標題搜尋:

- MARS®多變數回歸分析軟體
-
類別統計分析軟體
-
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。

GAUSS 24 數學與統計分析軟體
GAUSS 數學與統計分析軟體是一個完整的分析環境,具有用於估算,預測,模擬,可視化等所需的內置工具。
NCSS 2022 統計分析軟體
NCSS 軟件提供了一個完整且易於使用的數百種統計和圖形工具集合,用於分析和可視化您的數據。 用於數據分析的 NCSS 軟件帶有完整的集成文檔、免費培訓視頻以及來自Phd統計人員團隊的完整電話和電子郵件支持。 探索全球數以千計的研究人員、顧問、專業人士、工程師和科學家正在使用的產品。
Mplus 9 統計分析模擬軟體
Mplus 是一個統計建模程式,為研究人員提供了一個靈活的工具來分析他們的數據。Mplus 在一個程序中為研究人員提供了廣泛的模型、估計器和算法選擇,該程序具有易於使用的界面和數據和分析結果的圖形顯示。Mplus 允許分析橫截面和縱向數據、單級和多級數據、來自具有觀察到或未觀察到的異質性的不同人群的數據以及包含缺失值的數據。
