Аналіз таблиць життя, оцінки Каплана-Мейєра, регресійні моделі: Кокса, логнормальному, експоненціальна, що залежать від часу коваріати, різноманітні статистики та критерії. p align="justify"> Дисперсійний аналіз. Повний набір методів одновимірного і багатовимірного дисперсійного аналізу, фіксовані і змінні коваріати, апостеріорні критерії, контрасти, перевірка припущень дисперсійного аналізу, плани з повторними вимірами, ієрархічно вкладені плани, плани з пропущеними осередками та багато іншого. p align="justify"> Компоненти дисперсії. Змішані моделі дисперсійного аналізу, оцінка компонент дисперсії. br/>В
Графічні можливості. STATISTICA володіє величезними можливостями для побудови графіків безпосередньо з таблиць вихідних даних і таблиць результатів, причому графіка та аналіз даних тісно інтегровані. Наприклад, якщо після обчислення кореляційної матриці у користувача виникає потреба в графічному поданні кореляційної залежності, то досить помістити курсор на відповідний коефіцієнт кореляції, натиснути праву кнопку миші і в меню вибрати пункт Швидкі статистичні графіки, а потім одну з діаграм розсіяння (див. рис . 1.3). На екрані з'явиться потрібний графік. У різних модулях системи є свої спеціальні графіки, що враховують особливості одержуваних у них результатів. p align="justify"> Один із способів побудови графіків в системі STATISTICA - використовувати вікно Галерея графіків.
В
Регресійний аналіз у STATISTICA <# "justify"> Приклад використовує файл даних Poverty. sta. Відкрити його можна за допомогою меню Файл, вибравши команду Відкрити; найбільш ймовірно, що цей файл даних знаходиться в директорії/Examples/Datasets. Дані засновані на порівнянні результатів перепису 1960 і 1970 років для випадкової вибірки з 30 округів. Імена округів введені в якості ідентифікаторів спостережень. p align="justify"> Наступна інформація по кожній змінної наводиться в електронній таблиці Редактор специфікацій змінних (відкривається при виборі команди Всі специфікації змінних в меню Дані).
statistica архітектура інтерфейс регресійний
В
Мета дослідження. Ми проаналізуємо кореляти бідності (тобто предиктори, "сильно" корелюють з відсотком сімей, що живуть за межею бідності). Таким чином, будемо розглядати змінну 3 (Pt_Poor), як залежну або критеріальну змінну, а всі інші змінні - в якості незалежних змінних або предикторів. p align="justify"> Початковий аналіз. Коли ви обираєте команду Множинною регресії за допомогою меню Аналіз, відкривається стартова панель модуля Множинна регресія. Ви можете задати регресійне рівняння клацанням миші по кнопці Змінні в закладці Швидкий стартовою панелі модуля Множинна регресія. У вікні Вибору змінних виберіть Pt_Poor в якості залежної змінної, а всі інші змінні набору даних - в якості незалежних. У вкладці Додатково відзначте також опції Показувати описові статистики, кор. матриці.
В
...
