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IBM SPSS Statistics v22 Multilanguage (WINX86 WINX64 Mac 3種版本) 強大的統計分析軟體 多國語言(含繁簡體中文)破解版(DVD一片裝)




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軟體名稱:IBM SPSS Statistics v22 Multilanguage (WINX86 WINX64 Mac 3種版本) 強大的統計分析軟體 多國語言(含繁簡體中文)版(DVD一片裝)
語系版本:多國語言(含繁簡體中文)版
光碟片數:單片裝
破解說明:
系統支援:For Windows XP/Vista/7/Mac
軟體類型:強大的統計分析軟體
硬體需求:PC
更新日期:2014-11-20
官方網站:
中文網站:
軟體簡介:
銷售價格:$180元
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破解說明:
- copy "lservrc" into the installed dir 
(e.g. Windows: C:\Programme\IBM\SPSS\Statistics\22)
(e.g. Linux: /opt/IBM/SPSS/Statistics/22/bin/)

OR

- enter the following license code using the License Authorization Wizard:
9DNCAF2O3QVDV7FBIO696OO6GWLNXZPPRYTPWF2PPX7C8T6Y24LMVV2ET7DOLX5CXAL5YDLL79UPGEFCPDXP5Q8O5E

		//TEAM EQX

軟體簡介:
 
SPSS Statistics 22.0新增功能 
 
語法檔加密
-  讀取密碼保護語法檔的擴展支援
輸出圖表在智慧型終端上查看 
- 你可以在智慧設備上觀看SPSS輸出,隨時隨地決策,輸出結果以web(HTML5)形式給出
報告可以在下列平臺上觀看不用使用smartreader
表格樣式 
-“表格樣式”對話方塊指定根據具體條件自動更改透視表屬性。例如,可以將所有小於 0.05 
的顯著性值設為粗體和紅色。 可以從“樣式輸出”對話方塊或從特定統計過程的對話方塊訪
問“表格樣式”對話方塊
-支援“表格樣式”對話方塊的統計過程是“雙變數相關性”、“交叉表格”、“定制表格”、“描述
”、“頻率”、“Logistic 回歸”、“線性回歸”和“平均值”等
 “歡迎”對話方塊 
- 新建文件:新建資料集、新建資料庫查詢
- 查看最近使用的檔
- 快速流覽V22新增功能
- 快速查看模組和擴展功能文檔
- 點擊可選項直接進入對應的幫助文檔
編程能力增強 
Python 作為Statistics22安裝的一部分
包括Python 2.7, 集成插件和Python擴展包
使得創建Python程式更簡單或者使用已有的Python擴展更方便
搜索或下載擴展
使用者可以很容易的從SPSS社區搜索和下載擴展
當需要更新時,可以搜索到安裝檔並且更新
“功能表”-“實用程式”-“擴展束”
SQL推送 
Statistics Server帶有SQL回送的擴展功能
應對緊急事件的彈性 
-      IBM SPSS Statistics server 改進將使處理大資料的速度更快,更具擴展性,並提
高了整體穩定性
-       提高網路故障事件中的應變能力
•       如果用戶端和伺服器之間連接斷掉,系統在等待一個預先指定的時間後,重新連接
-       在某些過程如交叉表、合併檔時,為了提高性能採取非同步讀取資料
•       初步結果顯示,有4%至47%的改善
 
收集變數資訊 
-       通過此對話方塊,您可以創建一個資料集,以包含位於一個或多個 Statistics、SAS 
或 Stata 檔中的變數字典相關資訊。
SPSS Statistics 22.0在 ‘檔’目錄下增加‘收集變數資訊’功能表
設置查看器輸出屬性
-       此命令將設置適用於列印和導出“查看器”內容的各種屬性。這些屬性包括頁眉和頁腳
文本、頁面邊距和方向、起始頁碼以及輸出物件之間的間隔。
-       SPSS Statistics 22.0在‘檔’目錄下增加了‘設置查看器輸出’的菜單。
 
搜索資料檔案
-       可通過結構相似的資料檔案集合中的個案進行搜索,然後顯示與搜索條件相匹配的個
案中的資訊。為所選個案指定要搜索的檔、個案選擇條件、以及要顯示的變數。
SPSS Statistics 22.0在 ‘編輯’目錄下增加‘搜索資料檔案’功能表
 
選項 
-       將介面語言單獨設置到“語言”選項下,而且還增加了“雙向文本”
-       “查看器”選項卡下面增加了“頁面設置”
-       “輸出”選項卡,“輸出顯示”增加了對非參數檢驗的顯示
-       “透視表”選項卡,增加了對表的注釋
 
搜索權重
-       搜索控制總數的權重
-       此過程將計算個案權重,以便與 1 至 5 個變數類別的控制總數相匹配。如果已對資
料集進行加權,新的加權變數將合併到現有權重中。
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘資料’目錄下增加‘搜索權重’菜單 。
 
傾向得分匹配
-       此過程會將個案記錄與單個資料集中所包含的類似控制記錄相匹配。它先使用作為因變
數的個案/控制組變數來運行 Logistic 回歸。然後根據 Logistic 回歸的傾向得分,為每個個
案從控制組中選擇一個匹配項。此得分是個案組中成員資格概率的估算值。
-       此過程將生成並啟動一個新資料集,其中包含個案和相匹配的控制。
SPSS Statistics 22.0在 ‘資料’目錄下增加‘傾向得分匹配’菜單
拆分為文件
-       通過拆分活動資料集來創建 SAV 檔集
-       此過程的運行方式類似於 SPLIT FILES 命令,但是會將拆分寫入新的 SAV 檔,而不是
定義組,以便通過過程單獨進行處理。如果需要將轉換塊和/或過程語法單獨應用於每個組,那
麼上述過程將尤為有用。
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘資料’目錄下增加‘拆分為檔’菜單 。
可編程性轉換
-       將 Python 函數應用於個案資料
-       此過程會將 Python 函數應用於活動資料集中的個案,並將結果保存到一個或多個變數
中。這些變數可以是現有變數或新建的變數。您可以在此過程中點擊標準 Python 庫、Developer 
Central 模組、或者由您或其他人創建的模組中的 Python 函數,就像這些函數內置在 IBM SPSS 
Statistics 轉換系統中一樣。
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘轉換’目錄下增加‘可編程性轉換’功能表 。
創建虛擬變數
-       搜索控制總數的權重
-       此過程將計算個案權重,以便與 1 至 5 個變數類別的控制總數相匹配。如果已對資料
集進行加權,新的加權變數將合併到現有權重中。
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘轉換’目錄下增加‘創建虛擬變數’功能表 。
模擬
-       通過設定輸入和目標之間的關係以及輸入的分佈,來類比模型目標
-       基於建模生成的XML、PMML模型檔作為類比出發點,來類比目標變數。
-       類比字串輸入
•       在活動資料集上,支援擬合字串欄位的分類分佈
•       在PMML模型中,分類變數可以限制放入模型中的類別
-       以熱圖的方式給出變數間的關係
-       “運行模擬”對話方塊適合那些擁有模擬計畫且主要打算運行模擬的用戶。
-       通過對所要類比的變數指定概率分佈,還可以在沒有預測模型的情況下類比資料。
•       不需要模型生成資料
•       適合於活動資料集或者指定明確的分佈
•       使用類比生成資料
比較子組
-       此過程可生成資料的每個子組中所選變數的小圖表。每個圖表顯示整個樣本的分佈,再
以子組分佈覆蓋其上。這對於瞭解聚類結果可能特別有幫助,但是任何分類變數均可用於定義組。
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘圖形’目錄下增加‘比較子組’功能表 。
回歸變數圖
-       對回歸關係有用的圖
-       此命令可顯示一組圖,可能在評估一個或多個因變數與一組解釋變數之間的回歸類型關係
時有用
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘圖形’目錄下增加‘回歸變數圖’功能表 。
用透視表進行計算
-       此過程會根據透視表中的單格值來計算值。結果可以替換現有單格值,或者,如果運行的 
Statistics 版本高於 V20,可以將結果置於新的列或行中。您可以在查看器中選擇特定表類型,
以對其應用這些修改和範圍
-       SPSS Statistics 22.0在 ‘實用程式’目錄下增加‘用透視表進行計算’功能表 。
合併查看器表
-       此過程將來自某個表的單格值與另一個表中的值進行合併。供應值的表稱為輔助表,接收
值的表稱為主表。最常見的用法是將來自自定義表的比例或均值檢驗表與主表進行合併
終檢表
-       使用此對話方塊可根據最新透視表中的指定統計值刪除或隱藏該表中的特定單格。例如,
如果單格計數小於 5,那麼可以刪除平均值統計資訊
處理資料檔案
-       將語法檔應用於資料檔案集
-       此過程提供了一種方法,可通過資料檔案集合進行迴圈,然後將同一語法集應用於每個資
料檔案。此語法可以包含任何命令。提供了適用於輸入和輸出規範的巨集和檔控制碼。可以方便地
與 SPLIT DATASET 結合使用此過程,此過程可根據拆分變數的值來終止資料集




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