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商品编号: SPS0903
商品名稱: SPSS Amos v16
語系版本: 英文正式版
商品類型: 使用結構方程式,探索變數間的關係的軟體
運行平台: WIN9x/WINME/WINNT/WIN2000/WINXP/WIN2003
更新日期: 2007-11-15
碟片數量: 1片
銷售價格: 100
瀏覽次數: 5035
熱門標籤: 探索變數間的關係軟體  SPSS  Amos 

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SPSS Amos v16
SPSS Amos v16 英文正式版(使用結構方程式, 探索變數間的關係的軟體)


破解說明:
follow readme.txt in \EQX
內容說明:
SPSS AMOS是一款使用結構方程式, 探索變數間的關係的軟體輕鬆地進行結構方程建模(SEM)
快速創建模型以檢驗變數之間的相互影響及其原因比普通最小二乘回歸和探索性因子分析更進
一步使用Amos 5.0進一步改進您的分析, 無論您評估程式,還是開發行為態度模型,您都有可
能遇到傳統分析技術無能為力的情況。 那麼,如果您能使用一些複雜的,同時卻不需冗長的編
程或者學習過程的建模技術,情況會如何呢?
Amos軟體和結構方程模型(SEM)助您成功
結構方程模型(SEM)是一種多元分析技術, 它包含標準的方法,並在標準方法的基礎上進行
了擴展。這些方法包括回歸技術、因子分析、方差分析和相關分析。Amos5.0讓SEM變得容易。
它擁有的直觀的拖放式繪圖工具,讓您快速地以演示級路徑圖定制模型而無需編程。
使用 Amos,讓您比單獨使用因子分析或回歸分析能獲得更精確、豐富的綜合分析結果,Amos
在構建方程式模型過程中的每一步驟均能提供圖形環境,只要在 結構方程模型(SEM)是一種
多元分析技術,它包含標準的方法,並在標準方法的基礎上進行了擴展。這些方法包括回歸技
術、因子分析、方差分析和相關分析。Amos讓SEM變得容易。
即使有缺失值也能達到精準
Amos 處理缺失值的最大特色就是擁有Full Information Maximum Likelihood ,即使資料不完
整,Amos 也不會遺漏任何一個情況,並且會自動計算正確的標準誤及適當的統計量,降低您的
估算值偏差,更有效率。
簡易但功能強大
利用Amos的Bootstrapping 功能,可對任一經驗性資料作模型分析。其中 Bootstrapping和
Monte Carlo對於任何參數,包括標準化係數、計算合適度、及提供統計量的來源,都能估算出
可能的偏差及標準估計值。此外,也可使用Amos來檢定多維度常態分析和診斷離散值。
英文說明:
Amos provides you with powerful and easy-to-use structural
equation modeling (SEM) software. Create more realistic models
than if you used standard multivariate statistics or multiple
regression models alone. Using Amos, you specify, estimate,
assess, and present your model in an intuitive path diagram to
show hypothesized relationships among variables. This enables
you to test and confirm the validity of claims such as "value
drives loyalty" in minutes, not hours.
Amos enables you to build models that more realistically
reflect complex relationships with the ability to use observed
variables such as survey data or latent variables like
?satisfaction?to predict any other numeric variable.
Structural equation modeling, sometimes called path analysis,
helps you gain additional insight into causal models and the
strength of variable relationships.
You can also impute numerical values for ordered-categorical
data or censored data, so you can create a complete numerical
dataset when one is required. Or, impute values for missing
values in the new dataset. You also have the option of
estimating posterior predictive distributions to determine
probable values for missing or partially missing data in a
latent variable model.
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