models (ANOVA、ANCOVA、MANOVA、Repeated Measures) 一般線性模式。
  • 廣義線性混合模式(Generalized Linear Mixed Models, GLMM)。
  • 變異數成份(Variance Components, VARCOMP)
  • 線性混合模型(Linear Mixed Models, MIXED)
  • 對數線性模式(Loglinear Analysis , LOGLINEAR)
  • 階層對數線性模式(Hierarchical loglinear models , HILOGLINEAR)
  • 一般對數線性模式(General Loglinear Analysis , GENLOG)
  • 存活分析(Survival Analysis):Cox 迴歸(Cox Regression)、生命表、Kaplan-Meier存活分析、計算依時共變量。
  • 概化線性模式(Generalized Linear Models, GENLIN):廣泛使用的統計模型,例如常態分配資料之線性迴歸,二元資料之羅吉斯模型及計數資料的對數線性模型。這個程序也透過其一般化的模型公式提供很多有用的統計模型,如次序迴歸、Tweedie迴歸、卜瓦松迴歸、Gamma迴歸及負二項式迴歸。
  • 概化估計方程式(Generalized Estimating Equations, GEE):可延伸概化線性模式,允許依變數在重複量測下導致的相關性,常應用於醫學研究等樣本不易取得的情況。


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詳細介紹

當您面臨資料複雜的關係,IBM® SPSS® Advanced Statistics (原 PASW® Advanced Statistics) 使用分析更準確並且能得到更可靠的分析結果。

IBM SPSS Advanced Statistics提供更高階的分析技術,針對現實世界的各種問題,包括醫學研究、製造,醫藥,和市場研究。




IBM SPSS Statistics全模組


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