線性模型

• SPSS Statistics Professional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

• 蒙特卡羅模擬方法可以幫助您在現有數據不充分的情況下，根據現有的數據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可被用于分析模擬結果，以直觀的形式呈現結果以及為決策者推薦的行動。

Geospatial Analytics

• Statistics Premium中的地理空間分析技術可幫助揭示地理空間數據中隱藏的關系和趨勢。

• 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。

• 它排除了特定類別，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，以便在報表中使用。

數據準備

• SPSS Statistics Professional可識別可疑或無效的案例、變量和數據值。

• 該軟件允許您查看缺失數據的模式并匯總變量分布。

• Optimal Binning為那些為名義屬性設計的算法找到最佳可能結果。

• 自動數據準備 (Automated Data Preparation，ADP) 工具通過一個高效的步驟即可檢測和糾正質量錯誤，找到缺少值的原因。

• 建議和可視化幫助您確定要使用的數據。

數據有效性和缺失值檢查

• SPSS Statistics Professional可使用六種診斷報表從多種個角度檢查數據，然后估算匯總統計信息并確定缺少值的原因。

• 它可診斷因缺少數據而導致的嚴重問題。

• 該軟件能夠用估算值替換缺失值。

• 它顯示每種缺失值類型以及每個個例所有極值的快照。

• 通過將缺失值替換為估算值以包含所有組（甚至包括響應力較低的組）來消除隱含的偏差。

決策樹

• SPSS Statistics Professional以可視化方式確定模型的流動方式，因此您可發現特定的子組和關系。

• 該軟件直接在IBM SPSS Statistics中創建分類樹，因此，您可以使用結果直接在數據內對案例進行分段和分組。

• 它包括四種確立的樹形增長算法：

• CHAID - 快速、統計型的多向樹算法，用于快速有效地探索數據，并針對所期望的結果構建分段和概要信息。

• 窮舉式 CHAID - CHAID 的一種變體，用于檢查每個預測項所有可能的分支。

• 分類和回歸樹 (C&RT) - 完整的二叉樹算法，對數據進行分區，并生成準確的同構子集。

• QUEST - 一種統計算法，可快速有效地選擇不包含偏差的變量，并構建準確的二叉樹。

• 選擇或分類/預測規則使用IBM SPSS Statistics語法、SQL語句或簡單文本（通過語法）生成。

預測

• SPSS Statistics Professional支持您以組織決策者可理解和使用的方式來提供信息。

• 它會自動確定最適合的ARIMA或指數平滑模型來分析您的歷史數據。

• 時間因果關系建模 (TCM) 技術可幫助揭示大量時間序列中隱藏的因果關系，并確定每一個目標序列的最佳預測變量。

• 一次可對數以百計不同的時間序列進行建模，而不是每次只能對一個變量建模。

• 模型集中保存至一個文件，以便在數據發生變化時可更新預測，而無需重新設置參數或者重新估算模型。

• 可編寫腳本以自動使用新數據來更新模型。

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