Пропустить общее меню / Skip Global Navigation

+7 (495) 229-56-11  Квадрат SPSS  info@predictive.ru

Модуль IBM SPSS Bootstrapping

Средство проверки надежности рассчитываемых статистик и построенных моделей

IBM SPSS Bootsrapping является простым в использовании средством проверки стабильности и надежности моделей, обеспечивающим большее доверие к полученным с их помощью прогнозам. Бутстреп-анализ (bootstrap) основан на принципе извлечения многократных подвыборок из имеющейся выборки с тем, чтобы определить поведение выборочных статистик, их изменчивость, и дать обоснованное заключение о доверительных границах того или иного параметра модели.

С помощью IBM SPSS Bootsrapping Вы сможете:

  • Легко и быстро оценивать выборочные распределения статистик путем извлечения повторных выборок с возвращениями из исходной выборки;
  • Оценивать стандартные ошибки и доверительные интервалы таких параметров генеральной совокупности, как среднее, медиана, пропорция, отношение шансов, корреляционный или регрессионный коэффициент и многих других;
  • Создавать множество альтернативных вариантов имеющихся данных для получения более надежных оценок.

Преимущества применения IBM SPSS Bootsrapping при анализе данных

Одно из основных свойств бутстреп-подхода — снижение влияние выбросов и аномальных наблюдений, имеющихся в данных, которые в противном случае могут существенно искажать получаемых результаты. В результате Вы получаете более четкий, целостный взгляд на данные, с которыми работаете.

С модулем IBM SPSS Bootsrapping Вы получаете возможность оценивать распределения статистик (а, следовательно, и их стандартные ошибки и доверительные интервалы) не теоретически, а экспериментально, путем быстрого извлечения и анализа множества подвыборок из имеющейся выборки.

Функционал модуля IBM SPSS Bootsrapping встраивается в следующие процедуры IBM SPSS Statistics:

  • Описательные статистики (IBM SPSS Statistics Base)
  • Частоты (IBM SPSS Statistics Base)
  • Средние (IBM SPSS Statistics Base)
  • Таблицы сопряженности (IBM SPSS Statistics Base)
  • Разведочный анализ (IBM SPSS Statistics Base)
  • t-критерии (IBM SPSS Statistics Base)
  • Корреляции / Непараметрические корреляции (IBM SPSS Statistics Base)
  • Частные корреляции (IBM SPSS Statistics Base)
  • Однофакторный дисперсионный анализ (IBM SPSS Statistics Base)
  • Одномерный дисперсионный анализ (IBM SPSS Statistics Base)
  • Линейная регрессия (IBM SPSS Statistics Base)
  • Дискриминантный анализ (IBM SPSS Statistics Base)
  • Общие линейные модели (IBM SPSS Advanced Statistics)
  • Регрессия Кокса (IBM SPSS Advanced Statistics)
  • Бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия (IBM SPSS Regression)
  • Порядковая регрессия (IBM SPSS Regression)

Требуетcя помощь?

Подобрать конфигурацию ПО, вид лицензии, оценить решение, рассказать о функционале смогут наши консультанты. Обращайтесь: +7 (495) 229-56-11, info@predictive.ru


Ближайшие учебные курсы

1–3 ноября. Анализ и прогнозирование временных рядов с помощью IBM SPSS Forecasting

8–9 ноября. Введение в IBM SPSS Statistics

13 ноября. Представление данных с помощью IBM SPSS Custom Tables

16–17 ноября. Эффективные приемы работы в IBM SPSS Statistics

20 ноября. Введение в синтаксис IBM SPSS Statistics

22–24 ноября. Статистический анализ данных в IBM SPSS Statistics

 
 

Регистрируйтесь


Делимся опытом

Эффективное использование IBM SPSS Statistics: