線性模型

• Statistics Standard包含廣義線性混合模型 (GLMM)，用于分層數據。

• 該軟件具有通用線性模型 (GLM) 和混合模型程序。

• 它包含廣義線性模型 (GENLIN)，包括廣泛使用的統計模型，例如針對正態分布響應的線性回歸、針對二元數據的邏輯模型，以及針對計數數據的對數線性模型。GENLIN 還通過其非常通用的模型公式提供眾多實用的統計模型。

• 廣義估計方程 (GEE) 程序擴展了廣義線性模型的能力，使它們能使用關聯的縱向數據和聚類數據。

非線性模型

• 多項式邏輯回歸 (MLR) 可預測具有兩個以上類別的分類結果。

• 二元邏輯回歸可將數據分為兩個組。

• 非線性回歸 (NLR) 和受限非線性回歸 (CNLR) 可估算非線性模型的參數。

• 概率分析使用響應比例的分對數（Logit）轉換或概率單位變換來計算模擬值

模擬功能

• 蒙特卡羅模擬可以幫助您在現有數據不充分的情況下，根據現有的數據和/或已知的參數創建模擬數據集。

• 可對非數值型變量（如“男”和“女”）進行模擬，無需將其記錄為數值變量。

• 現有的預測模型和數據可用作模擬的起點，包括從Automatic Linear Modeling (ALM) 和IBM SPSS Modeler導出的模型。

• 生成輸入數據時，會自動確定并使用分類輸入之間的關聯。

• 使用一組不同的隨機值，反復計算結果，生成可能結果值的分布，使用戶能夠選擇最優值。

• SPSS Statistics可用于分析模擬結果，創建圖表，以直觀的形式呈現結果以及為決策者推薦的行動。

Geospatial Analytics

• 空間-時間預測 (STP) 技術可使線性模型適應2D和3D空間內位置隨時間推移進行的度量，支持用戶預測這些領域的長期變化趨勢。

• 使用廣義空間關聯規則 (GSAR) 發現空間和非空間屬性之間的關聯，此規則使用歷史數據（例如，事件發生的位置、事件類型和事件發生時間）來描述發生的事件，例如犯罪或疾病爆發。

定制表

• 包含推論性統計信息時，針對人口統計組、客戶群、時間段或其他分類變量比較平均值或比例。

• 該軟件可創建匯總統計信息（從針對分類變量的簡單計數到離差測定)，并按照使用的任何匯總統計信息對類別進行排序。

• 它包括三種主要的測試：獨立性卡方測試、列平均值比較（t 測試）和列比例比較（z 測試）。

• 交互式的表構建器提供拖放功能來創建數據透視表。

• 可以排除特定類別，能夠顯示缺少值的單元格，并可將小計添加到表中。

• 表可實時預覽并在創建時進行修改。

• 表可導出至Microsoft? Word、Excel?、PowerPoint?或HTML中，以便在報告中使用。

IBM SPSS Statistics 三大版本比較:

關鍵特性	IBM SPSS Statistics Standard Edition	IBM SPSS Statistics Professional Edition	IBM SPSS Statistics Premium Edition
核心的分析及圖形功能從始至終貫穿標準分析項目
能夠與 R、Python 和其他環境無縫式集成，從而更輕松、更有效地擴展了統計功能及可編程性
高級統計程序（包括 GLM、GLMM、HLM、GENLIN 和 GEE）能夠更準確地識別和分析復雜的關系
非線性回歸（包括 MLR、二元邏輯回歸、NLR、CNLR 和概率分析）能夠改善預測的準確性
定制的表，可基于數字和分類數據進行分析和報告
缺失值分析（含尋找原因）能夠解決“臟數據”問題，實現更全面的分析和更有效的決策制定
高級數據準備能夠識別那些可能導致結果出現偏差的不規則數據及其他數據
決策樹能夠更好地識別組、發現各個組之間的關系，并預測未來事件。
預測能夠快速方便地預測趨勢并構建專家時間序列預測
結構化等式建模能夠測試假設并確認觀察到的變量和潛在的變量之間的關系
啟動時的引導程序能夠測試預測模型的穩定性及可靠性
高級的采樣評估和測試程序
高端圖表能夠幫助分析和報表。
直銷和產品決策制定程序能夠識別最佳客戶和吸引這些客戶的產品屬性
添加 Statistics Server 至該程序包能夠顯著地提升性能、改善生產力，并實現強大的自動化功能