HLM 統計軟體
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類別統計分析軟體
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介紹HLM 是一款專業的多層次模型分析軟體，主要用於分析具有層次結構的數據。它被廣泛應用於社會科學、教育研究、心理學等領域，用於探索和解釋多層次數據中的變異。HLM的主要功能之一是其能夠處理具有多層次結構的數據，例如學生嵌套在班級中，班級又嵌套在學校中的數據結構。用戶可以執行模型比較與選擇，並探索這些模型之間的關係。此外，HLM還提供了豐富的統計分析功能，包括隨機效應分析、固定效應分析、混合效應模型等。這些模型可以幫助用戶理解不同層次之間的變異來源，並評估不同因素對結果變數的影響。HLM還具有強大的模型擬合和評估功能。用戶可以通過檢查模型的適配度指標來評估模型的有效性和適合度，並完成圖形化展示，確保建立的模型合理解釋觀察到的數據。
HLM 8.1 Multi-Level Model Analysis Software
• Improvements and corrections to model specification in GUI
for multiple outcome models, HLM4 etc.
• Corrected problems with the Exploratory Statistics options in
HLM2 and 3.
Output files:
• Problems with mixed model formulation in output file
corrected for a number of cases, for example HLM4 and
multiple outcome models.
• Confidence intervals for taus refined.
• Problems regarding production of and correct writing to
residual files fixed.
Analyses:
• Problems with degrees of freedom in HLM4 models has been
fixed.
• Revision of the weights implementation has been undertaken:
only marginal weighting now implemented.
• Graphing related crashes for categorical outcomes have been
fixed.
• Diagonalization of matrices revised.
• Missing data issues in HLM3, HLM4, HCM2, HCM3 and
HLMHCM addressed.
• Additional information added to output files for the AI routine
in the case of improper imputation.
系統規格
Windows 7, 8, 10
HLM 8.1多層次模式分析軟體
• 針對多結果模型，HLM4等的GUI中的模型規範的改進和更正。
• 更正了HLM2和3中的“探索性統計信息”選項的問題。
輸出文件：
• 在許多情況下，例如在HLM4和多個結果模型中，
糾正了輸出文件中混合
• 模型公式化的問題。
• taus的置信區間已精煉。
• 修復了有關生成和正確寫入殘留文件的問題。
分析：
• HLM4模型中的自由度問題已得到解決。
• 已對權重實施進行了修訂：現在僅執行邊際權重。
• 圖形相關崩潰的分類結果已得到修復。
• 矩陣的對角線修改。
• 解決了HLM3，HLM4，HCM2，HCM3和HLMHCM中的數據丟失問 題。
• 如果插補不正確，則將附加信息添加到AI例程的輸出文件中。
UNISTAT 10.11 統計分析套裝軟體
UNISTAT是視窗型統計分析軟體，運行於Windows平臺之上，其統計分析功能齊全、多種運行模式、介面友好、可操作性強、資料輸人輸出靈活。
Stat-200 v2.1 統計套裝軟體
Stat-200 是一個非常全面的通用統計軟件包。 它包含處理、分析和呈現數據所需的所有描述性統計、參數和非參數統計檢驗、圖形和數據轉換。 Stat-200 中的參數檢驗和程序共有 60 個，其中有 66 個非參數檢驗和程序以及 30 個不同的描述性統計。 方差分析是全面的，包括一般的 N 因子分析。 包括許多不尋常的程序，例如 生存分析。 所有測試都有相關的信息窗口，可提供文獻參考
SIMCA 17 多變量分析軟體
數據是公司最寶貴的資產之一。每天你都在不考慮它的情況下做出基於數據的決策，但是當數據變得太複雜而人類大腦無法管理時會發生什麼？SIMCA可幫助您簡化複雜程序並確保數據的最大價值。