spss for mac 26中文版

spss26 mac版是一款強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件，比電子表格、數(shù)據(jù)庫(kù)或標(biāo)準(zhǔn)多維工具更加的實(shí)用和方便，憑借它，用戶(hù)們能夠?yàn)榉治鲞^(guò)程中的每個(gè)階段都提供強(qiáng)大的功能支持，可快速自信的執(zhí)行任意類(lèi)型的分析操作。并且提供了高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析、豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、文本分析、開(kāi)源可擴(kuò)展性、與大數(shù)據(jù)的集成以及無(wú)縫部署到應(yīng)用程序中等功能，操作起來(lái)非常方便，無(wú)需了解各種算法，只需輸入完整的數(shù)據(jù)，就能得出一些統(tǒng)計(jì)分享、圖表報(bào)表等。不論你是不是統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的，都能輕松上手，還可與R、Python和其他環(huán)境無(wú)縫式集成，從而更輕松、更有效地?cái)U(kuò)展了統(tǒng)計(jì)功能及可編程性。

同時(shí)，spss26在之前版本的基礎(chǔ)上，通過(guò)改進(jìn)工具、集成、輸出和易用性等方面，在高級(jí)分析功能上進(jìn)行了提升，尤其是對(duì)win10做了很好的優(yōu)化，獨(dú)特的功能ROC分析也非常不錯(cuò)，夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和分析復(fù)雜的關(guān)系，除此之外，其非線性回歸能夠改善預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，為用戶(hù)帶來(lái)更加快速、有效和深入的數(shù)據(jù)挖掘，感興趣的用戶(hù)快來(lái)下載嘗試吧。

軟件優(yōu)勢(shì)

利用快速、強(qiáng)大的解決方案進(jìn)行研究和分析

全面的統(tǒng)計(jì)工具

在一體化的集成界面中工作，運(yùn)行描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、高級(jí)統(tǒng)計(jì)等等。在單一工具中即可創(chuàng)建可立即發(fā)布的圖表、表格和決策樹(shù)。

與開(kāi)放源碼集成

通過(guò)專(zhuān)門(mén)擴(kuò)展，利用 R 和 Python 增強(qiáng) SPSS Syntax。利用我們的擴(kuò)展中心提供的 130 多項(xiàng)擴(kuò)展，或者構(gòu)建您自己的擴(kuò)展并與同行共享，以創(chuàng)建個(gè)性化解決方案。

功能特點(diǎn)

1、分位數(shù)回歸

在標(biāo)準(zhǔn)“最小二乘”回歸中，模型預(yù)測(cè)基于單個(gè)回歸線。該線可用于估計(jì)因變量的平均值，由在獨(dú)立（預(yù)測(cè)變量）變量的給定值處的線聚類(lèi)點(diǎn)表示。

2、ROC分析

新的ROC程序可以更容易地評(píng)估預(yù)測(cè)分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性和性能。ROC（接收者操作員特征）分析特別關(guān)注模型的分類(lèi)準(zhǔn)確性，特別是關(guān)于準(zhǔn)確分類(lèi)（稱(chēng)為真陽(yáng)性和真陰性）與不準(zhǔn)確預(yù)測(cè)（假陽(yáng)性和假陰性）之間的關(guān)系。這些通常由ROC曲線表示，該曲線在不同閾值設(shè)置下繪制真陽(yáng)性率（TPR）與假陽(yáng)性率（FPR）。新的ROC分析程序還包括精確回憶（PR）曲線，并提供用于比較從獨(dú)立組或成對(duì)受試者生成的兩條ROC曲線的選項(xiàng)。

3、貝葉斯統(tǒng)計(jì)

spss statistics 26還包括其貝葉斯統(tǒng)計(jì)程序套件的增強(qiáng)功能。

4、單向重復(fù)測(cè)量ANOVA

重復(fù)測(cè)量增強(qiáng)允許分析人員采用貝葉斯方法來(lái)比較不同時(shí)間點(diǎn)或條件下同一受試者的給定因子的任何變化。假設(shè)每個(gè)受試者對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都有一次觀察。

5、一個(gè)樣本二項(xiàng)增強(qiáng)

在這里，用戶(hù)可以應(yīng)用貝葉斯二項(xiàng)式檢驗(yàn)來(lái)嘗試確定兩組之間觀察到的比率與群體中的假設(shè)比例相同的可能性。

6、一個(gè)樣本泊松增強(qiáng)

與前面的過(guò)程一樣，除了這里用戶(hù)可以將它們的數(shù)據(jù)與它與泊松分布的擬合程度進(jìn)行比較。這些分布對(duì)于諸如事故或保險(xiǎn)索賠等罕見(jiàn)事件是有用的建模。當(dāng)在泊松分布上繪制貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)，使用Gamma分布族內(nèi)的先驗(yàn)共軛。

7、可靠性分析

對(duì)SPSS Statistics的可靠性程序進(jìn)行了一些額外的增強(qiáng)?？煽啃苑治霈F(xiàn)已更新，為Fleiss的Multiple Rater Kappa統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提供了選項(xiàng)。在將分類(lèi)評(píng)級(jí)分配給多個(gè)項(xiàng)目或?qū)?xiàng)目進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，在評(píng)估固定數(shù)量的評(píng)估者之間的一致性的可靠性時(shí)，通常采用這種技術(shù)。這與其他kappa值（例如Cohen的kappa）形成對(duì)比，后者僅適用于最多兩個(gè)評(píng)估者之間的協(xié)議評(píng)估。

8、程序和腳本改進(jìn)，spss statistics 26包含對(duì)現(xiàn)有過(guò)程和腳本命令的一些增強(qiáng)功能，因此您可以對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用更豐富的分析。