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    Amos 22

    破解版(附破解补丁)
    分享:
    0(50%) 0(50%) 更新时间:2020-05-22
    软件大年夜小:60.7MB软件类型:国产软件
    软件说话:简体中文软件授权:收费软件

    评级:

    应用平台:Windows10, Windows8, Windows7, WinVista, WinXP

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    • 软件简介
    • 下载地址
    • 猜你爱好
    Amos 22是IBM SPSS 22系列的一部分,是由IBM公司打造的一款专业图形化建模对象,重要用于构造方程模型的处理,属于数据分析的一种对象,支撑您经过过程指定、预算、评价和出现模型来显示变量之间的假定关系。与标准的多变量统计技巧比拟,软件可让你构建出更精确的模型,用户可以选择图形用户界面,也能够应用非图形的法式榜样化界面。软件基于强大年夜的分析技巧可以有效地对相干数据停止统计分析,让你制造出加倍出色的模型,软件具有图形化的界面,可以经过过程对回归分析、因子分析、相干性分析和方差分析等传统多元数据分析办法的扩大,为您的实际研究供给更多的支撑。Amos 22的摸索技巧和SEM的"界定搜刮"功能,可让您从大年夜量候选模型中挑选出最好模型,可以应用之前的形式界定或经过过程在模型上设定参数值束缚条件,或许应用贝叶斯估计指定参数的先验分布。应用验证性因子分析,你可以指定和验证因子形式,而不需依附传统的摸索性因子分析。用户可以应用软件中的图形对象建立数据模块,可以将您的数据以模型的方法展示出来,如许在检查模型数据的时辰就加倍清楚了,是一切效户建模的得力助手。
    Amos 22破解版

    装置破解教程

    1、下载装置包,解紧缩并运转装置,默许第一项装置

    2、浏览软件协定,勾选我接收协定

    3、自行输入用户信息

    4、选择软件装置地位,点击Change可自行改换装置途径

    5、一切预备就绪,点击Install开端装置

    6、正在装置中,请耐烦等待一会,会弹出提示能否须要装置IBM SPSS 22,自行选择装置

    7、这里供给两种破解方法,自行选择一种停止破解,将lservrc复制到软件装置目次下便可
    注:默许途径:C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Amos\22

    8、Amos 22装置破解完成,运转软件便可收费应用了

    软件特点

    1、考验行动立场模型中的关系
    Amos是功能强大年夜的构造方程建模(SEM)对象,经过过程对回归分析,因子分析,相干性分析和方差分析等传统多元数据分析办法的扩大,为您的实际研究供给更多的支撑。在Amos中,您可以在直不雅的途径图中指定,评价,考验和展示模型,进而验证途径图中各个变量之间的假定关系。
    2、应用不雅测和潜伏变量取得新的洞察力
    Amos 22使您可以或许经过过程应用不雅测变量,比如查询拜访数据或潜伏变量,比如"满足度"来猜想随便任性其他数值变量的才能来加倍实际的构建反响复杂关系的模型。构造方程建模,有时也被称为途径分析,赞助您取得关于因果模型的额外的洞察力和变量关系的优势。
    3、基于贝叶斯(Bayesian)估计扩大统计选择
    经过过程Amos,您可以或许履行有序种别和删掉数据的估计,使您可以或许:
    基于非数值数据来创建模型,不用须分派数值记分(score)到数据
    处理删掉数据,不用须停止除正态性以外的假定
    您异样可以或许计算有序种别和删掉数据的数值,是以只需须要您可以或许创建完全的数值数据集。或许在新的数据集上钩算漏掉值的值。您异样有选项来估计后验猜想分布,以用于决定在潜伏变量模型中的漏掉或部分漏掉值的概率值。
    4、找出拟合数据的最好模型
    Amos的摸索技巧和SEM的"界定搜刮"功能,可让您从大年夜量候选模型中挑选出最好模型。您可以应用之前的形式界定或经过过程在模型上设定参数值束缚条件,或许应用贝叶斯估计指定参数的先验分布。应用验证性因子分析,您可以指定和验证因子形式,而不需依附传统的摸索性因子分析。
    您也能够在多个分析中拟合多个模型,Amos会比较每对模型,个中每对模型都可以经过过程更改模型参数的限制条件而取得。并且Amos会给出模型改进的建议,例如,经过过程在两个变量间添加箭头连接,Amos图形和统计量将会赞助您在模型的繁复性和拟合优度间取得最好均衡。
    5、应用途径图分析意想不到的接洽关系
    在模型拟合后,Amos途径图还可以或许显示变量之间相干性的强弱。例如,在停止关于调味品产品的查询拜访分析中,最后您或许会认为"对滋味的满足度"是品牌忠诚度的最好指导目标。但是,在Amos途径图中,您或许会发明品牌忠诚度的最好指导目标倒是"调味产品的包装尺寸"。
    6、应用Amos在数据中摸索"缘由和程度"
    在不合范畴的研究人员,应用不雅测性/非实验性数据,借助Amos停止分析,压服引导或委员会,获得研究经费;或许使研究成果得以发表。例如:
    心思学-建立模型来摸索药物治疗,临床治疗和艺术治疗对情感的影响
    医疗和卫生保健-肯定可信性,节俭性或科研投入这三个身分中哪个最能猜想大夫能否支撑开非专利药品
    社会迷信-研究社会经济学状况,组织构造关系和其他身分对投票行动和政治参与情况的影响
    教导研究-评价培训项目标成果对教导绩效或许教室有效性的研究
    市场调研-研究客户的花费行动若何影响新产品的发卖
    构造研究-研究与任务相干的成绩若何影响企业员工对任务的满足程度
    7、充分应用您已有的SPSS产品
    除可以伶仃应用AMOS认为,还可以应用它来扩大PASW Statistics的分析功能。另外,假设应用PASW Advanced Statistics或许PASW Regression模块,AMOS可以或许进一步完美您的分析,由于SEM进一步扩大了这些模块中包含的算法。

    功能简介

    1、图形化用户界面
    (1)经过过程途径图浏览器,可以显示途径模型和以后文件夹下一切途径模型的描述和小图标
    (2)经过过程简单的点击来选择法式榜样的选项
    (3)经过过程单击鼠标在途径图上直接创建新的变量
    (4)一次点击检查不合的组或模型
    (5)浏览数据文件内容
    (6)直接从数据集中把变量名字拖拽到途径图上
    2、建模才能
    (1)创建具有不雅测变量和潜变量的构造方程模型(包含途径分析和纵向数据模型)
    (2)应用两种办法指定候选模型:
    为每个候选模型设置一组参数相等的束缚
    摸索性方法应用SEM。AMOS会测验测验很多模型,同时基于AIC及BIC统计量比较模型,并给出最好模型的建议
    (3)拟合验证性因子模型,方差成分模型,变量中含有误差的模型,和普通的潜变量模型
    (4)分析均值构造和多组数据:
    3、应用主动化设置敏捷地制订并考验多组数据
    (1)同时分析来自多个整体的数据
    (2)把因子及回归分析归并到一个模型中同时拟合来节俭时间
    (3)同时分析多组模型:AMOS可以或许肯定哪些模型是嵌套的并可以或许主动计算校验统计量
    (4)将途径图转化为VB法式榜样
    (5)用主动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型
    4、潜伏种别分析(混淆模型)
    (1)停止市场细分研究
    (2)估计每个类群或划分的大年夜小
    (3)停止混淆回归分析和混淆建模
    (4)停止混淆因子分析
    (5)估计个别属于某类群的概率
    (6)练习分类模型。事后指定一些个别属于某个组,再应用模型对残剩的个别分类
    (7)在多组模型中,限制一些模型参数在各族相等,同时其它参数可随不合组而变更
    5、贝叶斯估计
    (1)Amos 22经过过程指定内容丰富的先验分布,改进预算。
    (2)应用可主动调剂的底层“马尔可夫链蒙特卡尔实际 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”计算办法。
    (3)以有序的分类数据和审查数据履行预算。
    (4)基于非数字数据创建模型,而无需将数字分数分派给数据。
    (5)应用审查数据,而无需停止除正常情况以外的假定。
    6、处理海量计算模型
    (1)不管数据能否为正态,您都可以应用功能强大年夜的bootstrapping办法取得估计值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping办法,可让您简单轻松地取得随便任性参数估计的误差和标准误差,包含标准化系数和效应估计
    (2)考验多元正态并停止离群值分析
    7、模型创建
    (1)应用途径图设定模型
    (2)借助图形对象经过过程途径图直接修改模型
    (3)在途径图上显示模型自在度
    (4)将部分单步途径图拷贝粘贴到其他途径图中
    8、分析才能及统计功能
    (1)在存在缺掉数据的情况下,应用全部信息的最大年夜似然办法,取得更有效,更小误差的估计
    (2)应用快速bootstrap模仿办法取得随便任性考验分布下随便任性参数的近似相信区间,包含标准化系数:
    应用Bollen和Stine bootstrap办法评价模型
    计算百分位数相信区间和修改误差的百分位数相信区间
    (3)经过过程随机置换考验探查能否存在等价的或拟合更好的模型
    (4)经过过程途径图上给两个或以上参数设置雷同标签实如今同一个组或许不合组间参数相等的束缚,包含均值,截距,回归权重,协方差
    (5)估计外生变量均值
    (6)估计回归方程的截距
    (7)对随便任性参数履行bootstrapping,以给出在正态分布的假定下随便任性模型参数的近似相信区间,包含应用蒙特卡洛模仿估计的标准化系数
    (8)多种估计办法,包含最大年夜似然估计,未加权最小二乘,狭义最小二乘,Browne的渐进自在分布标准和自在标准最小二乘
    (9)二十多个用于模型评价的拟合统计量,包含卡方统计量,AIC,BIC准绳;Browne-Cudeck准绳(BCC);ECVI,RMSEA和PCLOSE准绳;均方根残差值;Hoelter的关键样本目标;和Bentler-Bonett和Tucker-Lewis指数
    (10)应用bootstrapping或蒙特卡洛办法取得随便任性参数的误差和标准误差的估计值及其它派生统计量
    可选择应用不雅测的信息矩阵估计标准误差
    (11)检查每个参数的P值及临界值
    (12)缺掉数据填充
    (13)为次序分类变量及删掉数据填充之
    (14)弥补缺掉数据及潜变量得分
    (15)三种填充办法:回归,随机回归,贝叶斯办法
    (16)个别填充:
    应用线性回归弥补缺掉值
    (17)个别或多重弥补:
    应用最大年夜似然办法(ML)停止随机回归弥补-基于由不雅测数据取得的参数估计;假定参数与它们的ML估计相等
    贝叶斯估计与随机回归弥补办法类似;但是,这类办法假定参数是经过过程估计取得的,其实不知道其确切的取值
    9、制图及其它对象
    (1)创建具有演示质量的途径图:
    便捷地在途径图上展示/隐蔽全部变量名字
    (2)打印或粘贴途径图到其它应用法式榜样中
    (3)应用对象箱按钮,包含外形调剂,复制,合适页面显示,和对齐等来绘制模型
    (4)自定义对象条:
    为菜单项或AMOS宏的热键(包含自定义宏)创建对象条按钮
    给对象条按钮创建图标
    创建快捷键履行宏
    经过过程选择对象条上按钮拟合模型
    直接应用您指定的变量名停止分析,不用应用任何希腊字母
    在途径图上添加标题和备注
    应用对象条,菜单和热键处理要常常履行的义务
    应用弹出式菜单显示途径图上每个元素的有效选项
    应用反射和改变按钮重新整顿分列丈量模型
    应用嵌入法式榜样扩大模型功能
    10、文档和赞助
    (1)丰富的具有交叉对比的在线赞助体系,并具有对输入成果的解释或解释
    (2)含有36个完全实例的用户手册
    11、数据和文件管理
    Amos 22支撑的文件类型包含:dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,.wk3,.wk4),Microsoft Access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav),和文本(.txt,.csv)

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