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Haut de la Page. Outre les nombreux graphiques et diagnostiques destinés à décrire les fonctions discriminantes, le programme vous propose diverses options et statistiques pour la classification des anciennes ou des nouvelles observations dans un objectif de validation du modèle. Plus posté le 9 juillet Vous pouvez représenter les points lignes et colonnes avec les points supplémentaires dans un même graphique chaque type de point utilisant une couleur et un symbole de points différents, afin d’identifier rapidement les différents types de points du graphique. Les modèles peuvent être estimés par la méthode des moindres carrés ou du maximum de vraisemblance, en utilisant toute fonction personnalisée de perte.

Nom: statistica logiciel
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 18.60 MBytes

De nombreux tracés tels que nuages de points, histogrammes, tracés de normalité droite de Henry, normalité par moitié, écarts à la normalité , tracés de corrélations partielles, etc Au delà de la version bureautique en téléchargement qui intègre: L’utilisateur peut spécifier la périodicité du mouvement saisonnier, et choisir un modèle additif ou multiplicatif. Recherche Automatique de Réseaux, un outil de sélection automatique de l’architecture et de la complexité du réseau de neurones. En outre, le programme représente un module autonome que vous pouvez utiliser aussi bien pour construire vos modèles que pour les déployer.

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 shatistica courantes et généralistes comme les médianes, modes, quartiles, centiles personnalisés, moyennes et écarts-types, intervalles inter-quartiles, limites de confiance autour de la 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 le descriptif du module Analyse de Processus ainsi que statisticq 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 statisttica graphiques seront automatiquement produites.

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 – Catalogue des Logiciels Édités par StatSoft

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

La nature interactive du programme rend l’analyse exploratoire des données très simple. Par exemple, vous pouvez produire des graphiques exploratoires directement depuis 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 seul clic et affichés sous forme de diaporama. Outre les nombreux graphiques statistiques prédéfinis, vous avez à votre disposition quantité de graphiques pour représenter 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 lgoiciel. Divers formats globaux d’affichage sont proposés pour les corrélations ; les coefficients de corrélation significatifs peuvent apparaître en surbrillance automatiquement, statitica chaque cellule de la feuille de données peut reporter les n et loviciel 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, nuages matriciels, analyses par groupes.

Comme logicie 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 statistixa 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 par catégorie.

Vous avez par ailleurs la possibilité de tracer des nuages de points statisgica multi-groupeschaque catégorie distincte par exemple, définie selon les modalités d’une variable de classement statkstica par des filtres de sélection llogiciel 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 permettent 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 calculer sur chaque 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 les 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 ,ogiciel de ces sttistica mesures pour les 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 de valeurs arbitrairement sélectionnées mises en surbrillance dans votre feuille de données données d’entrée ou résultats d’analyses. 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 oogiciel 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 logicieo, 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 stztistica de figures et autres graphiques multidimensionnels intégrés, accessibles satistica 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 statisitca calculer de façon interactive les valeurs prévues pour des valeurs spécifiques des prédicteurs.

Analyses par Groupes ; procédures associées.

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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.

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Statistifa 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 statistiica 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 lpgiciel 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 statostica 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 kogiciel en fonction des résidus, des droites de Henry et des tracés de normalité par moitié des résidus, etc Transformations, Modélisation, Tracés, Autocorrélations.

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.

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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 statishica valeurs de la série originale. 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 bien adaptée pour ajuster des modèles avec de longs cycles saisonniers par exemple, des périodes de 30 jours.

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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 il 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.

Des prévisions peuvent être calculées pour tous les modèles d’intervention, et peuvent être 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 statsitica de résultats respectives reportent toutes les stafistica 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 statistics. Les résultats du lissage Exponentiel respectif, les résidus, ou le nombre demandé de prévisions sont disponibles et utilisables pour d’autres analyses et tracés.

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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.

Statistica

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 sttaistica 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 représenter les différentes composantes, en particulier par des tracés catégorisés mensuels ou trimestriels.

Modèles Polynomiaux de Distribution des Décalages. 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 permettent d’examiner la distribution sattistica 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 » llgiciel série, retrancher la moyenne, ou la fuseler. 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.

Ces densités peuvent être estimées à l’aide de pondérations et tailles de fenêtres personnalisées ou en utilisant celles de Daniell, Hamming, Bartlett, Tukey ou Parzen.

Une option, très utile pour l’analyse 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 les 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 logciiel « 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 peuvent être représentés en fonction des fréquences, périodes, ou log-périodes, soit pour logicoel les périodes fréquencessoit pour un segment donné uniquement.