從第25 版開始，IBM® SPSS® Statistics 提供對下列Bayesian 統計的支援。

... 對Poisson 分配繪製貝氏統計推斷時，會使用Gamma 分配系列內的共軛事前。

Bayesian統計從第25版開始，IBM®SPSS®Statistics提供對下列Bayesian統計的支援。

單一樣本及配對樣本T檢定「貝氏單一樣本推斷」程序提供選項，可透過描述事後分配對單一樣本及兩個樣本配對T檢定進行貝氏推斷。

當您具有常態資料時，可以使用常態事前來取得常態事後。

二項式比例檢定「貝氏單一樣本推斷：二項式」程序提供選項，可對二項式分配執行貝氏單一樣本推斷。

相關參數為π，表示可能導致成功或失敗的固定試驗數中的成功機率。

請注意，每一個試驗彼此獨立，機率π會在每一個試驗中保持不變。

可以將二項式隨機變數視為固定獨立Bernoulli試驗數的總和。

Poisson分配分析「貝氏單一樣本推斷：Poisson」程序提供選項，可對Poisson分配執行貝氏單一樣本推斷。

稀有事件的有用模型Poisson分配假設在較小的時間間隔內，發生事件機率與等待時間長度成比例。

對Poisson分配繪製貝氏統計推斷時，會使用Gamma分配系列內的共軛事前。

相關樣本貝氏相關樣本推斷設計與貝氏單一樣本推斷在處理成對樣本時非常相似。

您可以指定成對的變數名稱，並對平均數差異執行「貝氏分析」。

獨立樣本T檢定「貝氏獨立樣本推斷」程序提供選項，可使用群組變數定義兩個不相關的群組，並對兩個群組平均數的差異進行貝氏推斷。

您可以使用不同的方法估計Bayes因素，還可以透過假設變異數已知或不明來描述所需的事後分配。

成對相關(Pearson)關於Pearson相關係數的貝氏推斷會測量共同追蹤雙變量常態分配的兩個尺度變數之間的線性關係。

關於相關係數的慣用統計推論已得到廣泛討論，並且IBMSPSSStatistics中長期提供其練習。

關於Pearson相關係數的貝氏推斷的設計可讓您透過估計Bayes因素及描述事後分配繪製貝氏推斷。

單向ANOVA「貝氏單向ANOVA」程序會產生定量應變數對單一因素變數（自變數）的單向變異數分析。

變異數分析用來檢定假設，即檢定數個平均數是否相等。

SPSSStatistics支援Bayes因素、共軛事前及非資訊性事前。

Bayesian單一樣本推論：常態Bayesian單一樣本推論：二項式Bayesian單一樣本推論：卜瓦松Bayesian相關樣本推論：常態Bayesian獨立樣本推論關於Pearson相關的貝氏推斷關於線性迴歸模型的貝氏推斷Bayesian單向ANOVABayesian對數線性模型Bayesian單向重複測量ANOVA模型上層主題：進階統計量