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SPSS 16.0新特性 SPSS公司最新发行的SPSS 16.0,继续沿承SPSS产品功能强大,简单易用的传统。除了包括客户要求增加的特性以外,SPSS 16.0还提供了用Java编写的全新用户界面。这个新的界面使SPSS 使用更容易。您可以即时改变对话框大小,以方便查看长变量名和变量列表,快捷地在不同窗口拖曳以便于分析。 除了这个新的用户界面,SPSS 16.0还提供了: 很多机构所要处理的数据是包含多种语言,您可以根据Unicode的属性像处理Unicode数据一样处理文本数据,对数据排序和转换。 SPSS Complex Samples 现在包括应用于事件历史和持续时间分析的Cox回归。如果您通过复杂抽样设计获得数据样本,您就可以运用这一技术准确地预测一个特定事件发生的时间——如高价值消费者的活跃期间,或具有某种疾病的病人在某特定医疗情况下的治愈时间。 SPSS Advanced Models进一步增强了SPSS15.0新推出的广义线性模型(GENLIN)和广义估计方程(GEE)的功能。这些程序让您更加准确地预测一个序次结果,例如消费者满意度。 SPSS Programmability Extension将偏最小二乘回归 (PLS)引入SPSS 16.0,成为普通最小二乘回归 (OLS)的。PLS为一种可以处理许多独立变量预测技术,即使这些变量是多重共线性的。如果您要分析的数据集相对于其观测数,具有较大数目的变量(这样的情况在调查研究中经常出现),可选用PLS方法而不是OLS。 神经网络是非线性的数据挖掘工具,它由输入和输出层以及一个或更多个隐藏层所组成。在神经网络中,神经元之间的通过不同的权重系数连接。这些权数通过训练法则反复迭代调整以最小化误差,提供精确预测。 利用SPSS Neural Networks模块,,您可以选择多层感知器(MLP)或径向基神经网络,以全新的方式探索数据。 CALL or Email
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