IBM SPSS Bootstrapping
通过对原始样本的替换项进行重新采样，对某个估算项的采样分布进行估算。
它对贵公司有何用途
引导过程是一种非常有用的方法，可用于测试模型稳定性。IBM SPSS Bootstrapping 使其更有效并更简单。IBM SPSS Statistics 的模块通过对原始样本的替换项进行重新采样，对某个估算项的采样分布进行估算。您可以估算填充参数（例如平均值、中间值、比例、比值比、相关系数、回归系数等）的标准误差和置信区间。控制 Bootstrap 样本的数量、设置随机数种子并指示选择使用简单方法或分层方法。
加速估算
通过对原始样本的替换项进行重新采样，快速轻松地对某个估算项的采样分布进行估算。
提高准确性
创建数以千计的数据集备用版本，更准确地反应群体中的情况。
确保模型的稳定性与可靠性
减少可能降低分析准确性或适用性的界外值和异常现象。更全面地了解用于创建模型的数据。
主要功能
- 估算标准误差和置信区间
- 测试 SPSS 中的分析模型、过程的稳定性
- 轻松控制 Bootstrap 样本数量
- 更全面地了解您的数据
功能聚焦
估算标准误差和置信区间
您可以估算填充参数（例如平均值、中间值、比例、比值比、相关系数、回归系数等）的标准误差和置信区间。
测试 SPSS 中的分析模型、过程的稳定性
测试整个 IBM SPSS Statistics 产品家族中分析模型和过程的稳定性，包括描述性、平均值、交叉表、关联、回归等。
轻松控制 Bootstrap 样本数量
您可以增加或减少样本数量。默认设置为 1000 个样本。
更全面地了解您的数据
通过重新采样，SPSS Bootstrapping 可以创建数以千计的数据集的替换版本，更准确地反应群体中的情况。
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