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    SPSS 15.0 for Windows新特性
    作者：SPSS    商业智能来源：本站原创    点击数：    更新时间：2007-11-1    
    在SPSS命令语法语言的基础上提供与其它编程语言的结合功能。用其它语言编写的程序代码，如Python?，可以管理使用SPSS语法所编写的任务流。使用SPSS 15.0提供的扩展编程功能和特性，让SPSS for Windows成为了最强大的统计开发平台之一。SPSS 15.0，用户可以：
    ■ SPSS公司所提供的Python版本，这种开源编程语言与SPSSBase在同一张CD介质上。
    ■ 创建一流的用户自定义过程，为用户定义过程提供交互界面，并将用户定义过程所返回的结果在输出视窗中以枢轴表的形式表现出来
    ■ 利用语法来方便地进行打开/保存操作，并创建新的输出文件。例如，在指定的路径下，创建新的报表输出。
    ■ 在日志中自动保存命令语法。用户也可以直接凑够日志中复制出语法命令来创建语法文件来实现自动化功能用户可以访问SPSS开发中心www.spss.com/deventral来获得共享的代码，工具和编程设计建议。
    认证
    在SPSS 15.0中提供了多种认证方式让用户可以方便的进行产品认证。如果用户是站点认证管理员：
    ■ 立即申请认证码
    ■ 给最终用户发送模板让他们能够自行安装SPSS
    ■ 对于站点安装过程可以推送多个授权码。甚至可以在推送SPSS Base授权码的同时推送其它附属模块的授权码
    SPSS Advanced Models 15.0增强功能
    新增的广义线性模型（GZLMs）和广义估计方程（GEEs）可用于处理类型广泛的统计模型问题。广义线性模型和广义估计方程代表了一体化框架，包括了传统的因变量正态分布线性模型，Logistic模型，二分变量的probit模型，计数数据的loglinear模型，以及各种其它非标准的回归模型。广义线性模型能够替代许多过去使用的统计分析模型，例如正态分布响应的线性回归模型，二分数据的logistic模型，计数数据的loglinear模型和许多非常有用的统计模型。广义估计方程对广义线性模型进一步扩展来适应纵向相关数据和已聚类数据。这些统计过程为下列输出提供了统一的框架：
    ■ 数值: 线性回归，方差分析，协方差分析，重复测量分析和Gamma回归
    ■ 计数数据: Loglinear模型, logistic回归, probit回归, Poisson回归, 和negative binomial回归
    ■ 事件/试验数据: Logistic回归
    ■ 索赔数据: Inverse Gaussian回归
    ■ 主题内相关响应: GEE或相关的响应模型
    SPSS Regression Models? 15.0 增强功能
    当用户使用多项Logistic回归统计分析功能时在分类表中可以获得更多的诊断功能，这些诊断性能包括一致性百分比，非一致性百分比，数据打结百分比，logistic模式的C-值，以及
    Sommer’s D, Gamma, and Tau-a统计值
    SPSS Complex Samples? 15.0增强功能
    本附属模块中新增了一个统计算法并对已有的统计过程进行了优化。用户可以：
    ■ 对复杂的样本使用复杂样本序次回归，可以对序次输出进行准确地预测
    ■ 使用复杂样本计划（CSPLAN）统计过程从两个简单随机样本（SRS）中选择估计因子
    SPSS Data Preparation? 15.0 增强功能
    SPSS Data Preparation* 附加模块让用户在数据准备过程进行流水线似的操作，让分析过程更快速，并得到更精确的分析结果。使用新的Optimal Binning分析过程，用户可以更精确地对名义变量进行算法分析（如Na?ve Bayes和logit 模型）。新的Optimal Binning分析过程可以对尺度变量进行分级或是设定类别切分点。有三种优化分级方式可选：非监督式，监督式，和混合式方法
    Amos? 7.0 增强功能
    这是一个功能强大，方便易用的结构化方程（SEM）软件，用户可以创建实用模型而不必用标准的多变量统计方法或独立使用其它回归模型。使用过程中，可以方便地将Amos结合到SPSS工作流中。Amos 7.0提供了基于Bayesian估计的扩展统计功能，包括：
    ■ 在有序分类数据和删失数据上进行估计：
    – 基于非数值型的数据创建模型，而并不需要给每个数据赋予数值；
    – 对删失数据不必进行假设
    ■ 对于有序分类数据或删失数据进行数据填补。结果数据可以直接用于那些需要数值数据作为输入参数的程序。
    ■ 对于缺失数据和部分缺

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