Caractéristiques du produit Systat

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Caractéristiques du produit

Découvrez les derniers ajouts aux capacités statistiques de SYSTAT 13

Prévision de la variance des erreurs des séries temporelles avec ARCH et GARCH

Les procédures classiques d'analyse des séries temporelles supposent que la variance des termes aléatoires (erreurs) de la série est constante dans le temps. Dans la pratique, cependant, certaines séries, en particulier dans le domaine financier, présentent une volatilité avec des niveaux de variance différents selon les périodes. Afin de saisir et de modéliser ce phénomène, des modèles d'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive (ARCH) ont été développés. Ici, la variance à chaque point de la série est modélisée à l'aide des perturbations passées de la série. Le modèle ARCH nécessite généralement un grand nombre de paramètres pour capturer avec succès la dynamique de la variance de l'erreur. Le modèle GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), en introduisant des termes autorégressifs supplémentaires dans la variance de l'erreur, permet d'obtenir une parcimonie des paramètres dans la modélisation.

La mise à jour de l'analyse des séries temporelles de SYSTAT 13 apporte les éléments suivants :

Tests d'hypothèse pour les effets ARCH : Les tests bien connus de McLeod et du multiplicateur de Lagrange sont fournis à cet effet.
Estimation des paramètres des modèles ARCH et GARCH par différentes implémentations (BHHH, BFGS et Newton-Raphson) de la méthode du maximum de vraisemblance avec différentes options pour les critères de convergence.
Prévisions des variances d'erreur à l'aide des estimations des paramètres.
Le test de Jarque-Bera pour la normalité des erreurs.

Trouver les meilleurs prédicteurs avec la régression des meilleurs sous-ensembles

Lors de l'élaboration d'un modèle de régression multiple (linéaire), il serait souhaitable que le nombre de prédicteurs dans le modèle élaboré soit faible sans sacrifier le pouvoir prédictif. La régression des meilleurs sous-ensembles permet de résoudre ce problème.

SYSTAT 13 trouve les meilleurs modèles (choix de prédicteurs) pour un nombre donné de prédicteurs, ce nombre pouvant varier de un à la totalité des données disponibles.
Le meilleur modèle est identifié par différents critères tels que R2, R2 ajusté, Cp de Mallows, MSE, AIC, AICC et BIC.
SYSTAT 13 propose alors d'effectuer une analyse de régression complète sur l'ensemble de données choisi par l'utilisateur (identique à l'ensemble d'entraînement ou différent) sur le meilleur modèle sélectionné par l'un des critères.

Examiner l'adéquation des modèles statistiques à l'aide de l'analyse factorielle confirmatoire

La fonction d'analyse factorielle de SYSTAT 13 inclut désormais l'analyse factorielle confirmatoire (CFA).

L'AFC peut être utilisée pour tester la structure factorielle postulée sur la base d'une connaissance a priori de la relation entre les variables observées (manifestes) et les variables latentes.
Avec l'AFC, SYSTAT permet aux utilisateurs de spécifier les variables observées, un ensemble de variables latentes et leur structure de variance-covariance.
Un diagramme de cheminement peut être utilisé pour spécifier le modèle hypothétique.
SYSTAT 13 estime les paramètres du modèle CFA en utilisant l'une des options d'estimation suivantes : Maximum de vraisemblance, Moindres carrés généralisés et Moindres carrés pondérés.
SYSTAT 13 fournit une grande variété d'indices de qualité d'ajustement pour mesurer le degré de conformité du modèle factoriel postulé aux données. Voici quelques-uns des indices les plus connus : L'indice d'adéquation (GIF), le résidu quadratique moyen (RMR), l'indice d'adéquation parcimonieuse (PGFI), l'AIC, le BIC, la mesure de certitude de McDonalds et l'indice d'adéquation non normale (NNFI).

Essayez la nouvelle fonction de régression de SYSTAT 13 : Régression polynomiale

SYSTAT 13 permet de calculer directement la régression polynomiale sur une seule variable indépendante. Les principales caractéristiques sont les suivantes :

L'ordre du polynôme peut aller jusqu'à 8.
Outre l'ajustement des polynômes dans les formes standard, SYSTAT 13 permet la régression orthogonale des polynômes.
SYSTAT 13 rapporte les statistiques de qualité d'ajustement (R2 et R2 ajusté) et l'ANOVA avec les valeurs p pour tous les modèles, à partir de l'ordre spécifié par l'utilisateur, jusqu'à l'ordre linéaire (ordre = 1).
SYSTAT 13 fournit des graphiques d'intervalles de confiance et de prédiction avec des estimations, ainsi qu'un graphique des résidus par rapport aux valeurs prédites, sous forme de graphiques rapides.

Donnez de l'éclat à vos recherches grâce à des graphiques 2D et 3D époustouflants

SYSTAT 13 produit des graphiques 2D visuellement convaincants, parfaits pour la publication, et d'incroyables graphiques 3D qui confèrent un incroyable effet de surprise à toute recherche ou présentation d'entreprise. SYSTAT 13 est doté de nouvelles fonctions d'édition graphique, telles que

Choix de couleurs plus riches : Spécifiez n'importe quelle couleur pour vos graphiques à partir des valeurs de leurs composantes rouge, verte et bleue.
Nouvelles capacités d'édition : Modifiez la taille, la couleur, les axes, les légendes, l'affichage des bordures, etc. des graphiques à l'aide de boîtes de dialogue interactives.
Nouvelle édition des dégradés de couleurs : SYSTAT 13 vous permet de contrôler avec précision la couleur et le style des dégradés sur les surfaces graphiques 3D.
Nouvelles fonctions d'étiquetage des graphiques : Générer des étiquettes numériques dans les graphiques, les affichages multivariés et les cartes. Étiqueter les points dans les diagrammes à points.

Découvrez les améliorations apportées par SYSTAT 13 à ses méthodes statistiques existantes

Avec SYSTAT 13, vous bénéficiez de fonctions de test, de régression et de tableaux croisés plus robustes. La fonction d'analyse de la variance permet désormais

Statistiques de base Améliorations

Les mises à jour des statistiques de base dans SYSTAT 13 sont les suivantes :

Erreur standard et intervalle de confiance pour la moyenne tronquée.
Moyenne winsorisée, son erreur standard et son intervalle de confiance.
Mode d'échantillonnage et mode basé sur l'estimation de la densité du noyau des données.
Intervalle interquartile

Mise à jour de l'analyse Bootstrap

Dans les versions précédentes, SYSTAT a analysé les résultats du bootstrap, en résumant les parties clés des résultats par des histogrammes, en calculant divers types d'estimations bootstrap, leurs biais, leurs erreurs standard, leurs intervalles de confiance et leurs valeurs p. Dans SYSTAT 13, cette fonction est ajoutée au test d'hypothèse et améliorée dans la régression des moindres carrés.

Dans les tests d'hypothèse, SYSTAT 13 fournit des valeurs p basées sur le bootstrap et des histogrammes de la statistique de test obtenue à partir des échantillons bootstrap. Outre les valeurs p habituelles des tests, les utilisateurs peuvent désormais demander des valeurs p basées sur le bootstrap pour tous les tests de moyenne (z à un échantillon, t à un échantillon, z à deux échantillons, t à deux échantillons, t apparié, Poisson) et de variance (variance unique, deux variances et plusieurs variances).
Dans la régression linéaire des moindres carrés, un choix de bootstrapping des résidus a été inclus. Des estimations bootstrap des coefficients de régression, de leurs biais, de leurs erreurs standard et de leurs intervalles de confiance sont ensuite calculées sur la base de ces estimations.

Amélioration des tableaux croisés

Les mises à jour de la fonction de tableaux croisés (XTAB) sont les suivantes :

Risque relatif : dans un tableau 2 x 2, le risque relatif est le rapport des proportions de cas ayant un résultat positif dans les deux groupes définis par la ligne ou la colonne. Le risque relatif est une mesure courante d'association pour les variables dichotomiques.
Mode : SYSTAT 13 offre la possibilité de ne répertorier que les N premières catégories dans un tableau à sens unique (distribution de fréquence). Pour ce faire, il suffit d'ajouter une option MODE = N à la commande PLENGTH dans XTAB.
Les résultats ont été classés de manière appropriée en fonction du type de tableau, et le tableau des mesures a été réorganisé.

Mise à jour des tests d'hypothèse

La fonction de test d'hypothèse a été renforcée par l'ajout de tests pour les vecteurs moyens de données multivariées.

Pour les tests z à deux échantillons, t à deux échantillons et le test pour deux variances, les utilisateurs peuvent désormais saisir directement les données dans une présentation où les données des échantillons apparaissent dans des colonnes différentes. Cela s'ajoute à la mise en page indexée actuelle.

Régression logistique

SYSTAT 13 offre des méthodes plus intuitives d'analyse des modèles binaires, multinomiaux, conditionnels et de choix discret. En particulier :

Interface utilisateur et structure de ligne de commande simplifiées et faciles à utiliser pour analyser séparément les modèles binaires, multinomiaux, conditionnels et de choix discret.
Option permettant de spécifier le niveau de référence pour les modèles de réponse binaire et multinomiale.
Forme plus simple de données d'entrée pour analyser les études cas-témoins à échantillon apparié avec un cas et un nombre quelconque de témoins par ensemble.
Pour les modèles de choix discrets, SYSTAT 13 fournit deux présentations de données : Ensemble de choix et Par choix pour modéliser les choix d'un individu en réponse aux caractéristiques des choix.

Tests non paramétriques

Les mises à jour des tests non paramétriques comprennent :

Le test de Jonckeere-Terpstra comme alternative au test de Mann-Whitney : Ce test est utilisé lorsque les traitements sont ordonnés en termes de réponse. Ce test est basé sur la somme des k(k-1)/2 décomptes de Mann-Whitney (pour k traitements).
Le test de Fligner-Wolfe est une alternative au test de Mann-Whitney : Ce test est utilisé lorsque l'un des traitements sert de contrôle, pour tester l'égalité de la réponse au contrôle par rapport à tous les autres traitements, avec une alternative unilatérale. Il s'agit d'un test de Mann-Whitney avec deux groupes lorsque le contrôle constitue un groupe et que tous les autres traitements forment un autre groupe.
Tests post hoc (comparaisons multiples) de Dwass-Steel-Critchlow-Fligner et de Conover-Inman qui peuvent être utilisés comme suivi lorsqu'un test de Kruskal-Wallis est significatif.
Un test de comparaison multiple dû à Conover en tant que suivi du test de Friedman montrant la signification.