SPSS Statistics 29 - Neue Version
IBM SPSS Statistics ist die weltweit führende Statistiksoftware zur Lösung von Geschäfts- und Forschungsproblemen mithilfe von Ad-hoc-Analysen, Hypothesentests und Vorhersageanalysen. Unternehmen verwenden IBM SPSS Statistics, um Daten zu verstehen, Trends zu analysieren, Prognosen zu erstellen und zu planen, Annahmen zu validieren und genaue Schlussfolgerungen zu ziehen.
Die neue Version SPSS Statistics 29 enthält ein neues Überlebensmodellverfahren, Open-Source-Erweiterungsverfahren, Verbesserungen der Benutzeroberfläche und der Arbeitsmappe.
Key takeaways:
- Die neue SURVREG-Prozedur passt parametrische beschleunigte Ausfallzeitmodelle unter Verwendung von Weibull-, Exponential-, Log-Normal- oder Log-Logistik-Verteilungen an
- SURVREG unterstützt Rechts-, Links- und Intervallzensierung
- Die marginalen und bedingten Pseudo-R2-Bestimmungskoeffizienten für geeignete gemischte Modelle, die im Verfahren für lineare gemischte Modelle (MIXED) implementiert wurden, wurden verallgemeinert und dem Verfahren für verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GENLINMIXED) hinzugefügt
- MIXED und GENLINMIXED bieten jetzt auch angepasste und bedingte ICC-Schätzungen (Intraklassen-Korrelationskoeffizient), um die Clustering- oder Gruppierungseffekte von Daten von Subjekten oder Gruppierungen in hierarchischen oder mehrstufigen Daten zu bewerten
- Version 29 fügt Python-Sklearn-basierte Erweiterungsbefehle für die regularisierte lineare Regressionsmodellierung, Anpassungsmodelle mit Ridge-, LASSO- und Elastic-Net-Schätzung hinzu
- Modelle können unter Verwendung spezifischer Werte von Regularisierungsparametern angepasst werden, Trace-Plots von Regressionskoeffizienten können für festgelegte Sätze von Regularisierungsparametern erstellt werden, und Werte von Regularisierungsparametern können durch Kreuzvalidierung ausgewählt werden
- Analysen können mithilfe von Befehlssyntax oder über grafische Schnittstellen angegeben werden, und SPSS Statistics behandelt Probleme mit der Dateninfrastruktur, sodass die Spezifikation von Analysen und Ausgaben so funktioniert, wie sie es bei nativen Verfahren tun
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