Kun tavallinen lineaarinen regressio ei riitä tai sen vaatimat oletukset eivät ole voimassa, tarjoaa Regression-lisämoduli
lisää vaihtoehtoja. Voit tehdä erilaisia selitysmalleja käytettävissä olevien muuttujien ja ominaisuuksien puitteissa.
Voit selittää binääristä ilmiötä logistisella regressiolla, moniluokkaisissa tapauksissa multinomisella logistisella regressiolla,
tai jos selitettävä ilmiö ei ole lineaarinen, voit käyttää epälineaarista regressiota määrittelemällä itse mallin.
- Regression – analyysit:
- Logistinen regressio (Binary Logistic Regression (BLR))
- Multinominen logistinen regressio (Multinomial Logistic Regression (MLR))
- Epälineaarinen regressio (Nonlinear Regression (CNLR/NLR))
- Pienimmän neliösumman menetelmät
- Weighted Least Square Regression (WLS)
- Two-stage least squares (2SLS)
- Probit – analyysi