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只看楼主正序阅读使用道具楼主发表于: 2019-04-24 22:52:48 , 编辑

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IBM® SPSS Statistics® 是世界领先的统计软件，用于解决一系列的业务和研究问题。这一强大的工具提供一系列方法，包括即席分析、假设测试和报告，支持您控制自己的预测性分析资产，将这些资产投入到工作当中，进而更快速地制定数据驱动的决策。SPSS Statistics Subscription 提供一个基础版本和三个附加组件，您可按需激活组件，进而扩展您的预测性分析功能。
今年4月，IBM发布了最新版本的SPSS Statistics。版本26引入了许多其他分析过程以及新的命令增强功能。

利用快速、强大的解决方案进行研究和分析
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。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。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。查看定价并购买
产品优势
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。
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。
与开放源码集成通过专门扩展，利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用扩展中心内超过 130 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。
50年来，IBM SPSS Statistics一直是世界领先的统计软件包。在那段时间里，我们从未停止过创新，以使其尽可能地发挥作用。我们很自豪地宣布为SPSS Statistics提供一个新的用户界面，旨在确保我们为用户提供最简单，最强大的高级统计分析工具。
这个新的用户界面将用户体验提升到一个全新的水平。以下是一些亮点：

我们用一个标签窗口替换了多个窗口。
单个变量侧栏替换单独的数据和变量视图。
全屏“新建分析”选项卡使您可以轻松找到所需的分析功能，而无需导航下拉菜单。
我们的下一代输出查看器现在是一个全功能工作区。
此外，我们很高兴能介绍Simon，他将帮助新用户和现有用户在不到5分钟的时间内开始使用。

Window安装教程
1.正常安装SPSS 26；安装后可以选择输入邮箱试用，也可以到第二步再填邮箱；
2.安装许可证，增加试用天数到6600+以上；
在本页下载Crack文件；通过替换许可证文件lservrc到
X:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\26
SPSS 26软件安装目录即可，（X是指实际安装路径）之后填写邮箱试用即可，试用天数6600多天，完全就是永久使用了~

- Install app
- Copy lservrc to install dir
详细教程：http://www.sd173.com/html/7949.html

mac版安装教程
- Install app
- Copy lservrc to /Applications/IBM/SPSS/Statistics/26/SPSSStatistics.app/Contents/bin/

- Start SPSSStatistics.app

SPSS 是全球领先的统计分析与数据挖掘产品，全名：Statistical Product and Service Solutions，成立于 1968年，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。2009年 IBM 全资收购了 SPSS 公司，正式更名为“IBM SPSS”。SPSS Statistics 是一款统计分析软件，提供了执行全程分析所需的核心功能。它易于使用，包含范围广泛的过程和技术，能帮助您增加收入，超越竞争对手，组织调研并制定更好的决策。
SPSS 界面非常友好，熟悉的 Windows 风格界面，数据视图也类似 Excel 布局。除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。它具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。
SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。仅SPSS Base模块就提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、一元方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析等常见的分析方法。
此外，它还能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。
SPSS 针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要适当的练习，就能够掌握简单的操作分析，因此SPSS特别受非统计专业数据分析人员的青睐。由于SPSS 25.0具备强大的Syntax编程功能，以及包括了 SPSS Programmability Extension™ 模块的编程扩展功能，那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程，在 SPSS 命令语法语言的基础上提供与其它编程语言的结合功能，来实现更强大的功能。例如，用其它语言编写的程序代码，如 Python和R，可以管理使用 SPSS 语法所编写的任务流。使用 SPSS 25.0 提供的扩展编程功能和特性，让 SPSS for Windows 成为了最强大的统计开发平台之一。
新功能介绍
新版SPSS v26中的主要新功能。这些功能为Classic用户界面带来了许多理想的新统计测试，现有统计和脚本程序的增强，以及新的生产设施功能，这些功能都源于客户反馈。以下是您可以使用版本26中的新功能：

新的分析程序

分位数回归
在标准“最小二乘”回归中，模型预测基于单个回归线。该线可用于估计因变量的平均值，由在独立（预测变量）变量的给定值处的线聚类点表示（参见图1）

您可以从图表中注意到散点图中较高值附近的点似乎有轻微的“漏斗”。从技术上讲，这被称为“异方差性”，但更具有说服力，它只是表明模型在估计较高值时可能比较低值更差，因为这些点在线上变化更大。分位数回归为我们提供了使用中值而不是均值来拟合模型的机会。我们应该记住，中位数也称为第50百分位数，在这种情况下，百分位数和分位数指的是相同的东西。虽然没有理由相信基于拟合中值的线的回归比基于均值的回归更准确，但分位数回归足够灵活，允许我们根据其他百分位值拟合模型。换一种说法，我们可以为不同的百分位数拟合单独的回归线。例如，我们可以请求因变量的最低10％（分位数= 0.1）或最高90％（分位数= 0.9）的估计值。

这样做的结果是我们可以为因变量分布的不同部分生成单独的预测。在同一数据集上使用标准线性回归，我们得到一个用于估计受访者当前薪水的公式。这个公式由1.9的单一系数组成，这意味着对于每一美元的初始工资，被访者的当前工资收入为1.9美元。该公式还包含$ 1,928的常数值（或截距）。但是，没有理由假设相同的公式适用于当前薪资分配前10％的数据，或者说，最低25％。因此，分位数回归为每个请求的分位数产生单独的系数和截距值。新的分位数回归程序甚至绘制了这些值，如图3所示。

图表甚至显示了用于比较的标准（OLS）线性回归模型的参数值（如红线所示）。图3说明我们不仅得到20个百分位数（分位数0.2）与第80个百分位数（分位数0.8）的数据的不同截距值，而且我们还得到系数值的不同参数估计值。

ROC分析

新的ROC程序可以更容易地评估预测分类模型的准确性和性能。ROC（接收者操作员特征）分析特别关注模型的分类准确性，特别是关于准确分类（称为真阳性和真阴性）与不准确预测（假阳性和假阴性）之间的关系。这些通常由ROC曲线表示，该曲线在不同阈值设置下绘制真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）。新的ROC分析程序还包括精确回忆（PR）曲线，并提供用于比较从独立组或成对受试者生成的两条ROC曲线的选项。

贝叶斯统计
SPSS Statistics v26还包括其贝叶斯统计程序套件的增强功能。
单向重复测量ANOVA
重复测量增强允许分析人员采用贝叶斯方法来比较不同时间点或条件下同一受试者的给定因子的任何变化。假设每个受试者对每个时间点都有一次观察。
一个样本二项增强
在这里，用户可以应用贝叶斯二项式检验来尝试确定两组之间观察到的比率与群体中的假设比例相同的可能性。
一个样本泊松增强
与前面的过程一样，除了这里用户可以将它们的数据与它与泊松分布的拟合程度进行比较。这些分布对于诸如事故或保险索赔等罕见事件是有用的建模。当在泊松分布上绘制贝叶斯统计推断时，使用Gamma分布族内的先验共轭。
可靠性分析
对SPSS Statistics的可靠性程序进行了一些额外的增强。可靠性分析现已更新，为Fleiss的Multiple Rater Kappa统计数据提供了选项。在将分类评级分配给多个项目或对项目进行分类时，在评估固定数量的评估者之间的一致性的可靠性时，通常采用这种技术。这与其他kappa值（例如Cohen的kappa）形成对比，后者仅适用于最多两个评估者之间的协议评估。
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