
Statgraphics Centurion 18 es un producto integral de escritorio de Windows para análisis estadísticos, visualización de datos y análisis predictivo. Contiene más de 260 procedimientos que cubren una amplia gama de técnicas de análisis de datos. Statgraphics 18 presenta una GUI fácil de usar que no requiere aprender un lenguaje de comandos complicado. Especialmente útil para los profesionales es el StatAdvisor, que explica los resultados de los análisis estadísticos de manera adecuada para su presentación a los no estadísticos.
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Para descubrir lo que Statgraphics 18 tiene para ofrecer: haga clic en el botón de descarga que se encuentra arriba, mire el enlace del video a continuación, consulte las capacidades estadísticas que se enumeran en la barra lateral izquierda o simplemente desplácese por esta página.
1. Adiciones y mejoras de la Versión 18 : una extensa discusión sobre las muchas características nuevas. 2. Novedades de Statgraphics 18 : un resumen de las nuevas funciones. 3. Contenido de la Versión 18 : una lista completa de todas las pruebas y procedimientos estadísticos disponibles en Statgraphics 18. 4. Folleto de la Versión 18 : un folleto en color de seis páginas que describe Statgraphics 18. | ![]() |
Mejoras de la Versión 18
Statgraphics 18 es una actualización importante que contiene muchas características nuevas, que incluyen:
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Nuevas características y mejoras |
Análisis de capacidad de atributos StatletEste Statlet realiza un análisis de capacidad utilizando datos de atributos. Los datos pueden consistir en el número de elementos no conformes en una muestra o el número total de no conformidades si un elemento puede tener más de una no conformidad. El análisis se basa en la distribución binomial o de Poisson. Statlet calculará estimaciones de parámetros y límites de confianza o límites de confianza superiores, índices de capacidad (tanto en la mejor estimación como en el límite superior) y DPM (defectos por millón). El análisis puede basarse en un enfoque clásico o bayesiano |
Big DataPara manejar big data, se ha desarrollado un tipo de archivo especial llamado Statgraphics Big Data . Estos archivos tienen la extensión .sgb en lugar de .sgd . Se diferencian en 2 formas importantes de los archivos de datos estadísticos estándar:
Mediante el uso de archivos SGB, Statgraphics es capaz de analizar conjuntos de datos que consisten en muchos millones de registros y miles de columnas. Solo se puede acceder a los archivos SGB desde la versión de 64 bits de Statgraphics 18. video |
Densidad bivariada StatletEl B Densidad ivariate Statlet muestra la función de densidad estimada para 2 columnas de datos numéricos. Lo hace utilizando una gráfica de contorno bidimensional o un histograma de frecuencia tridimensional. Se puede suponer que la distribución conjunta de las 2 variables es multivariante normal o se puede estimar utilizando un enfoque no paramétrico. |
Parcela de mariposasLa Parcela mariposa compara 2 muestras de datos de atributos. Se compone de 2 conjuntos de barras que muestran la distribución de frecuencia de cada muestra en un conjunto de categorías. |
Gráficos de control de capacidadEste procedimiento construye gráficos de control de proceso estadístico de Fase II para monitorear índices de capacidad tales como C p y C pk . Dado un proceso que se considera capaz de satisfacer los requisitos establecidos basados en el análisis de datos variables, estos gráficos monitorean el cumplimiento continuo de esos requisito |
Diseño de gráfico de control de capacidad StatletEste nuevo Statlet ayuda a los analistas a determinar qué tan grandes deben ser las muestras al construir gráficos de control de capacidad. Los gráficos de control de capacidad monitorean procesos que han demostrado ser estables y capaces de producir resultados que producen un pequeño número de no conformidades. |
Árboles de clasificación y regresiónEl procedimiento Árboles de clasificación y regresión implementa un proceso de aprendizaje automático para predecir observaciones a partir de datos. Crea modelos de 2 formas: modelos de clasificación y modelos de regresión. Los modelos se construyen creando un árbol, cada uno de los cuales corresponde a una decisión binaria. Dada una observación particular, uno viaja por las ramas del árbol hasta encontrar una hoja que termina. Cada hoja del árbol está asociada con una clase o valor predicho. |
Diseños de cribado definitivosSe ha agregado un nuevo tipo de diseño experimental al Asistente de diseño de experimentos. Llamados diseños de cribado definitivos , estos diseños son pequeños diseños capaces de estimar modelos que involucran efectos lineales y cuadráticos, aunque las interacciones de segundo orden se confunden parcialmente con ellas mismas y con efectos cuadráticos. Además, los diseños para 6 o más factores colapsan en diseños que pueden estimar el modelo completo de segundo orden (incluidas las interacciones) para cualquiera de los 3 factores. |
Visualizador de mapas demográficosEste nuevo Statlet está diseñado para ilustrar los cambios en las estadísticas de ubicación a lo largo del tiempo. Dados los datos en cada una de las k ubicaciones durante p períodos de tiempo, el programa genera una visualización dinámica que ilustra cómo han cambiado los datos en cada ubicación. Los datos en cada ubicación se dibujan usando una burbuja cuyo tamaño es proporcional al valor de datos observado. Los archivos SHP ahora también se pueden usar para dibujar límites. |
Diagrama de diamantesEl procedimiento Diagrama de Diamante crea un diagrama para una variable cuantitativa única que muestra las n observaciones de muestra junto con un intervalo de confianza para la media de la población. Un procedimiento separado traza múltiples diagramas de diamantes para datos agrupados. |
Ajuste de distribución para datos censurados arbitrariamenteEste procedimiento analiza datos en los que una o más observaciones no se conocen exactamente. En particular, las observaciones pueden ser censuradas a la derecha, censuradas a la izquierda, censuradas a intervalos o una combinación de los tres tipos. El procedimiento calcula estadísticas resumidas, ajusta distribuciones, crea gráficos y calcula una estimación no paramétrica de la función de supervivencia. |
Gráfico de donasEl gráfico de anillos es una alternativa al gráfico circular. Es similar al gráfico circular, excepto que se elimina el centro. |
Pruebas de equivalencia y no inferioridadSe han agregado cuatro nuevos procedimientos para demostrar la equivalencia (dos lados) o la no inferioridad (unilateral). Se utilizan para comparar 2 medias independientes, comparar 2 medias pareadas, comparar una sola media con un valor objetivo y analizar los resultados de un estudio cruzado 2×2. A diferencia de las pruebas de hipótesis estándar que están diseñadas para demostrar la superioridad de un método sobre otro, las pruebas de equivalencia están diseñadas para demostrar que dos métodos tienen esencialmente la misma media. |
Mapa de calorEste procedimiento muestra la distribución de una variable cuantitativa sobre todas las combinaciones de 2 factores categóricos. Si uno de los 2 factores representa el tiempo, entonces la evolución de la variable se puede ver fácilmente usando el mapa. Se usa una escala de color degradado para representar los valores de la variable cuantitativa. |
Parcela LikertEl procedimiento de trama Likert analiza los datos registrados en una escala Likert. Las escalas Likert se usan comúnmente en la investigación de encuestas para registrar las respuestas de los usuarios a una declaración. Una escala típica de Likert de 5 niveles puede codificar las respuestas de los usuarios desde totalmente en desacuerdo hasta totalmente de acuerdo. Este análisis calcula estadísticas resumidas y muestra los resultados utilizando un gráfico de barras apiladas divergentes. |
Simulación de Monte Carlo: diagrama de tornado de sensibilidadEste gráfico muestra el efecto de cada variable de entrada en una respuesta cuando se cambia sobre un porcentaje específico de su distribución de probabilidad, con todas las demás variables mantenidas en sus valores medios. Las variables se ordenan de arriba a abajo en orden de su efecto general. |
Escalamiento multidimensionalEl procedimiento de escalamiento multidimensional está diseñado para mostrar datos multivariados en un espacio de baja dimensión. Dada una matriz de distancias n por n entre cada par de n observaciones multivariadas, el procedimiento busca una representación de baja dimensión de esas observaciones que conserve las distancias entre ellas lo mejor posible. La salida principal es un mapa de los puntos en ese espacio de baja dimensión (generalmente 2 o 3 dimensiones). R realiza los cálculos utilizando las funciones “cmdscale” e “isoMDS”. |
Números aleatorios normales multivariadosEste procedimiento genera números aleatorios a partir de una distribución normal multivariada que involucra hasta 12 variables. El usuario ingresa las medias variables, las desviaciones estándar y la matriz de correlación. Se generan muestras aleatorias que pueden guardarse en el libro de datos de estadísticas. |
Prueba de normalidad multivarianteEste procedimiento prueba si un conjunto de variables aleatorias podría provenir razonablemente de una distribución normal multivariada. Incluye la prueba H de Royston y las pruebas basadas en una gráfica de chi-cuadrado de las distancias al cuadrado de cada observación desde el centroide de la muestra. |
Límites de tolerancia multivarianteEl procedimiento Límites de tolerancia multivariante crea límites de tolerancia estadística para los datos que consisten en más de una variable. Incluye una región de tolerancia que limita un p% seleccionado de la población con 100 (1- a )% de confianza. También incluye límites de tolerancia simultánea conjunta para cada una de las variables utilizando un enfoque de Bonferroni. Se supone que los datos son una muestra aleatoria de una distribución normal multivariada. Los límites de tolerancia multivariados a menudo se comparan con las especificaciones de múltiples variables para determinar si la mayoría de la población está dentro de las especificaciones. |
Regresión OrtogonalEste procedimiento está diseñado para construir un modelo estadístico que describe el impacto de un solo factor cuantitativo X en una variable dependiente Y, cuando tanto X como Y se observan con error. Cualquiera de los 27 modelos lineales y no lineales puede ser ajustado. |
Pirámide de población StatletLa Pirámide de Población Statlet está diseñada para comparar la distribución de los recuentos de población (o valores similares) entre 2 grupos. Puede usarse para mostrar esa distribución en un solo punto en el tiempo, o puede mostrar cambios a lo largo del tiempo de manera dinámica. |
Parcela de la cintaEste nuevo método para mostrar superficies de respuesta se ha agregado a varios procedimientos, incluido el Asistente de DOE . |
Parcela de girasol StatletEl Sunflower Plot Statlet se usa para mostrar un diagrama de dispersión XY cuando el número de observaciones es grande. Para evitar el problema de sobre trazar símbolos de puntos con grandes cantidades de datos, se utilizan glifos en forma de girasoles para mostrar el número de observaciones en pequeñas regiones del espacio XY |
Extracción de textosUn nuevo procedimiento basado en cuadros de diálogo utiliza la interfaz Statgraphics to R para implementar la minería de texto utilizando la biblioteca tm . Puede extraer información de múltiples documentos de texto o analizar columnas de datos de caracteres ya cargados en la hoja de datos de Statgraphics. |
Gráfico de línea de base de series temporalesEste procedimiento traza una serie de tiempo en orden secuencial, identificando puntos que están más allá de los límites inferiores y / o superiores. Es ampliamente utilizado para trazar datos mensuales, como el Índice Oceanic Niño |
Parcela de tornadoLa Parcela Tornado compara 2 muestras de datos de atributos. Se compone de 2 conjuntos de barras que muestran la distribución de frecuencia de cada muestra en un conjunto de categorías. |
Densidad trivariada StatletEl Statlet de densidad trivariada muestra la función de densidad estimada para 3 columnas de datos numéricos. Lo hace utilizando una gráfica de contorno tridimensional o una gráfica de malla tridimensional. Se puede suponer que la distribución conjunta de las 3 variables es multivariante normal o se puede estimar utilizando un enfoque no paramétrico. |
Parcela de violínEl violín Plot Statlet muestra datos para una sola muestra cuantitativa utilizando una combinación de un gráfico de caja y bigotes y un estimador de densidad no paramétrico. Es muy útil para visualizar la forma de la función de densidad de probabilidad para la población de la que provienen los datos. Un procedimiento separado traza múltiples diagramas de violín para datos agrupados. |
Rosa de los vientos StatletEl viento Rose Statlet muestra los datos en una parcela circular, que representa la distribución de frecuencia de variables tales como la velocidad y dirección del viento. Puede usarse para mostrar la distribución en un solo punto en el tiempo, o puede mostrar cambios en el tiempo de una manera dinámica. |
X-13 ASIENTOS ARIMAEste procedimiento realiza un ajuste estacional de datos de series de tiempo utilizando el procedimiento actualmente empleado por la Oficina del Censo de los Estados Unidos. Como parte del procedimiento, la serie temporal se descompone en 3 componentes: ciclo de tendencia, estacionalidad y aleatoriedad. Cada componente se puede trazar por separado o guardar, junto con los datos ajustados estacionalmente. Los cálculos de ajuste estacional se realizan mediante el paquete “estacional” en R. |