{"id":12225,"date":"2023-07-24T12:35:32","date_gmt":"2023-07-24T12:35:32","guid":{"rendered":"https:\/\/grafiti.com\/systat\/caracteristiques-du-produit-systat\/"},"modified":"2024-01-13T07:15:28","modified_gmt":"2024-01-13T07:15:28","slug":"caracteristiques-du-produit-systat","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/grafiti.com\/fr\/systat\/caracteristiques-du-produit-systat\/","title":{"rendered":"Caract\u00e9ristiques du produit Systat"},"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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Caract\u00e9ristiques du produit\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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D\u00e9couvrez les derniers ajouts aux capacit\u00e9s statistiques de SYSTAT 13\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pr\u00e9vision de la variance des erreurs des s\u00e9ries temporelles avec ARCH et GARCH\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les proc\u00e9dures classiques d'analyse des s\u00e9ries temporelles supposent que la variance des termes al\u00e9atoires (erreurs) de la s\u00e9rie est constante dans le temps. Dans la pratique, cependant, certaines s\u00e9ries, en particulier dans le domaine financier, pr\u00e9sentent une volatilit\u00e9 avec des niveaux de variance diff\u00e9rents selon les p\u00e9riodes. Afin de saisir et de mod\u00e9liser ce ph\u00e9nom\u00e8ne, des mod\u00e8les d'h\u00e9t\u00e9rosc\u00e9dasticit\u00e9 conditionnelle autor\u00e9gressive (ARCH) ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s. Ici, la variance \u00e0 chaque point de la s\u00e9rie est mod\u00e9lis\u00e9e \u00e0 l'aide des perturbations pass\u00e9es de la s\u00e9rie. Le mod\u00e8le ARCH n\u00e9cessite g\u00e9n\u00e9ralement un grand nombre de param\u00e8tres pour capturer avec succ\u00e8s la dynamique de la variance de l'erreur. Le mod\u00e8le GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), en introduisant des termes autor\u00e9gressifs suppl\u00e9mentaires dans la variance de l'erreur, permet d'obtenir une parcimonie des param\u00e8tres dans la mod\u00e9lisation.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La mise \u00e0 jour de l'analyse des s\u00e9ries temporelles de SYSTAT 13 apporte les \u00e9l\u00e9ments suivants :\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\tTests d'hypoth\u00e8se pour les effets ARCH : Les tests bien connus de McLeod et du multiplicateur de Lagrange sont fournis \u00e0 cet effet.<\/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\tEstimation des param\u00e8tres des mod\u00e8les ARCH et GARCH par diff\u00e9rentes impl\u00e9mentations (BHHH, BFGS et Newton-Raphson) de la m\u00e9thode du maximum de vraisemblance avec diff\u00e9rentes options pour les crit\u00e8res de convergence.<\/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\tPr\u00e9visions des variances d'erreur \u00e0 l'aide des estimations des param\u00e8tres.<\/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\tLe test de Jarque-Bera pour la normalit\u00e9 des erreurs.<\/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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    Trouver les meilleurs pr\u00e9dicteurs avec la r\u00e9gression des meilleurs sous-ensembles\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Lors de l'\u00e9laboration d'un mod\u00e8le de r\u00e9gression multiple (lin\u00e9aire), il serait souhaitable que le nombre de pr\u00e9dicteurs dans le mod\u00e8le \u00e9labor\u00e9 soit faible sans sacrifier le pouvoir pr\u00e9dictif. La r\u00e9gression des meilleurs sous-ensembles permet de r\u00e9soudre ce probl\u00e8me.\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\tSYSTAT 13 trouve les meilleurs mod\u00e8les (choix de pr\u00e9dicteurs) pour un nombre donn\u00e9 de pr\u00e9dicteurs, ce nombre pouvant varier de un \u00e0 la totalit\u00e9 des donn\u00e9es disponibles.<\/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\tLe meilleur mod\u00e8le est identifi\u00e9 par diff\u00e9rents crit\u00e8res tels que R2, R2 ajust\u00e9, Cp de Mallows, MSE, AIC, AICC et BIC.<\/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 propose alors d'effectuer une analyse de r\u00e9gression compl\u00e8te sur l'ensemble de donn\u00e9es choisi par l'utilisateur (identique \u00e0 l'ensemble d'entra\u00eenement ou diff\u00e9rent) sur le meilleur mod\u00e8le s\u00e9lectionn\u00e9 par l'un des crit\u00e8res.<\/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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      Examiner l'ad\u00e9quation des mod\u00e8les statistiques \u00e0 l'aide de l'analyse factorielle confirmatoire\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      La fonction d'analyse factorielle de SYSTAT 13 inclut d\u00e9sormais l'analyse factorielle confirmatoire (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\tL'AFC peut \u00eatre utilis\u00e9e pour tester la structure factorielle postul\u00e9e sur la base d'une connaissance a priori de la relation entre les variables observ\u00e9es (manifestes) et les variables latentes.<\/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\tAvec l'AFC, SYSTAT permet aux utilisateurs de sp\u00e9cifier les variables observ\u00e9es, un ensemble de variables latentes et leur structure de variance-covariance.<\/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\tUn diagramme de cheminement peut \u00eatre utilis\u00e9 pour sp\u00e9cifier le mod\u00e8le hypoth\u00e9tique.<\/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 estime les param\u00e8tres du mod\u00e8le CFA en utilisant l'une des options d'estimation suivantes : Maximum de vraisemblance, Moindres carr\u00e9s g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s et Moindres carr\u00e9s pond\u00e9r\u00e9s.<\/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 fournit une grande vari\u00e9t\u00e9 d'indices de qualit\u00e9 d'ajustement pour mesurer le degr\u00e9 de conformit\u00e9 du mod\u00e8le factoriel postul\u00e9 aux donn\u00e9es. Voici quelques-uns des indices les plus connus : L'indice d'ad\u00e9quation (GIF), le r\u00e9sidu quadratique moyen (RMR), l'indice d'ad\u00e9quation parcimonieuse (PGFI), l'AIC, le BIC, la mesure de certitude de McDonalds et l'indice d'ad\u00e9quation non normale (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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        Essayez la nouvelle fonction de r\u00e9gression de SYSTAT 13 : R\u00e9gression polynomiale\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 permet de calculer directement la r\u00e9gression polynomiale sur une seule variable ind\u00e9pendante. Les principales caract\u00e9ristiques sont les suivantes :\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\tL'ordre du polyn\u00f4me peut aller jusqu'\u00e0 8.<\/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\tOutre l'ajustement des polyn\u00f4mes dans les formes standard, SYSTAT 13 permet la r\u00e9gression orthogonale des polyn\u00f4mes.<\/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 rapporte les statistiques de qualit\u00e9 d'ajustement (R2 et R2 ajust\u00e9) et l'ANOVA avec les valeurs p pour tous les mod\u00e8les, \u00e0 partir de l'ordre sp\u00e9cifi\u00e9 par l'utilisateur, jusqu'\u00e0 l'ordre lin\u00e9aire (ordre = 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 fournit des graphiques d'intervalles de confiance et de pr\u00e9diction avec des estimations, ainsi qu'un graphique des r\u00e9sidus par rapport aux valeurs pr\u00e9dites, sous forme de graphiques rapides.<\/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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          Donnez de l'\u00e9clat \u00e0 vos recherches gr\u00e2ce \u00e0 des graphiques 2D et 3D \u00e9poustouflants\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 produit des graphiques 2D visuellement convaincants, parfaits pour la publication, et d'incroyables graphiques 3D qui conf\u00e8rent un incroyable effet de surprise \u00e0 toute recherche ou pr\u00e9sentation d'entreprise. SYSTAT 13 est dot\u00e9 de nouvelles fonctions d'\u00e9dition graphique, telles que\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\tChoix de couleurs plus riches : Sp\u00e9cifiez n'importe quelle couleur pour vos graphiques \u00e0 partir des valeurs de leurs composantes rouge, verte et bleue.<\/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\tNouvelles capacit\u00e9s d'\u00e9dition : Modifiez la taille, la couleur, les axes, les l\u00e9gendes, l'affichage des bordures, etc. des graphiques \u00e0 l'aide de bo\u00eetes de dialogue interactives.<\/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\tNouvelle \u00e9dition des d\u00e9grad\u00e9s de couleurs : SYSTAT 13 vous permet de contr\u00f4ler avec pr\u00e9cision la couleur et le style des d\u00e9grad\u00e9s sur les surfaces graphiques 3D.<\/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\tNouvelles fonctions d'\u00e9tiquetage des graphiques : G\u00e9n\u00e9rer des \u00e9tiquettes num\u00e9riques dans les graphiques, les affichages multivari\u00e9s et les cartes. \u00c9tiqueter les points dans les diagrammes \u00e0 points.<\/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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            D\u00e9couvrez les am\u00e9liorations apport\u00e9es par SYSTAT 13 \u00e0 ses m\u00e9thodes statistiques existantes\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            Avec SYSTAT 13, vous b\u00e9n\u00e9ficiez de fonctions de test, de r\u00e9gression et de tableaux crois\u00e9s plus robustes. La fonction d'analyse de la variance permet d\u00e9sormais\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\tTest de Levenes bas\u00e9 sur la m\u00e9diane pour tester l'homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des variances.<\/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\tUne commande SUBCAT qui cat\u00e9gorise les facteurs souhait\u00e9s uniquement pour les besoins de l'analyse.<\/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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              Statistiques de base Am\u00e9liorations\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

              Les mises \u00e0 jour des statistiques de base dans SYSTAT 13 sont les suivantes :\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\tErreur standard et intervalle de confiance pour la moyenne tronqu\u00e9e.<\/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\tMoyenne winsoris\u00e9e, son erreur standard et son intervalle de confiance.<\/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\tMode d'\u00e9chantillonnage et mode bas\u00e9 sur l'estimation de la densit\u00e9 du noyau des donn\u00e9es.<\/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\tIntervalle interquartile<\/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

                Mise \u00e0 jour de l'analyse Bootstrap\n\n\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

                Dans les versions pr\u00e9c\u00e9dentes, SYSTAT a analys\u00e9 les r\u00e9sultats du bootstrap, en r\u00e9sumant les parties cl\u00e9s des r\u00e9sultats 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 ajout\u00e9e au test d'hypoth\u00e8se et am\u00e9lior\u00e9e dans la r\u00e9gression des moindres carr\u00e9s.\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\tDans les tests d'hypoth\u00e8se, SYSTAT 13 fournit des valeurs p bas\u00e9es sur le bootstrap et des histogrammes de la statistique de test obtenue \u00e0 partir des \u00e9chantillons bootstrap. Outre les valeurs p habituelles des tests, les utilisateurs peuvent d\u00e9sormais demander des valeurs p bas\u00e9es sur le bootstrap pour tous les tests de moyenne (z \u00e0 un \u00e9chantillon, t \u00e0 un \u00e9chantillon, z \u00e0 deux \u00e9chantillons, t \u00e0 deux \u00e9chantillons, t appari\u00e9, Poisson) et de variance (variance unique, deux variances et plusieurs variances).<\/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\tDans la r\u00e9gression lin\u00e9aire des moindres carr\u00e9s, un choix de bootstrapping des r\u00e9sidus a \u00e9t\u00e9 inclus. Des estimations bootstrap des coefficients de r\u00e9gression, de leurs biais, de leurs erreurs standard et de leurs intervalles de confiance sont ensuite calcul\u00e9es sur la base de ces estimations.<\/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

                  Am\u00e9lioration des tableaux crois\u00e9s\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

                  Les mises \u00e0 jour de la fonction de tableaux crois\u00e9s (XTAB) sont les suivantes :\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\tRisque relatif : dans un tableau 2 x 2, le risque relatif est le rapport des proportions de cas ayant un r\u00e9sultat positif dans les deux groupes d\u00e9finis par la ligne ou la colonne. Le risque relatif est une mesure courante d'association pour les variables dichotomiques.<\/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\tMode : SYSTAT 13 offre la possibilit\u00e9 de ne r\u00e9pertorier que les N premi\u00e8res cat\u00e9gories dans un tableau \u00e0 sens unique (distribution de fr\u00e9quence). Pour ce faire, il suffit d'ajouter une option MODE = N \u00e0 la commande PLENGTH dans 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\tLes r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9s de mani\u00e8re appropri\u00e9e en fonction du type de tableau, et le tableau des mesures a \u00e9t\u00e9 r\u00e9organis\u00e9.<\/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

                    Mise \u00e0 jour des tests d'hypoth\u00e8se\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

                    La fonction de test d'hypoth\u00e8se a \u00e9t\u00e9 renforc\u00e9e par l'ajout de tests pour les vecteurs moyens de donn\u00e9es multivari\u00e9es.\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\tTest T2 de Hotellings \u00e0 un \u00e9chantillon pour le vecteur moyen de donn\u00e9es multivari\u00e9es \u00e9gal \u00e0 un vecteur connu.<\/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\tTest T2 de Hotellings \u00e0 deux \u00e9chantillons pour l'\u00e9galit\u00e9 de deux vecteurs moyens de donn\u00e9es multivari\u00e9es.<\/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

                      Pour les tests z \u00e0 deux \u00e9chantillons, t \u00e0 deux \u00e9chantillons et le test pour deux variances, les utilisateurs peuvent d\u00e9sormais saisir directement les donn\u00e9es dans une pr\u00e9sentation o\u00f9 les donn\u00e9es des \u00e9chantillons apparaissent dans des colonnes diff\u00e9rentes. Cela s'ajoute \u00e0 la mise en page index\u00e9e actuelle.\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

                      R\u00e9gression logistique\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 offre des m\u00e9thodes plus intuitives d'analyse des mod\u00e8les binaires, multinomiaux, conditionnels et de choix discret. En particulier :\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\tInterface utilisateur et structure de ligne de commande simplifi\u00e9es et faciles \u00e0 utiliser pour analyser s\u00e9par\u00e9ment les mod\u00e8les binaires, multinomiaux, conditionnels et de choix discret.<\/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 permettant de sp\u00e9cifier le niveau de r\u00e9f\u00e9rence pour les mod\u00e8les de r\u00e9ponse binaire et multinomiale.<\/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\tForme plus simple de donn\u00e9es d'entr\u00e9e pour analyser les \u00e9tudes cas-t\u00e9moins \u00e0 \u00e9chantillon appari\u00e9 avec un cas et un nombre quelconque de t\u00e9moins par ensemble.<\/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\tPour les mod\u00e8les de choix discrets, SYSTAT 13 fournit deux pr\u00e9sentations de donn\u00e9es : Ensemble de choix et Par choix pour mod\u00e9liser les choix d'un individu en r\u00e9ponse aux caract\u00e9ristiques des choix.<\/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

                        Tests non param\u00e9triques\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

                        Les mises \u00e0 jour des tests non param\u00e9triques comprennent :\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\tLe test de Jonckeere-Terpstra comme alternative au test de Mann-Whitney : Ce test est utilis\u00e9 lorsque les traitements sont ordonn\u00e9s en termes de r\u00e9ponse. Ce test est bas\u00e9 sur la somme des k(k-1)\/2 d\u00e9comptes de Mann-Whitney (pour k traitements).<\/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\tLe test de Fligner-Wolfe est une alternative au test de Mann-Whitney : Ce test est utilis\u00e9 lorsque l'un des traitements sert de contr\u00f4le, pour tester l'\u00e9galit\u00e9 de la r\u00e9ponse au contr\u00f4le par rapport \u00e0 tous les autres traitements, avec une alternative unilat\u00e9rale. Il s'agit d'un test de Mann-Whitney avec deux groupes lorsque le contr\u00f4le constitue un groupe et que tous les autres traitements forment un autre groupe.<\/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\tTests post hoc (comparaisons multiples) de Dwass-Steel-Critchlow-Fligner et de Conover-Inman qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s comme suivi lorsqu'un test de Kruskal-Wallis est significatif.<\/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\tUn test de comparaison multiple d\u00fb \u00e0 Conover en tant que suivi du test de Friedman montrant la signification.<\/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 Caract\u00e9ristiques du produit D\u00e9couvrez les derniers ajouts aux capacit\u00e9s statistiques de SYSTAT 13 Pr\u00e9vision de la variance des erreurs […]<\/p>\n","protected":false},"author":1773,"featured_media":0,"parent":11746,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"site-sidebar-layout":"no-sidebar","site-content-layout":"page-builder","ast-site-content-layout":"full-width-container","site-content-style":"unboxed","site-sidebar-style":"unboxed","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"disabled","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"_jet_sm_ready_style":"","_jet_sm_style":"","_jet_sm_controls_values":"","_jet_sm_fonts_collection":"","_jet_sm_fonts_links":"","footnotes":""},"class_list":["post-12225","page","type-page","status-publish","hentry"],"yoast_head":"\nCaract\u00e9ristiques du produit Systat - 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