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SPSS Statistics是世界領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)軟件。它使您能夠更快速、更深入地挖掘數(shù)據(jù)，這使其成為比電子表格、數(shù)據(jù)庫或標(biāo)準(zhǔn)多維工具更高效的分析工具，SPSS Statistics擅長理解復(fù)雜的模式和關(guān)聯(lián)—使最終用戶能夠得出結(jié)論并進(jìn)行預(yù)測。它能夠快速處理數(shù)據(jù)操作和統(tǒng)計(jì)程序等任務(wù)，需要的時(shí)間僅為許多非統(tǒng)計(jì)程序的三分之一。
模擬建模：SPSS Statistics的模擬旨在解析預(yù)測模型的輸入信息的不確定性。
自定義表：SPSS Statistics使您能夠快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片和切塊處理。
分類和數(shù)值數(shù)據(jù)：獲得對(duì)復(fù)雜的分類和數(shù)值數(shù)據(jù)以及高維數(shù)據(jù)的清晰洞察。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：SPSS Statistics專業(yè)版有助于簡化分析流程的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段—節(jié)省時(shí)間，確保更高的準(zhǔn)確性。
決策樹：創(chuàng)建分類和決策樹可幫助您更好地識(shí)別群組，發(fā)現(xiàn)群組之間的關(guān)系，并預(yù)測未來事件。
結(jié)構(gòu)方程模型：結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)可幫助您獲得對(duì)因果模型的額外洞察，探索變量之間的交互效應(yīng)和途徑。
1.線性O(shè)LS的替代模型：彈性網(wǎng)絡(luò)
全新線性彈性網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展程序可生成估算因變量對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量的正則化線性回歸模型，正則化結(jié)合了L1(Lasso)和L2 (Ridge)的罰函數(shù)(penalties)。
2.線性O(shè)LS的替代模型：套索
全新線性套索擴(kuò)展可對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量的因變量進(jìn)行L1損失正則化線性回歸模型估算，并包括顯示跟蹤圖和根據(jù)交叉驗(yàn)證選擇α超參數(shù)值的可選模式。如上圖所示圖表代表了程序的輸出示例。
3.線性O(shè)LS的替代模型：脊線
全新線性脊線擴(kuò)展程序?qū)σ粋€(gè)或多個(gè)自變量的因變量進(jìn)行L2或平方損失正則化線性回歸模型估算，同樣包括顯示跟蹤圖和基于交叉驗(yàn)證選擇α超參數(shù)值的可選模式。
4.參數(shù)化的加速失效時(shí)間(AFT)模型
新程序調(diào)用了參數(shù)化生存模型程序與非復(fù)現(xiàn)性生命時(shí)間數(shù)據(jù)。參數(shù)化生存模型假定生存時(shí)間遵循一個(gè)已知分布，而這種分析適合加速失效時(shí)間模型，其模型效應(yīng)與生存時(shí)間成正比。
5.假性R2 量
假性R2 量和類內(nèi)相關(guān)系數(shù)現(xiàn)在包括在線性混合模型和廣義線性混合模型的輸出中(在適當(dāng)時(shí))。決定系數(shù)R2是一個(gè)常見的統(tǒng)計(jì)數(shù)字，因?yàn)樗砹艘粋€(gè)線性模型所解釋的方差比例。
6.小提琴圖 Violin Plots
圖形板模板選擇器現(xiàn)在包括一個(gè)全新的小提琴圖供選擇，盒式圖和核心密度圖的混合核心密度圖。小提琴圖顯示了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的峰值，適用于可視化數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的分布情況。
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