IBM SPSS Regression
― ロジスティック回帰・非線型回帰による高度な予測分析
ロジスティック回帰や非線型回帰を中心に、より高度な回帰分析を可能にするオプションモジュール。カテゴリが2値・多値の目的変数や、最小二乗法の前提を満たさないデータに対して、柔軟で安定したモデル推定が可能です。
Regression でできること
ロジスティック回帰や非線型回帰を中心に、より高度な回帰分析を可能にするオプションモジュール。カテゴリが2値・多値の目的変数や、最小二乗法の前提を満たさないデータに対して、柔軟で安定したモデル推定が可能です。
本モジュールが解決する課題
- 顧客の購買・解約予測モデルの構築
- 選択行動（複数選択肢からの選択）の確率モデル化
- 刺激と反応確率の関係を扱うプロビット／ロジット応答モデル
- 最小二乗法の前提を満たさないデータへの対応
代表的な利用シーン
解約・購買予測モデル
マーケティング
顧客の解約や購買確率をスコアリングし、施策の優先順位付けや効果検証に活用します。
多項ロジスティックによる選択モデル
選好分析
3つ以上の選択肢からの選好を確率モデル化。属性ごとの選ばれやすさを比較可能です。
プロビット応答モデル
実験研究
薬物用量・刺激強度に対する反応確率の推定など、実験データの解析に対応します。
主な搭載分析手法
1
多項ロジスティック回帰
3カテゴリ以上の目的変数に対する確率モデル。選択行動の分析に最適。
2
二項ロジスティック回帰
「はい／いいえ」の2値分類・予測モデル。本モジュールの中核機能の一つ。
3
非線型回帰
制約あり／なしの非線型モデルで、研究仮説に基づく柔軟なモデル制御を実現。
4
プロビット分析
刺激と反応確率の関係を正規累積関数で推定する古典的手法。
SPSS Statistics Base ／ 関連モジュールとの関係
Regression は SPSS Statistics Base の上位に位置するアドオンで、Base 単体では実行できない手法を補完します。研究・業務内容に応じて関連モジュールと組み合わせることも可能です。
| 製品／モジュール | 主な役割 | 本モジュールとの関係 |
|---|---|---|
| SPSS Statistics Base | 線形回帰、記述統計、基本検定 | 本モジュールの必須前提。ロジスティック回帰や非線型回帰を行うにはBaseにRegressionを追加します。 |
| SPSS Advanced Statistics | GEE・線形混合モデル・生存時間解析 | 反復測定や階層構造データへ拡張する場合に併用。 |
| SPSS Categories | カテゴリ回帰、最適尺度法 | 名義・順序尺度を含む回帰に拡張する場合に併用。 |
Regression の導入、お気軽にご相談ください
研究テーマ・業務要件に応じて、最適なモジュール構成をご提案します。
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