SPSS软件破解版下载-SPSS数据统计分析工具 V26.0简体中文特别版下载
SPSS是一款非常专业强大的数据统计分析工具，分享了大量的信息和文档，其中包括插件、工具、命令语法参考和各个模块的指南等，知识兔包括学习算法、开源可扩展性等功能，知识兔可以快速的帮助用户进行数据的处理，被广泛应用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策，满足用户的各种数据分析统计需求。
SPSS软件特色
1、操作简便
界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、知识兔点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
2、编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、知识兔选择项。
3、功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS分享了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
4、数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。
5、模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
6、针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且知识兔很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现
SPSS软件功能
1、全面的统计工具，在一体化的集成界面中工作，运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。
2、与开放源码集成，通过专门扩展，利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用知识兔的扩展中心分享的 130 多项扩展，或者构建您自己的扩展并与同行共享，知识兔以创建个性化解决方案。
3、轻松进行统计分析，知识兔使用简单的拖放界面来访问各种功能，并跨多个数据源工作。此外，灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。
4、数据准备，轻松识别无效值，查看缺失数据的模式，汇总变量分布，并使用为名义属性设计的算法。
5、查看定价并购买，创建更可靠的模型，测试其稳定性，并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计信息，分析具有唯一特征的数据，描述因变量和自变量之间的关系，并分析事件历史记录和持续时间数据。
7、回归，预测包含多个类别的分类结果，构建非线性关系模型，并从数十种可能性中找到最佳预测变量。
8、定制表格，汇总相关数据，知识兔以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft? office 应用程序中。
9、缺失值，检查数据，发现缺失的数据模式，然后知识兔通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。
10、类别，直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据，并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。
11、复杂样本，通过将样本设计融入至调查分析中，计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。
12、联合分析，通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模，更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。
13、准确测试，分析数据库中的偶发事件，或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预测，无论数据集大小或变量数目多少，都能快速可靠地预测未来状况，同时高效地更新和管理预测模型。
15、决策树，创建分类和决策树，知识兔帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系，并预测未来事件。
16、直接营销，执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。
17、神经网络，探究数据中微妙或隐藏的模式，发现数据中更复杂的关系，进而生成性能更佳的预测模型。
安装教程
1、运行SPSS.exe，知识兔小编这里以SPSS 24.0为例，步骤是一样的。
2、知识兔选择是否安装Python
3、知识兔选择安装目录
4、知识兔点击安装
5、安装完成后软件进行破解
将安装包“crack”目录下的许可文件“lservrc”复制到安装目录下覆盖源文件即可，默认安装目录为C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\
6、破解完成后，运行SPSS快捷方式，知识兔输入邮箱地址，然后知识兔知识兔点击开始试用
7、至此SPSS就安装完成了，在弹出的界面，知识兔可以看到试用期足足有7000多天，用户免费使用整整近20年！
新功能
1、高级统计模块中贝叶斯统计
执行新的贝叶斯统计函数，知识兔包括回归、方差分析和t检验。
贝叶斯统计数据正变得非常流行，因为它绕过了标准统计数据分享的许多误解。贝叶斯没有使用p值拒绝或不拒绝零假设，而是对参数设置了不确定性，并从所观察到的数据中获取所有相关信息。知识兔对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的，因为知识兔的贝叶斯程序和知识兔的标准统计测试一样容易运行。只需几次知识兔点击，你就可以运行线性回归，ANOVA，一个样本，pair – sample，独立样本t检验，二项比例推理，泊松分布分析，Pairwise Pearson相关，和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。
新图表模板，可实现word等微软家族中编辑
这个新功能，通俗的说，就是SPSS输出的图表，你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改，知识兔可以直接保存到word等里面，在进行修改。想想都比较高大上!
建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。
你可以把大多数图表复制成微软的图形对象，这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中编辑标题、颜色、样式，甚至图表类型。
另外，SPSS还分享了图表构建器，也就是图表的模板，知识兔可以选择模板知识兔点击创建发布质量图表。
还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。而且知识兔，默认的模板即使知识兔没有修改，也确保了一个漂亮的图表。
在SPSS的图表从来都不是这么容易的。所有这些图表功能都在基本版本中找到。
将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。
新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。在混合线性模型(混合)和广义线性混合模型(genlin混合)、一般的线性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增强。
使用语法编辑器快捷方式更快地编写、编辑和格式化语法。
对于编程或者使用语法的用户来说，新版加了一些特性(以及相关的键盘快捷键)来简化语法、格式化和编辑语法。
例如可以加入行、重复行、删除行、删除空行、上下移动行，知识兔以及修剪前导或尾随空格等。
2、功能汇总
SPSS所具有的基本统计分析功能包括描述统计和行列计算，还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能，如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。
基本上，一个标准版版本的SPSS软件都具有如下功能：
1、 数据访问、数据准备、数据管理与输出管理;
2、 描述统计和探索分析：频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析与查看、正态性检验与正态转换、均值的置信区间估计;在描述分析或者探索分析方面包括频率分析(Frequencies)、描述性分析(Deives)、探索分析(Explore)、列联表(交叉表)分析(Crosstabs)、TURF分析(Total Unduplicated Reach and Frequency，累积不重复到达率和频次分析)、比率统计(Ratio Statistics)、P-P图(P-P Plots, proportion-proportion plot)、Q-Q图(Q-Q Plots，Quantile-Quantile plot)等功能;
3、 交叉表：计数;行、列和总计百分比;独立性检验;定类变量和定序变量的相关性测度;
4、 二元统计：均值比较、T检验、单因素方差分析;
6、 回归分析：自动线性建模(Automatic Linear modeling)、线性回归(Linear Regression)、曲线估计(Curve Estimation)、偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression)、二元Logistic回归(Binary Logistic Regression)、多元Logistic回归(Multinomial Logistic Regression)、有序回归(Ordinal Regression)、概率单位法(Probit，probability unit)、非线性回归(Nonlinear Regression)、权重估计法(Weight Estimation)、两步最小二乘回归(2-Stage Least Squares Regression)及分类回归(Categorical Regression)
7、 非参数检验：单样本非参数检验(One-Sample Nonparametric Tests)、两个或更多独立样本非参数检验(Two or More Independent Samples Nonparametric Tests)、两个或更多相关样本非参数检验(Two or More Related Samples Nonparametric Tests)、卡方检验(Chi-Square Test)、二项检验(Binomial Test)、游程检验(Runs Test)、单样本Kolmogorov-Smirnov检验(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)、两独立样本非参数检验(Two-Independent-Samples Test)：Mann-Whitney U检验(Mann-Whitney U test)、Moses极端反应检验(Moses extreme reactions test)、Kolmogorov-Smirnov Z检验(Kolmogorov-Smirnov Z test)、Wald-Wolfowitz游程检验(Wald-Wolfowitz runs test)，多个独立样本非参数检验(Tests for Several Independent Samples)：Kruskal-Wallis H检验(Kruskal-Wallis H Test)、中位数检验(Median Test)和Jonckheere-Terpstra检验(Jonckheere-Terpstra Test)，两相关样本非参数检验(Two-Related-Samples Tests)：Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon Signed Ranks Test)、符号检验(Signed Test)、McNemar检验(McNemar Test)和边际同质性检验(Marginal Homogeneity Test)，多个相关样本非参数检验(Test for Several Related Samples)：Friedman检验(Friedman Test)、Kendall W检验(Kendall’s W Test)和Cochran Q检验(Cochran’s Q Test)
8、 多重响应分析：交叉表、频数表;
9、 预测数值结果和区分群体： K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析;
10、 判别分析;
11、 尺度分析：可靠性分析(Reliability Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis，ALSCAL)和多维邻近尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis，PROXSCAL)及多维展开分析(Multidimensional Unfolding Analysis，PREFSCAL);
12、 一般线性模型–General Linear Model ：单变量方差分析(Univariate Analysis of Variance)、多元方差分析(Multivariate Analysis of Variance)、重复测量方差分析(Repeated Measures Analysis of Variance)和方差分量分析(Variance Components Analysis)
广义线性模型–Generalized Linear Models 广义线性模型(Generalized Linear Models)和广义估计方程(Generalized Estimating Equations)
混合模型–Mixed Models 线性混合模型(Linear Mixed Models)和广义线性混合模型(Generalized linear mixed models)
对数线性模型–Loglinear 一般对数线性分析(General Loglinear Analysis)，Logit对数线性分析(Logit Loglinear Analysis)和模型选择对数线性分析(Model Selection Loglinear Analysis)
13、生存分析：寿命表(Life Tables)、Kaplan-Meier法(Kaplan-Meier)、Cox回归(Cox Regression)和含时间依赖协变量的Cox回归(Time-Dependent Cox Regression)
14、 报告：各种报告、记录摘要、图表功能(分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等);
15、 数据管理、数据转换与文件管理
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