统计分析软件SPSS Statistics 29中的新增职能
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IBM SPSS Statistics 29已颁布。此版本蕴含新的生计模型法式、开源扩大法式、UI和工作簿加强职能。
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新法式
线性OLS代替规划
弹性网
新的线性弹性网扩大法式估计因变量对一个或多个自变量的正则化线性回归模型。该图暗示该法式的输出示例。
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Lasso
新的线性套索扩大在一个或多个自变量上估计因变量的L1损失正则化线性回归模型 ，并蕴含显示轨迹图和基于交叉验证选择alpha超参数值的可选模式。该图暗示该过程的示例输出。
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Ridge
新的线性脊扩大法式为一个或多个自变量上的因变量估计L2或平方损失正则化线性回归模型 ，并蕴含显示轨迹图和基于交叉验证选择alpha超参数值的可选模式。该图暗示该过程的示例输出。
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参数化加快失效功夫（AFT）模型
新法式挪用了参数化生计模型法式与非复发性性命功夫数据。参数化生计模型假定生计功夫遵循一个已知的散布 ，这种分析适合加快失效功夫模型 ，其模型效应与生计功夫成正比。该图暗示该法式的输出示例。
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参数化生计模型-SURV AFT
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线性混合模型和广义线性混合模型中的Pseudo-R2
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Pseudo-R2怀抱和类内有关系数此刻蕴含在线性混合模型和广义线性混合模型的输出中（适其时）。决定系数R2是一个通常汇报的统计量 ，由于它代表了一个线性模型所诠释的方差比例。类内有关系数（ICC）是一个有关的统计量 ，它量化了多档次/分层数据中由分组（随机）成分化释的方差比例。
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号令语法
GENLINMIXED
此刻的输出蕴含Pseudo-R2怀抱和类内有关系数（适其时）。
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LINEAR_ELASTIC_NET
新的扩大号令使用Python sklearn.linear_model.ElasticNet类来估计一个因变量对一个或多个自变量的正则化线性回归模型。
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LINEAR_LASSO
新的扩大号令使用Python sklearn.linear_model.Lasso类来估计一个或多个自变量的因变量的L1损失正则化线性回归模型。该号令蕴含显示跟踪图和选择基于交叉验证的alpha超参数值的可选模式。
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LINEAR_RIDGE
新的扩大号令使用Python sklearn.linear_model.Ridge类来估计因变量对一个或多个自变量的L2或平方损失正则化线性回归模型。该号令蕴含显示跟踪图和选择基于交叉验证的alpha超参数值的可选模式。
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MIXED
此刻的输出蕴含Pseudo-R2怀抱和类内有关系数（适其时）。
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SURVREG AFT
新的扩大号令用非复发的性命功夫数据挪用参数化生计模型法式。
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Python and R upgrades
Python 3.10.4和R 4.2.0与IBM SPSS Statistics 29一路装置。
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取缔了暗藏未选择案例的职能
当选择了一个案例子集时 ，未选择的案例不再暗藏在数据编纂器中 ，并且未选择的案例也不会被抛弃。这暗示回到了Statistics 27.0.1和早期版本的行为。
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幼提琴图
Graphboard Template Chooser蕴含一个新的幼提琴图 ，它是箱形图和核密度图的混合体。幼提琴图显示数据中的峰值 ，用于可视化数字数据的散布。与只能显示汇总统计数据的箱形图分歧 ，幼提琴图描述了汇总统计数据和每个变量的密度。
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工作薄模式的改进
增长了两个新的工作薄工具条项目：显示/暗藏全数语法窗口和断根全数输出。在状态栏上还有一个新的按钮 ，能够在经典（输出和语法）和工作薄模式之间切换。
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搜索职能的加强
搜索职能此刻提供了在工具栏字段中直接输入术语和鄙人拉窗格中查看了局的选择。
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