本站為您提供SPSS破解版下載，SPSS是一款全球知名的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具，軟件能夠?qū)⒏鞣N復(fù)雜的模型應(yīng)用在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)之中，幫助用戶快速完成龐大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作。KK下載站為您提供SPSS v20.0 綠色破解版下載，軟件已完成破解，無(wú)需激活即可免費(fèi)使用，有需要的朋友可以自行下載安裝哦！


 

SPSS破解版使用教程

1、打開(kāi)SPSS軟件后點(diǎn)擊右上角的【打開(kāi)文件按鈕】打開(kāi)你需要分析的數(shù)據(jù)文件

2、接下來(lái)就是開(kāi)始做回歸分析建立模型，研究其變化趨勢(shì)，因?yàn)榛貧w分析分為線性回歸和非線性回歸，分析它們的辦法是不同的，所以先要把握它們的變化趨勢(shì)，可以畫散點(diǎn)圖，點(diǎn)擊【圖形】---【舊對(duì)話框】---【散點(diǎn)/點(diǎn)狀】

3、選擇【簡(jiǎn)單分布】，并點(diǎn)擊【定義】，這種散點(diǎn)圖是我們常見(jiàn)的，而其他幾種都比較復(fù)雜，用到這兒就把簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜化了。

4、在接下來(lái)的彈出框中設(shè)置x軸和y軸，然后點(diǎn)擊確定，其他都不要管，然后得到散點(diǎn)圖，可以看出x軸和y軸明顯呈線性關(guān)系，所以接下來(lái)的回歸分析就要用線性回歸方法，假設(shè)圖像呈曲線就需要選擇曲線擬合的方法。

5、點(diǎn)擊【分析】---【回歸】---【線性】

6、在彈出的線性回歸框中設(shè)置自變量和因變量，其他的選項(xiàng)用默認(rèn)設(shè)置即可，其他的選項(xiàng)只是用來(lái)更加精確地去優(yōu)化模型

7、接下來(lái)就是結(jié)果分析了，一共在輸出文檔中彈出了四張表其中【系數(shù)表】就是所求出來(lái)的模型，根據(jù)B列寫出函數(shù)表達(dá)式，這道題就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05表示自變量對(duì)因變量有顯著影響。

8、【Anova表】表示分析結(jié)果，主要看的是F和Sig值，F(xiàn)值對(duì)應(yīng)的Sig值小于0.05就可以認(rèn)為回歸方程是有用的，

9、【模型匯總表】中R表示擬合優(yōu)度，值越接近1表示模型越好。至此回歸分析就完成了圖中的這個(gè)模型就是比較合理的。

 

SPSS破解版軟件特色

1、SPSS中文版使用方便，大部分的操作都可以直接使用鼠標(biāo)拖拽處理。
2、幫助分析人員自動(dòng)模擬許多可能的結(jié)果。
3、SPSS中文版提供各種回歸和高級(jí)統(tǒng)計(jì)程序。
4、可對(duì)非數(shù)值型變量進(jìn)行模擬，無(wú)需將其記錄為數(shù)值變量。
5、可以排除特定類別，能夠顯示缺少值的單元格，并可將小計(jì)添加到表中。
6、具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表、圖形制作等功能。
7、用戶可以根據(jù)自己的分析需要和計(jì)算機(jī)的實(shí)際配置情況靈活選擇模塊。
8、無(wú)需通曉統(tǒng)計(jì)方法的各種算法，即可得到需要的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。
 

SPSS破解版功能介紹

1、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)。
2、與開(kāi)放源碼集成
通過(guò)專門擴(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。
3、輕松進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
使用簡(jiǎn)單的拖放界面來(lái)訪問(wèn)各種功能，并跨多個(gè)數(shù)據(jù)源工作。此外，靈活的部署選項(xiàng)支持您輕松購(gòu)買和管理軟件。
4、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
輕松識(shí)別無(wú)效值，查看缺失數(shù)據(jù)的模式，匯總變量分布，并使用為名義屬性設(shè)計(jì)的算法。
5、查看定價(jià)并購(gòu)買
創(chuàng)建更可靠的模型，測(cè)試其穩(wěn)定性，并可靠地估計(jì)人口參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和置信區(qū)間。
6、高級(jí)統(tǒng)計(jì)信息
分析具有唯一特征的數(shù)據(jù)，描述因變量和自變量之間的關(guān)系，并分析事件歷史記錄和持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)。
7、回歸
預(yù)測(cè)包含多個(gè)類別的分類結(jié)果，構(gòu)建非線性關(guān)系模型，并從數(shù)十種可能性中找到最佳預(yù)測(cè)變量。
8、定制表格
匯總相關(guān)數(shù)據(jù)，以演示質(zhì)量的生產(chǎn)就緒型表格呈現(xiàn)分析結(jié)果。您還可以將結(jié)果導(dǎo)出到 Microsoft® Office 應(yīng)用程序中。
9、缺失值
檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)缺失的數(shù)據(jù)模式，然后通過(guò)統(tǒng)計(jì)算法估算匯總統(tǒng)計(jì)并插補(bǔ)缺失值。
10、類別
直觀呈現(xiàn)并探索復(fù)雜的分類、數(shù)字和高維數(shù)據(jù)，并使用雙標(biāo)圖、三標(biāo)圖和感知圖來(lái)揭示隱藏的關(guān)系。
11、復(fù)雜樣本
通過(guò)將樣本設(shè)計(jì)融入至調(diào)查分析中，計(jì)算復(fù)雜樣本設(shè)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)信息和標(biāo)準(zhǔn)誤差。
12、聯(lián)合分析
通過(guò)基于單獨(dú)的特性對(duì)消費(fèi)者的決策流程和價(jià)值進(jìn)行建模，更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的喜好、權(quán)衡取舍及價(jià)格敏感性。
13、準(zhǔn)確測(cè)試
分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的偶發(fā)事件，或更準(zhǔn)確地使用少量樣本。30 余項(xiàng)準(zhǔn)確測(cè)試有助于分析導(dǎo)致傳統(tǒng)測(cè)試失敗的數(shù)據(jù)。
14、預(yù)測(cè)
無(wú)論數(shù)據(jù)集大小或變量數(shù)目多少，都能快速可靠地預(yù)測(cè)未來(lái)狀況，同時(shí)高效地更新和管理預(yù)測(cè)模型。
15、決策樹(shù)
創(chuàng)建分類和決策樹(shù)，幫助您更好地識(shí)別群組、發(fā)現(xiàn)各個(gè)群組之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未來(lái)事件。
16、直接營(yíng)銷
執(zhí)行最近購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買頻率和總購(gòu)買金額 (RFM) 及集群分析、潛在客戶概要分析、郵政編碼分析、傾向性評(píng)分和控制包測(cè)試。
17、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
探究數(shù)據(jù)中微妙或隱藏的模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復(fù)雜的關(guān)系，進(jìn)而生成性能更佳的預(yù)測(cè)模型。