IBM SPSS Amos 26.0.0破解版

IBM SPSS Amos 26是一款结构方程（SEM）建模软件，全新软件新增辅助多组分析、高级文本输出、探索性结果方程模型以及扩展的AMOS编程环境等功能，在环境中，任何的数值变量都可以用来建模，快速创建模型，并对其它数值变量进行预测和验证，用标准方法以及在此基础上扩展的方法进行多元分析，从而得到准确的因果关系，进一步获取更精确、丰富的综合分析结果。本软件以高度直观的方式建立结构方程模型的能力是该工具的优点之一，还能够对更高级的用户支持，用户可运行并调试脚本，也可使用创建工具调用的类来增强命令功能，最后将用户构建的组件SEM结果合并到更大的项目中，为用户进行基本或高级统计分析结构方程模型提供了各方面便利的需求。小编为大家带来的是IBM SPSS Amos 26破解版，附带破解文件可免费激活软件，亲测有效，后文提供软件详细的安装教程和破解教程，用户可供参考查看，需要的用户可以前来免费下载资源，然后参照教程步骤进行安装使用。

安装教程

1、双击运行软件安装程序

2、选择第一项，同意软件相关许可协议

3、点击change选择软件安装路径

4、点击install开始准备正式安装软件

5、软件正在安装，请耐心等待一下

6、IBM SPSS Amos 26安装完成，去掉方框勾选，防止软件自动运行

破解教程

1、然后将lservrc破解文件复制到软件安装路径下即可激活软件，默认路径为C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Amos\26

2、至此，IBM SPSS Amos 26.0.0破解版成功注册破解，用户可无限制免费使用了

功能特色

一、图形化用户界面
通过路径图浏览器，可以显示路径模型以及当前文件夹下所有路径模型的描述以及小图标
通过简单的点击来选择程序的选项
通过单击鼠标在路径图上直接创建新的变量
一次点击查看不同的组或模型
浏览数据文件内容
直接从数据集中把变量名字拖拽到路径图上
二、建模能力
创建具有观测变量和潜变量的结构方程模型(包括路径分析和纵向数据模型)
利用两种方法指定候选模型：
为每个候选模型设置一组参数相等的约束
探索性方式应用SEM。AMOS会尝试很多模型，同时基于AIC及BIC统计量比较模型，并给出最佳模型的建议
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，以及一般的潜变量模型
分析均值结构以及多组数据：
利用自动化设置迅速地制定并检验多组数据
同时分析来自多个总体的数据
把因子及回归分析合并到一个模型中同时拟合来节省时间
同时分析多组模型：AMOS能够确定哪些模型是嵌套的并能够自动计算校验统计量
将路径图转化为VB程序
用自动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型
三、潜在类别分析(混合模型)
进行市场细分研究
估计每个类群或划分的大小
进行混合回归分析和混合建模
进行混合因子分析
估计个体属于某类群的概率
训练分类模型。预先指定一些个体属于某个组，再利用模型对剩余的个体分类
在多组模型中，限定一些模型参数在各族相等，同时其它参数可随不同组而变化
四、贝叶斯估计
通过指定内容丰富的先验分布，改进估算。
利用可自动调整的底层“马尔可夫链蒙特卡尔理论 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”计算方法。
以有序的分类数据和审查数据执行估算。
基于非数字数据创建模型，而无需将数字分数分配给数据。
使用审查数据，而无需进行除正常情况之外的假定。
五、处理海量计算模型
无论数据是否为正态，您都可以利用功能强大的bootstrapping方法取得估计值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以让您简单轻松地获得任意参数估计的偏差和标准误差，包括标准化系数和效应估计
检验多元正态并进行离群值分析
六、模型创建
利用路径图设定模型
借助图形工具通过路径图直接修改模型
在路径图上显示模型自由度
将部分单步路径图拷贝粘贴到其他路径图中

软件亮点

1、IBM SPSS Amos 26是一个全面的应用程序，适用于任何参与统计分析的人，尤其是那些习惯于用VB和C语言编程的用户。
2、定量方法和统计方法，其使用量急剧增加，与处理器计算能力的增加相对应。
3、它就是这样一个数字工具，允许用户创建功能强大的模型，同时也可以创建直观且信息丰富的图表。
4、分析大型数据集中项目之间的相关性从本质上讲，该程序可以创建常见的统计模型，如回归分析，以及对任何类型的源数据的贝叶斯估计。
5、信息可以通过多种容器（包括DBF、MDB、XLS文档，甚至格式正确的TXT或CSV）输入到程序中。
6、只需点击几次鼠标，即可进行卡方检验和协方差计算，还支持引导分析。
7、然而，这个程序的一个显著特点是它结合了信息图形和原始统计能力。
8、创建信息性的扫描电镜图把研究结果传达给不熟悉统计数据的受众一直是研究人员和分析师的负担。