Statgraphics 18破解版是一款非常专业的数据分析软件。这款软件结合了多种科学的分析计算,为用户们提供了全放位的数据分析模式。需要的玩家千万不要错过。
属性能力分析Statlet
这个Statlet使用属性数据执行能力分析。数据可能包含样本中不合格项目的数量,或者一个项目可能有多个不合格项目的不合格总数。该分析基于二项式或泊松分布.Statlet将计算参数估计和置信限或置信上限,能力指数(在最佳估计和上限处)以及DPM(每百万个缺陷)。分析可以基于经典或贝叶斯方法
大数据
为了处理大数据,已经开发了称为Statgraphics大数据文件的特殊文件类型。这些文件的扩展名为.sgb,而不是.sgd。它们与标准的Statgraphics数据文件有两个重要的区别:
它们以二进制格式存储数字数据而不是文本。这避免了将每个数据值读入程序时将其转换为数字的步骤。
数据是逐列存储的,而不是逐行存储的。这将大大减少单个列被读入内存时的执行时间。
使用SGB文件,Statgraphics能够分析由数百万条记录和数千列组成的数据集。SGB文件只能由64位版本的Statgraphics 18访问。
双变量密度Statlet
所述 乙 ivariate密度Statlet 显示数字数据的2个栏所估计的密度函数。它使用二维等高线图或三维频率直方图。这两个变量的联合分布可以被假定为多变量正态分布或者使用非参数方法估计。
蝴蝶情节
的蝴蝶剧情 进行比较的属性数据的2个样本。它由2组条形图来显示每个样本在一组类别中的频率分布。
能力控制图表
该程序构建了用于监测能力指数(例如C p 和C pk)的阶段II统计过程控制图表。如果一个过程被认为能够满足规定的要求,那么这些图表就可以监控这些要求的持续符合性。
能力控制图设计Statlet
这个新的Statlet协助分析师在确定能力控制图表时应该有多大的样本。能力控制图表监控已被证明是稳定的和能够产生少量不合格的结果的过程。
分类和回归树
的分类和回归树过程实现机器学习过程来预测从数据观测。它创建了两种形式的模型:分类模型和回归模型。通过创建树来构建模型,其中每个节点对应于二元决策。给出一个特别的观察,一个人沿树的树枝走,直到找到一个终止的叶子。树的每个叶子与预测的类或值相关联。
明确的筛选设计
“实验设计向导”中增加了一种新的实验设计。被称为确定性筛选设计(Definitive Screening Designs),这些设计是能够估计涉及线性和二次效应的模型的小型设计,尽管二阶相互作用部分与自身和二次效应混淆。此外,6个或更多的因素的设计坍塌成设计,可以估计任何3个因素的完整的二阶模型(包括相互作用)。
人口统计图展示台
这个新的Statlet旨在说明随着时间的推移位置统计信息的变化。在p个时间段内给定每个k位置的数据,程序将生成一个动态显示,说明数据在每个位置的变化情况。每个位置的数据都使用大小与观测数据值成比例的气泡来绘制。现在也可以使用SHP文件来绘制边界。
任意删失数据的分布拟合
这个程序分析一个或多个观测数据不准确的数据。特别是,观察可能是右删失,左删失,区间删减或三种类型的组合。该程序计算汇总统计,拟合分布,创建图表,并计算生存函数的非参数估计。
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