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商品編號：CID7802 語系版本：英文破解版 商品類型：圖形化建模軟體 運行平台：ForWindowsXP/Vista/7 官方網站：http://www.ibm.com/software/products/en/spss-amos 更新日期：2016-06-25 碟片數量：1片 銷售價格：200 瀏覽次數：20692 
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商品描述
IBM SPSS Amos v24 圖形化建模軟體 英文破解版
IBM SPSS Amos v24 圖形化建模軟體 英文破解版 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 軟體名稱:IBM SPSS Amos v24 圖形化建模軟體 英文破解版 語系版本:英文破解版 光碟片數:單片裝 破解說明:破解檔放置於\crack檔夾內 系統支援:For Windows XP/Vista/7 軟體類型:圖形化建模軟體 硬體需求:PC 更新日期:2016-06-25 官方網站:http://www.ibm.com/software/products/en/spss-amos 中文網站: 軟體簡介: 銷售價格:$80元 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 軟體簡介: IBMR SPSSR Amos 支持您通過指定、估算、評估和呈現模型來顯示變數之間的假定 關係。與標準的多變數統計技術相比，該軟體可以讓您構建更準確的模型。用戶可 以選擇圖形用戶介面，也可以使用非圖形的程式化介面。 SPSS Amos 支援您構建態度模型和行為模型來反映複雜的關係。該軟體： ‧ 提供結構化的方程式建模 (SEM) - 易於使用，而且您可以方便地比較、確 認和優化模型。 ‧ 使用貝葉斯演算法分析 - 改進模型參數的估算。 ‧ 提供各種資料歸因演算法 - 創建不同的資料集。 提供 SEM ‧ 使用拖放式繪圖和編輯工具，快速構建圖形模型。 ‧ 創建真實反映複雜關係的模型。 ‧ 使用觀察到的或潛在的任何數字值來預測任何其他數字值。 ‧ 使用非圖形腳本編制功能快速運行大型的複雜模型，並生成略有區別的類似模型。 ‧ 利用多變數分析擴展標準方法，例如，回歸、因數分析、差異的關聯和分析。 使用貝葉斯演算法分析 ‧ 通過指定內容豐富的先驗分佈，改進估算。 ‧ 利用可自動調整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。 ‧ 以有序的分類資料和審查資料執行估算。 ‧ 基於非數位資料創建模型，而無需將數位分數分配給資料。 ‧ 使用審查資料，而無需進行除正常情況之外的假定。 提供各種資料歸因方法 ‧ 使用回歸歸因創建單一完整的資料集。 ‧ 使用隨機回歸歸因或貝葉斯演算法歸因創建多個歸因的資料集。 ‧ 您還可以歸因缺失值或潛在變數分數。 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
IBM SPSS Amos v24 圖形化建模軟體 英文破解版 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 軟體名稱:IBM SPSS Amos v24 圖形化建模軟體 英文破解版 語系版本:英文破解版 光碟片數:單片裝 破解說明:破解檔放置於\crack檔夾內 系統支援:For Windows XP/Vista/7 軟體類型:圖形化建模軟體 硬體需求:PC 更新日期:2016-06-25 官方網站:http://www.ibm.com/software/products/en/spss-amos 中文網站: 軟體簡介: 銷售價格:$80元 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 軟體簡介: IBMR SPSSR Amos 支持您通過指定、估算、評估和呈現模型來顯示變數之間的假定 關係。與標準的多變數統計技術相比，該軟體可以讓您構建更準確的模型。用戶可 以選擇圖形用戶介面，也可以使用非圖形的程式化介面。 SPSS Amos 支援您構建態度模型和行為模型來反映複雜的關係。該軟體： ‧ 提供結構化的方程式建模 (SEM) - 易於使用，而且您可以方便地比較、確 認和優化模型。 ‧ 使用貝葉斯演算法分析 - 改進模型參數的估算。 ‧ 提供各種資料歸因演算法 - 創建不同的資料集。 提供 SEM ‧ 使用拖放式繪圖和編輯工具，快速構建圖形模型。 ‧ 創建真實反映複雜關係的模型。 ‧ 使用觀察到的或潛在的任何數字值來預測任何其他數字值。 ‧ 使用非圖形腳本編制功能快速運行大型的複雜模型，並生成略有區別的類似模型。 ‧ 利用多變數分析擴展標準方法，例如，回歸、因數分析、差異的關聯和分析。 使用貝葉斯演算法分析 ‧ 通過指定內容豐富的先驗分佈，改進估算。 ‧ 利用可自動調整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。 ‧ 以有序的分類資料和審查資料執行估算。 ‧ 基於非數位資料創建模型，而無需將數位分數分配給資料。 ‧ 使用審查資料，而無需進行除正常情況之外的假定。 提供各種資料歸因方法 ‧ 使用回歸歸因創建單一完整的資料集。 ‧ 使用隨機回歸歸因或貝葉斯演算法歸因創建多個歸因的資料集。 ‧ 您還可以歸因缺失值或潛在變數分數。 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=