ький проект: можна задати відображення стількох діалогових вікон, таблиць результатів, графіків, скільки в даному випадку необхідно.
Методи аналізу. Система включає такі модулі: Основні статистики і таблиці. Вичерпний набір описових статистик, таблиці спряженості, таблиці прапорів і заголовків, кросстабуляція багатовимірних відгуків і багатовимірних дихотомій, обчислення кореляційних матриць, обробка пропущених даних, t-критерії для залежних і незалежних вибірок, критерії однорідності дисперсії, однофакторний дисперсійний аналіз. p align="justify"> Непараметрична статистика. Непараметричні критерії, рангові кореляції, підгонка розподілів. p align="justify"> Множинна регресія. Покрокова регресія з включенням і виключенням предикторів, нелінійна регресія, рідж-регресія, побудова прогнозів, всебічний аналіз залишків, обчислення прогнозів і довірчих інтервалів для прогнозованих значень (можна аналізувати дуже великі моделі, до 500 змінних). p align="justify"> Нелінійне оцінювання. Підгонка будь задається користувачем функції, що задається користувачем функція втрат, розривна регресія. p align="justify"> Тимчасові ряди і прогнозування. Широкий вибір моделей аналізу часових рядів, включаючи моделі АРПСС - авторегресії і проінтегрувати змінного середнього, моделі з інтервенцією, аналіз розподілених лагів, спектральний аналіз надзвичайно довгих часових рядів, перетворення рядів, включаючи швидке перетворення Фур'є і багато інших процедури поглибленого аналізу. p align="justify"> Кластерний аналіз. Широкий набір процедур кластерного аналізу, включаючи ієрархічне об'єднання, двухвходового об'єднання, метод до-середніх; алгоритми оптимізовані для аналізу дуже великих проектів, наприклад, методом к-середніх можна аналізувати 400000 спостережень з 10 змінними. p align="justify"> Факторний аналіз. Процедури факторного аналізу та аналізу головних компонент, ортогональні і косокутні фактори, ієрархічний аналіз косокутним факторів та ін
Канонічний аналіз. Обчислення канонічних змінних і канонічних коренів. p align="justify"> Багатомірне шкалювання. Аналіз відстаней, матриць подібностей і відмінності, діаграма Шепарда і ін
Дерева класифікації. Сучасні методи побудови дерев класифікації з категоріальними і порядковими предикторами і різними функціями втрат. p align="justify"> Аналіз відповідностей. Сучасні методи аналізу таблиць спряженості. p align="justify"> Структурне моделювання. Побудова структурних моделей, просунутий факторний аналіз. p align="justify"> Надійність і позиційний аналіз. Методи побудови анкет, оцінка надійності позицій і ін
Дискримінантний аналіз. Процедури всебічного дискримінантного аналізу, різноманітні статистики та графічне представлення результатів. p align="justify"> Логлінейний аналіз. Всебічний аналіз багатовхідних таблиць спряженості, автоматична побудова кращої моделі. p align="justify"> Аналіз виживаності. ...
