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SPSS Advanced Statistics
功能强大的建模技术，用于分析复杂的关系
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IBM SPSS Advanced Statistics 提供单变量和多变量的建模技术，帮助用户在处理描述复杂关系的数据时，得到最准确的结论。通过频繁应用这些成熟的分析技术，可以从各学科（例如，医学研究、制造、制药和市场研究）使用的数据中获得更深入的洞察力。
SPSS Advanced Statistics 提供以下功能：
一般线性模型 (GLM) 和混合模型程序。
广义线性模型 (GENLIN)，包括广泛使用的统计模型，例如针对正态分布数据的线性回归、针对二元数据的逻辑模型，以及针对计数数据的对数线性模型。
线性混合模型（也称为分层线性模型，HLM）扩展了 GLM 程序中使用的一般线性模型，使您能够分析具有相关性和非恒定可变性（non-constant variability）的数据。
广义估算方程 (GEE) 程序扩展了广义线性模型，适用于关联的纵向数据和聚类数据。
广义线性混合模型 (GLMM)，用于分层数据和各种结果，包括序数值。
生存分析程序，用于检验生存期数据或持续时间数据。
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通用线性模型 (GLM)描述因变量与一组自变量之间的关系。模型包括线性回归、方差分析 (ANOVA)、协方差分析 (ANCOVA)、多变量方差分析 (MANOVA) 和多变量协方差分析 (MANCOVA)。使用灵活的设计与对比选项，估算平均值和方差，并测试和预测平均值。混合并匹配分类预测因素和连续预测因素，以构建模型，从众多模型构建可能性中进行选择。预测非线性结果（例如，客户可能购买什么商品）时，通过考虑分层和嵌套数据结构，使用线性混合模型获得更为准确的结果。用公式表示数十个模型，包括裂区实验设计（split-plot design）、具有固定效应协方差的多层统计分析模型（multi-level models with fixed-effects covariance）和完全随机区组设计（randomized complete blocks design）。广义线性模型 (GENLIN)提供一个统一的框架，包含因变量服从正态分布的经典线性模型、针对二元数据的 logistic 模型和 probit 模型、针对计数数据的对数线性模型，以及各种其他非标准的回归类型的模型。应用众多实用的常规统计模型，包括序数回归、Tweedie 回归、Poisson 回归、Gamma 回归和负二项回归线性混合模型/分层线性模型 (HLM)可对带有相关性和非恒定可变性的数据的平均值、方差和协方差进行建模，如归属于教室中的学生（students nested within classrooms）或归属于家庭中的消费者（consumers nested within families）。用公式表示数十个模型，包括裂区实验设计、具有固定效应协方差的多层模型和完全随机区组设计。从 11 个非空间协方差类型中选择，包括 first-order ante-dependence、heterogeneous 和一阶自回归。在与重复测量数据一起使用时获得更准确的结果，包括不同数目的重复测量和/或不同个例的不同时间间隔的情况。广义估计方程 (GEE) 程序扩展广义线性模型，使其适用于关联的纵向数据和聚类数据。对象中的模型关联广义线性混合模型 (GLMM)访问、管理和分析几乎任何类型的数据集，包括调研数据、企业数据库或从 Web 下载的数据。采用序数值运行 GLMM 程序，以在预测非线性结果（例如，客户满意度处于低、中还是高水平）时，构建更准确的模型。生存分析程序从灵活全面的一组技术中进行选择，以了解零件故障率、死亡率或存活率等终止事件。使用 Kaplan-Meier 估算对事件的时间长度加以测量。选择 Cox 回归执行比例风险回归，以响应时间（time-to-response）或疗效持续时间（duration response）作为因变量。SPSS Advanced Statistics 截屏线性混合模型的估算平均值GLMM 提供估算的边际均值，用于说明预测变量的影响。广义线性混合模型的模型摘要GLMM 模型摘要展示了模型与数据的拟合程度。广义线性混合模型可视化GLMM 提供了模型的可视表示，您可以直观看到每个预测因素的强弱。在本示例中，promo 变量对销售影响最大。参数估算表这是用于计算总体模型影响和个别模型影响的传统参数估算表。各系数显示了每个模型参数与测试后得分之间的关系。对于连续字段，系数表示连续字段值中的单位增量的测试得分可能发生的变化。对于分类字段，该系数表示相对于参考字段的参考类别，测试得分可能发生的变化。
更新时间: 11:59:32 | 录入时间: | 责任编辑:陈俊吉
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第三方登录：spss软件能制作哪些统计图
spss软件能制作哪些统计图
09-12-19 &匿名提问
S P S S 软件介绍一、概况：SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS现在的最新版本为11.03，大小约为200M。他是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。年间，SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP软件公司、Quantime公司、ISL公司等，并将各公司的主打产品收纳SPSS旗下，从而使SPSS公司由原来的单一统计产品开发与销售转向企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务，成为走在了最新流行的“数据仓库”和“数据挖掘”领域前沿的一家综合统计软件公司。和SAS相同，SPSS也由多个模块构成，在最新的11版中，SPSS一共由十个模块组成，其中SPSS Base为基本模块，其余九个模块为Advanced Models、Regression Models、Tables、Trends、Categories、Conjoint、Exact Tests、Missing Value Analysis和Maps，分别用于完成某一方面的统计分析功能，他们均需要挂接在Base上运行。除此之外，SPSS 11完全版还包括SPSS Smart Viewer和SPSS Report Writer两个软件，他们并未整合进来，但功能上完全是SPSS的辅助软件。SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看），他使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分 。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。二、操作方式：SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，他最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。他将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。三、缺点：由于在SPSS公司的产品线中，SPSS软件属于中、低档（SPSS公司共有二十余个产品），因此从战略的观点来看，SPSS显然是把相当的精力放在了用户界面的开发上。该软件只吸收较为成熟的统计方法，而对于最新的统计方法，SPSS公司的做法是为之发展一些专门软件，如针对树结构模型的Answer Tree，针对神经网络技术的Neural Connection、专门用于数据挖掘的Clementine等，而不是直接纳入SPSS，因此他们在SPSS中均难觅芳踪。另外，其输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这些都可以说是SPSS软件的致命伤。
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