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spss中文版下載|SPSS 25.0 64位中文版破解版

spss中文版下載|SPSS 25.0 64位中文版破解版
更新時間:2023-11-12軟件大小:701M軟件格式:.rar
授權方式:免費版軟件語言:簡體中文軟件類型:國產軟件

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軟件介紹
IBM spss中文版是全球領先的大數據統計分析和數據挖掘軟件,提供統計分析、數據挖掘、預測建模、預測分析等功能。可以說是最著名的權威統計軟件,SPSS 25.0中文破解版已經推出,該版本推出新的用戶界面,更有貝葉斯等新功能!這些特性在圖表、新的統計測試和對現有統計數據的增強方面帶來了許多新的體驗,為世界帶來了一個友好、可靠和值得信賴的方法,它使您能夠快速地深入挖掘您的數據,使它成為比電子表格、數據庫或分析人員的標準多維工具更有效的工具。


 

SPSS25.0新功能介紹:

1、高級統計模塊中貝葉斯統計
執行新的貝葉斯統計函數,包括回歸、方差分析和t檢驗。
貝葉斯統計數據正變得非常流行,因為它繞過了標準統計數據帶來的許多誤解。貝葉斯沒有使用p值拒絕或不拒絕零假設,而是對參數設置了不確定性,并從所觀察到的數據中獲取所有相關信息。我們對貝葉斯統計數據的方法是獨一無二的,因為我們的貝葉斯程序和我們的標準統計測試一樣容易運行。只需幾次點擊,你就可以運行線性回歸,ANOVA,一個樣本,pair - sample,獨立樣本t檢驗,二項比例推理,泊松分布分析,Pairwise Pearson相關,和log線性模型來測試兩個分類變量的獨立性。
新圖表模板,可實現word等微軟家族中編輯
這個新功能,通俗的說,就是SPSS輸出的圖表,你可以不用在原始的輸出界面進行編輯修改,可以直接保存到word等里面,在進行修改。想想都比較高大上!
建造現代化、吸引人的、詳細的圖表從來都不容易。
你可以把大多數圖表復制成微軟的圖形對象,這樣你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中編輯標題、顏色、樣式,甚至圖表類型。
另外,SPSS還提供了圖表構建器,也就是圖表的模板,可以選擇模板點擊創建發布質量圖表。
還可以在構建圖表時指定圖表顏色、標題和模板。而且,默認的模板即使沒有修改,也確保了一個漂亮的圖表。
在SPSS的圖表從來都不是這么容易的。所有這些圖表功能都在基本版本中找到。
將高級統計分析擴展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。
新版軟件增加了最受歡迎的高級統計功能的大部分增強功能。在混合線性模型(混合)和廣義線性混合模型(genlin混合)、一般的線性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增強。
使用語法編輯器快捷方式更快地編寫、編輯和格式化語法。
對于編程或者使用語法的用戶來說,新版加了一些特性(以及相關的鍵盤快捷鍵)來簡化語法、格式化和編輯語法。
例如可以加入行、重復行、刪除行、刪除空行、上下移動行,以及修剪前導或尾隨空格等。

2、功能匯總

SPSS所具有的基本統計分析功能包括描述統計和行列計算,還包括在基本分析中最受歡迎的常見統計功能,如匯總、計數、交叉分析、分類比較、描述性統計、因子分析、回歸分析及聚類分析等等。
基本上,一個標準版版本的SPSS軟件都具有如下功能:

1、 數據訪問、數據準備、數據管理與輸出管理;

2、 描述統計和探索分析:頻數、描述、集中趨勢和離散趨勢分析、分布分析與查看、正態性檢驗與正態轉換、均值的置信區間估計;在描述分析或者探索分析方面包括頻率分析(Frequencies)、描述性分析(Deives)、探索分析(Explore)、列聯表(交叉表)分析(Crosstabs)、TURF分析(Total Unduplicated Reach and Frequency,累積不重復到達率和頻次分析)、比率統計(Ratio Statistics)、P-P圖(P-P Plots, proportion-proportion plot)、Q-Q圖(Q-Q Plots,Quantile-Quantile plot)等功能;

3、 交叉表:計數;行、列和總計百分比;獨立性檢驗;定類變量和定序變量的相關性測度;

4、 二元統計:均值比較、T檢驗、單因素方差分析;

6、 回歸分析:自動線性建模(Automatic Linear modeling)、線性回歸(Linear Regression)、曲線估計(Curve Estimation)、偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression)、二元Logistic回歸(Binary Logistic Regression)、多元Logistic回歸(Multinomial Logistic Regression)、有序回歸(Ordinal Regression)、概率單位法(Probit,probability unit)、非線性回歸(Nonlinear Regression)、權重估計法(Weight Estimation)、兩步最小二乘回歸(2-Stage Least Squares Regression)及分類回歸(Categorical Regression)

7、 非參數檢驗:單樣本非參數檢驗(One-Sample Nonparametric Tests)、兩個或更多獨立樣本非參數檢驗(Two or More Independent Samples Nonparametric Tests)、兩個或更多相關樣本非參數檢驗(Two or More Related Samples Nonparametric Tests)、卡方檢驗(Chi-Square Test)、二項檢驗(Binomial Test)、游程檢驗(Runs Test)、單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)、兩獨立樣本非參數檢驗(Two-Independent-Samples Test):Mann-Whitney U檢驗(Mann-Whitney U test)、Moses極端反應檢驗(Moses extreme reactions test)、Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(Kolmogorov-Smirnov Z test)、Wald-Wolfowitz游程檢驗(Wald-Wolfowitz runs test),多個獨立樣本非參數檢驗(Tests for Several Independent Samples):Kruskal-Wallis H檢驗(Kruskal-Wallis H Test)、中位數檢驗(Median Test)和Jonckheere-Terpstra檢驗(Jonckheere-Terpstra Test),兩相關樣本非參數檢驗(Two-Related-Samples Tests):Wilcoxon符號秩檢驗(Wilcoxon Signed Ranks Test)、符號檢驗(Signed Test)、McNemar檢驗(McNemar Test)和邊際同質性檢驗(Marginal Homogeneity Test),多個相關樣本非參數檢驗(Test for Several Related Samples):Friedman檢驗(Friedman Test)、Kendall W檢驗(Kendall’s W Test)和Cochran Q檢驗(Cochran’s Q Test)

8、 多重響應分析:交叉表、頻數表;

9、 預測數值結果和區分群體: K-means聚類分析、分級聚類分析、兩步聚類分析、快速聚類分析、因子分析、主成分分析;

10、 判別分析;

11、 尺度分析:可靠性分析(Reliability Analysis)、多維尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis,ALSCAL)和多維鄰近尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis,PROXSCAL)及多維展開分析(Multidimensional Unfolding Analysis,PREFSCAL);

12、 一般線性模型--General Linear Model :單變量方差分析(Univariate Analysis of Variance)、多元方差分析(Multivariate Analysis of Variance)、重復測量方差分析(Repeated Measures Analysis of Variance)和方差分量分析(Variance Components Analysis)

廣義線性模型--Generalized Linear Models 廣義線性模型(Generalized Linear Models)和廣義估計方程(Generalized Estimating Equations)

混合模型--Mixed Models 線性混合模型(Linear Mixed Models)和廣義線性混合模型(Generalized linear mixed models)

對數線性模型--Loglinear 一般對數線性分析(General Loglinear Analysis),Logit對數線性分析(Logit Loglinear Analysis)和模型選擇對數線性分析(Model Selection Loglinear Analysis)

13、生存分析:壽命表(Life Tables)、Kaplan-Meier法(Kaplan-Meier)、Cox回歸(Cox Regression)和含時間依賴協變量的Cox回歸(Time-Dependent Cox Regression)

14、 報告:各種報告、記錄摘要、圖表功能(分類圖表、條型圖、線型圖、面積圖、高低圖、箱線圖、散點圖、質量控制圖、診斷和探測圖等);

15、 數據管理、數據轉換與文件管理

spss中文版特點:

1、操作簡便

界面非常友好,除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數操作可通過鼠標拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

2、編程方便

具有第四代語言的特點,告訴系統要做什么,無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理,無需通曉統計方法的各種算法,即可得到需要的統計分析結果。對于常見的統計方法,SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此,用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

3、功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法,比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

4、數據接口

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件,文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數據文件,Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

5、模塊組合

SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

6、針對性強

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。并且很多群體只需要掌握簡單的操作分析,大多青睞于SPSS,像薛薇的《基于SPSS的數據分析》一書也較適用于初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS,因為他們可以通過編程來實現
 


SPSS25.0中文版安裝和破解教程:

1、運行SPSS25 64位版本的安裝包解壓安裝,小編這里以64位Win7系統為例



2、選擇是否安裝Python



3、選擇安裝目錄



4、點擊安裝



5、將安裝包“crack”目錄下的許可文件“lservrc”復制到安裝目錄下覆蓋源文件即可,默認安裝目錄為C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\



6、至此SPSS25.0中文破解版就安裝完成了,在彈出的界面,我們可以看到試用期足足有6000多天,用戶免費使用整整近20年!


 
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