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Faites de meilleures prvisions avec des mthodes de rgression puissantes

Utilisez la gamme des mthodes de modlisation non linaires de PASW Regression* pour appliquer des modles plus sophistiqus vos donnes. Par exemple, vous pouvez utiliser PASW Regression pour :

  • Les tudes de march Etudiez les habitudes dachat des consommateurs.
  • La recherche mdicale Etudiez les ractions aux dosages.
  • Lvaluation de prt Analysez les bons et mauvais risques de crdit.
  • La recherche institutionnelle Mesurez les tests de russite universitaire.

PASW Regression peut tre install en tant que logiciel client uniquement, mais, pour de meilleures performances et afin d'assurer son volutivit, vous pouvez galement l'utiliser dans une configuration client/serveur, avec PASW Statistics Server.

Prdire les rsultats catgoriques avec plus de deux catgories

Avec la rgression logistique multinomiale (MLR), vous tes libre des contraintes telles que les rponses binaires (oui/non). Par exemple, vous pouvez modliser quels facteurs prdisent si le client achte le produit A, B ou C.

Classifiez facilement vos donnes en deux groupes

Utilisez la rgression logistique binaire pour prdire les variables dichotomiques telles que acheter ou ne pas acheter. Cette procdure permet de slectionner tape par tape les principaux effets et les effets dinteraction qui prdisent le mieux votre variable de rponse.

Contrlez votre modle

Ayez davantage de contrle sur votre modle et sur lexpression de votre modle avec les procdures de rgression non linaires contraintes et non contraintes. Ces procdures fournissent deux mthodes pour estimer les paramtres des modles non linaires. Lalgorithme Levenberg-Marquardt analyse les modles non contraints. Lalgorithme de programmation quadratique squentielle permet de spcifier les contraintes sur les estimations de paramtres, de spcifier votre propre fonction de perte et dobtenir des estimations bootstrap pour les erreurs standard.

Utilisez des procdures alternatives pour respecter les hypothses

Lorsque vos donnes ne correspondent pas aux hypothses statistiques pour les moindres carrs ordinaires, utilisez les moindres carrs pondrs (WLS) ou les moindres carrs en deux tapes (2SLS). Donnez davantage de poids aux mesures dans une srie en utilisant WLS. La procdure 2SLS aide contrler les corrlations entre les variables de prdicteur et les termes derreur qui se produisent souvent avec les donnes chronologiques.

Trouvez les meilleurs stimuli

Excutez les modlisations de rponse probit et logit pour analyser la puissance des rponses aux stimuli telle que doses de mdicaments, prix ou incitations. Probit value la valeur du stimulus avec une transformation logit ou probit de la proportion ayant rpondu.

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