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 - SPSS・統計解析・AI活用を支援するデータ分析パートナー

IBM SPSS Regression とは

IBM SPSS Regression は、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です。
カテゴリが2値・多値となる目的変数や、通常の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を行えます。

「買う／買わない」「A・B・C のどれを選ぶか」「刺激に対する反応確率」など、
現実の意思決定に直結する予測・分類問題を扱う場面で活用されます。

IBM SPSS Regression に含まれる多様な非線型モデル手続きにより、単純な線形回帰では捉えきれない関係性をモデル化し、より洗練された予測モデルを構築できます。

多項ロジスティック回帰（MLR）を使用することで、「はい／いいえ」に限定されない分析が可能になります。
顧客が製品 A・B・C のどれを選択するかといった選択行動を、確率モデルとして分析できます。

二項ロジスティック回帰により、「買う／買わない」「投票する／しない」などの2値型変数を対象とした分類・予測分析を行えます。

制約のある／ない非線型回帰により、モデル式やパラメータ推定方法を研究仮説に基づいて柔軟に制御できます。

重み付け最小二乗法（WLS）や二段階最小二乗法（2SLS）により、通常の最小二乗法の前提を満たさないデータにも対応できます。

プロビットおよびロジット応答モデルにより、刺激に対する反応確率を定量的に評価できます。