{"id":12272,"date":"2023-07-24T12:35:32","date_gmt":"2023-07-24T12:35:32","guid":{"rendered":"https:\/\/grafiti.com\/systat\/systat-produkteigenschaften\/"},"modified":"2024-01-13T07:15:57","modified_gmt":"2024-01-13T07:15:57","slug":"systat-produkteigenschaften","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/grafiti.com\/de\/systat\/systat-produkteigenschaften\/","title":{"rendered":"Systat Produkteigenschaften"},"content":{"rendered":"\t\t
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INPIXON<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Produktmerkmale\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Entdecken Sie die neuesten Erg\u00e4nzungen zu den Statistikfunktionen von SYSTAT 13\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vorhersage der Fehlervarianz von Zeitreihen mit ARCH und GARCH\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Herk\u00f6mmliche Verfahren der Zeitreihenanalyse gehen davon aus, dass die Varianz der zuf\u00e4lligen (Fehler-)Terme in den Reihen \u00fcber die Zeit konstant ist. In der Praxis weisen jedoch bestimmte Reihen, insbesondere im Finanzbereich, eine Volatilit\u00e4t mit unterschiedlichen Varianzniveaus in verschiedenen Zeitr\u00e4umen auf. Um dieses Ph\u00e4nomen zu erfassen und zu modellieren, wurden autoregressive bedingte Heteroskedastizit\u00e4tsmodelle (ARCH) entwickelt. Hier wird die Varianz an jedem Punkt der Reihe anhand der vergangenen St\u00f6rungen in der Reihe modelliert. Das ARCH-Modell erfordert im Allgemeinen eine gro\u00dfe Anzahl von Parametern, um die Dynamik der Fehlervarianz erfolgreich zu erfassen. Das Modell der verallgemeinerten autoregressiven bedingten Heteroskedastizit\u00e4t (GARCH) tr\u00e4gt durch die Einf\u00fchrung zus\u00e4tzlicher autoregressiver Terme der Fehlervarianz zur Parameterparsimonie bei der Modellierung bei.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Update der Zeitreihenanalyse von SYSTAT 13 bietet Folgendes:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSch\u00e4tzung von ARCH- und GARCH-Modellparametern durch verschiedene Implementierungen (BHHH, BFGS und Newton-Raphson) der Maximum-Likelihood-Methode mit verschiedenen Optionen f\u00fcr Konvergenzkriterien.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tVorhersagen f\u00fcr Fehlerabweichungen unter Verwendung der Parametersch\u00e4tzungen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDer Jarque-Bera-Test auf Normalit\u00e4t der Fehler.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Finden Sie die besten Pr\u00e4diktoren mit Best Subsets Regression\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Bei der Entwicklung eines multiplen (linearen) Regressionsmodells w\u00e4re es sch\u00f6n, wenn die Anzahl der Pr\u00e4diktoren im entwickelten Modell gering w\u00e4re, ohne dass die Vorhersagekraft darunter leidet. Die Regression der besten Teilmengen geht auf dieses Problem ein.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDas beste Modell wird anhand verschiedener Kriterien wie R2, bereinigtes R2, Mallows Cp, MSE, AIC, AICC und BIC ermittelt.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
    • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSYSTAT 13 bietet dann an, eine vollst\u00e4ndige Regressionsanalyse f\u00fcr den vom Benutzer gew\u00e4hlten Datensatz (derselbe wie der Trainingsdatensatz oder ein anderer) mit dem besten Modell durchzuf\u00fchren, das nach einem der Kriterien ausgew\u00e4hlt wurde.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Pr\u00fcfung der Eignung statistischer Modelle mithilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Die Funktion Faktorenanalyse in SYSTAT 13 umfasst nun auch die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA).\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tCFA kann dazu verwendet werden, die postulierte Faktorenstruktur auf der Grundlage des a priori Wissens \u00fcber die Beziehung zwischen den beobachteten (manifesten) Variablen und den latenten Variablen zu testen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tMit CFA erm\u00f6glicht SYSTAT den Benutzern, die beobachteten Variablen, einen Satz latenter Variablen und ihre Varianz-Kovarianz-Struktur zu spezifizieren.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEin Pfaddiagramm kann verwendet werden, um das hypothetische Modell zu spezifizieren.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSYSTAT 13 sch\u00e4tzt die Parameter des CFA-Modells unter Verwendung einer der folgenden Sch\u00e4tzungsoptionen: Maximale Wahrscheinlichkeit, verallgemeinerte kleinste Quadrate und gewichtete kleinste Quadrate.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSYSTAT 13 bietet eine Vielzahl von Anpassungsindizes, um den Grad der \u00dcbereinstimmung des postulierten Faktorenmodells mit den Daten zu messen. Einige der bekannten Indizes sind: Goodness-of-Fit-Index (GIF), Root Mean Square Residual (RMR), Parsimonious Goodness-of-Fit-Index (PGFI), AIC, BIC, McDonalds-Ma\u00df der Gewissheit und Non-Normal Fit Index (NNFI).<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Probieren Sie SYSTAT 13s neueste Regressionsfunktion aus: Polynomielle Regression\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        SYSTAT 13 bietet eine direkte Berechnung der polynomialen Regression auf eine einzelne unabh\u00e4ngige Variable. Die wichtigsten Merkmale sind:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDie Ordnung des Polynoms kann bis zu 8 betragen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tNeben der Anpassung von Polynomen in Standardformen bietet SYSTAT 13 auch die orthogonale polynomiale Regression.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSYSTAT 13 berichtet Anpassungsg\u00fcte-Statistiken (R2 und bereinigtes R2) und ANOVA mit p-Werten f\u00fcr alle Modelle, beginnend mit der vom Benutzer angegebenen Ordnung, bis hin zu linear (Ordnung = 1).<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSYSTAT 13 bietet Konfidenz- und Vorhersageintervalldiagramme zusammen mit Sch\u00e4tzungen und einem Diagramm der Residuen gegen\u00fcber den vorhergesagten Werten als Schnelldiagramme.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          Peppen Sie Ihre Forschung mit beeindruckenden 2D- und 3D-Diagrammen auf\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          SYSTAT 13 rendert visuell \u00fcberzeugende 2D-Grafiken, die sich perfekt f\u00fcr Ver\u00f6ffentlichungen eignen, und unglaubliche 3D-Grafiken, die jeder Forschungs- oder Gesch\u00e4ftspr\u00e4sentation einen unglaublichen \"Wow-Faktor\" verleihen. SYSTAT 13 verf\u00fcgt \u00fcber neue grafische Bearbeitungsfunktionen, wie z.B.:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tNeue Bearbeitungsm\u00f6glichkeiten: Bearbeiten Sie Gr\u00f6\u00dfe, Farbe, Achsen, Legenden, Randdarstellung usw. des Diagramms in interaktiven Dialogfeldern.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
          • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tNeue Farbverlaufsbearbeitung: SYSTAT 13 gibt Ihnen eine pr\u00e4zise Kontrolle \u00fcber die Farbe und den Stil von Farbverl\u00e4ufen auf 3D-Diagrammfl\u00e4chen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
          • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tNeue Funktionen zur Diagrammbeschriftung: Generieren Sie numerische Fallbeschriftungen in Diagrammen, multivariaten Darstellungen und Karten. Beschriften Sie die Punkte in Punktdiagrammen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            Erforschen Sie die Verbesserungen von SYSTAT 13 an seinen bestehenden statistischen Methoden\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            SYSTAT 13 verf\u00fcgt \u00fcber robustere Test-, Regressions- und Kreuztabellenfunktionen. Die Funktion Varianzanalyse ist jetzt verf\u00fcgbar:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEin SUBCAT-Befehl, der die gew\u00fcnschten Faktoren nur f\u00fcr den Zweck der Analyse kategorisiert.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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              Grundlegende Statistik-Upgrades\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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              Zu den Aktualisierungen der Basisstatistik in SYSTAT 13 geh\u00f6ren:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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              • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWinsorisierter Mittelwert, sein Standardfehler und Konfidenzintervall.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
              • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tStichprobenmodus und Modus auf der Grundlage einer Kerndichtesch\u00e4tzung der Daten.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
              • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tInterquartilsabstand<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                Aktualisierungen der Bootstrap-Analyse\n\n\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                \n\t\t\t\t\t

                In fr\u00fcheren Versionen hat SYSTAT eine Analyse der Bootstrap-Ergebnisse, die die wichtigsten Teile der Ergebnisse in Form von Histogrammen zusammenfasst und verschiedene Arten von Bootstrap-Sch\u00e4tzungen, deren Verzerrungen, Standardfehler, Konfidenzintervalle und p-Werte errechnet. In SYSTAT 13 wurde diese M\u00f6glichkeit dem Hypothesentest hinzugef\u00fcgt und in der Least-Squares-Regression verbessert.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                \n\t\t\t\t
                \n\t\t\t\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t\t\t\t
                • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn Hypothesentests bietet SYSTAT 13 Bootstrap-basierte p-Werte und Histogramme der Teststatistik, die aus den Bootstrap-Stichproben gewonnen wurden. Abgesehen von den \u00fcblichen p-Werten der Tests k\u00f6nnen die Benutzer jetzt auch bootstrap-basierte p-Werte in allen Tests f\u00fcr Mittelwert (z mit einer Stichprobe, t mit einer Stichprobe, z mit zwei Stichproben, t mit zwei Stichproben, gepaartes t, Poisson) und Varianz (eine Varianz, zwei Varianzen und mehrere Varianzen) anfordern<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tBei der linearen Least-Squares-Regression wurde eine Option f\u00fcr das Bootstrapping der Residuen aufgenommen. Auf dieser Grundlage werden dann Bootstrap-Sch\u00e4tzungen der Regressionskoeffizienten, ihrer Verzerrungen, Standardfehler und Konfidenzintervalle berechnet.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t\t

                  Kreuztabellen-Upgrades\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t\t

                  Zu den Aktualisierungen in der Funktion Kreuztabellen (XTAB) geh\u00f6ren die folgenden:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                  \n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t\t\t\t
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                  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tRelatives Risiko: In einer 2 x 2-Tabelle ist das relative Risiko das Verh\u00e4ltnis der Anteile der F\u00e4lle mit einem positiven Ergebnis in den beiden durch eine Zeile oder Spalte definierten Gruppen. Das relative Risiko ist ein g\u00e4ngiges Ma\u00df f\u00fcr die Assoziation von dichotomen Variablen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tModus: SYSTAT 13 bietet die M\u00f6glichkeit, nur die ersten N Kategorien in einer einseitigen Tabelle (H\u00e4ufigkeitsverteilung) aufzulisten. Dies geschieht durch Hinzuf\u00fcgen einer Option MODE = N zum Befehl PLENGTH in XTAB.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDie Ausgabe wurde entsprechend der Art der Tabelle kategorisiert und die Ma\u00dfnahmentabelle umstrukturiert.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t

                    Hypothesentest-Upgrades\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t

                    Die Funktion Hypothesentests wurde um Tests f\u00fcr Mittelwertvektoren von multivariaten Daten erweitert.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t\t\t\t
                    • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEinstichproben-Hotellings-T2-Test auf Gleichheit des mittleren Vektors von multivariaten Daten mit einem bekannten Vektor.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                    • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tZwei-Stichproben-Hotellings-T2-Test auf Gleichheit zweier Mittelwertvektoren multivariater Daten.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t\t

                      F\u00fcr z mit zwei Stichproben, t mit zwei Stichproben und den Test auf zwei Varianzen k\u00f6nnen die Benutzer jetzt Daten direkt in ein Layout eingeben, in dem die Daten \u00fcber die Stichproben in verschiedenen Spalten erscheinen. Dies ist eine Erg\u00e4nzung zum derzeitigen indizierten Layout.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                      \n\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t\t

                      Logistische Regression\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t\t

                      SYSTAT 13 bietet intuitivere M\u00f6glichkeiten zur Analyse von bin\u00e4ren, multinomialen, bedingten und diskreten Auswahlmodellen. Konkret:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                      \n\t\t\t\t
                      \n\t\t\t\t\t\t\t
                        \n\t\t\t\t\t\t\t
                      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tVereinfachte und einfache Benutzeroberfl\u00e4che und Befehlszeilenstruktur zur separaten Analyse von bin\u00e4ren, multinomialen, bedingten und diskreten Auswahlmodellen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tOption zur Angabe des Referenzniveaus f\u00fcr die bin\u00e4ren und multinomialen Antwortmodelle.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEinfachere Form der Eingabedaten zur Analyse von Fall-Kontroll-Studien mit einer Fallgruppe und einer beliebigen Anzahl von Kontrollpersonen pro Gruppe.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tF\u00fcr diskrete Wahlmodelle bietet SYSTAT 13 zwei Datenlayouts: Wahlmenge und Nach Wahl, um die Wahlentscheidungen einer Person in Abh\u00e4ngigkeit von den Merkmalen der Wahl zu modellieren.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                        \n\t\t\t\t
                        \n\t\t\t\t\t

                        Nichtparametrische Tests\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                        \n\t\t\t\t
                        \n\t\t\t\t\t

                        Zu den Aktualisierungen bei den nichtparametrischen Tests geh\u00f6ren:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                        \n\t\t\t\t
                        \n\t\t\t\t\t\t\t
                          \n\t\t\t\t\t\t\t
                        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tJonckeere-Terpstra-Test als Alternative zum Mann-Whitney-Test: Der Test wird verwendet, wenn die Behandlungen in Bezug auf die Reaktion geordnet sind. Dieser Test basiert auf der Summe der k(k-1)\/2 Mann-Whitney-Z\u00e4hlungen (f\u00fcr k Behandlungen).<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tFligner-Wolfe-Test als Alternative zum Mann-Whitney-Test: Der Test wird verwendet, wenn eine der Behandlungen als Kontrolle fungiert, um die Gleichheit der Reaktion auf die Kontrolle im Vergleich zu allen anderen Behandlungen zu testen, mit einer einseitigen Alternative. Es handelt sich um einen Mann-Whitney-Test mit zwei Gruppen, wobei die Kontrollgruppe eine Gruppe ist und alle anderen Behandlungen zusammen eine andere bilden.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tPost-hoc-Tests (Mehrfachvergleiche) nach Dwass-Steel-Critchlow-Fligner und Conover-Inman, die als Follow-up verwendet werden k\u00f6nnen, wenn ein Kruskal-Wallis-Test Signifikanz ergibt.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                        • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEin Mehrfachvergleichstest nach Conover als Folge des Friedman-Tests, der Signifikanz zeigt.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                          INPIXON Produktmerkmale Entdecken Sie die neuesten Erg\u00e4nzungen zu den Statistikfunktionen von SYSTAT 13 Vorhersage der Fehlervarianz von Zeitreihen mit ARCH und GARCH Herk\u00f6mmliche Verfahren der Zeitreihenanalyse gehen davon aus, dass die Varianz der zuf\u00e4lligen (Fehler-)Terme in den Reihen \u00fcber die Zeit konstant ist. 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