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Amos軟件

Amos軟件  26.0 中文版

二維碼
  • 軟件授權(quán): 共享軟件
  • 軟件大?。? 168.45MB
  • 軟件評分:
  • 軟件類型: 國產(chǎn)軟件
  • 更新時間: 2025-01-14
  • 應(yīng)用平臺: win7及以上
  • 軟件語言: 簡體中文
  • 版      本: 26.0 中文版

軟件介紹 相關(guān)專題 常見問題 下載地址

基本簡介
Amos軟件段首LOGO
Amos軟件中文版是一款功能強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)方程建模工具。Amos軟件官方版采用先進(jìn)的分析技術(shù)打造,支持回歸分析、因子分析、相關(guān)性分析和方差分析等,幫助用戶快速的對眾多數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。通過Amos軟件用戶可以輕松的創(chuàng)建模型以檢驗變量之間的相互影響及其原因。
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版本說明
軟件地址

Amos軟件截圖

Amos軟件介紹

      Amos是SPSS Statistics 軟件包中的獨(dú)立產(chǎn)品,該軟件基于強(qiáng)大的分析技術(shù)可以有效地對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,允許您使用程序和圖形用戶界面對數(shù)據(jù)建模,可以通過對包括回歸、因子分析相關(guān)性分析和方差分析等傳統(tǒng)多元分析方法的擴(kuò)展,為您的理論研究提供更多的支持,讓你制作出更加精確的模型。該軟件旨在幫助用戶快速的對復(fù)雜變量關(guān)系進(jìn)行假設(shè),并進(jìn)行研究,從而從數(shù)據(jù)中獲得更多的線索和信息,支持各種標(biāo)準(zhǔn)的多變量分析方法;同時,你可以借助直觀的圖形化和程序化界面來快速郭建方程模型,這些模型能夠更加準(zhǔn)確完整的展現(xiàn)出復(fù)雜的關(guān)系,從而為你的理論研究提供準(zhǔn)確的支持和輔助。在熟悉的環(huán)境中,任何的數(shù)值變量都可以用來建模,并對其它數(shù)值變量進(jìn)行預(yù)測和驗證,從而得到準(zhǔn)確的因果關(guān)系,軟件同時還提供廣泛的繪圖工具,拖放式操作讓你可以更快快速準(zhǔn)確的以路徑圖的方式定制模型,并且全程無需編程。

      新版本的AMOS 26還增加了探索性結(jié)果方程模型、輔助多組分析、高級文本輸出、擴(kuò)展的AMOS編程環(huán)境等功能,以快速創(chuàng)建模型以檢驗變量之間的相互影響及其原因,由于結(jié)構(gòu)方程模型是一次性地驗證復(fù)雜的因果關(guān)系,用標(biāo)準(zhǔn)方法以及在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展的方法進(jìn)行多元分析,因此比普通最小二乘回歸和探索性因子分析更進(jìn)一步,能獲得更精確、豐富的綜合分析結(jié)果。

Amos軟件功能介紹

      【圖形化用戶界面】

      通過路徑圖瀏覽器,可以顯示路徑模型以及當(dāng)前文件夾下所有路徑模型的描述以及小圖標(biāo)

      通過簡單的點(diǎn)擊來選擇程序的選項

      通過單擊鼠標(biāo)在路徑圖上直接創(chuàng)建新的變量

      一次點(diǎn)擊查看不同的組或模型

      瀏覽數(shù)據(jù)文件內(nèi)容

      直接從數(shù)據(jù)集中把變量名字拖拽到路徑圖上

      【建模能力】

      創(chuàng)建具有觀測變量和潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型(包括路徑分析和縱向數(shù)據(jù)模型)

      利用兩種方法指定候選模型:

      - 為每個候選模型設(shè)置一組參數(shù)相等的約束

      - 探索性方式應(yīng)用SEM。AMOS會嘗試很多模型,同時基于AIC及BIC統(tǒng)計量比較模型,并給出最佳模型的建議

      擬合驗證性因子模型,方差成分模型,變量中含有誤差的模型,以及一般的潛變量模型

      分析均值結(jié)構(gòu)以及多組數(shù)據(jù):

      - 利用自動化設(shè)置迅速地制定并檢驗多組數(shù)據(jù)

      同時分析來自多個總體的數(shù)據(jù)

      把因子及回歸分析合并到一個模型中同時擬合來節(jié)省時間

      同時分析多組模型:AMOS能夠確定哪些模型是嵌套的并能夠自動計算校驗統(tǒng)計量

      將路徑圖轉(zhuǎn)化為VB程序

      用自動生成的參數(shù)限制來擬合線性增長曲線模型

      【潛在類別分析(混合模型)】

      進(jìn)行市場細(xì)分研究

      估計每個類群或劃分的大小

      進(jìn)行混合回歸分析和混合建模

      進(jìn)行混合因子分析

      估計個體屬于某類群的概率

      訓(xùn)練分類模型。預(yù)先指定一些個體屬于某個組,再利用模型對剩余的個體分類

      在多組模型中,限定一些模型參數(shù)在各族相等,同時其它參數(shù)可隨不同組而變化

      【貝葉斯估計】

      通過指定內(nèi)容豐富的先驗分布,改進(jìn)估算。

      利用可自動調(diào)整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。

      以有序的分類數(shù)據(jù)和審查數(shù)據(jù)執(zhí)行估算。

      基于非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)創(chuàng)建模型,而無需將數(shù)字分?jǐn)?shù)分配給數(shù)據(jù)。

      使用審查數(shù)據(jù),而無需進(jìn)行除正常情況之外的假定。

      【處理海量計算模型】

      無論數(shù)據(jù)是否為正態(tài),您都可以利用功能強(qiáng)大的bootstrapping方法取得估計值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法,可以讓您簡單輕松地獲得任意參數(shù)估計的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差,包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和效應(yīng)估計

      檢驗多元正態(tài)并進(jìn)行離群值分析

      【模型創(chuàng)建】

      利用路徑圖設(shè)定模型

      借助圖形工具通過路徑圖直接修改模型

      在路徑圖上顯示模型自由度

      將部分單步路徑圖拷貝粘貼到其他路徑圖中

      【分析能力及統(tǒng)計功能】

      在存在缺失數(shù)據(jù)的情況下,利用全部信息的最大似然方法,獲得更有效,更小偏差的估計

      利用快速bootstrap模擬方法獲得任意檢驗分布下任意參數(shù)的近似置信區(qū)間,包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù):

      - 利用Bollen和Stine bootstrap方法評估模型

      - 計算百分位數(shù)置信區(qū)間以及修正偏差的百分位數(shù)置信區(qū)間

      通過隨機(jī)置換檢驗探查是否存在等價的或擬合更好的模型

      通過路徑圖上給兩個或以上參數(shù)設(shè)置相同標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)在同一個組或者不同組間參數(shù)相等的約束,包括均值,截距,回歸權(quán)重,協(xié)方差

      估計外生變量均值

      估計回歸方程的截距

      對任意參數(shù)執(zhí)行bootstrapping,以給出在正態(tài)分布的假定下任意模型參數(shù)的近似置信區(qū)間,包括利用蒙特卡洛模擬估計的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)

      多種估計方法,包括最大似然估計,未加權(quán)最小二乘,廣義最小二乘,Browne的漸進(jìn)自由分布標(biāo)準(zhǔn)以及自由尺度最小二乘

      二十多個用于模型評價的擬合統(tǒng)計量,包括卡方統(tǒng)計量,AIC,BIC準(zhǔn)則;Browne-Cudeck準(zhǔn)則(BCC);ECVI,RMSEA以及PCLOSE準(zhǔn)則;均方根殘差值;Hoelter的關(guān)鍵樣本指標(biāo);以及Bentler-Bonett和Tucker-Lewis指數(shù)

      利用bootstrapping或蒙特卡洛方法獲得任意參數(shù)的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計值及其它派生統(tǒng)計量

      可選擇利用觀測的信息矩陣估計標(biāo)準(zhǔn)誤差

      查看每個參數(shù)的P值及臨界值

      缺失數(shù)據(jù)填充

      為序次分類變量及刪失數(shù)據(jù)填充之

      填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)及潛變量得分

      三種填充方法:回歸,隨機(jī)回歸,貝葉斯方法

      個別填充:

      利用線性回歸填補(bǔ)缺失值

      個別或多重填補(bǔ):

      - 利用最大似然方法(ML)進(jìn)行隨機(jī)回歸填補(bǔ)-基于由觀測數(shù)據(jù)得到的參數(shù)估計;假定參數(shù)與它們的ML估計相等

      - 貝葉斯估計與隨機(jī)回歸填補(bǔ)方法類似;然而,這種方法假定參數(shù)是通過估計得到的,并不知道其確切的取值

      【制圖及其它工具】

      創(chuàng)建具有演示質(zhì)量的路徑圖:

      - 便捷地在路徑圖上展示/隱藏全部變量名字

      打印或粘貼路徑圖到其它應(yīng)用程序中

      使用工具箱按鈕,包括形狀調(diào)整,復(fù)制,適合頁面顯示,以及對齊等來繪制模型

      自定義工具條:

      - 為菜單項或AMOS宏的熱鍵(包括自定義宏)創(chuàng)建工具條按鈕

      - 給工具條按鈕創(chuàng)建圖標(biāo)

      - 創(chuàng)建快捷鍵執(zhí)行宏

      通過選擇工具條上按鈕擬合模型

      直接利用您指定的變量名進(jìn)行分析,不必使用任何希臘字母

      在路徑圖上添加標(biāo)題和備注

      利用工具條,菜單和熱鍵處理要經(jīng)常執(zhí)行的任務(wù)

      使用彈出式菜單顯示路徑圖上每個元素的有用選項

      利用反射和旋轉(zhuǎn)按鈕重新整理排列測量模型

      使用嵌入程序擴(kuò)展模型功能

      【文檔和幫助】

      豐富的具有交叉對照的在線幫助系統(tǒng),并具有對輸出結(jié)果的說明或解釋

      含有36個完整實(shí)例的用戶手冊

      【數(shù)據(jù)和文件管理】

      支持的文件類型包括:dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,.wk3,.wk4),Microsoft Access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav),以及文本(.txt,.csv)

Amos軟件特色

      SPSS Amos 支持您構(gòu)建態(tài)度模型和行為模型來反映復(fù)雜的關(guān)系。該軟件:

      提供結(jié)構(gòu)化的方程式建模 (SEM) - 易于使用,而且您可以方便地比較、確認(rèn)和優(yōu)化模型。

      使用貝葉斯算法分析 - 改進(jìn)模型參數(shù)的估算。

      提供各種數(shù)據(jù)歸因算法 - 創(chuàng)建不同的數(shù)據(jù)集。

Amos軟件安裝步驟

      1.在華軍軟件園下載Amos軟件中文版的安裝包,解壓后,雙擊“exe”文件,進(jìn)入安裝向?qū)?,單擊Next

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      2.點(diǎn)擊“Change”選擇安裝位置,一般默認(rèn)在C盤,推薦安裝在D盤,單擊Next

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      3.軟件正在安裝,請耐心等待安裝完成即可

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Amos軟件常見問題


模型識別問題

問題描述:模型中的潛變量沒有足夠的指標(biāo),導(dǎo)致模型無法得到準(zhǔn)確的估計。

解決方案:增加潛變量的指標(biāo),確保每個潛變量都有足夠的觀測變量來支持其估計。

收斂問題

問題描述:模型無法收斂,即優(yōu)化算法無法找到最優(yōu)解。

可能原因:模型復(fù)雜性較高、樣本量較小、初始值設(shè)置不當(dāng)?shù)取?

解決方案:簡化模型、增加樣本量、調(diào)整初始值或嘗試不同的優(yōu)化算法。

Amos軟件更新日志

      1. 優(yōu)化的腳步從未停止!

      2. 更多小驚喜等你來發(fā)現(xiàn)~

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Amos軟件作為一款應(yīng)用廣泛,功能強(qiáng)大的免費(fèi)圖像處理,該最新版的功能得到眾多網(wǎng)友的一致好評,強(qiáng)烈推薦大家下載使用,另外還有Photo BlowUp、Adobe Illustrator CC、美圖秀秀ps下載中文版免費(fèi)cs6、圖片工廠 官方正式版推薦給大家下載使用。

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