IBM SPSS Statistics

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IBM SPSS Bootstrapping

IBM SPSS Bootstrapping确保您的分析模型的准确性,生成可靠的结果。它帮助您评估软件包中分析模型和技术的稳健性,例如回归,相关,交叉表,均值,描述统计等等。

SPSS Bootstrapping的优势包括:

•通过减少离群值和异常值的影响,确保分析模型的稳健性; 

•获得关于总体参数的标准差和置信区间的更好的估计。这些总体参数包括回归系数,相关系数,优势比,百分比,中位数和均值等;

•通过建立替换版本更好地理解您的数据集的组成;

•通过对原始样本替换的重复抽样确定估计值的抽样分布。 

IBM SPSS Bootstrapping可以支持您生成更多值得信任的模型,为项目创建更加准确的输出。您公司生成的模型可以帮助建立有价值的决策。这些可以用来影响公共政策的制定,减少疾病的爆发,或者决定一个几百万元的投资。您的模型是一致的很重要,这样他们可以生成正确的,值得信任的输出结果。Bootstrapping是验证模型可靠性的合适的方法,SPSS Bootstrapping将使得这个过程更加省力和便于管理。

IBM SPSS Statistics模块提供了一个高效的方法来保证你的模型是可靠和稳定的。它通过从原始样本的替代样本中重复抽样来近似任何估计量的抽样分布。利用SPSS Bootstrapping,您将能够准确地估计总体参数的置信区间和标准差,例如中位数,比例,平均值,回归系数,优势比,相关系数或者其他参数。