Veri  Analizi Ana Sayfası
 


  

STATISTICA BaseRun your analyses from a Web browser
Bağımsız olarak kullanılabilen bu modül temel istatistikleri, performans, güç, ve STATISTICA teknolojisinin kullanım kolaylığıyla sunar. 

STATISTICA Base Windows 95, 98, NT, 2000, XP ve Windows Me ile uyumludur. Sahip olduğu analizler ve özellikler:


Tüm STATISTICA Grafik Araçları
Betimsel İstatistikler, Keşfedici Veri Analizleri
Korelasyonlar
Tablolar
İnteraktif Olasılık Hesaplayıcısı
T-testleri (ve diğer grup farklarının testleri)
Frekans Tabloları, Çapraz Tablolar, Çoklu Yanıt Analizleri
Çoklu Regrasyon Metodları
Parametre Dışı İstatistikler
ANOVA / MANOVA
Dağılım Seçimi

 


 

  BASE
  Multiv. Exp. Tech.
  Adv. Lin/NonLin Mod.
  Power Anlysis
  Data Miner
  Data Analysis Syst.
  Server Applications
  Neural Network
  Student Version
  Doc. Management Sys.
  OLAP
  Warehouse
  Statistica Mac
  Ürün Kataloğu

 

Descriptive statistics, breakdowns, and exploratory data analysis BETİMSEL İSTATİSTİKLER, TÜRLERE AYIRMA, KEŞFEDİCİ VERİ ANALİZİ. STATISTICA Base keşfedici analiz için metodların geniş bir yelpazesini sunar.

Betimsel İstatistikler ve Grafikler. Program, tüm birimler veya bir yada daha çok gruba ayrılmış değişkenler için özelleşmiş betimsel istatistikler ve diyagnostikler kadar, ortanca, mod, dörttebirlik, kullanıcı tanımlı yüzdebirlikler, ortalama ve standart sapmalar, dörttebirlik değişim aralığı, ortalama için güven aralığı, çarpıklık ve basıklık (herbirine ait standart hataları ile), harmonik ortalama, geometrik ortalamayı içeren genel amaçlı betimsel istatistikleri hesaplar. Tüm STATISTICA modüllerinde çok çeşitli grafikler keşfedici analizlere yardımcı olacaktır, örneğin çeşitli box-and-whisker grafikleri, histogramlar, iki değişkenli dağılım (3D veya kategorize edilmiş) histogramlar, işaretlenmiş alt grupları ile 2D ve 3D saçılım grafikleri, normal, yarı-normal, olasılık grafikleri, Q-Q grafikleri, P-P grafikleri gibi. Veriyi normal dağılıma uydurmak için birçok test bulunmaktadır. (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors ve Shapiro-Wilks' testleri; çok çeşitli diğer dağılımlara eğri oturtma yetenekleri mevcuttur. STATISTICA Process Analysis ve Graphics bölümünlerine bakınız.

By-Group Analyses (Breakdowns)GRUP ANALİZLERİ. Hemen hemen tüm betimsel istatistikler gibi özet grafikleri bir yada daha fazla gruplama değişkenlerine göre kategorize edilmiş veriler için hesaplanabilir. Örneğin, bir kaç fare tıklaması ile kullanıcı veriyi cinsiyet ve yaşa göre gruplara ayırabilir ve kategorize edilmiş histogramlar, Box-and-Whisker grafiği, normal olasılık dağılımları, saçılım grafiklerini inceleyebilir. Eğer ikiden fazla kategorik değişkenler seçilirse kademeli grafikler üretilebilir. Sürekli değişkenler tarafından guruplandırma seçenekleri vardır, örneğin, değişkeni istediğiniz sayıda aralığa ayırabilirsiniz veya değişkenin kaydedildiği şekilde tanımlanmış tekrar kodlama ustalığını kullanabilirsiniz (hemen hemen sınırsız karmaşıklıktaki gruplama seçenekleri herhangi bir noktada belirlenebilir. Bu seçenekler veri setindeki tüm değişkenleri içeren ilişkilere referans olabilir.) Buna ek olarak uzmanlaşmış hiyerarşik gruplama işlemi kullanıcıya altı kategorik değişkene kadar veriyi gruplamaya izin verir ve alt gruplar için çeşitli gruplanmış grafikler, betimsel istatistikler ve korelasyon matrisleri hesaplar (kullanıcı tüm gruplama tablosunda bazı faktörlerin gözardı edilmesini interaktif olarak isteyebilir ve herhangi bir marjinal tablo için istatistikleri inceleyebilir). Çeşitli formatlama ve etiketleme seçenekleri kullanıcının değişkenlerin uzun etiket ve tanımlamaları ile basım kalitesinde tablo ve raporlarını üretmesini sağlar. Oldukça büyük analiz dizaynları gruplandırma prosedüründe tanımlanabilir (örneğin, bir grup değişkeni için 100,000 grup) ve sonuçlar tüm ilgili ANOVA istatistiklerini içerir (tam ANOVA tablosu, varyans homojenliği için Levene and Brown-Forsythe testleri, yedi post-hoc test seçimini içerir). STATISTICA’nın tüm diğer modüllerindeki gibi geliştirilmiş doğruluk hesaplamaları (uygulanabildiği taktirde dört basmağa kadar) eşsiz seviyede doğruluk sağlamak için kullanılır. Programın interaktif yapısı veri keşfini çok kolaylaştırmıştır. Örneğin, keşfedici grafikler bazı hücrelere veya hücre grubuna fareyi işaret ederek direkt olarak elektronik tablodan üretilebilir. Daha karmaşık (örneğin çoklu gruplu) grafikler bir fare tıklaması ile üretilebilir ve slayt gösterim tarzında incelenebilir. Çeşitli önceden tanımlı istatistik grafiklerine ek olarak, sayısız ham verilerin grafik gösterimi, özet istatistikler, istatistikler arasındaki ilişkiler, gruplandırmalar gibi gerekli fare tıklamalarını azaltmak için dizayn edilmiş “işaretle ve tıkla” kolaylığı sayesinde kullanıcı tarafından tanımlanabilir. Tüm keşfedici grafik teknikler (grafikler kısmında tanımlanmış) grafiksel veri analizlerini kolaylaştırmak için istatistiklerle bütünleştirilmiştir (örneğin, interaktif uç değer temizlenmesi, altküme seçimleri, düzleştirme, dağılım oturtma, ayrıntılı temizleme seçenekleri yardımıyla kullanıcıya seçilmiş veriyi kolayca tanımlama ve/veya elde etmeyi sağlayan). Aşağıdaki Blok istatistikler bölümüne bakınız.
Başa Dön

Correlations KORELASYONLAR. Ayrıntılı seçenek seti, değişkenler arasında korelasyon ve kısmı korelasyon keşfine izin verir. Öncelikle, Pearson r, Spearman rank order R, Kendall tau (b, c), Gamma, tetrachoric r, Phi, Cramer V, contingency coefficient C, Sommer's D, uncertainty coefficients, part ve kısmi korelasyon, otokorelasyon, çeşitli uzaklık ölçümleri, vb, içeren pratikteki tüm ilişki ölçme ölçümleri hesaplanabilir (doğrusal olmayan regrasyon, sansürlü veriler için regrasyon ve diğer özelleşmiş korelasyon ölçümlerini STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models modülünde bulabilirsiniz).Korelasyon matrisleri kayıp veriler veya ortalama ikamesinin ikili veya casewise silinmesini kullanarak hesaplanabilir. STATISTICA’nın diğer modüllerindeki gibi, geliştirilmiş doğruluk hesapları (uygulanabildiği taktirde, üç ondalık basamaklı) eşsiz seviyede doğruluk üretmek için kullanılır. STATISTICA’daki diğer sonuçlar gibi, korelasyon matrisleri çeşitli formatlama opsiyonları ve sayısal sonuçları görmek için ayrıntılı kolaylıkları sağlayan elektronik tabloda gösterilir. Kullanıcı elektronik tablodaki kısmi korelasyona “işaret edebilir” ve katsayıların çeşitli “grafik özetlerini” göstermeyi seçer (örneğin güven aralıkları ile saçılım grafikleri, çeşitli 3D ikili dağılım histogramları, olasılık grafikleri, vb)

Temizleme ve uç değer bulma. Saçılım grafiklerinde geniş temizleme kolaylıkları, kullanıcıya grafikteki bireysel noktaları seçmeye/bırakmaya izin verir ve regrasyon çizgisindeki etkileri değerlendirir (veya öteki oturtulmuş fonksiyon çizgileri).

Numaraların formatlarını sunma. Korelasyon için çeşitli global gösterim formatları desteklenir; önemli korelasyon katsayıları otomatik olarak ışıklandırılır, elektronik tablodaki her hücrede n ve p gösterilecek şekilde genişletilebilir veya tüm betimsel istatistikleri içerecek detaylı sonuçlar işlenebilir (ikili ortalama ve standart sapma, B ağırlıkları, kesen, vb). Tüm öteki numerik sonuçlar gibi, korelasyon matrisleri elektronik tablonun sunduğu büyütme seçeneği ve interaktif kontrollü sunum formatı (örneğin +0.4 den +0.4131089276410193) gösterilir; böylece büyük matrisler, kullanıcı tanımlı büyüklük veya önemlilik seviyesini (örneğin karşılık gelen hücreler kırmızı ile işaretlidir) geçen katsayıların görsel aranmasını kolaylaştırmak için özetlenebilir.

Scatterplot, scatterplot matrices, by-group analyses Saçılım Grafiği, saçılım grafik matrisleri, grup analizleri. Tüm çıktı seçim diyaloglarındaki gibi değişkenler arasındaki ilişki modellerini incelemek için birçok global grafik opsiyonları bulunmaktadır, örneğin değişkenler serileri veya birimlerin alt kümelerindeki modelleri tanımlamak için dizayn edilmiş 2D ve 3D saçılım grafikleri gibi. Grup değişkenleri tarafından kategorize edilip ve kategorize edilmiş saçılımlar tarafından gözlemlenerek korelasyon matrisleri hesaplanabilir. Korelasyon matrisleri gruplara da ayrılabilir (herbir grup için bir matris), elektronik tabloda gösterilebilir, yığın korelasyon matrisi olarak saklanabilir (daha sonra STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models modülündeki Structural Equations Modeling and Path Analysis [SEPATH] analizinde kullanılabilir) Tüm korelasyon matrisi, matris saçılım grafik seçeneği (pratikte sınırsız yoğunlukta) ile bir grafikte özetlenebilir; geniş saçılım grafikleri matrisleri grafiğin seçilmiş kısımları büyütülerek interaktif olarak incelenebilir (veya büyütme modunda geniş grafikleri scrolling) Ek olarak gruplanmış saçılım matris grafikleri yaratılabilir (her verinin alt kümesi için bir matris grafiği). Alternatif olarak, çoklu altgrup saçılım matris grafiği belirli veri altkümelerinin (gruplama değişkenlerin seviyeleri veya herhangi karmaşıklıktaki seçim şartları tarafından tanımlanmış) farklı işaretlerle işaretleyerek yaratılabilir. Global model (örneğin eşyükselti grafikleri, düzleştirilmemiş yüzeyler, ikonlar,vb) arayışında korelasyon matrislerinin gözlenmesi için çeşitli öteki grafik metodları kullanılabilir. Tüm bu operasyonlar birkaç fare tıklaması ile yapılabilir ve analiz seçimlerini kolaylaştıracak çeşitli kısayollar sağlanır; istenilen sayıda elektronik tablo ve grafikler aynı anda ekranda görüntülenebilir böylece interaktif keşfedici analizleri ve karşılaştırmaları kolayca yapılabilir.
Başa Dön

Basic Statistics Sonuç elektronIk tablolarIndan hesaplanabIlIr temel istatistikler. STATISTICA, sonraki analizlerde girdi olarak kullanılmak için uygun olan (daha fazla değişiklik yapmaya gerek kalmadan) elektronik tablolardaki tüm numerik sonuçları sunan bütünleşmiş bir analiz sistemidir. Böylece, bir önceki analizlerin sonuç tablosundan temel istatistikler (veya başka istatistiksel analizler) hesaplanabilir. Örneğin 2000 değişkenin ortalama tablosu hızla hesaplanabilir ve bu tablo, değişken ortalamalarının dağılımını incelemek için girdi dosyası olarak kullanılabilir. Böylece temel istatistikler analizin herhangi bir aşamasında hesaplanabilir ve herhangi bir sonuç elektronik tablosuna uygulanabilir.

Blok İstatistikler. Her elektronik tablo için hesaplanabilien detaylı betimsel istatistiklere ek olarak elektronik tablodaki sayı bloğunu ışıklandırıp bu veri alt kümeleri için betimsel istatistikler ve grafikler üretmek mümkündür. Örneğin 2000 değişkenin merkezi eğilim ölçülerini (örneğin ortalama, mod, ortanca, geometrik ortalama, harmonik ortalama) hesapladığınızı varsayalım; ortalama ve ortanca ile 200 değişkenlik bir bloğunu ışıklandırarak tek bir operasyonla 200 değişkenlik alt küme üzerinden iki ölçümün çoklu çizgi grafiğini üretebilirsiniz. Statistiksel analiz blokları sıra veya sütun olabilir; örneğin değişik merkezi eğilim ölçümleri üzerinden değişkenlerin altkümesinden çoklu çizgi grafiklerini hesaplayabilirsiniz. Özetlersek, blok istatistik olanakları, veri veya çıktı elektronik tablolarındaki rastgele ışıklandırılmış değerlerden istatistik ve istatistiksel grafikler üretmenizi sağlar.
Başa Dön

Interactive Probability Calculator İnteraktIf olasIlIk hesaplayIcIsI. Esnek, interaktif olasılık hesaplayıcısına tüm araç çubuklarından ulaşılabilir. Birçok dağılımı kapsar (Beta, Cauchy, Chi-square, Exponential, Extreme value, F, Gamma, Laplace, Lognormal, Logistic, Pareto, Rayleigh, t (Student), Weibull, and Z (Normal)). Diyalogda (yoğunluk fonksiyonu, dağılım işlevi) bulunan interaktif güncellenen grafikler, ya enson önemli rakam (farenin sol tuşu) veya enson önemli rakamın yanındaki rakama (fareni sağ tuşu) ilerlemeyi sağlayan STATISTICA Smart MicroScrolls esnekliğinin avantajını yakalayarak görsel olarak dağılımları keşfetmenizi sağlar. İstenen durdurma alanları ile dağılımlarının özelleştirilebilir, birleşik grafiklerin üretilmesine imkanlar sağlanmıştır. Böylece, bu hesaplayıcı, dağılımları interaktif olarak keşfetmeyi sağlar. (Şekil parametrelerine dayanarak karşılık gelen olasılıklar gibi.)
Başa Dön

T-tests and Other Tests of Group Differences t-testI ve grup farkını test eden dIğer analIzler. Tek örnekleme (ortalamayı kullanıcı tanımlı sabitler ile test eden) kadar bağımlı ve bağımsız örnekler için t-testi hesaplanabilir; çok değişkenli Hotellin T2 testide mevcuttur (bkz ANOVA / MANOVA) ve GLM (General Linear Models), STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models de bulunmaktadır. Değişkenler (her girdi elektronik tablosunu ayrı bir örnek olarak düşünüp her kolondaki veriyi değişken olarak tanımlayabiliriz) ve kodlanmış gruplar (her birim için grup üyelerini tanımlamak için eğer veri cinsiyet gibi katagorik verileri içeriyorsa) arasında kıyaslamaya izin veren esnek opsiyonlar sağlanmıştır. Tüm prosedürlerdeki gibi geniş diyagnostik ve grafik opsiyonları sonuç menülerinde mevcuttur. Örneğin bağımsız örnekler için t-testinde, ayrı varyans tahminleri, varyans homojenliği için Levene ve Brown-Forsythe testi , çeşitli Box-and-Whisker grafiği, gruplanmış histogramlar ve olasılık grafikleri, gruplanmış saçılım grafikleri, vb ile t-testini hesaplamak için opsiyonlar sağlanmıştır. Öteki (daha uzmanlaşmış) grup farkı için olan testler diğer modüllerin birer parçasıdır. (örneğin., Nonparametrics, Survival Analysis (STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models modülü), Reliability/Item Analysis (STATISTICA Multivariate Exploratory Techniques modülü). 
Başa Dön

Frekans tablolarI, çapraz tablolar, stub-and-banner tablolarI, çoklu yanIt analizleri ve tablolar. Sürekli, kategorik ve çoklu yanıt değişkenleri veya çoklu iki değerli değişkenleri tablolaştırmak için geniş olanaklar sağlanmıştır. Tablonun düzeni ve formatını kontrol etmek için oldukça çeşitli seçenekler sunulmaktadır. Örneğin, çoklu yanıt değişkenleri veya çoklu iki değerli değişkeni içeren tablolarda, marjinal sayılar ve yüzdelikler, toplam yanıtlayanlara veya yanıtlara dayanabilir, çoklu yanıt değişkenleri çiftler halinde işlenebilir ve kayıp verileri sayma (yada ihmal etme) için çeşitli seçenekler bulunabilir. Tablodaki kategorilere, birimleri tayin eden kullanıcı tanımlı mantiki seçim şartlarına (veri setindeki değişkenler arasındaki ilişkilere referans olan, herhangi karmaşıklık seviyesindeki) dayanan frekans tabloları hesaplanabilir. Son (basım kalitesinde) raporları üretmek için tüm tablolar kapsamlı olarak özelleştirilebilir. Örneğin,özel “çok yönlü özet” tablolar, gruplandırma sitili, hiyerarşik olarak faktör ayarlanması ile üretilebilir; çapraz tabloların her hücresinde satır, sütun ve toplam yüzdelikler gösterilebilir; tablodaki kategorileri tanımlamak için uzun değer etiketlemesi kullanılabilir; tabloda kullanıcı tanımlı eşik değerinden fazla olan frekanslar ışıklandırılır, vb. Program çapraz tablodaki kümülatif ve göreli sıklıkları, Logit ve Probit dönüştürülmüş sıklıkları, normal beklenen sıklıkları (ve Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, ve Shapiro-Wilks testleri), beklenen ve artık sılıkları,vb gösterebilir. Çapraz tabloda bulunan istatistiksel testler şunlardır: Pearson, Maximum-Likelihood ve Yates-corrected Chi-squares; McNemar's Chi-square, Fisher exact testi (one- and two-tailed), Phi, and the tetrachoric r; include Kendall's tau (a, b), Gamma, Spearman r, Sommer's D, belirsizlik katsayısını içeren ek istatistikler. 

Grafikler. Grafik seçenekleri basit, gruplanmış ve 3D histogramları, kesit histogramları (tekli, ikili veya çoklu tabloların herhangi kesimleri) ve kompleks çapraz tablolar için frekansları özetleyen “frekansların etkileşim grafikleri” ni bulunduran birçok grafikleri (ANOVA daki ortlama grafiklerine benzer) içerir. Daha karışık (örneğin çok gruplu veya etkileşimli) grafikler interaktif olarak incelenebilir. Ayrıca Blok İstatistikleri, ve Log-linear Analizin bölümlerine (STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Modelinde bulunan) ve Correspondence Analizine(STATISTICA Multivariate Exploratory Techniques de bulunan) bakınız.
Başa Dön

Multiple RegressionÇoklu Regrasyon Metodları. Bu Modül basit, çoklu, adımsal (ileri, geriye, veya bloklar halinde), hiyerarşik , doğrusal olmayan (polinom, üstel, log, vb içeren), ridge, kesenli veya kesensiz (orijinden geçen regrasyon) ve ağırlıklı küçük kareler modellerini içeren regrasyon teknik uygulamalarını içerir. Ek ileri metodlar General Regression Modülünde bulunmaktadır. (örneğin en iyi altküme regrasyonu, çoklu bağımlı değişken için çoklu adım regrasyonu; kategorik faktör etkilerini içeren modeller; örnek tahmini ve doğrulanması için istatistiksel özetler, vb). Çoklu regrasyon modülünde, tam regrasyon tablosu (B, Beta katsayıları ve kesenin standart hataları, kesenli ve kesensiz modellerde R2, düzenlenmiş R2 ve ANOVA tablosu), kısmi korelasyon matrisi, regrasyon ağırlıkları için korelasyon ve kovaryanslar, matris tersi, Durbin-Watson d istatistiği, Mahalonobis ve Cook uzaklıkları, silinmiş artıklar, tahmin değerleri için güven aralıkları ve diğerlerini içeren detaylı istatistikleri ve tanı seti hesaplanabilir.

Tahmin edilen ve artık değerler. Detaylı artık ve aşırı uç analizi, çeşitli saçılım grafikleri, histogramlar, normal ve yarı normal olasılık grafikleri, detrended grafikleri, kısmi korelasyon grafikleri, farklı bireysel artık ve aşırı uç grafikleri ve diyagramları ve diğerleri için geniş grafik seçimleri bulunur. Bireyler için olan skorlar, elektronik tablodaki sonuçlar ile direkt olarak bütünleşmiş çok boyutlu grafikler ve keşfedici ikon grafikleri aracılığı ile görsel olarak açıklanabilir. Artık ve tahmin edilen skorlar güncel veri dosyasına eklenebilir. Bir öngörme rutini kullanıcıya what-if analizini gerçekleştirmesine ve kestiricilerin kullancı tanımlı değerlerine dayalı tahmin edilen skorları interaktif olarak hesaplanmasına izin verir.
Grup ile analizler; ilgili prosedürler. Oldukça geniş regrasyon dizaynları analiz edilebilir. Bir yada daha fazla kategorik değişkenler tarafından gruplara ayrılmış çoklu regrasyon analizi gerçekleştirmek için bir seçenek bulunmaktadır; İlave ek prosedürler, binlerce değişkenli modelleri, Two-stage Least Squares regrasyonu, grafikler ile Box-Cox and Box-Tidwell dönüşümleri destekleyen regrasyon motorunu içerir. STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models, Logit, Probit ve diğerlerini de içeren herhangi kullanıcı tarafından tanımlı doğrusal olmayan modelleri tahmin etmekte kullanılan, (Nonlinear Estimation, Generalized Linear Models (GLZ), Generalized Additive Models (GAM), Partial Least Squares models (PLS)) modüllerini içerir. Bu modül oldukça büyük korelasyon, kovaryans ve moment matrislerini analiz etmeyi sağlayan SEPATH, Structural Equation Modeling and Path Analysis analizini içerir.

Başa Dön

Nonparametric Statistics Parametre dIşI istatistikler The Parametrik olmayan istatistikler modülü bilinen bütün testleri ve bazı özel uygulama prosedürlerini içeren yorumsal ve betimsel istatistiklerin geniş seçimlerini bulundurur. Mevcut şu istatistikleri bulundurur: Wald-Wolfowitz runs testi, Mann-Whitney U testi (küçük örneklemler için gerçek olasılıklar [Z yaklaşımları yerine]), Kolmogorov-Smirnov testi, Wilcoxon eşli çiftler testi, sıra ile Kruskal-Wallis ANOVA, Median testi, Sign testi, Friedman ANOVA by ranks, Cochran Q testi, McNemar testi, Kendall coefficient of concordance, Kendall tau (b, c), Spearman rank order R, Fisher's exact testi, Chi-square testi, V-square statistic, Phi, Gamma, Sommer's d, contingency coefficients, ve diğerleri. (uzmanlaşmış parametre dışı istatistikler ve testler diğer ek modüllerin bir parçası olabilir, örneğin yaşam analizleri, Statistica Proses Analizi, ve diğerleri). Tüm (sıra düzenli) testler eşit sıralarla başa çıkabilir ve küçük n veya eşit sıralar için düzeltmeleri uygulayabilir. Program oldukça geniş analiz dizaynları ile başa çıkabilir. STATISTICA nın diğer modüllerindeki gibi, tüm testler grafikler ( çeşitli saçılım grafikleri, uzmanlaşmış box-and-Whisker grafikleri, çizgi grafikleri, histogramlar ve öteki 2D ve 3D grafiklerini içeren) ile bütünleştirilmiştir.
Başa Dön

ANOVA/MANOVA. ANOVA/MANOVA modülü General Linear modülün altkümesidir, ve yinelenmiş ölçümler olarak veya olmaksızın faktöriyel dizaynların varyansının tekli veya çoklu analizini gerçekleştirebilir; General Linear Model modülü kullanıcıya kategorik ve/veya sürekli kestirici değerleri, rastgele etkileri ve çoklu yinelenmiş ölçümler faktörleri (General Regression Model modülünde bulunan adımsal ve en iyi altküme seçenekleri mevcuttur) ile herhangi bir çeşit doğrusal modeli tanımlamasını sağlar. Kullanıcı Arayüzü. Gerçek değişkenler ve seviyelerin en yalın ve fonksiyonel terimlerini(teknik terim olarak değil, örneğin göstermelik değişken matrisini tanımlayarak) tüm dizaynlarda tanımlayabilirsiniz ve hatta az tecrübeli ANOVA kullanıcıları bile STATISTICA ile oldukça karmaşık dizaynları bile analiz edebilirler. General Linear Model modülündeki gibi, ANOVA/MANOVA dizaynlarını tanımlamak için üç alternatif kullanıcı arayüzü sağlar: (1) Dizaynı tanımlama prosesinde adım adım size yardımcı olacak dizayn sihirbazı. (2) İyi organize edilmiş diyaloglardan değişkenler, kodlar, seviyeler ve herhangi dizayn seçenekleri ile dizaynları tanımlamaya izin veren basit diyalog tabanlı kullanıcı arayüzü ve, (3) Anahtar kelime ve genel dizayn sözdizimini kullanarak dizayn ve dizayn seçeneklerini tanımlamak için sözdizimi editörü. Hesaplama Metodları. Program, varsayılan olarak, faktöriyel dizaynlar için sigma sınırlandırılmış parametrelendirmeyi kullanır ve dizayn dengesiz ve eksik olduğu zaman efektif hipotez yaklaşımını ( bakınız Hocking, 19810) uygular. Endüstri ve kalite-iyileştirme uygulamalarında (bakınız deneysel tasarım modülünün tanımlamaları) kesirli faktöriyel dizaynların tipik analizleri ile tutarlı testleri gerçekleştirecek V tipi ve VI tipi hipotezler kadar, tip I, II, III, ve IV hipotezlerini de hesaplayabilir. Sonuç İstatistikleri. ANOVA / MANOVA modülü, sonuçları raporlama için herhangi hesaplama rutinleri ile sınırlı değildir, böylece General Linear Model modülündeki mevcut detaylı analitik araçların hepsi burdada mevcuttur (detaylar için GLM modülünün tanımına bakınız); sonuçlar şu analizleri içerir: özet ANOVA tablosu, iki seviyeden daha fazla yenilenmiş ölçümler için tekli ve çoklu sonuçlar, Greenhouse-Geisser ve Huynh-Feldt ayarlamaları, etkileşim grafikleri, detaylı betimsel istatistikler, detaylı artık istatistikleri, planlanmış ve post-hoc karşılaştırmaları, hipotez ve hata terimlerini test etmek, detaylı diyagnostik istatistik ve grafikler (örneğin hücre içi artıkların histogramları, varyans teslerin homojenliği, ortlamaya karşı standart sapmanın grafikleri, vb)
Başa Dön

Distribution Fitting DağIlIm Uydurma TDağılım uydurma seçenekleri kullanıcıya değişken dağılımları ile teorik dağılımların oldukça çok olan çeşitleri karşılaştırılmasını sağlar. Veriye Normal, Rectangular, Exponential, Gamma, Lognormal, Chi-square, Weibull, Gompertz, Binomial, Poisson, Geometric, veya Bernoulli dağılımlarını uygulayabilirsiniz. Bu uyumu test etmek için Ki-kare testi veya Kolmogorov-Smirnov tek örnekli testi kullanabilirsiniz(uygulama parametreleri kontrol edilebilir); ayrıca Lilliefors and Shapiro-Wilks testleri de hesaplanabilir. Ek olarak, özelleştirilmiş histogramların(standart veya kümülatif) seçilmiş fonksiyon grafiği sayesinde ampirik dağılım belirli bir varsayılan dağılımına uydurulabilir; beklenen ve gözlenen frekanslar, farklılıklar ve öteki sonuçların çizgi ve çubuk grafikleri, çıktı elektronik tablodan hesaplanabilir. Kullanıcıların Beta, Exponential, Extreme Value (Type I, Gumbel), Gamma, Log-Normal, Rayleigh, and Weibull dağılımları için ençok olabilirlik parametre tahminlerini hesaplayabileceği STATISTICA Process Analysis modülünde öteki dağılım uydurma seçenekleri mevcuttur. Momentler tarafından (Johnson ve Pearson eğrileri ile) genel dağılım uydurma için olan seçenekler yanısıra, veriler için otomatik seçme ve en iyi dağılımı bulma seçenekleri bu modülde bulunur. Kullanıcı tanımlı 2- ve 3- boyutlu fonksiyonlar çizebilir ve grafiklerin üstüne eklenebilir. Bu fonksiyonlar Beta, Binomial, Cauchy, Chi-square, Exponential, Extreme value, F, Gamma, Geometric, Laplace, Logistic, Normal, Log-Normal, Pareto, Poisson, Rayleigh, t (Student), veya Weibull gibi geniş çapta dağılımları ve bunların integralini ve terslerini bulundurur. Daha önceden tanımlı veya kullanıcı tanımlı sınırsız karmaşıklıkta olan veri fonksiyonlarındaki imkanlar Nonlinear Estimation modülünde bulunur. (STATISTICA Advanced Linear/Non-Linear Models modülünde mevcuttur).