HB-Reg v4.2.2303 貝斯階層回歸軟體-研究分析軟體/新永資訊有限公司

HB-Reg v4.2.2303 貝斯階層回歸軟體

HB-Reg v4.2.2303 貝斯階層回歸軟體

  • HB-Reg v4.2.2303 貝斯階層回歸軟體
  • 編號
  • 類別
    研究分析軟體
  • 介紹
    什麼是分層貝斯階層回歸(HB-Reg)?在市場研究數據的分析中,有很多時候研究人員有受訪者,商店或其他實驗單位的樣本,並希望估計每個單位的單獨回歸係數。在過去幾年中,分層貝葉斯(HB)估計在市場營銷研究中發揮著越來越重要的作用。它可以在精度和有效性方面改進參數估計(例如β權重和效用)。我們的HB-Reg軟件用於基於回歸的問題,其中受訪者提供包含連續因變量的多個觀察(病例)。
  • 價格

HB-Reg v4.2.2303 Bayside regression software

Overview
HB-Reg software is a general analytical tool for estimating regression problems at the individual level involving a continuous dependent variable. It is only appropriate when respondents provide multiple observations (cases).

Features
•Up to 1000 parameters per respondent, for unlimited respon
  dents.
•Uses comma-delimited input files
•HB-Reg is designed to run on Microsoft Windows 2000 or
  later.

Methodology
In the analysis of marketing research data, there are many occasions when the researcher has a sample of respondents, stores, or other experimental units, and wishes to estimate separate regression coefficients for each unit.
Consider three examples:
In full-profile conjoint analysis, respondents give preference ratings for hypothetical product concepts. Regression analysis is often used, where the independent variables are columns of a "design matrix" describing the concepts, and the dependent variable consists of preference ratings.
Respondents in a customer satisfaction study provide ratings of several companies. Some ratings are on "explanatory" variables, such as customer service, product durability, convenience of use, etc. Other ratings are more general, such as overall satisfaction with the companies' products. One goal of the study is to infer the relative importance of each explanatory factor in determining overall satisfaction.
During a pricing experiment in grocery stores, the prices of several products are varied systematically in different time periods, and sales of each product are measured with scanner data. The independent variables are product prices and other factors such as the presence of displays, coupons, and newspaper features. The dependent variables are product sales.
In each situation, respondents or stores may have different regression functions. In the past, researchers have often tried to handle this problem by ignoring heterogeneity among individuals, pooling all the data, and estimating a single set of regression coefficients that describe the "average" individual. However, aggregate regression confounds heterogeneity (true differences between respondents/stores) with noise. Because HB-Reg can distinguish heterogeneity from noise, it results in more stable individual- AND aggregate-level estimates of betas. HB-Reg also is more robust in the case of multicolinearity among the independent variables than aggregate regression.
Several recent articles have shown that hierarchical Bayes estimation can do a creditable job of estimating individual parameters even when there are more parameters than observations per individual. This is done by considering each individual to be a sample from a population of similar individuals, and "borrowing" information from other individuals in the estimation for each one.
 HB-Reg offers parameter constraints, meaning the ability to constrain certain parameters to be larger (smaller) than others, or to be greater than or less than zero. Advanced users can also control the prior variance and covariances, and degrees of freedom for the prior covariance matrix. These features will permit more reasonable estimation of parameters, even when relatively sparse information is available within the unit of analysis.
When using the full-size system, up to 1000 parameters per individual can be estimated. HB-Reg requires the Microsoft .NET framework.

 

系統需求

Windows, Windows 95, Windows 98, Windows 2000, Windows XP, Windows Vista, Windows NT, Excel, PowerPoint, and Word are either registered trademarks or trademarks of Microsoft Corporation in the United States and/or other countries.

 

HB-Reg v4.2.2303 貝斯階層回歸軟體

概述
HB-Reg軟件是用於評估涉及連續因變量的個體水平上回歸問題的通用分析工具。僅當受訪者提供多個觀察結果(案例)時才適用。

特徵
•每個受訪者最多可使用1000個參數,適用於無限個受訪者。
•使用逗號分隔的輸入文件
•HB-Reg設計為在Microsoft Windows 2000或更高版本上運行。

方法
在市場研究數據的分析中,很多情況下,研究人員都有受訪者,商店或其他實驗單位的樣本,並希望為每個單位估計單獨的回歸係數。
考慮以下三個示例:
在全面剖析的聯合分析中,受訪者對假設的產品概念給出了偏好等級。經常使用回歸分析,其中自變量是描述概念的“設計矩陣”的列,而因變量由偏好等級組成。
客戶滿意度研究中的受訪者提供了幾家公司的評級。一些等級是關於“解釋性”變量的,例如客戶服務,產品耐用性,使用方便性等。其他等級則更一般,例如對公司產品的總體滿意度。該研究的一個目標是推斷每個解釋因素在確定總體滿意度中的相對重要性。
在雜貨店的定價實驗中,幾種產品的價格在不同的時間段內系統地變化,並且每種產品的銷售額都使用掃描儀數據來衡量。自變量是產品價格和其他因素,例如顯示器,優惠券和報紙特徵的存在。因變量是產品銷售。
在每種情況下,受訪者或商店可能具有不同的回歸函數。過去,研究人員經常嘗試通過忽略個體之間的異質性,合併所有數據並估計描述“平均”個體的一組回歸係數來處理此問題。但是,聚集回歸將異質性(受訪者/商店之間的真實差異)與噪聲混淆。因為HB-Reg可以區分異質性與噪聲,所以它可以使beta的個體和集合級估計更加穩定。在自變量之間存在多重共線性的情況下,HB-Reg也比聚合回歸更健壯。
最近的幾篇文章表明,即使每個個體的參數多於觀測值,分層貝葉斯估計也可以在估計各個參數方面做得不錯。通過將每個個體視為一組相似個體的樣本,並從其他個體“借用”信息來估算每個個體來完成此操作。
 HB-Reg提供參數約束,這意味著可以將某些參數限制為大於(小於)其他參數,或者大於或小於零。高級用戶還可以控制先驗方差和協方差,以及先驗方差矩陣的自由度。這些功能將允許對參數進行更合理的估計,即使在分析單位內可獲得相對稀疏的信息時也是如此。
使用全尺寸系統時,每個人最多可以估計1000個參數。HB-Reg需要Microsoft .NET框架。

 

AIØ WIN® 10分析軟體

AIØ WIN®分析軟體第10版 使用AIØ WIN®軟件,創建企業的活動模型,並跟踪所有建模活動的成本。以活動模型開始ABC分析,使您能夠將ABC工作重點放在管理決策需求上。 AIØ WIN®第9版提供了許多選項,以加強您的活動和ABC建模協作。 HTML生成功能允許您指定活動項目中的哪些模型和圖表包含在生成的HTML文件中。 XMI生成功能允許您將AIØ WIN®模型或單個圖導出到XMI,並在UML中查看模型和圖。 AIØ WIN®第9版提供了Visio®生成功能,允許您選擇單個模型和圖表包含在Visio®文件中。 AIØ WIN®在生成HTML期間將顯示活動項目中所有模型和圖表的列表,允許您從列表中選擇。 AIØ WIN®允許您生成XMI文件以支持統一建模語言(UML)。您可以從AIØ WIN®模型或從單個圖表及其分解中生成XMI文件。此功能允許用戶以流行的UML格式查看AIØ WIN®模型。 功能強大的企業活動建模 使用AIØ WIN®軟件中強大的企業活動模型,構建您的業務活動和與您的基線管理戰略的關係。 AIØ WIN®模型使您能夠記錄並以圖形方式顯示所有業務活動。 AIØ WIN®模型按層次組織,允許您從活動和樞軸上深入了解模型的不同和更詳細的觀點。雙擊活動和概念,添加描述元素的文本或附件文件。 支持HTML、Visio、XML和SVG格式。 AIØ WIN®還提供廣泛

AIØ WIN® 10分析軟體

CART® 資料挖掘分析軟體

CART® 是Salford Systems的旗艦數據挖掘軟件,該軟件是一款功能強大、易操作的決策樹,能自動篩選複雜的數據。從技術上講,CART建模引擎基於1984年由斯坦福大學和加州大學伯克利分校的四位世界知名統計學家引入的具有里程碑意義的數學理論。CART建模引擎是SPM的分類和回歸樹實現,是​​唯一體現原始專有代碼的決策樹軟件。

CART® 資料挖掘分析軟體

NBS (Neurobehavioral Systems) Presentation® 23.1神經科學軟體

Presentation®是神經科學的刺激傳遞和實驗控製程序。它可以在任何Windows PC上運行,並以亞毫秒的時間精度提供聽覺,視覺和多模式刺激。使用fMRI,ERP,MEG,心理物理學,眼動,單神經元記錄,反應時間測量,其他性能測量等,演示功能足以處理幾乎任何行為,心理或生理實驗。 Presentation是世界上最受歡迎的實驗控制軟件,具有94046個註冊和211032次下載,並且可以計數。 Presentation®軟件,一個用於神經科學的精確而強有力的刺激方案呈現和實驗控制系統。

NBS (Neurobehavioral Systems) Presentation® 23.1神經科學軟體