Características del producto Systat

INPIXON

Características del producto

Explore las últimas incorporaciones a las funciones estadísticas de SYSTAT 13

Previsión de la varianza del error de las series temporales con ARCH y GARCH

Los procedimientos convencionales de análisis de series temporales suponen que la varianza de los términos aleatorios (error) de la serie es constante a lo largo del tiempo. En la práctica, sin embargo, ciertas series, especialmente en el ámbito financiero, presentan volatilidad con distintos niveles de varianza en distintos periodos. Para captar y modelizar este fenómeno, se han desarrollado modelos de Heteroskedasticidad Condicional Autorregresiva (ARCH). Aquí, la varianza en cada punto de la serie se modela utilizando las perturbaciones pasadas de la serie. El modelo ARCH suele requerir un gran número de parámetros para captar con éxito la dinámica de la varianza del error. El modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH), al introducir términos autorregresivos adicionales de la varianza del error, ayuda a lograr la parsimonia de los parámetros en la modelización.

La actualización de Análisis de Series Temporales de SYSTAT 13 proporciona lo siguiente:

Pruebas de hipótesis para efectos ARCH: Las conocidas pruebas de McLeod y del multiplicador de Lagrange sirven para este fin.
Estimación de los parámetros de los modelos ARCH y GARCH mediante diferentes implementaciones (BHHH, BFGS y Newton-Raphson) del método de máxima verosimilitud con varias opciones para los criterios de convergencia.
Previsiones de las varianzas de error utilizando las estimaciones de los parámetros.
La prueba de Jarque-Bera para la normalidad de los errores.

Encontrar los mejores predictores con la regresión de los mejores subconjuntos

En el desarrollo de un modelo de regresión múltiple (lineal), sería bueno que el número de predictores en el modelo desarrollado fuera pequeño sin sacrificar el poder predictivo. La regresión de los mejores subconjuntos aborda esta cuestión.

SYSTAT 13 encuentra los mejores modelos (elección de predictores) para un número determinado de predictores, cuyo número varía entre uno y el número total disponible en el conjunto de datos.
El mejor modelo se identifica mediante varios criterios como R2, R2 ajustado, Cp de Mallows, MSE, AIC, AICC y BIC.
A continuación, SYSTAT 13 propone realizar un análisis de regresión completo sobre el conjunto de datos elegido por el usuario (igual que el conjunto de entrenamiento o diferente) sobre el mejor modelo seleccionado por cualquiera de los criterios.

Examinar la adecuación de los modelos estadísticos mediante el análisis factorial confirmatorio

La función de análisis factorial de SYSTAT 13 incluye ahora el análisis factorial confirmatorio (AFC).

El AFC puede utilizarse para probar la estructura factorial postulada a partir de un conocimiento a priori de la relación entre las variables observadas (manifiestas) y las variables latentes.
Con CFA, SYSTAT permite a los usuarios especificar las variables observadas, un conjunto de variables latentes y su estructura de varianza-covarianza.
Se puede utilizar un diagrama de trayectorias para especificar el modelo hipotetizado.
SYSTAT 13 estima los parámetros del modelo CFA utilizando una de las siguientes opciones de estimación: Máxima verosimilitud, Mínimos cuadrados generalizados y Mínimos cuadrados ponderados.
SYSTAT 13 proporciona una amplia variedad de índices de bondad de ajuste para medir el grado de conformidad del modelo factorial postulado con los datos. Algunos de los índices más conocidos que se ofrecen son: Índice de bondad de ajuste (GIF), raíz cuadrática media residual (RMR), índice de bondad de ajuste parsimonioso (PGFI), AIC, BIC, medida McDonalds de certeza e índice de ajuste no normal (NNFI).

Pruebe la nueva función de regresión de SYSTAT 13: Regresión polinómica

SYSTAT 13 proporciona un cálculo directo de la regresión polinómica sobre una única variable independiente. Las características principales son:

El orden del polinomio puede ser hasta 8.
Además de ajustar polinomios en formas estándar, SYSTAT 13 proporciona regresión polinómica ortogonal.
SYSTAT 13 proporciona estadísticas de bondad de ajuste (R2 y R2 ajustado) y ANOVA con valores p para todos los modelos, empezando por el orden especificado por el usuario, hasta el lineal (orden = 1).
SYSTAT 13 proporciona gráficos de intervalos de confianza y predicción junto con estimaciones, y un gráfico de residuos frente a valores predichos, como Gráficos rápidos.

Añada lustre a su investigación con impresionantes gráficos en 2D y 3D

SYSTAT 13 produce gráficos 2D visualmente atractivos, perfectos para su publicación, e increíbles gráficos 3D que aportan un increíble factor sorpresa a cualquier investigación o presentación empresarial. SYSTAT 13 viene repleto de nuevas funciones de edición gráfica, como:

Mayor variedad de colores: Especifique cualquier color para sus gráficos a partir de los valores de sus componentes rojo, verde y azul.
Nuevas funciones de edición: Edite el tamaño del gráfico, el color, los ejes, las leyendas, la visualización de los bordes, etc. mediante cuadros de diálogo interactivos.
Nueva edición de degradados de color: SYSTAT 13 le ofrece un control preciso sobre el color y el estilo de los degradados en superficies de gráficos 3D.
Nuevas funciones de etiquetado de gráficos: Genere etiquetas numéricas de casos en gráficos, visualizaciones multivariantes y mapas. Etiqueta los puntos en los gráficos de puntos.

Explore las mejoras introducidas por SYSTAT 13 en sus métodos estadísticos actuales

Disfrute de funciones más robustas de pruebas, regresión y tabulación cruzada con SYSTAT 13. La función de análisis de la varianza ofrece ahora:

Estadísticas básicas Actualizaciones

Las actualizaciones de las estadísticas básicas en SYSTAT 13 incluyen:

Actualizaciones del análisis de Bootstrap

En versiones anteriores, SYSTAT dispone de análisis de los resultados bootstrap, resumiendo las partes clave de los resultados mediante histogramas, calculando varios tipos de estimaciones bootstrap, sus sesgos, errores estándar, intervalos de confianza y valores p. En SYSTAT 13, esta función se añade a las pruebas de hipótesis y se mejora en la regresión por mínimos cuadrados.

En Pruebas de hipótesis, SYSTAT 13 proporciona valores p basados en bootstrap e histogramas de la estadística de prueba obtenida a partir de las muestras bootstrap. Además de los valores p habituales de las pruebas, ahora los usuarios pueden solicitar valores p basados en bootstrap en todas las pruebas para la media (z de una muestra, t de una muestra, z de dos muestras, t de dos muestras, t pareada, Poisson) y la varianza (varianza única, dos varianzas y varias varianzas).
En la Regresión Lineal por Mínimos Cuadrados, se ha incluido una opción de bootstrapping de los residuos. A partir de ahí, se calculan estimaciones bootstrap de los coeficientes de regresión, sus sesgos, errores estándar e intervalos de confianza.

Actualizaciones de tabulación cruzada

Las actualizaciones de la función de tabulación cruzada (XTAB) son las siguientes:

Riesgo relativo: En una tabla de 2 x 2, el riesgo relativo es el cociente de las proporciones de casos que tienen un resultado positivo en los dos grupos definidos por fila o columna. El riesgo relativo es una medida común de asociación para variables dicotómicas.
Modo: SYSTAT 13 da la opción de listar sólo las N primeras categorías en una tabla unidireccional (distribución de frecuencias). Esto se hace añadiendo una opción MODO = N al comando PLENGTH dentro de XTAB.
Categorización adecuada de los resultados en función del tipo de tabla y reorganización de la tabla de medidas.

Actualizaciones de las pruebas de hipótesis

La función de comprobación de hipótesis se ha reforzado añadiendo pruebas para vectores medios de datos multivariantes.

Para z de dos muestras, t de dos muestras y la prueba para dos varianzas, los usuarios pueden ahora introducir directamente los datos en un diseño en el que los datos de las muestras aparecen en columnas diferentes. Esto se añade a la disposición indexada actual.

Regresión logística

SYSTAT 13 ofrece formas más intuitivas de analizar modelos binarios, multinomiales, condicionales y de elección discreta. Específicamente:

Interfaz de usuario simplificada y sencilla y estructura de línea de comandos para analizar modelos binarios, multinomiales, condicionales y de elección discreta por separado.
Opción para especificar el nivel de referencia para los modelos de respuesta binaria y multinomial.
Forma más sencilla de introducir datos para analizar estudios de casos y controles de muestras emparejadas con un caso y cualquier número de controles por conjunto.
Para los modelos de elección discreta, SYSTAT 13 proporciona dos disposiciones de datos: Conjunto de elecciones y Por elección para modelar las elecciones de un individuo en respuesta a las características de las elecciones.

Pruebas no paramétricas

Las actualizaciones en Pruebas no paramétricas incluyen:

Prueba de Jonckeere-Terpstra como alternativa a la prueba de Mann-Whitney: La prueba se utiliza cuando los tratamientos están ordenados en función de la respuesta. Esta prueba se basa en la suma de los recuentos k(k-1)/2 de Mann-Whitney (para k tratamientos).
Prueba de Fligner-Wolfe como alternativa a la prueba de Mann-Whitney: La prueba se utiliza cuando uno de los tratamientos actúa como control, para probar la igualdad de respuesta al control frente a todos los demás tratamientos, con una alternativa unilateral. Se trata de una prueba de Mann-Whitney con dos grupos cuando el control es un grupo y todos los demás tratamientos juntos forman otro.
Pruebas post hoc (comparaciones múltiples) de Dwass-Steel-Critchlow-Fligner y de Conover-Inman que pueden utilizarse como seguimiento cuando una prueba de Kruskal-Wallis muestra significación.
Una prueba de comparación múltiple debida a Conover como continuación de la prueba de Friedman que muestra significación.