IBM SPSS Amos 20190免费版3d建模工具

IBM SPSS Amos是一款功能强大的3d建模工具。需要进行Amos建模的用户快来试试这款 IBM SPSS Amos 吧！IBM SPSS Amos官方版本是一个非常实用的Amos建模工具。用户可以通过软件快速分析模型，并具有结构房模型spss功能。您可以通过绘制路径图在AmosGraphics中指定模型，并具有模型统计信息。功能，是一个非常好的3D建模工具，IBM SPSS Amos正式版的相关要求可以免费下载！

软件特色：

使用AmosGraphics类命名不可观察的变量

以下AmosGraphics插件为任何未命名的未查看变量指定名称。给出潜在的变量名称，如“F1”，“F2”等。唯一变量的名称是“e1”，“e2”

使用AmosGraphics类调整AmosGraphics中的所有矩形的大小

以下AmosGraphics插件可以将路径图中每个矩形的大小调整为大于最大观察变量名称的1.4倍。 Undraw方法在大小更改之前隐藏每个矩形，Draw方法在更改之后绘制它。可以通过按下撤消UndoToHere / UndoResume方法

使用AmosGraphics类计算新的拟合度量

以下插件增加了计算额外拟合度量的能力 -  AmosGraphics的归一化均方根残差（RMR）。运行此插件后，AmosGraphics会为其执行的每个分析显示标准化的均方根残差。

PD_PreFitOptions告诉AmosEngine计算规范化的RMR需要样本相关性和隐式相关性

PD_PostFitResults子例程计算并显示规范化的RMR。

软件功能：

分析能力和统计功能

估计回归方程的截距

在任意参数上执行自举，以在正态分布的假设下给出任意模型参数的近似置信区间，包括使用蒙特卡罗模拟估计的归一化系数

多种估计方法，包括最大似然估计，未加权最小二乘法，广义最小二乘法，Browne渐进自由分布准则和自由尺度最小二乘法

在丢失数据的情况下，使用所有信息的最大似然法来获得更有效，更小的偏差估计

使用快速自举模拟方法获得任意测试分布下任意参数的近似置信区间，包括归一化系数：

使用Bollen和Stinebootstrap方法评估模型

计算修正偏差的百分位置信区间和百分位置信区间

通过随机置换测试探索等效或更好拟合模型的存在

通过在路径图上的两个或多个参数上设置相同的标签来约束同一组或不同组之间的参数，包括平均值，截距，回归权重，协方差估计外生变量的平均值