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IBM SPSS Statistics for Mac v26.0.0.2中文破解版

  • 大小:1.89GB
  • 语言:简体中文
  • 类别:办公软件
  • 类型:国外软件
  • 授权:共享软件
  • 时间:2020/12/29
  • 官网:
  • 环境:MAC OS 10.12x, MAC OS 10.13
  • 安全检测:无插件360通过腾讯通过金山通过瑞星通过

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IBM SPSS Statistics for Mac是macOS上的一款专业且全面的统计分析工具,同时软件也是世界领先的统计软件,主要是用于解决一系列的业务和研究问题。功能上软件为用户们提供了运行描述统计、回归分析、高级统计、括即席分析、假设测试等在内的多种解决问题的技术支持,帮助用户们更加高效的解决问题。至于在使用范围方面呢,通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、 市场研究、科研教育等多个领域和行业都可以看到其身影哦,相当的广泛有没有?而与上一代产品相比呢,SPSS 26 Mac也有不小的改进哦,例如现提供Fles多评分者 Kappa統计选项,这些选项评估评分者间一致性,以确定各种评分者之间的可性,该一致性越高,评分反映实情况的置信度也越高哦。当然啦上述的内容也只是举例详细的内容用户们可以参考下文的新版说明,也可以在软件使用途中逐渐发现。以上便是SPSS 26 Mac所具备的服务能力,感兴趣以及有需求的用户们,欢迎大家下载该版本的软件进行体验。
ps:本次为用户们带来的是SPSS 26 Mac破解版该版本提供的服务是免付费激活软件,采用的破解方式为一键式脚本破解,而具体的破解版安装教程下文也有图文说明,有需求的用户们可前往参考安装。

新版说明

1、分析过程
对一组预测变量(自变量)与目标变量(因变量)的特定百分位数(即“分位数”,通常是中位数)之间的
关系建模。有关更多信息,请参阅分位数回归
分位数回归并不会假设目标变量的分布,它趋向于抑制偏离观测值的影响,并广泛用于生态、保健和金融
2、Roc分析
用电)般析续关知)与反曲生图使发克
且或成对主体生成的两个ROC曲线。有关更多信息,请参阅ROC分析
3、贝叶斯统计
单向重复测量 ANOVA
这个新过程按每个不同的时间点或条件测量同一个主体的一个因子,并允许这些主体在多个级
别内交叉。假定每个主体针对每个时间点或条件都进行单次观察(因此,不考虑主体处理交
4、单样本二项”增强功能
此过程提供用于对二项分布执行贝叶斯单样本推论的选项。有关参数为π,它表示可能导致成功
或失败的固定数量的试验中的成功概率。请注意,每个试验相互独立,并且概率π在每个试验中
保持相同。二项随机变量可被视为固定数量的独立 Bernoulli试验的总和。
5、单样本泊松增强功能
此过程提供用于对泊松分布执行贝叶斯单样本推论的选项。泊松分布(一种针对罕见事件的有
模型)假设在较小时间间隔内,半件发生的概率与等待时间的长度成比例,在得出对泊松分
布的贝叶斯统计推论时,将使用伽玛分布族中的共轭先验。
6、可靠件分析
过程已进行更新,现提供Fles多评分者 Kappa統计选项,这些选项评估评分者间一致性,以确定各种
评分者之间的可性。该一致性越高,评分反映实情况的置信度也越高。 Fleiss多评分者 Kappa选项
7、命令增强功能
1)MATRIX-END MATRIX命令
·可以使用长变量名称(限长64个字节)来命名矩阵或向量(例如, COMPUTE、cALL、 PRINT
READ、 WRITE、GET、SAVE、MGET、 MSAVE、 DISPLAY、 RELEASE,等等),
·包括在向量或矩阵对象中的变量名称将截断为8个字节。这是因为,矩阵向量结构是数值数组,每个
数值只能与最长B个字节的字符串匹配,只有在明确指定时,才支持长名称(最多64个字节)
·在GET和SAVE命今的/ VARIABLES子命令上明确指定时,以及在SAVE命令的/ STRINGS子命令
上指定时,支持长变二名称,在/ NAMES子命令中通过向黑来引用GET和SAVE命令的变二名称时
这些名称将截断为8个字节
GET、SAVE、MGET或 MSAVE语句同时支持数据引用和指定物理文件
· MATRIX-END MATRIX现在支持以前仅受 COMPUTE命令支持的統计函数(例如,工DF, CHISQ
cDF, NORMAL、 NCDF. F,等等)
2)GENLINMIXED命令
·新的协方差类型结构ARH1和csH-随机效应。在/RAND0M子命令上,已添加csH和ARH1选项(关
键字 COVARIANCE TYPE
新的协方差类型结构ARH1和csH-复效应。在/ DATA STRUCTURE子命令上,已添加CSH和
ARH选项(关键字 COVARIANCE TYPE)
MATRIX- END MATRIX现在支持以前仅受 COMPUTE命令支持的统计函数(例如,IDF, CHISQ
cDF, NORMAL、NCDF.F,等等)
3)GENLINMIXED命今
·新的协方差类型结构ARH和cSM-随机效应。在/RAND0M子命令上,已添加csH和ARH1选项(关
键字 COVARIANCE TYPE)
·新的协方差类型结构ARH1和csH-复效应。在/ DATA STRUCTURE子命令上,已添加csH和
ARH1选项(关键字 COVARIANCE TYPE)
· Kenward- Roger自由度方法,在/ BUILD_0 PTIONS子命令上,已添加 KENYARD ROGER选项(关
键字 DF METHOD)
· Kronecker协方差类型。在/ DATA STRUCTURE子命令上,已添加UNAR1、UNcs和UNWN选项
(关键字 COVARIANCE TYPE)
·新增的 KRONECKER MEASURES关键字。此关键字用来为/ DATA STRUCTURE子命令指定列变
显。仅当c0 VARIANCE TYPE是三种 Kronecker类型之一时,才应使用此关键字。
KRONECKER MEASURES的规则与 REPEATED MEASURES相同。这两个指定项都生效时,它们可能
有也可能没有公共字段,但不能完全相同(无论其顺序是否相同)
4)MIXED命今
·在 CRITERIA子命令上,已引入 DFMETHOD关键字。
REPEATED子命令上,已添加 KRONECKER关键字。仅当 COVTYPE是下列三种 Kronecker类型之
一时,才应使用此关键字。
在 REPEATED子命令的 COVTYPE关键字上,已添加UN_AR1、UN_cs和UNWN选项。
8、INSERT HIDDEN功能
您可在“生产设施”命令行界面中使用 INSERT HIDDEN功能,以将作业提交至 SPSS Statistics Server
通过将“生产设施”命令行界面与 Microsoft
s Task Scheduler,/ Macos automator配合使用以调度
作业,可以有效换 IBM SPSS Collaboration and Deployment Services来处理 SPSS Statistics作业

SPSS 26 Mac破解版安装教程

1、挂载下载dmg,得到如下程序

2、双击安装程序开始安装

3、根据需求自行选择

4、选择安装路径,默认即可

5、安装完成,先不要启动软件

6、双击dmg中的升级程序,开始安装

7、如果安装途中碰到许可弹出,点击取消即可

8、安装完成,点击关闭

9、双击一键破解程序开始破解

10、至此软件已经破解成功, 启动软件便可无限制使用软件中所有服务内容。

中文设置方法

1、进入软件后,点击左上角的SPSS Statistics,然后选择Preferences...

2、选择Language,在User Interface中选择,Chinese(simplified),即可完成界面中文化工作。

3、相信这时软件已经变成我们所熟悉的中文界面了吧。

功能特色

1、全面的统计工具
在一体化的集成界面中工作,运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。
2、与开放源码集成
通过专门扩展,利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展,或者构建您自己的扩展并与同行共享,以创建个性化解决方案。
3、轻松进行统计分析
使用简单的拖放界面来访问各种功能,并跨多个数据源工作。此外,灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。
4、数据准备
轻松识别无效值,查看缺失数据的模式,汇总变量分布,并使用为名义属性设计的算法。
5、查看定价并购买
创建更可靠的模型,测试其稳定性,并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计信息
分析具有唯一特征的数据,描述因变量和自变量之间的关系,并分析事件历史记录和持续时间数据。
7、回归
预测包含多个类别的分类结果,构建非线性关系模型,并从数十种可能性中找到最佳预测变量。
8、定制表格
汇总相关数据,以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft® Office 应用程序中。
9、缺失值
检查数据,发现缺失的数据模式,然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。
10、类别
直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据,并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。
11、复杂样本
通过将样本设计融入至调查分析中,计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。
12、联合分析
通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模,更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。
13、准确测试
分析数据库中的偶发事件,或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预测
无论数据集大小或变量数目多少,都能快速可靠地预测未来状况,同时高效地更新和管理预测模型。
15、决策树
创建分类和决策树,帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系,并预测未来事件。
16、直接营销
执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。
17、神经网络
探究数据中微妙或隐藏的模式,发现数据中更复杂的关系,进而生成性能更佳的预测模型。
特别说明

提取码:faup

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