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Statgraphics 19是一款非常专业的数据分析软件,旨在为用户提供完整的数据分析功能,包括多元化分析、 图标 分析、方差分析等等,特别适用于需要用到统计的数据分析师。而且Statgraphics 19提供几百种统计程序和特殊功能,比如新的仪表板可以用来 排版 显示来自不同分析的 表格 和图表,同时还实现数据的可视化,用户在工具栏上的空间上可以查看任何的图形功能。
1、数据可视化
数据可视化。查看大图并在可视化数据时获得新的见解。版本18包含十几个新的Statlets,以帮助可视化数据。通过操纵工具栏上的控件,可以动态查看随时间的变化。凭借Statgraphics卓越的图形功能,没有什么是看不见的!
2、R接口
R接口。 Statgraphics现在与R集成,使用户能够极大地扩展Statgraphics Centurion 18的功能。通过此界面,您可以享受R程序员和Statgraphics用户之间的无缝集成。在R工作的数据科学家现在可以与整个组织的其他人分享他们的工作,从而加快可操作信息的流动。
3、互动
互动。以您无法想象的方式与您的数据进行通信。Statgraphics 18具有连接数据, 加速 您的知识并充分利用结果所需的工具。使用滑块更改分析选项。使用工具栏控件放大有趣的功能或旋转 绘图 以获得更好的视图。检查异常点,突出显示子集或创建视频。
4、质量管理和改进
质量管理与改进。质量改进变得简单。需要SPC?毫不费力地将您的质量项目提升一个档次。使用新的动态偏差仪表板同时控制多个过程变量。请参阅我们广泛的质量评估,能力分析,控制图,量具研究,验收抽样,蒙特卡罗模拟和精益六西格玛的工具选择。
5、实验向导的设计
实验向导设计。轻松完成项目。减少开支。DOE向导将引导您完成实验设计过程的每个阶段。版本18为其广泛的筛选,响应表面,混合物和RPD实验目录添加了明确的筛选设计。使用动态响应曲面资源管理器可视化每个因素对拟合过程模型的影响。
6、StatAdvisor
StatAdvisor?。StatAdvisor使得可能不是专业统计人员的个人可以理解统计输出。它解释了从每个输出表中获得的关键见解,解释了结果的重要性(或缺乏)。StatAdvisor输出非常适合粘贴到报告中以传播给其他人。
1、用户界面
现在,选项和过程的选择由功能区栏和快速访问工具栏控制。
色带栏使您可以轻松找到所需的功能,而快速访问工具栏使您可以在使用自己喜欢的过程时跳过菜单。
现在,可以使用“分析”窗口在多窗格和单窗格模式之间切换。与早期版本一样,多窗格模式将每个表和图形放在拆分器窗口的单独窗格中。
单窗格模式将所有输出组合为单个报告样式格式。
2、仪表板
新的仪表板已添加到StatFolio窗口集中,可以并排显示来自不同分析的表格和图表。对于控制图,能力分析,回归,股票图和度量研究之类的程序,表或图形的背景可以被着色为绿色,黄色或红色,以指示所选索引,大的变化或异常残差的状态。
3、单变量混合物分布
“分布拟合(单变量混合模型)”过程将分布拟合到包含两个或多个单变量正态分布的混合物的连续数值数据。混合物的成分可以代表用于拟合整体分布的样品中的不同基团,或者混合物模型可以近似具有复杂形状的某些分布。该过程适合分布,创建图形并计算尾部面积和临界值。提供了用于确定需要多少个组件来代表数据样本的工具。
4、二元混合物分布
分布拟合(双变量混合分布)过程将分布拟合到包含两个或多个双变量正态分布的混合物的连续数值数据。混合物的成分可以代表用于拟合整体分布的样品中的不同基团,或者混合物模型可以近似具有复杂形状的某些分布。该过程拟合分布并创建拟合模型的图形。还提供了用于确定代表一个数据样本需要多少个组件的工具。
5、分段线性回归
所述分段线性回归程序被设计成安装一个回归模型,其中因变量Y和自变量X的关系是由2个或多个线性段的连续函数。使用非线性最小二乘法估计函数。用户指定段数和段连接位置的初始估计。然后,该过程将估计坡度,坡度变化以及坡度发生的位置。
6、稳定性研究
制药公司通常使用稳定性研究来估计药物的降解速率并确定保质期。通常在不同时间对多个批次的样品进行测量。最重要的是估算降解模型的预测下限与药物的规格下限相交的时间。根据数据的结构,批次可以视为固定因素或随机因素。
1、Statgraphics Centurion 19安装程序和补丁,运行.msi开始安装;
2、勾选允许用户协议,然后继续安装;
3、输入任意Name,组织;
4、选择软件安装目录,默认即可;
5、等待安装完成,点击close关闭安装引导;
6、打开“Crack”文件夹,根据安装版本将其中的文件复制到安装目录下覆盖源文件即可
默认安装目录为:C:Program FilesStatgraphicsStatgraphics Centurion 19 - X64
7、打开软件即为本,以上就是Statgraphics Centurion 19安装教程,希望对你有所帮助;
单因素方差分析
当数据根据仅一个因子分成组使用方差的单向分析。感兴趣的问题通常是:(a)是否有所述组之间的显著差异?,和(b)如果是的话,这些基团是从哪个更为显著不同?提供统计检验比较组手段,组中位数,以及集团的标准偏差。当比较装置,多范围检验被使用,其中最受欢迎的是Tukey的HSD过程。对于相同尺寸的样品,显著基差异可以通过检查装置情节,并确定那些不重叠的时间间隔来确定。
多因素方差分析
当一个以上的因素是存在且因素交叉,一个多因素ANOVA是适当的。的因素之间的两个主效应和相互作用可估计为这ANOVA检验的一部分。输出包括一个交互作用图,其示出了在2个因素的每个组合所估计的平均响应。注意:在左边的情节体内的脂肪与吸烟之间的强相互作用。
方差成分分析
方差成分分析是最常用的,以确定在该可变性被导入产品的水平。一个典型的实验可能会从每批选择多个批次,几个样品,然后运行复制对每个样品测试。的目标是确定是在每一级被引入总体工艺可变性的相对百分数。
一般线性模型
只要上述程序是不恰当的一般线性模型过程中。它可以用于与两个交叉和嵌套因素,模型,其中一个或多个变量是随机的,而不是固定的,并且当定量因素是与分类的人相结合的模型。可与GLM程序进行分析设计包括部分地嵌套设计,重复测量实验,分割图,和许多其他。例如,本书的设计和536-540(Wiley出版社,2005)实验分析(第六版)道格拉斯蒙哥马利页面包含一个实验设计既交叉和嵌套因素的一个例子。该数据,所述GLM过程产生几个重要的表,其中包括用于随机因素方差分量的估计。
制表
的制表程序的目的是总结属性数据中的一列。它以表格形式列出该列中的每个唯一值的发生频率。频率都以表格形式,并以图形作为柱状图或饼图显示。
交叉制表
的交叉制表分析过程旨在总结属性数据的两列。它构造示出在两列中的所有唯一对值的发生频度的双向表。统计被构造成量化列之间的关联度,以及测试运行,以确定是否有一列中的值,而在另一个的值之间的统计学显著依赖性。频率都以表格形式,并以图形作为一个柱状图,马赛克图或skychart显示。
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