Estadísticas Systat

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SYSTAT 13.2 Estadísticas

Estadísticas

Estadísticas descriptivas

Columna

Media aritmética, mediana, suma y número de casos
Mínimo, máximo, intervalo y varianza
Coeficiente de variación, desviación estándar de la media
Intervalos de confianza ajustables de la media
Asimetría, curtosis, incluidos los errores estándar
Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
Prueba de normalidad de Anderson-Darling
Asimetría y curtosis multivariantes, comprobación de su significación
Prueba de normalidad multivariante de Henze-Zirkler
Baldosas N y P: Cleveland, Media ponderada 1, Media ponderada 2, Media ponderada 3, Más cercano, FCD empírica, FCD empírica (media)
Medios recortados, geométricos y armónicos
Pantalla de tallo y hoja
Estimaciones bootstrap, sesgo, error típico e intervalos de confianza, histogramas de estimaciones
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Fila

Media aritmética, mediana, suma y número de casos
Mínimo, máximo, intervalo y varianza
Coeficiente de variación, desviación estándar de la media
Intervalos de confianza ajustables de la media
Asimetría, curtosis, incluidos los errores estándar
Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
Prueba de normalidad de Anderson-Darling
Asimetría y curtosis multivariantes, comprobación de su significación
Prueba de normalidad multivariante de Henze-Zirkler
Baldosas N y P: Cleveland, Media ponderada 1, Media ponderada 2, Media ponderada 3, FCD empírica, FCD empírica (media), Más cercano
Medios recortados, geométricos y armónicos
Pantalla de tallo y hoja
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife
Estimaciones bootstrap, sesgo, error típico e intervalos de confianza, histogramas de estimaciones

MANOVA

Maneja una gran variedad de diseños
Realiza análisis de medidas repetidas
Modelo de medias para diseños de células ausentes
Pruebas intragrupo y entre grupos
MANCOVA
Cálculo de AIC, AICc y BIC
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Modelo lineal general

Cualquier modelo lineal general Y = XB+e
Cualquier hipótesis lineal general ABC' = D
Variables mixtas categóricas y continuas
Creación de modelos paso a paso
Cálculo de AIC, AICc y BIC
Pruebas post-hoc
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife
Véase también regresión lineal y ANOVA

Análisis de modelos mixtos

Máxima verosimilitud (ML)
Máxima verosimilitud restringida (REML)
MIVQUE(0) en el caso de componentes de varianza
ANOVA en el caso de componentes de varianza
Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis basadas en estas estimaciones

Análisis discriminante

Probabilidades previas, contrastes
Resultados: Estadísticos F, matriz F, valores propios, correlaciones canónicas, puntuaciones canónicas, matriz de clasificación, lambda de Wilks, Lawley-Hotelling, traza de Pillai y Wilks, tablas de clasificación, incluyendo jackknifed, variables canónicas, matriz de covarianza y correlación, probabilidades posteriores y distancias de Mahalanobis.
Modelización paso a paso: paso automático, hacia delante, hacia atrás e interactivo
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Análisis de conglomerados

Medidas de distancia: Euclídea, porcentual, gamma, Pearson, R-cuadrado, Minkowski, chi-cuadrado, phi-cuadrado, absoluta, Anderberg, Jaccard, Mahalanobis, RT, Russel, SS
Opciones adicionales para especificar la matriz de covarianza para calcular la distancia de Mahalanobis
Métodos de vinculación: único, completo, centroide, media, mediana, Ward, beta flexible, k-neighborhood, uniforme, ponderado
Cortar el árbol clúster en función de los nodos especificados y la altura del árbol
Cinco índices de validez de conglomerados: RMSTTD, Dunn, Davies-Bouldin, Pseudo F, Pseudo T2
Gráficos rápidos: dendrograma, matriz y polar
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Medidas de distancia: Euclídea, MWSS, gamma, Pearson, R-cuadrado, Minkowski, chi-cuadrado, phi-cuadrado, absoluta, Mahalanobis
Opciones adicionales para especificar la matriz de covarianza para calcular la distancia de Mahalanobis
Las semillas iniciales se pueden especificar entre: Ninguna, primera, última o aleatoria k, segmentación aleatoria o jerárquica, componente principal, variable de partición, de archivo
Gráficos rápidos: gráficos de coordenadas paralelas y de perfil de desviación media/estado

Análisis factorial

Series temporales

Suavizado: LOWESS, media móvil, mediana móvil y exponencial
Ajuste estacional
Transformadas de Fourier e inversa de Fourier
Modelo ARIMA de Box-Jenkins
Especifique los parámetros autorregresivos, de diferencia y de media móvil
Previsiones y errores estándar
Retrasos distribuidos polinómicamente
Análisis de tendencias: Prueba de Mann-Kendall para datos no estacionales, y pruebas estacionales de Kendall y de homogeneidad con el estimador de pendiente Sen.
Gráficos rápidos: gráfico de series, autocorrelación, autocorrelación parcial, correlación cruzada, periodograma

Análisis de valores perdidos

Análisis de la calidad

Histograma, diagrama de Pareto, diagrama de cajas y bigotes
Gráficos de control: Gráfico de Ejecución, Gráfico de Control Shewhart, Longitud Media de Ejecución, Curva Característica de Operación, Gráfico de Suma Acumulada, Media Móvil, Media Móvil Ponderada Esperada, Gráfico X-MR, Gráfico de Regresión, TSQ.
Análisis de la capacidad del proceso

Análisis de supervivencia

No paramétricos: Kaplan-Meier, Nelson-Aalen y tablas de vida actuariales con intervalos de confianza
Estimación Turnbull KM (EM)
Riesgos acumulativos y riesgos acumulativos logarítmicos
Regresión de Cox, modelos paramétricos: exponencial, exponencial acelerado, Weibull, Weibull acelerado, lognormal, log-logístico
Censura de tipo I, II y III
Estratificación, covariables dependientes del tiempo
Regresión por pasos hacia delante, hacia atrás, automática e interactiva
Cálculo de AIC, AICc y BIC
Gráficos rápidos: función de supervivencia, gráficos de cuantiles, de fiabilidad y de riesgo, gráfico de residuos de Cox-Snell

Métodos de superficie de respuesta

Ajusta un polinomio de segundo grado a una o varias respuestas sobre varios factores
Resultados: coeficientes de regresión, análisis de varianza, pruebas de significación
Configuración óptima de los factores mediante análisis canónico (para cada respuesta) o de deseabilidad (para todas las respuestas conjuntamente),
Gráficos rápidos: Gráficos de deseabilidad
Gráficos de contorno y superficie con ajustes fijos para uno o más factores

Análisis de trayectorias (RAMONA)

Analizar matrices de covarianza o correlación
MWL (máxima verosimilitud de Wishart)
GLS (mínimos cuadrados generalizados)
MCO (mínimos cuadrados ordinarios)
ADFG (estimación asintóticamente libre de distribución sesgada, Gramian)
ADFU (imparcial)

Análisis conjunto

Escala multidimensional

Escala bidireccional: Kruskal, Guttman, Young
Escala de tres vías: INDSCAL
Desdoblamiento no métrico
Estimación EM
Escala de potencia para datos de relación
Gráficos rápidos: Gráfico MDS, diagrama de Shepard

Cartografía perceptiva

Análisis de escalogramas parcialmente ordenados con coordenadas (POSAC)

Análisis de ítems

Análisis de detección de señales

Estadísticas espaciales

Variograma 2D y 3D, Kriging y simulación
Tipos de variogramas: semi, covarianza, correlograma, relativo general, relativo por pares, semilogarítmico, semimadograma
Modelos de semivariograma: esférico, exponencial, gaussiano, potencia y efecto agujero
Tipos de Kriging: simple, ordinario, no estacionario y deriva
Gráficos rápidos: variograma y gráfico de contorno
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Árboles de clasificación y regresión

Funciones de pérdida: mínimos cuadrados, media recortada, LAD, coeficiente phi, índice de Gini, twoing
Gráfico rápido: árbol móvil único que incluye estadísticas de división y densidades de subgrupos codificadas por colores (box, dot, dit, jitter, stripe).
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Monte Carlo (complemento)

Generador de números aleatorios Mersenne-Twister
Muestreo aleatorio multivariante: distribuciones multinomial, exponencial bivariante, Dirichlet, normal multivariante y Wishart.
IID Monte Carlo: dos algoritmos genéricos - muestreo de rechazo y muestreo de rechazo adaptativo (ARS)
Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC): Algoritmos de muestreo Metrópolis-Hastings (M-H) y Gibbs
Integración Monte Carlo

Análisis de calidad (complemento)

Calculadora de probabilidad

Calcula la función de densidad de probabilidad, la función de distribución acumulativa, la función de distribución acumulativa inversa y las probabilidades de cola superior para 9 distribuciones de probabilidad discretas univariantes y 28 continuas.
Gráficos rápidos: gráficos de la función de densidad de probabilidad y de la función de distribución acumulativa para distribuciones continuas

Diseño de experimentos

Elija entre DOE clásico y avanzado con asistente dinámico
Diseños óptimos
Diseños factoriales completos e incompletos
Diseños de cuadrado latino, 3-12 niveles por factor
Diseños incompletos de 2 niveles Box y Hunter
Diseños Taguchi
Diseños de Plackett y Burman
Mezcla: enrejado, centroide, axial y cribado
Diseños de superficie de respuesta: Box-Behnken y diseños compuestos centrales

Muestreo aleatorio

Análisis de potencia

Determinar el tamaño de la muestra para alcanzar una potencia determinada
Determinar la potencia para un tamaño de muestra único o para un rango de tamaños de muestra.
Proporciones, correlaciones, pruebas t, pruebas z, ANOVA (unidireccional y bidireccional) y diseños genéricos.
Conforme a las pruebas de hipótesis sobre las medias y sus distintas opciones
Alternativas unilaterales y bilaterales
Gráfico rápido: curva de potencia

Ajuste de distribuciones

9 distribuciones univariantes discretas y 21 continuas con parámetros dados o estimados
QuickGraphs: gráfico de las respectivas frecuencias observadas y esperadas durante el ajuste
Pruebas de bondad de ajuste de Chi-cuadrado y Kolmogorov-Smirnov; prueba de normalidad de Shapiro-Wilk para normal, lognormal y logit normal.

ANOVA

Diseños: desequilibrado, bloque aleatorio, bloque completo, factorial fraccional, modelo mixto, anidado, parcela dividida, cuadrado latino, cruce y cambio, T2 de Hotelling.
ANCOVA
Modelo de medias para diseños de células ausentes
Medidas repetidas: una vía, dos o más factores, tres o más factores
Opciones para comprobar los supuestos de normalidad y homocedasticidad
Sumas de cuadrados tipo I , II y III
Detección automática de valores atípicos y puntos influyentes
Cálculo de AIC, AICc y BIC
Pruebas de comparación múltiple - 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
Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para diferencia adyacente, polinomio de orden y métrica especificados, suma, costumbre, Helmert, Helmert inverso, desviación y contrastes simples.
Gráfico rápido: medias por mínimos cuadrados
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Tabulación cruzada y medidas de asociación

Mesas de una, dos y varias vías
Frecuencias de filas y columnas, porcentajes, valores esperados y desviaciones
Listar diseños, ordenar categorías, definir intervalos, incluidos los intervalos que faltan
Tablas 2 x 2: razón de verosimilitud chi-cuadrado, Yates', prueba exacta de Fisher, odds ratio, Q de Yule
Tablas 2 x k: Prueba de Cochran
tablas r x r: Prueba de McNemar, kappa de Cohen
tablas r x c, niveles no ordenados: phi, V de Cramer, contingencia, lambda de Goodman-Kruskal y coeficientes de incertidumbre
r x c niveles ordenados: Rho de Spearman, gamma de Goodman-Kruskal, tau-b de Kendall, tau-c de Stuart, D de Somers
Tablas multivía: Prueba de Mantel-Haenszel
Tabla de recuentos y porcentajes
Estadísticas dependientes de las filas y simétricas
Estadísticas celulares
Medidas de asociación para tablas bidireccionales junto con intervalos de confianza; nivel de confianza especificado
Tablas estandarizadas (tablas de dos vías tras controlar el efecto de una tercera variable)
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Modelos loglineales

Máxima verosimilitud completa
Chi-cuadrado de Pearson y cociente de verosimilitudes
Valores esperados, lambda, SE lambda
Matriz de covarianza, matriz de correlación
Desviaciones, desviaciones de Pearson, desviaciones de Iikelihood, desviaciones de Freeman-Tukey, log-likelihood
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife
Cuadro de diálogo que permite introducir directamente el modelo deseado

Pruebas multinormales

Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk (marginal)
Asimetría y curtosis multivariantes, comprobación de su significación
Prueba de normalidad multivariante de Henze-Zirkler
Guardar distancias de Mahalanobis
Gráfico rápido: diagrama beta Q-Q

Análisis de la correspondencia

Correlaciones, distancias y similitudes

Datos continuos: Correlaciones de Pearson, covarianza, SSCP
Medidas de distancia: Euclidiana, ciudad-bloque, Bray-Curtis, QSK
Datos ordenados por rango: Spearman, gamma, mu2, tau-b, tau-c
Datos no ordenados: phi, V de Cramer, contingencia, lambda de Goodman-Kruskal, coeficientes de incertidumbre
Datos binomiales: S2, S3, S4, S5, S6, Tetracórica, Anderberg (S7), Q de Yule, Hamman, Dice, Sneath, Ochiai, Kulczynski, Gower2
Datos que faltan: eliminación por pares, por listas, EM
Detección y estimación de valores atípicos en Hadi
Probabilidades: Bonferroni, Dunn-Sidak
Gráfico rápido: matriz de dispersión
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife
Estimaciones bootstrap, sesgo, error estándar e intervalos de confianza, histogramas de estimaciones en el caso de correlaciones de Pearson y datos ordenados por rango.

Pruebas de hipótesis

Media: Prueba z de una muestra, prueba z de dos muestras, prueba t de una muestra, prueba t de dos muestras, prueba t pareada, prueba de Poisson con ajustes de Bonferroni y Dunn-Sidak.
Varianza: Varianza única, igualdad de dos varianzas, igualdad de varias varianzas
Correlación: Correlación cero, Correlación específica, Igualdad de dos correlaciones
Proporción: Proporción simple, igualdad de dos proporciones
Gráficos rápidos apropiados
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Pruebas no paramétricas

Muestras independientes: Kruskal-Wallis, Kolmogorov-Smirnov de dos muestras, Mann-Whitney
Variables relacionadas; prueba de signos, prueba de rangos con signo de Wilcoxon, prueba de Friedman , prueba de Quade
Una muestra: Prueba de Wald-Wolfowitz
Una muestra: Prueba de Kolmogorov-Smirnov que proporciona 9 distribuciones discretas y 28 continuas univariantes, también prueba de Lilliefors.
Una muestra: Prueba de Anderson-Darling para 29 distribuciones continuas univariantes
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Conjunto y correlación canónica

Correlaciones de conjuntos enteros, semipartitos y bipartitos
Rao F, R-cuadrado, R-cuadrado reducido, T-cuadrado, T-cuadrado reducido, P-cuadrado, P-cuadrado reducido, correlaciones internas, entre conjuntos y entre conjuntos.
Betas de fila/columna, errores estándar, estadísticos T y probabilidades
Índice de redundancia canónica de Stewart-Love
Coeficientes canónicos, cargas y redundancias
Rotación Varimax
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Regresión robusta

Regresión de la desviación mínima absoluta (DMA)
M regresión
Regresión de la mediana mínima de los cuadrados (LMS)
Regresión por mínimos cuadrados recortados (LTS)
Regresión de la escala (S)
Regresión por rangos

Alfa de Cronbach

Suavidad y trama

126 alisadores no paramétricos, incluido LOESS
Ventanas: anchura fija o vecinas más próximas
Kernels: uniforme, Epanechnikov, bipeso, tripeso, tricubo, gaussiano, Cauchy
Método: mediana, media, polinómico, robusto, media recortada
Guardar valores predichos y residuales
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Regresión lineal

Validación cruzada, ahorro de residuos y diagnósticos, estadística de Durbin-Watson
Regresión lineal múltiple
Predicción para nuevas observaciones
Regresión por pasos: pasos automáticos, personalizados e interactivos, correlaciones parciales
Cálculo de AIC, AICc y BIC
Pruebas de hipótesis, modelos mixtos
Detección automática de valores atípicos y puntos influyentes
Gráfico rápido: residuos frente a valores predichos, gráfico del modelo ajustado en el caso de uno o dos predictores (intervalos de confianza y predicción en el caso de un predictor)
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife
Estimaciones bootstrap, sesgo, error típico e intervalos de confianza, histogramas de estimaciones

Distribución previa: difusa o (multivariante) normal-gamma
Estimaciones de Bayes e intervalos de credibilidad de los coeficientes de regresión calculados
Parámetros de la distribución posterior proporcionados
Gráficos rápidos: gráficos de las densidades a priori y a posteriori de los coeficientes de regresión

Regresión logística

Binario, multinomial, elección discreta y condicional
Cálculo de AIC, AICc y BIC
Errores estándar robustos, tabla de éxitos de predicción, tabla de derivados
Tabla de clasificación con punto de corte especificado
Variables ficticias e interacciones
Regresión por pasos hacia delante, hacia atrás, automática e interactiva
Deciles de riesgo, cuantiles y simulación
Pruebas de hipótesis
Gráfico rápido: Curva ROC para regresión logística binaria

Regresión probit

Regresión parcial por mínimos cuadrados

Mínimos cuadrados en dos etapas

Regresión mixta

Modelos lineales jerárquicos (HLM)
Especifique los efectos como fijos o aleatorios
Estructuras de error autocorrelacionadas
Modelos anidados (2 niveles): Medidas repetidas, datos agrupados
Datos desequilibrados o equilibrados
Gráfico rápido: diagrama de dispersión, histograma o matriz de dispersión de las estimaciones empíricas de Bayes

Regresión no lineal

Gauss-Newton, Quasi Newton, Simplex
Salida: valores predichos, residuos, errores estándar asintóticos y correlaciones, curvas de confianza y regiones.
Características especiales: Intervalos de confianza de Cook-Weisberg, intervalos de Wald, Marquardting
Estimación robusta: absoluta, potencia, trim, Huber, Hampel, t, bisquare, Ramsay, Andrews, Tukey
Estimación de máxima verosimilitud
Regresión a trozos, modelos cinéticos, modelo logístico para datos de respuesta cuántica
Derivados exactos
Gráfico rápido: diagrama de dispersión con curva ajustada
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife

Suavidad y trama

126 alisadores no paramétricos, incluido LOESS
Ventanas: anchura fija o vecinas más próximas
Kernels: uniforme, Epanechnikov, bipeso, tripeso, tricubo, gaussiano, Cauchy
Método: mediana, media, polinómico, robusto, media recortada
Guardar valores predichos y residuales
Remuestreo - Bootstrap, sin sustitución, Jackknife