O IBM SPSS Regression (anteriormente PASW Regression) permite prever resultados categóricos e aplicar uma vasta gama de procedimentos de regressão não linear.

Você pode aplicar o IBM SPSS Regression em muitos projetos de negócios e análises onde técnicas comuns de regressão são limitadas ou inapropriadas: por exemplo, estudar os hábitos de consumo dos clientes ou respostas a tratamentos, medir conquistas acadêmicas e analisar riscos de créditos.

O IBM SPSS Regression inclui os seguintes procedimentos:

> Regressão logística multinomial: prevê resultados categóricos com mais de duas categorias
> Regressão logística binária: classifica facilmente seus dados em dois grupos
> Regressão não linear e regressão não linear restrita (CNLR): Estima parâmetros de modelos não lineares
> Quadrados mínimos ponderados: dá mais peso a medidas dentro de uma série
> Quadrados mínimos em dois estágios: ajuda a controlar correlações entre variáveis preditoras e termos de erro
> Análise de Probito: Avalia o valor de estímulos usando uma transformação logito ou probito da proporção de resposta