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发布日期: 2019-06-17

  SPSS为企业提供人工智能转型核心动力,SPSS 是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案。(2009年被 IBM 收购,香港赛马会精选十码,即 IBM SPSS)。IBM SPSS软件平台提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能。IBM SPSS 兼具易用性、灵活性和可扩展性,可以为具有各种技能水平的用户提供服务,并且帮助您和您的企业发现新机遇,提高效率并降低风险。SPSS Statistics 是全球领先的统计分析软件。

  ?Modelfit:模型拟合过程中进入、退出的变量的列表;以及一些有关拟合优度的检验统计量,例如R、R2和调整的R估计值的标准误及方差分析表。?Rsquaredchange:显示每个自变量进入方程后RF值和p值的改变情况。?Descriptives:显示自变量和因变量的有效数目、均值、标准差等,同时还给出一个自变量间的相关系数矩阵。Partandpartialcorrelations:显示自变量间的相关、部分相关和偏相关系数。Collinearitydiagnostics:多重共线性分析,输出各个自变量的特征根、方差膨胀因子、容忍度等。Durbin-Watson:残差序列相关性检验。Casewisediagnostic:对标准化残差进行诊断。

  SPSS是集成的系列产品,有助于应对整个分析流程,从规划和数据收集到分析、报告和部署。提供数十种完全集成的模块供您选择,您可以找到增加收入、超越竞争对手和改善决策所需的专业化的功能。

  注意这里的相关系数大小和前面相关分析中计算出的结果完全相同。可决系数RSquare的取值介于0和1之间,它的含义就是自变量所能解释的方差在总方差中所占的百分比,取值越大说明模型的效果越好。本案例计算的回归模型中可决系数R2等于0.957,模型拟合效果较好。在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。多元线性回归模型是指有多个自变量的线性回归模型,它用于揭示因变量与多个自变量之间的线xing关系。是回归方程的偏回归系数。由于多元线性回归模型是一元回归模型的推广,因此两者在SPSS软件中的操作步骤是非常相似的。选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Regression(回归)】→【Linear(线性)】命令。

  注意Pearson相关系数适用于线性相关的情形,对于曲线相关等更为复杂的情形,系数的大小并不能代表其相关性的强弱。利用相关系数r的大小可以判断变量间相关关系的密切程度,168图库助手。具体见表所示。对Pearson简单相关系数的统计检验是计算t统计量,t统计量服从n-2个自由度的t分布。SPSS会自动计算r统计量和t值,并依据t分布表给出其对应的相伴概率值。Spearman等级相关系数用来度量顺序水准变量间的线性相关关系。它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,①两个变量的变量值是以等级次序表示的资料;②一个变量的变量值是等级数据,另一个变量的变量值是等距或比率数据,且其两总体不要求是正态分布,样本容量n不一定大于30。

  企业使用 IBM SPSS Statistics 来了解数据,分析趋势,预测和计划验证假设并获得准确的结论。SPSS Modeler 是全球领先的数据挖掘和预测性分析平台,支持从数据了解到部署的完整数据科学周期,具有一系列丰富的算法和功能,如文本分析、地理空间分析和优化。



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