INPIXON
SYSTAT 13.2 Statistik
Statistik
Deskriptive Statistik
Säule
- Arithmetisches Mittel, Median, Summe und Anzahl der Fälle
- Min, Max, Bereich und Abweichung
- Variationskoeffizient, std err des Mittelwertes
- Einstellbare Konfidenzintervalle des Mittelwerts
- Schiefe, Kurtosis, einschließlich Standardfehler
- Shapiro-Wilk-Normalitätstest
- Anderson-Darling-Normalitätstest
- Multivariate Schiefe und Kurtosis, Prüfung auf Signifikanz dieser Werte
- Henze-Zirkler-Test für multivariate Normalität
- N- & P- Kacheln: Cleveland, gewichteter Durchschnitt 1, gewichteter Durchschnitt 2, gewichteter Durchschnitt 3, engste, empirische CDF, empirische CDF (Durchschnitt)
- Getrimmte, geometrische und harmonische Mittel
- Stängel-und-Blatt-Anzeige
- Bootstrap-Schätzungen, Verzerrungen, Standardfehler und Konfidenzintervalle, Histogramme von Schätzungen
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Reihe
- Arithmetisches Mittel, Median, Summe und Anzahl der Fälle
- Min, Max, Bereich und Abweichung
- Variationskoeffizient, std err des Mittelwertes
- Einstellbare Konfidenzintervalle des Mittelwerts
- Schiefe, Kurtosis, einschließlich Standardfehler
- Shapiro-Wilk-Normalitätstest
- Anderson-Darling-Normalitätstest
- Multivariate Schiefe und Kurtosis, Prüfung auf Signifikanz dieser Werte
- Henze-Zirkler-Test für multivariate Normalität
- N- & P- Kacheln: Cleveland, Gewichteter Mittelwert 1, Gewichteter Mittelwert 2, Gewichteter Mittelwert 3, Empirische CDF, Empirische CDF (Mittelwert), Closest
- Getrimmte, geometrische und harmonische Mittel
- Stängel-und-Blatt-Anzeige
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- Bootstrap-Schätzungen, Verzerrungen, Standardfehler und Konfidenzintervalle, Histogramme von Schätzungen
MANOVA
- Verarbeitet eine Vielzahl von Designs
- Durchführung von Analysen mit wiederholten Messungen
- Mittelwertmodell für Designs mit fehlenden Zellen
- Tests innerhalb der Gruppe und zwischen den Gruppen
- MANCOVA
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Allgemeines lineares Modell
- Jedes allgemeine lineare Modell Y = XB+e
- Jede allgemeine lineare Hypothese ABC' = D
- Gemischte kategoriale und kontinuierliche Variablen
- Schrittweise Modellbildung
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
- Post-hoc-Tests
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- Siehe auch lineare Regression und ANOVA
Analyse gemischter Modelle
- Varianzkomponenten und Strukturen des linearen gemischten Modells
- Schätzungen der Parameter durch:
- Maximum Likelihood (ML)
- Eingeschränkte Maximum-Likelihood (REML)
- MIVQUE(0) im Falle von Varianzkomponenten
- ANOVA im Falle von Varianzkomponenten
- Konfidenzintervalle und Hypothesentests auf der Grundlage dieser Schätzungen
- Strukturen der Kovarianzmatrix der zufälligen Effekte
- Komponenten der Abweichung
- Diagonale
- Zusammengesetzte Symmetrie
- Unstrukturiert
- Strukturen für die Fehlermatrix:
- Komponenten der Abweichung
- Zusammengesetzte Symmetrie
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
Diskriminanzanalyse
- Klassische Diskriminanzanalyse (linear oder quadratisch)
- Vorrangige Wahrscheinlichkeiten, Kontraste
- Ausgabe: F-Statistiken, F-Matrix, Eigenwerte, kanonische Korrelationen, kanonische Scores, Klassifizierungsmatrix, Wilks' Lambda, Lawley-Hotelling, Pillai und Wilks' Trace, Klassifizierungstabellen, einschließlich Jackknifed, kanonische Variablen, Kovarianz- und Korrelationsmatrix, posteriore Wahrscheinlichkeiten und Mahalanobis-Distanzen
- Schrittweise Modellierung: automatische, vorwärtsgerichtete, rückwärtsgerichtete und interaktive Schritte
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- Robuste Diskriminanzanalyse
- Nützlich, wenn der Verdacht besteht, dass die Datensätze Ausreißer enthalten
- Lineare oder quadratische Analyse
- Speichern Sie den robusten Mahalanobis-Abstand, die Gewichte und die voraussichtliche Gruppenzugehörigkeit
Cluster-Analyse
- Hierarchisch
- Abstandsmaße: Euklidisch, Prozent, Gamma, Pearson, R-Quadrat, Minkowski, Chi-Quadrat, Phi-Quadrat, absolut, Anderberg, Jaccard, Mahalanobis, RT, Russel, SS
- Zusätzliche Optionen zur Angabe der Kovarianzmatrix für die Berechnung des Mahalanobis-Abstands
- Verknüpfungsmethoden: einfach, vollständig, Zentroid, Durchschnitt, Median, Ward, flexibles Beta, k-Nachbarschaft, einheitlich, gewichtet
- Schneiden des Cluster-Baums auf der Grundlage der angegebenen Knoten und der Baumhöhe
- Fünf Indizes für die Gültigkeit von Clustern: RMSTTD, Dunn, Davies-Bouldin, Pseudo F, Pseudo T2
- Schnelldiagramme: Dendrogramm, Matrix und Polar
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- K-means und K-medians
- Abstandsmaße: Euklidisch, MWSS, Gamma, Pearson, R-Quadrat, Minkowski, Chi-Quadrat, Phi-Quadrat, absolut, Mahalanobis
- Zusätzliche Optionen zur Angabe der Kovarianzmatrix für die Berechnung des Mahalanobis-Abstands
- Als Startwerte können angegeben werden: Keine, erste, letzte oder zufällige k, zufällige oder hierarchische Segmentierung, Hauptkomponente, Partitionsvariable, aus Datei
- Schnelldiagramme: parallele Koordinaten- und Mittelwert-/Standardabweichungsprofile
- Additive Bäume
- Eingabe: Ähnlichkeits- und Unähnlichkeitsmatrizen
- Schnelldiagramm: Dendrogramm
Faktorenanalyse
- Hauptkomponenten, iterierte Hauptachse, maximale Wahrscheinlichkeit
- Drehung: varimax, quartimax, equimax, orthomax, oblimin
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Zeitreihen
- Glättung: LOWESS, gleitender Durchschnitt, laufender Median und exponentiell
- Saisonale Anpassung
- Fourier- und inverse Fourier-Transformationen
- Box-Jenkins ARIMA-Modell
- Festlegung von Parametern für Autoregression, Differenz und gleitenden Durchschnitt
- Vorhersage und Standardfehler
- Polynomiell verteilte Verzögerungen
- Trendanalyse: Mann-Kendall-Test für nicht saisonale Daten und saisonale Kendall- und Homogenitätstests mit Sen-Steigungsschätzer
- Schnelldiagramme: Seriendiagramm, Autokorrelation, partielle Autokorrelation, Kreuzkorrelation, Periodogramm
Analyse fehlender Werte
- EM-Algorithmus
- Regressionsanpassung
- Speichern von Schätzungen, Korrelations-, Kovarianz- und SSCP-Matrizen
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Qualitätsanalyse
- Histogramm, Pareto-Diagramm, Box-and-Whisker-Plot
- Kontrolldiagramme: Laufkarte, Shewhart-Kontrollkarte, durchschnittliche Lauflänge, Betriebskennlinie, Summenkarte, gleitender Durchschnitt, erwartungsgewichteter gleitender Durchschnitt, X-MR-Karte, Regressionskarte, TSQ
- Prozessfähigkeitsanalyse
Survival-Analyse
- Nichtparametrisch: Kaplan-Meier, Nelson-Aalen und versicherungsmathematische Sterbetafeln mit Konfidenzintervallen
- Turnbull KM-Schätzung (EM)
- Kumulative Gefahren und logarithmische kumulative Gefahren
- Cox-Regression, parametrische Modelle: exponentiell, beschleunigt exponentiell, Weibull, beschleunigt Weibull, lognormal, log-logistisch
- Zensierung vom Typ I, II und III
- Stratifizierung, zeitabhängige Kovariaten
- Vorwärts- und Rückwärtsregression, automatische und interaktive schrittweise Regression
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
- Schnelldiagramme: Überlebensfunktion, Quantil-, Zuverlässigkeits- und Gefährdungsdiagramme, Cox-Snell-Residualdiagramm
Response Surface Methoden
- Passt ein Polynom zweiten Grades an eine oder mehrere Antworten auf mehrere Faktoren an
- Output: Regressionskoeffizienten, Varianzanalyse, Signifikanztests
- Optimale Faktoreinstellungen mittels kanonischer (für jede Antwort) oder Wünschbarkeitsanalyse (für alle Antworten gemeinsam),
- Schnelldiagramme: Wünschbarkeitsdiagramme
- Kontur- und Oberflächenplots mit festen Einstellungen für einen oder mehrere Faktoren
Pfadanalyse (RAMONA)
- Analyse von Kovarianz- oder Korrelationsmatrizen
- MWL (maximale Wishart-Wahrscheinlichkeit)
- GLS (verallgemeinerte kleinste Quadrate)
- OLS (gewöhnliche Kleinstquadrate)
- ADFG (asymptotisch verteilungsfreie Schätzung verzerrt, Gramian)
- ADFU (unvoreingenommen)
Conjoint-Analyse
- Monoton, linear, logarithmisch und Potenz
- Stress- und Tau-Verlustfunktionen
- Quick Graph: Darstellung der Gebrauchsfunktion
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Multidimensionale Skalierung
- Zwei-Wege-Skalierung: Kruskal, Guttman, Young
- Drei-Wege-Skalierung: INDSCAL
- Nicht-metrische Entfaltung
- EM-Schätzung
- Leistungsskalierung für Verhältnisdaten
- Schnelldiagramme: MDS-Diagramm, Shepard-Diagramm
Perceptual Mapping
- MDPREF
- Präferenzabbildung (Vektor, Kreis, Ellipse)
- Prokrustes und kanonische Rotationen
- Schnelldiagramm: Biplots
Teilweise geordnete Scalogramm-Analyse mit Koordinaten (POSAC)
- Guttman-Shye-Algorithmus; automatische Serialisierung
- Schnelldiagramm: Item Plot
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Analyse von Testaufgaben
- Klassische Analyse
- Ein- und zweiparametriges logistisches Modell
- Quick Graph: Item Plot
Analyse der Signaldetektion
- Modelle: normal, Chi-Quadrat, exponentiell
- Schnelldiagramm: Empfängerbetriebskennlinie
Räumliche Statistik
- 2D- und 3D-Variogramm, Kriging und Simulation
- Variogrammtypen: Semi-, Kovarianz-, Korrelationsdiagramm, allgemeines relatives, paarweises relatives, Semilogarithmus, Semimadogramm
- Semivariogramm-Modelle: sphärisch, exponentiell, gaußförmig, Potenz- und Locheffekt
- Kriging-Typen: einfach, gewöhnlich, nicht-stationär und Drift
- Schnelldiagramme: Variogramm und Konturdiagramm
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Klassifizierungs- und Regressionsbäume
- Verlustfunktionen: kleinste Quadrate, getrimmter Mittelwert, LAD, phi-Koeffizient, Gini-Index, Twoing
- Quick Graph: einzigartiger mobiler Baum mit Split-Statistiken und farbkodierten Untergruppendichten (Box, Dot, Dit, Jitter, Stripe)
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Monte Carlo (Zusatzmodul)
- Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator
- Multivariate Zufallsstichproben: Multinomiale, bivariate Exponential-, Dirichlet-, multivariate Normal- und Wishart-Verteilung
- IID Monte Carlo: Zwei generische Algorithmen - Rejection Sampling und Adaptive Rejection Sampling (ARS)
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC): Metropolis-Hastings (M-H) und Gibbs-Sampling-Algorithmen
- Monte-Carlo-Integration
Qualitätsanalyse (Add-on)
- F & E-Studien für die Spurweite
- Sigma-Messungen
- Taguchi's Verlustfunktion
- Taguchis Online-Kontrolle - Beta-Korrektur, Taguchis Verluste/Einsparungen
Wahrscheinlichkeitsrechner
- Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, der kumulativen Verteilungsfunktion, der inversen kumulativen Verteilungsfunktion und der oberen Schwanzwahrscheinlichkeit für 9 univariate diskrete und 28 kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Quick Graphs: Graphen der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion und der kumulativen Verteilungsfunktion für kontinuierliche Verteilungen
Planung von Experimenten
- Wählen Sie zwischen Classic und Advanced DOE mit dynamischem Assistenten
- Optimale Entwürfe
- Vollständige und unvollständige faktorielle Versuchspläne
- Lateinische quadratische Designs, 3-12 Stufen pro Faktor
- Box und Hunter 2-stufige unvollständige Designs
- Taguchi-Entwürfe
- Plackett und Burman Entwürfe
- Mischung: Gitter, Schwerpunkt, axial und Abschirmung
- Reaktionsflächen-Designs: Box-Behnken und zentrale zusammengesetzte Entwürfe
Zufallsstichproben
- Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator
- Zufallsstichproben aus einer Liste von 9 univariaten diskreten und 28 univariaten kontinuierlichen Verteilungen mit vorgegebenen Parametern
Leistungsanalyse
- Bestimmung des Stichprobenumfangs, um eine bestimmte Aussagekraft zu erreichen
- Bestimmung der Trennschärfe für einen einzelnen Stichprobenumfang oder eine Reihe von Stichprobengrößen
- Proportionen, Korrelationen, t-Tests, z-Tests, ANOVA (einseitig und zweiseitig) und generische Designs
- Entspricht den Hypothesentests für Mittelwerte und ihre verschiedenen Optionen
- Einseitige und zweiseitige Alternativen
- Quick Graph: Leistungskurve
Anpassung von Verteilungen
- 9 diskrete und 21 kontinuierliche univariate Verteilungen mit gegebenen oder geschätzten Parametern
- QuickGraphs: Graphische Darstellung der jeweiligen beobachteten und erwarteten Häufigkeiten während der Anpassung
- Chi-Quadrat- und Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstests; Shapiro-Wilk-Normalitätstest für normal, lognormal und logit normal
ANOVA
- Versuchspläne: unbalanciert, randomisierter Block, vollständiger Block, fraktional-faktoriell, gemischtes Modell, verschachtelt, Split-Plot, lateinisches Quadrat, Crossover und Change Over, Hotelling's T2
- ANCOVA
- Mittelwertmodell für Designs mit fehlenden Zellen
- Wiederholte Messungen: einseitig, zwei oder mehr Faktoren, drei oder mehr Faktoren
- Optionen zur Prüfung der Normalitäts- und Homoskedastizitätsannahmen
- Quadratsummen vom Typ I , II und III
- Automatische Erkennung von Ausreißern und einflussreichen Punkten
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
- Mehrfachvergleichstests - Tukey-Kramer HSD, Bonferroni, Fisher's LSD, Scheffe, Dunnett, Sidak, Tukey's b, Duncan, R-E-G-W-Q, Hochberg GT2, Gabriel Students-Newman_Keuls, Tamhane T2, Games-Howell, Dunnett's T3
- Konfidenzintervalle und Hypothesentests für benachbarte Differenz, Polynom bestimmter Ordnung und Metrik, Summe, Gewohnheit, Helmert, umgekehrter Helmert, Abweichung und einfache Kontraste
- Schnelles Diagramm: Mittelwert der kleinsten Quadrate
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Kreuztabellen und Assoziationsmaße
- Einweg-, Zweiweg- und Mehrwegtische
- Zeilen- und Spaltenhäufigkeiten, Prozentsätze, erwartete Werte und Abweichungen
- Listenlayouts, Kategorien ordnen, Intervalle definieren, auch fehlende Intervalle
- 2 x 2 Tabellen: Wahrscheinlichkeitsquotient Chi-Quadrat, Yates', exakter Test nach Fisher, Odds Ratio, Yule's Q
- 2 x k Tabellen: Cochran-Test
- r x r Tabellen: McNemar-Test, Cohen's Kappa
- r x c Tabellen, ungeordnete Niveaus: phi, Cramer's V, Kontingenz, Goodman-Kruskal's Lambda und Unsicherheitskoeffizienten
- r x c geordnete Stufen: Spearman's rho, Goodman-Kruskal's gamma, Kendall's tau-b, Stuart's tau-c, Somers' D
- Mehrweg-Tabellen: Mantel-Haenszel-Test
- Tabelle der Zählungen und Prozentsätze
- Zeilenabhängige und symmetrische Statistiken
- Zellstatistiken
- Assoziationsmaße für zweiseitige Tabellen zusammen mit Konfidenzintervallen; angegebenes Konfidenzniveau
- Standardisierte Tabellen (Zwei-Wege-Tabellen nach Kontrolle des Effekts einer dritten Variable)
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Loglineare Modelle
- Vollständige maximale Wahrscheinlichkeitsbetrachtung
- Pearson und Likelihood-Ratio-Chi-Quadrat
- Erwartete Werte, Lambda, SE-Lambda
- Kovarianzmatrix, Korrelationsmatrix
- Abweichungen, Pearson-Abweichungen, Iikelihood-Abweichungen, Freeman-Tukey-Abweichungen, Log-Likelihood
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- Dialogfeld mit der Möglichkeit, das gewünschte Modell direkt einzugeben
Multinormale Tests
- Shapiro-Wilk (marginaler) Normalitätstest
- Multivariate Schiefe und Kurtosis, Prüfung auf Signifikanz dieser Werte
- Henze-Zirkler-Test für multivariate Normalität
- Mahalanobis-Entfernungen speichern
- Schnelldiagramm: Beta-Q-Q-Diagramm
Analyse der Korrespondenz
- Einfach und mehrfach - Rohdaten oder Daten in tabellarischer Form
- Schnelldiagramme: Vektorielle und fallweise Darstellungen
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Korrelationen, Abstände und Ähnlichkeiten
- Kontinuierliche Daten: Pearson-Korrelationen, Kovarianz, SSCP
- Abstandsmaße: Euklidisch, City-Block, Bray-Curtis, QSK
- Rangordnungsdaten: Spearman, gamma, mu2, tau-b, tau-c
- Ungeordnete Daten: phi, Cramer's V, Kontingenz, Goodman-Kruskal's Lambda, Unsicherheitskoeffizienten
- Binomische Daten: S2, S3, S4, S5, S6, Tetrachorik, Anderberg (S7), Yule's Q, Hamman, Dice, Sneath, Ochiai, Kulczynski, Gower2
- Fehlende Daten: paarweise, listenweise Löschung, EM
- Erkennung und Schätzung von Hadi-Ausreißern
- Wahrscheinlichkeiten: Bonferroni, Dunn-Sidak
- Quick Graph: Streudiagramm-Matrix
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- Bootstrap-Schätzungen, Verzerrungen, Standardfehler und Konfidenzintervalle, Histogramme von Schätzungen im Falle von Pearson-Korrelationen und Rangordnungsdaten
Hypothesenprüfung
- Mittelwert: Z-Test mit einer Stichprobe, Z-Test mit zwei Stichproben, t-Test mit einer Stichprobe, t-Test mit zwei Stichproben, gepaarter t-Test, Poisson-Test mit Bonferroni, Dunn-Sidak-Anpassungen
- Varianz: Einzelne Varianz, Gleichheit von zwei Varianzen, Gleichheit von mehreren Varianzen
- Korrelation: Nullkorrelation, spezifische Korrelation, Gleichheit zweier Korrelationen
- Proportion: Einfache Proportion, Gleichheit zweier Proportionen
- Geeignete Schnelldiagramme
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Nichtparametrische Tests
- Unabhängige Stichproben: Kruskal-Wallis, Kolmogorov-Smirnov mit zwei Stichproben, Mann-Whitney
- Verwandte Variablen: Vorzeichentest, Wilcoxon signed rank test, Friedman-Test, Quade-Test
- Eine Stichprobe: Wald-Wolfowitz-Test läuft
- Eine Stichprobe: Kolmogorov-Smirnov-Test mit 9 diskreten und 28 kontinuierlichen univariaten Verteilungen, auch Lilliefors-Test
- Eine Stichprobe: Anderson-Darling-Test mit 29 kontinuierlichen univariaten Verteilungen
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Satz und kanonische Korrelation
- Ganz-, Halb- und Zweiteilmengenkorrelationen
- Rao F, R-Quadrat, geschrumpftes R-Quadrat, T-Quadrat, geschrumpftes T-Quadrat, P-Quadrat, geschrumpftes P-Quadrat, Korrelationen innerhalb, zwischen und zwischen Sätzen
- Zeilen-/Spaltenbetas, Standardfehler, T-Statistiken und Wahrscheinlichkeiten
- Kanonischer Redundanzindex nach Stewart-Love
- Kanonische Koeffizienten, Ladungen und Redundanzen
- Varimax-Drehung
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Robuste Regression
- Regression der kleinsten absoluten Abweichung (LAD)
- M Regression
- Regression des kleinsten Mittelwerts der Quadrate (LMS)
- Regression der kleinsten getrimmten Quadrate (LTS)
- Skala (S) Regression
- Rangregression
Cronbachs Alpha
- Cronbachs Alpha-Wert für zwei oder mehr Variablen
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Glatt & Plot
- 126 nicht-parametrische Glättungen einschließlich LOESS
- Fenster: feste Breite oder nächstgelegene Nachbarn
- Kerne: gleichförmig, Epanechnikov, biweight, triweight, tricube, Gaussian, Cauchy
- Methode: Median, Mittelwert, Polynom, robust, getrimmter Mittelwert
- Vorhergesagte Werte und Residuen speichern
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Lineare Regression
- Kleinste Quadrate
- Kreuzvalidierung, Speicherung von Residuen und Diagnosen, Durbin-Watson-Statistik
- Multiple lineare Regression
- Vorhersage für neue Beobachtungen
- Schrittweise Regression: automatisches, individuelles und interaktives Stepping, partielle Korrelationen
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
- Hypothesentests, Mischmodelle
- Automatische Erkennung von Ausreißern und einflussreichen Punkten
- Schnelldiagramm: Residuen im Vergleich zu den vorhergesagten Werten, Diagramm des angepassten Modells im Falle von einem oder zwei Prädiktoren (Konfidenz- und Vorhersageintervalle im Falle eines Prädiktors)
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
- Bootstrap-Schätzungen, Verzerrungen, Standardfehler und Konfidenzintervalle, Histogramme von Schätzungen
- Bayesianisch
- Prioritätsverteilung: diffuse oder (multivariate) Normal-Gamma-Verteilung
- Bayes-Schätzungen und glaubwürdige Intervalle für berechnete Regressionskoeffizienten
- Parameter der hinteren Verteilung geliefert
- Quick Graphs: Diagramme der Prior- und Posterior-Dichten der Regressionskoeffizienten
- Dachfirst
- Zwei Arten von Ridge-Koeffizienten: standardisiert und nicht standardisiert
- Quick Graph: Darstellung des Ridge-Faktors gegen die Ridge-Koeffizienten
Logistische Regression
- Binär, multinomial, diskrete Auswahl und bedingte Auswahl
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
- Robuste Standardfehler, Vorhersageerfolgstabelle, Ableitungstabelle
- Klassifizierungstabelle mit festgelegtem Schwellenwert
- Dummy-Variablen und Interaktionen
- Vorwärts- und Rückwärtsregression, automatische und interaktive schrittweise Regression
- Dezile des Risikos, Quantile und Simulation
- Hypothesentests
- Schnelles Diagramm: ROC-Kurve für binäre logistische Regression
Probit-Regression
- Dummy-Variablen und Interaktionen
- AIC, AICc, BIC-Berechnung
Partielle Least-Squares-Regression
- Nützlich in Situationen, in denen die Anzahl der Variablen im Verhältnis zur Anzahl der Fälle groß ist oder in denen Multikollinearität unter den Prädiktorvariablen zu erwarten ist
- NIPALS- und SIMPLS-Algorithmen
- Kreuzvalidierung
Zweistufiges Least-Squares-Verfahren
- Modell mit unabhängigen und/oder instrumentellen Variablen, mit Verzögerungen
- Diagnostische Tests für Heteroskedastizität und Nichtlinearität
- Polynomiell verteilte Verzögerungen
- Hypothesentests
Gemischte Regression
- Hierarchische lineare Modelle (HLM)
- Effekte als fest oder zufällig angeben
- Autokorrelierte Fehlerstrukturen
- Geschachtelte Modelle (2-Ebenen): Wiederholte Messungen, geclusterte Daten
- Unausgewogene oder ausgeglichene Daten
- Quick Graph: Streudiagramm, Histogramm oder Streudiagramm-Matrix der empirischen Bayes-Schätzungen
Nichtlineare Regression
- Gauß-Newton, Quasi-Newton, Simplex
- Ausgabe: vorhergesagte Werte, Residuen, asymptotische Standardfehler und Korrelationen, Vertrauenskurven und Regionen
- Besondere Merkmale: Cook-Weisberg-Konfidenzintervalle, Wald-Intervalle, Marquardting
- Robuste Schätzung: Absolut, Power, Trim, Huber, Hampel, t, Bisquare, Ramsay, Andrews, Tukey
- Maximum-Likelihood-Schätzung
- Stückweise Regression, kinetische Modelle, logistisches Modell für quantitative Antwortdaten
- Exakte Ableitungen
- Quick Graph: Streudiagramm mit angepasster Kurve
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife
Glatt & Plot
- 126 nicht-parametrische Glättungen einschließlich LOESS
- Fenster: feste Breite oder nächstgelegene Nachbarn
- Kerne: gleichförmig, Epanechnikov, biweight, triweight, tricube, Gaussian, Cauchy
- Methode: Median, Mittelwert, Polynom, robust, getrimmter Mittelwert
- Vorhergesagte Werte und Residuen speichern
- Wiederholungsstichproben - Bootstrap, ohne Ersatz, Jackknife