MARS®多變數回歸分析軟體
- MARS®多變數回歸分析軟體
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類別統計分析軟體
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介紹MARS®(Multivariate Adaptive Regression Splines) 是 CART 的夥伴，專注於開發和部署準確且易於理解的回歸模型。
MARS Multivariate Regression Analysis Software
High-Quality Regression and Classification
The MARS Model is designed to predict numeric outcomes such as the average monthly bill of a mobile phone customer or the amount that a shopper is expected to spend in a web site visit. The MARS engine is also capable of producing high quality classification models for a yes/no outcome. The MARS engine performs variable selection, variable transformation, interaction detection, and self-testing, all automatically and at high speed.
High-Performance Results
Areas where the MARS engine has exhibited very high-performance results include forecasting electricity demand for power generating companies, relating customer satisfaction scores to the engineering specifications of products, and presence/absence modeling in geographical information systems (GIS).
系統需求
Windows System Requirements
OS:
Windows 7 SP 1 or later, Windows 8 or 8.1, Windows 10.
RAM:
2 GB.
Processor:
Intel® Pentium® 4 or AMD Athlon™ Dual Core, with SSE2 technology.
HD:
2 GB (minimum) free space available.
Screen Resolution:
1024 x 768 or higher.
Linux System Requirements
OS (64-Bit Only):
Ubuntu 14.04 or 16.04, CentOS 6.9 or 7.5, RHEL 6.9 or 7.5.
RAM:
2 GB.
Processor:
Intel® Pentium® 4 or AMD Athlon™ Dual Core, with SSE2 technology.
HD:
2 GB (minimum) free space available.
MARS®多變數回歸分析軟體
高質量的回歸和分類
MARS 模型旨在預測數字結果，例如移動電話客戶的平均每月賬單或購物者預計在網站訪問中花費的金額。MARS 引擎還能夠為是/否結果生成高質量的分類模型。MARS引擎自動高速執行變量選擇、變量轉換、交互檢測和自檢。
高性能結果
MARS 引擎表現出非常高性能結果的領域包括預測發電公司的電力需求、將客戶滿意度分數與產品的工程規格相關聯，以及地理信息系統 (GIS) 中的存在/不存在建模。
IRTPRO 5.1項目反應測驗軟體
IRTPRO™ 是使用項目反應理論 (IRT) 進行項目校準和測試評分的高級應用程式。它帶有直觀的圖形用戶界面，並提供內置的生產質量 IRT 圖形。IRTPRO™適用於教育工作者、學生、研究人員和評估組織，在教育、心理、社會和健康科學領域的應用越來越廣泛。
nQuery Advisor 8.7 統計分析軟體
nQuery Advisor提供一簡單可靠及有效的方法，以決定樣本的大小及統計的幕數。提供專家計算找出可靠區間及等效分析，來決定樣本的大小
LISREL 結構方程式模型軟體
LISREL是一款專業且功能強大的統計分析軟體，主要用於結構方程模型（SEM）建模。它允許研究人員建立複雜的統計模型，用於檢驗理論和研究不同變數之間的關係。透過LISREL，用戶可以使用統計模型來檢驗假設，了解變數之間的相互關係，以及這些關係如何影響觀察到的數據，並且執行多組群體差異比較。它支援不同類型的變數，包括觀察變數和潛在變數，並且能夠處理複雜的數據結構。LISREL還提供了豐富的統計分析功能，包括驗證性因素分析(CFA)、路徑分析和因果關係等。這些功能使得用戶能夠對數據進行全面的分析，從而深入理解研究問題和現象。此外，LISREL還具有強大的模型擬合和評估功能，用戶可以通過適度性指標分析來評估模型的有效性和適合度，這有助於確保建立的模型能夠合理地解釋觀察到的數據，提高研究的可靠性和信度。