Diverses fonctionnalités vous permettent de croiser des variables continues, catégorielles, et à réponses ou dichotomies multiples. L’utilisateur peut utiliser le test d de Kolmogorov-Smirnov pour vérifier si les valeurs du périodogramme suivent une distribution Exponentielle c’est-à-dire, pour savoir si la série d’entrée est une série de bruits aléatoires. Plus posté le 9 juillet Prédire les problèmes de contrôle qualité à l’aide de techniques pointues de data mining. Vous pouvez affecter des étiquettes de causes et d’actions à l’aide d’un balayage interactif, mais vous pouvez également laisser le programme détecter et sélectionner les échantillons hors-contrôle pour vous. Vous pouvez ensuite évaluer l’ajustement par un test du Chi 2 ou par un test de Kolmogorov-Smirnov avec contrôle des paramètres d’ajustement ; les tests de Lilliefors et Shapiro-Wilk sont également proposés voir ci-dessus.

Nom: statistica logiciel
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 68.95 MBytes

Vous pouvez calculer des indices de capabilité et de performance du processus par exemple, les indices C pk , P pk , etc Dans le cadre d’une analyse spectrale simple, le programme calcule les fréquences, les périodes, les coefficients les sinus et cosinus, les valeurs du périodogramme, et estime les densités spectrales. GLM permet également de tester de manière simple les combinaisons linéaires des paramètres estimés ; spécification de termes d’erreur et effets personnalisés ; méthodes complètes de comparaison post-hoc des effets inter-groupes ainsi que des effets de mesures répétées, et effets d’interaction entre les mesures répétées. Les modèles de régression non-linéaires les plus courants sont prédéfinis dans le module Estimation Non-linéaire et peuvent être choisis simplement dans les menus. Calculs de puissance Calculs de taille d’échantillon Intervalles de confiance Calculateur de distributions de probabilités, et bien plus encore Très ergonomique et terriblement puissant. Valeurs prévues et résidus.

Tuteur pour le logiciel STATISTICA ([email protected])

statostica Langage de programmation Visual Basic et nombreux graphiques intégrés dans toutes les analyses. Ce produit est constitué des modules suivants: Statistiques Descriptives et Graphiques. Le programme calcule les statistiques descriptives les plus courantes et généralistes comme les médianes, modes, quartiles, centiles personnalisés, moyennes et écarts-types, intervalles inter-quartiles, limites de confiance autour de statostica moyenne, asymétries et aplatissements avec leurs erreurs-types respectivesmoyennes harmoniques et géométriques, ainsi que de nombreuses statistiques descriptives et diagnostiques spécialisés.

Différents tests sont proposés pour vérifier la normalité de vos données tests de Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors et Shapiro-Wilk ; vous pouvez toutefois tester l’ajustement de nombreuses autres distributions ; voir aussi atatistica descriptif du module Analyse de Processus ainsi que le paragraphe concernant l’ajustement dans les Graphiques. Analyses par Groupe Décompositions. La plupart des statistiques descriptives et graphiques de synthèse peuvent être calculés pour des données catégorisées décomposées selon une ou plusieurs variables de classement.

Par exemple, quelques clics de souris vous permettent de décomposer vos données en fonction du Sexe et de l’ Âge et de visualiser les représentations catégorisées sous forme d’histogrammes, de boîtes à moustaches, de tracés de normalité, de nuages de points, etc Si vous sélectionnez plus de deux variables catégorielles de classement, des cascades de graphiques seront automatiquement produites. statisgica

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Des options vous permettent de catégoriser vos données selon des variables continues ; par exemple, vous pouvez ventiler cette variable continue en un certain nombre de classes, ou utiliser l’une des options de recodification pour définir la manière dont la variable sera recodifiée vous pouvez spécifier des options de catégorisation d’une complexité quasi-illimitée, pouvant faire intervenir toutes les variables de votre fichier de données, et ce, à tout moment.

En outre, une procédure spécialisée de décomposition hiérarchique permet à l’utilisateur de catégoriser ses données en spécifiant jusqu’à six variables catégorielles, et de tracer toute une gamme de graphiques ou calculer de nombreuses statistiques descriptives et matrices de corrélations pour chaque catégorie l’utilisateur peut, de façon interactive, ignorer certains facteurs de la table de décomposition complète, et ne visualiser les statistiques que pour certains des tableaux marginaux.

statistica logiciel

De nombreuses options de mise en forme et d’étiquetage permettent à l’utilisateur de produire des tableaux et comptes-rendus de qualité, avec les noms et descriptions détaillées des variables.

La nature interactive du programme rend l’analyse exploratoire logixiel données très simple. Par exemple, vous pouvez produire syatistica graphiques exploratoires directement logicil les feuilles de données en pointant simplement avec la souris une cellule ou un groupe de cellules spécifiques. Des cascades de graphiques même complexes par exemple, catégorisation multiple peuvent être créées d’un logidiel clic et affichés sous forme de diaporama.

Outre les nombreux graphiques statistiques prédéfinis, vous avez à votre disposition quantité de graphiques pour statixtica vos données brutes, statistiques de synthèse, relations entre vos statistiques.

Voir aussi la section sur les Statistiques de Blocsci-dessous. Balayage et détection des points atypiques. Formats d’affichage des nombres. Divers formats globaux d’affichage sont proposés pour les corrélations ; les coefficients de corrélation significatifs peuvent apparaître en surbrillance automatiquement, et chaque cellule de la feuille de données peut reporter les n et niveaux pou encore, vous pouvez demander les résultats détaillés avec toutes les statistiques descriptives moyennes et écarts-types par couples, pondérations B, ordonnées à l’origine, etc Nuage de points, logicoel matriciels, analyses par groupes.

Comme dans toutes les boîtes de dialogue de résultats, de nombreuses options graphiques globales vous permettent de poursuivre l’analyse des relations entre les variables, comme par exemple divers nuages de points en 2D et 3D avec ou sans les noms d’observations destinés à identifier la structure des relations entre des séries de variables ou catégories d’observations.

Les matrices de corrélations peuvent être calculées en fonction des variables de classement et représentées dans des nuages de points catégorisés. Vous pouvez synthétiser une matrice de corrélations entière dans un même graphique grâce à l’option Nuage de points matriciel avec une densité quasi-illimitée ; vous pouvez examiner de larges matrices de nuages de points de façon interactive en « zoomant » sur des sections spécifiques du graphique ou en utilisant les barres de défilement en mode zoom [voir l’illustration ci-contre].

Vous pouvez également produire des nuages de points matriciels catégorisés un tracé matriciel logiciwl catégorie. Vous avez par ailleurs la possibilité de tracer statjstica nuages de points matriciels multi-groupeschaque catégorie distincte par exemple, définie selon les modalités d’une variable de classement ou par des filtres de sélection d’une complexité quasi-illimitée étant représentée par un symbole de points différent.

D’autres méthodes graphiques peuvent être utilisées pour représenter des matrices de corrélations et rechercher des structures globales par exemple, courbes d’isoréponse, surfaces non lissées, tracés de figures, etc Toutes ces opérations peuvent être réalisées en quelques clics et divers raccourcis sfatistica de simplifier le paramétrage des analyses ; vous pouvez afficher simultanément autant de feuilles de données et de graphiques que vous le souhaitez, ce qui permet de comparer les résultats et réaliser des analyses exploratoires interactives de façon extrêmement simple.

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Outre les statistiques descriptives que vous pouvez statistjca sur loviciel feuille de données, vous pouvez mettre des blocs de cellules numériques en surbrillance dans une feuille de données, et produire rapidement un certain nombre de graphiques et de statistiques descriptives sur ce bloc sélectionné sous-ensemble de données uniquement.

Par exemple, si vous avez produit une feuille de données avec statisticw caractéristiques de tendance centrale de variables par exemple, avec les moyennes, modes, médianes, moyennes géométriques et harmoniques ; vous pouvez mettre un bloc en surbrillance, disons de variables avec uniquement les moyennes et les médianes, puis produire un graphique curviligne multiple de ces deux mesures pour lgoiciel variables sélectionnées.

Vous pouvez réaliser des analyses statistiques sur des blocs de lignes ou de colonnes ; par exemple, vous pouviez également produire un tracé curviligne d’un groupe de variables en fonction de différentes caractéristiques de tendance centrale.

Pour résumer, les statistiques de blocs vous permettent de produire des statistiques et graphiques statistiques à partir logicieo valeurs arbitrairement sélectionnées mises en surbrillance dans votre feuille de données données d’entrée ou résultats d’analyses.

Statistica pour windows

Diverses options graphiques vous sont également proposées, en particulier des histogrammes simples, catégorisés multiplesou en 3D, des histogrammes croisés pour chaque « section » d’un tableau élémentaire, à double entrée, ou d’ordre multipleainsi que de nombreux autres graphiques, y compris un « tracé d’interaction des effectifs » qui synthétise les effectifs d’un tableau croisé complexe sur le même principe que les tracés de moyennes dans l’ANOVA.

Vous pouvez visualiser des cascades de graphiques même complexes par exemple, catégorisation multiple, ou interactions de façon interactive. Valeurs prévues et résidus. De nombreux tracés tels que nuages de points, histogrammes, tracés de normalité droite de Henry, normalité par moitié, écarts à la normalitétracés de corrélations partielles, etc Les résultats de chaque observation peuvent être représentés graphiquement à l’aide des tracés exploratoires de figures et autres graphiques multidimensionnels intégrés, accessibles directement depuis les feuilles de données.

Les résidus et les valeurs prévues peuvent être automatiquement ajoutées au fichier de données. Une routine de prévision permet à l’utilisateur d’effectuer des analyses conditionnelleset de calculer de façon interactive les valeurs prévues pour des valeurs spécifiques des prédicteurs. Analyses par Groupes ; procédures associées. D’autres procédures de régression permettent de traiter des modèles extrêmement importants.

Une option vous permet de réaliser des régressions multiples décomposées selon une ou plusieurs variables catégorielles régression multiple par groupe ; d’autres procédures permettent encore de traiter des modèles avec plusieurs milliers de variables, de calculer des régressions par les Moindres Carrés à deux Étapesainsi que des transformations Box-Cox et Box-Tidwell avec des graphiques.

Ce produit complémentaire contient également un module généraliste de Modélisation d’Équations Structurelles et d’Analyse de Causalité SEPATHqui vous permet d’analyser des matrices de corrélations, de covariance ou des moments, très importantes pour des modèles avec ordonnée à l’origine.

Par défaut, le programme utilise une paramétrisation sigma-restreint pour les modèles factoriels et applique l’approche de l’hypothèse efficace voir Hocking, lorsque le modèle n’est pas équilibré ou s’il est incomplet. Il est possible de calculer les hypothèses standard de type I, II, III, et IV ; les hypothèses de type V et de type VI permettent de réaliser des tests dans la logique des analyses-type des plans factoriels fractionnaires utilisés dans les applications industrielles et d’amélioration de la qualité voir aussi la description du module Plans d’Expériences.

Les modèles peuvent être estimés par la méthode des moindres carrés ou du maximum de vraisemblance, en utilisant toute fonction personnalisée de perte. Si vous utilisez la méthode des moindres carrés, vous pouvez utiliser les puissants algorithmes Levenberg-Marquardt et Gauss-Newton pour estimer les paramètres d’une régression linéaire ou non-linéaire. Pour des jeux de données de grande taille ou pour des problèmes très spécifiques de régression non-linéaire comme ceux classés comme « Ultra difficiles » parmi les Données Statistiques de Référence fourni par le National Institute of Standards and Technology; voir http: En utilisant les fonctions de perte, l’utilisateur a le choix entre quatre procédures puissantes d’estimation quasi-Newton, Simplex, déplacement de la structure de Hooke-Jeeves, et recherche de la structure de Rosenbrock de rotation des coordonnées afin d’obtenir des estimations de paramètres stables dans la plupart des cas, même avec des conditions numériques astreignantes voir la page Validation Benchmarks.

L’utilisateur peut spécifier tout type de modèle en saisissant l’équation respective dans un éditeur ces équations pouvant comporter des opérateurs logiques, ce qui vous permet d’estimer des modèles de régression discontinus et des modèles avec des variables d’indicateur. L’utilisateur peut contrôler tous les aspects de la procédure d’estimation par exemple, valeurs de départ, incréments, critères de convergence, etc Les modèles de régression non-linéaires les plus courants sont prédéfinis dans le module Estimation Non-linéaire et peuvent être choisis simplement dans les menus.

Ces modèles de régression incluent les régressions Probit et Logit pas-à-pas, le modèle de régression Exponentiel, et la régression linéaire par segment point de rupture. Les valeurs prévues et les résidus peuvent être ajoutés au fichier de données pour poursuivre l’analyse ultérieurement. De nombreux autres graphiques spécialisés permettent d’évaluer le processus d’ajustement et de représenter les résultats, en particulier l’histogramme des variables sélectionnées et des résidus, des nuages de points des valeurs observées en fonction des valeurs prévues et des valeurs prévues en fonction des résidus, des droites de Henry et des tracés de normalité par moitié des résidus, etc Transformations, Modélisation, Tracés, Autocorrélations.

Statistica

Les options disponibles permettent à l’utilisateur d’explorer de manière approfondie la structure de la série d’entrée, et de réaliser les transformations les plus courantes, notamment: Les analyses d’autocorrélations, d’autocorrélations partielles, et de corrélations croisées peuvent également être réalisées. Séries Chronologiques Interrompues – Analyses d’Intervention. Les modèles peuvent comporter une constante, et les séries peuvent être transformées avant l’analyse ; ces transformations sont automatiquement « annulées » lorsque les prévisions ARIMA sont calculées, afin que ces prévisions et leurs erreurs-types soient exprimées en termes de valeurs de la série originale.

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Les sommes des carrés conditionnelles peuvent être calculées par le maximum de vraisemblance approché ou exact, et la procédure ARIMA du module Séries Chronologiques est particulièrement logciel adaptée pour ajuster des modèles avec de longs cycles saisonniers par exemple, des périodes de 30 jours.

Le programme estime pour vous les paramètres, leurs erreurs-types et les corrélations entre les paramètres.

Prévisions et erreurs-types associées peuvent être calculées puis représentées, et ajoutées à la série de départ. En plus, de nombreuses options vous sont proposées pour étudier les résidus ARIMA pour la validité du modèlenotamment une large gamme de graphiques.

Plusieurs interventions simultanées peuvent être modélisées, et statisticca peut s’agir d’interventions abruptes-permanentes avec un seul paramètre, ou des interventions graduelles et temporaires avec deux paramètres vous pouvez visualiser les graphiques des différents motifs d’impact.

Logiciell prévisions peuvent être calculées pour tous les modèles d’intervention, et peuvent statistia tracées avec la série de départ ou ajoutées à la série originale. Lissage Exponentiel Saisonnier et Non Saisonnier. Le module Séries Chronologiques contient les 12 modèles courants de lissage Exponentiel.

L’utilisateur peut spécifier la valeur initiale du lissage, la valeur initiale du trend, et les facteurs saisonniers éventuellement. Vous pouvez spécifier des paramètres de lissage distincts pour le trend et les composantes saisonnières. L’utilisateur dispose d’une grille de recherche des paramètres afin d’identifier les meilleurs paramètres ; les feuilles de résultats respectives reportent sattistica les combinaisons de paramètres, l’erreur moyenne, l’erreur moyenne absolue, la somme des carrés de l’erreur, l’erreur quadratique moyenne, l’erreur moyenne relative, et l’erreur moyenne relative en valeur absolue.

Le plus faible de ces indices d’ajustement apparaît en surbrillance dans la feuille de résultats. En outre, l’utilisateur peut demander une recherche automatique des meilleurs paramètres en utilisant le critère de l’erreur quadratique moyenne, de l’erreur absolue moyenne, ou de l’erreur moyenne relative en valeur absolue une procédure générale de minimisation est utilisée.

Les résultats du lissage Exponentiel respectif, les résidus, ou le statistic demandé de prévisions sont disponibles et utilisables pour d’autres analyses et tracés. Un tracé de synthèse vous permet également de tester la validité du modèle de lissage Exponentiel respectif ; ce tracé représente la série de départ avec les valeurs lissées et les prévisions, ainsi que les résidus lissés tracés séparément selon l’axe Y droit.

L’utilisateur peut spécifier la périodicité du mouvement saisonnier, et choisir un modèle additif ou multiplicatif. Le programme calcule les moyennes mobiles, ratios ou différences, facteurs saisonniers, séries corrigées des variations saisonnières CVSle trend-cycle lissé, et la composante irrégulière aléas mineurs.

Ces composantes sont alors disponibles pour d’autres analyses ; ainsi, l’utilisateur peut tracer des histogrammes, tracés de normalité, etc L’organisation des options et des boîtes de dialogue suit fidèlement les définitions et conventions décrites dans la documentation du Bureau du Recensement.

Vous avez la possibilité de spécifier des modèles saisonniers additifs et multiplicatifs ou des facteurs de jours ouvrés et d’ajustement saisonniers. La variation des jours ouvrés peut être estimée par régression avec contrôle des aléas majeurset être utilisée pour ajuster la série conditionnellement si demandé.

Des options standard vous permettent de corriger les aléas majeurs, calculer les facteurs saisonniers, et calculer le trend-cycle l’utilisateur a le choix entre divers types de moyennes mobiles pondérées ; le programme peut sélectionner automatiquement la taille et le type optimal de moyenne mobile. Les composantes finales saisonnière, trend-cycle, irrégulière ainsi que la série CVS sont automatiquement disponibles pour d’autres analyses et représentations graphiques ; ces composantes peuvent également être enregistrées pour un traitement ultérieur avec d’autres programmes.

Le programme permet de stxtistica les différentes composantes, en particulier par des tracés catégorisés mensuels ou trimestriels. Modèles Polynomiaux de Distribution des Décalages.

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Les méthodes polynomiales de distribution des décalages accessibles dans le module Séries Chronologiques permettent d’estimer des modèles avec décalages sans contraintes ainsi que des modèles d’Almon sous contraintes. De nombreux graphiques vous statistoca d’examiner la distribution des variables du modèle. Le module Séries Chronologiques vous propose diverses techniques d’analyse spectrale décomposition de Fourier et d’analyse spectrale croisée. Le programme est particulièrement bien adapté à l’analyse de très longues séries par exemple, avec plus de Toutefois, l’utilisateur a la possibilité de consolider ou tronquer sa série avant de l’analyser.

Vous pouvez, avant votre analyse, « détrender » votre série, retrancher la moyenne, ou la fuseler. Dans le cadre d’une analyse spectrale statidtica, le programme calcule les fréquences, les périodes, les coefficients les sinus logicidl cosinus, les valeurs du périodogramme, et estime les densités spectrales.

Ces densités peuvent être estimées à l’aide de pondérations et tailles loogiciel fenêtres personnalisées ou en utilisant celles de Daniell, Hamming, Bartlett, Tukey ou Parzen. Une option, très utile pour logicel des longues séries, vous permet de n’afficher qu’un nombre donné de valeurs de densité ou du périodogramme les plus importantes en ordre décroissant ; ainsi, les pics statistiica plus forts du périodogramme ou de la densité peuvent aisément être mis en évidence dans des séries même longues.

L’utilisateur peut utiliser le test d de Kolmogorov-Smirnov pour vérifier si les valeurs du périodogramme suivent une distribution Exponentielle c’est-à-dire, pour savoir si la série d’entrée est une série de bruits aléatoires. De nombreux tracés permettent de synthétiser les résultats ; l’utilisateur peut représenter les coefficients sinus et cosinus, les valeurs du périodogramme ou du log-périodogramme, les valeurs de densité spectrale, et les log-densités selon les fréquences, périodes, ou log-périodes.

Pour les longues séries de départ, l’utilisateur peut choisir le segment période pour lequel les valeurs du périodogramme ou de densité seront tracées, ce qui permet d’accroître la « résolution » du tracé.

Pour les analyses spectrales croisées, en plus des résultats d’une analyse spectrale simple sur chaque série, le programme calcule le périodogramme croisé partie réelle et imaginaireles densités co-spectrales, le spectre de quadrature, l’amplitude croisée, les valeurs de cohérence et de gain, ainsi que le spectre de phase.

Tous ces résultats lpgiciel être représentés en fonction des fréquences, périodes, ou log-périodes, soit pour toutes les périodes fréquencessoit pour un segment donné uniquement.