产品概述
IBM SPSS Advanced Statistics 是 IBM SPSS Statistics 的高级统计模块，提供一套完整的单变量和多变量分析工具，帮助研究者在医学研究、制造业、制药和市场研究等学科中处理描述复杂关系的数据并获得更深入的洞察。
一般线性模型
一般线性模型用于描述因变量与一组自变量之间的关系，覆盖线性回归、方差分析、协方差分析、多变量方差分析和多变量协方差分析等模型，并通过灵活的设计与对比选项来估算均值和方差，测试和预测均值。
广义线性模型
广义线性模型提供一个统一框架，涵盖因变量服从正态分布的经典线性模型、针对二元数据的逻辑模型和概率模型、针对计数数据的对数线性模型，以及序数回归、Tweedie 回归、泊松回归、伽马回归和负二项式回归等通用统计模型。
线性混合模型
线性混合模型用于在显示相关性和非恒定可变性的数据中建立均值、方差和协方差模型，支持裂区设计、具有固定效应协方差的多级模型以及随机完整区组设计，可从多种非空间协方差类型中选择，并利用重复度量数据提高准确性。
广义估计方程
广义估计方程程序扩展广义线性模型，以适应相关的纵向数据和聚类数据，支持在主题内构建相关性模型。
广义线性混合模型
广义线性混合模型可访问、管理和分析调查数据、企业数据库或从网页下载的数据等几乎所有类型的数据集，并使用序数值运行过程，为预测非线性结果建立更准确的模型。
生存分析
生存分析程序提供一组灵活全面的技术，用于理解零部件故障、死亡或生存率等终止事件，支持使用 Kaplan-Meier 估计衡量事件发生前的时间长度，并可执行 Cox 回归进行时间响应或持续响应的比例风险回归建模。
对数线性分析
模块提供一般对数线性分析和模型选择对数线性分析，用于对交叉分类计数数据拟合模型并帮助在模型之间进行选择，Logit 对数线性分析可分析分类因变量与一个或多个分类预测变量之间的关系。
应用与部署
该模块已纳入适用于传统许可的 SPSS 标准版，也包含在订阅套餐的 IBM SPSS Custom Tables 和 IBM SPSS Advanced Statistics 附件组件中。本地部署需购买 Premium 版。
