Для прогнозирования исхода события на основе имеющихся данных и предыдущих исходов можно использовать различные статистические методы, такие как регрессионный анализ, временные ряды, машинное обучение и другие.
Если у вас есть опыт работы с описательной статистикой в SPSS, вы можете попробовать использовать этот программный продукт для создания модели прогнозирования. Для этого вам, возможно, потребуется изучить дополнительные возможности SPSS или обратиться за помощью к специалисту.
Если вы хотите создать проспективную модель прогнозирования, следует выполнить следующие шаги:
1. Определить цель исследования и выбрать переменные, которые могут влиять на исход.
2. Собрать данные и провести предварительный анализ данных.
3. Выбрать подходящий статистический метод для прогнозирования и построить модель.
4. Проверить модель на качество прогнозов с помощью различных метрик.
5. Протестировать модель на новых данных.
Чтобы самостоятельно научиться создавать прогностические модели, вам рекомендуется изучить основы статистики, машинного обучения и программирования. Можно начать с курсов онлайн обучения, таких как Coursera, Udemy или Khan Academy. Также можно прочитать специализированную литературу по данной теме.
Если вам понадобится помощь, вы можете обратиться за консультацией к специалистам в области статистики, машинного обучения или программирования. Такие специалисты часто предоставляют услуги консультирования и помощи в создании прогностических моделей. Можно также обратиться за помощью к коллегам или научным руководителям.