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Egal ob Sie eine stetige, binäre, multinomiale Zielgröße oder auch Zähldaten untersuchen, LogXact stellt Ihnen die neuesten Methoden zur Regressionsanalyse zur Verfügung. LogXact ist besonders für die Analyse kleiner Datensätze geeignet. Seine Benutzeroberfläche ist leicht zu bedienen und die unübertroffene Qualität und Breite an exakten Tests macht diese Software zum unverzichtbaren Arbeitsmittel für tausende Statistiker bei führenden Unternehmen, Regierungsbehörden und Forschungsinstituten. 

LogXact legt dabei einen besonderen Schwerpunkt auf die Berechnung von exakten permutationsbasierten Tests. Dafür werden die neuesten und schnellsten Verfahren implementiert. Darüber hinaus bietet die Software spezielle Methoden zur Berücksichtigung von fehlenden Werten in Kovariablen. 

In der neuesten Version können Sie die Logistische Regression auch mit Firth’s PMLE Prozedur berechnen, Modellbildung mit der Best-Subset-Methode betreiben sowie die Parameter mit Profile-Likelihood-Intervallen interpretieren.

Argumente für LogXact:

  • Rundumpaket zum Thema Regressionsanalyse
  • Leicht zu bedienende Benutzeroberfläche
  • Unübertroffene Qualität und Breite an exakten Tests
  • Insbesondere geeignet zur Analyse kleiner Datensätze
  • Integration von R-Code

LogXact

Das statistische Analyseprogramm LogXact, der Firma Cytel Software Corporation, ist speziell für exakte logistische Regressionsanalysen entwickelt worden. LogXact eignet sich insbesondere zur Analyse kleiner Datensätze sowie bei Situationen, in denen der übliche Maximum-Likelihood-Schätzer nicht existiert.

  • LogXact liefert exakte Anworten bei Studien, in denen zunächst von einer sinnvoll grossen Test-Anzahl ausgegangen wurde, aber schliesslich nur eine geringe Anzahl an Ergebnissen gewonnen werden konnte.
  • Es werden sowohl nicht-konditionale als auch auch konditionale Maximum Likelihood Inferenzen bei Problemen verwendet, die zu schwierig für die Berechnung exakter Inferenzen sind.
  • Das Benutzerhandbuch liefert eine detaillierte, lehrbuchartige Darstellung der zugrundeliegenden Theorien nicht-konditionaler und konditionaler Maximum Likelyhood Inferenzen und konditionaler exakter Inferenzen, sämtlich illustriert mit zahlreichen Beispielen.
  • LogXact bietet direkten Datensatz-Import aus ASCII-, SAS-, SPSS-, SYSTAT- and EGRET- Dateiformaten.

Graph mit Confidence Interval und Profile Likelihood
Tabelle mit Confidence Interval und Profile Likelihood

Weitere Informationen

LogXact - Demoversion!

Testen Sie LogXact kostenlos für 30 Tage! Sie können die Demoversion auf der Herstellerseite herunterladen. Nach einer Registration wird Ihnen die Software und Ihr Key per Download in einer E-Mail zugesandt.

Zur Demoversion auf der Herstellerseite (Cytel)

  Windows®
Andere Voraussetzungen  
Betriebssystem Windows XP, Vista, 7
Minimum CPU 486 Processor oder höher
Min. RAM 16 MB RAM (32 MB oder mehr empfohlen)
Festplattenplatz 10 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte

Was ist neu in LogXact 11?

  • Negative Binomial-Regression: Regression für Zähldaten (zusätzlich zu Poisson Regression), Bias-Korrektur (Firth)
  • Zusätzliche Verfahren für Bias korrigiert (Firth), einschließlich Probit und ClogLog Regression für binäre Daten und Poisson-Regression für die geschichteten und ungeschichteten
  • Profil-Likelihood-basierte Konfidenzintervalle für Wahrscheinlichkeit und penalized Wahrscheinlichkeitsschätzungen

Neuerungen in LogXact 10

Windows® 7 und Vista Support
StatXact® und LogXact® sind ohne Einschränkungen auf Windows® 7 und Vista benutzbar.

Integration von R-Code
R-Programme können nun auch Datensätze von StatXact und LogXact analysieren. Benutzer können des Weiteren Analysen und Batch-Kalkulationen, mit Cytels eigener Batch-Sprache automatisieren.

Latest validated methods include

  • Best subset selection in binary logistic regression
  • Force inclusion of variables to the best subset
  • Profile Likelihood Confidence Intervals for parameters of binary logistic regression
  • Firth's correction to Profile Likelihood Confidence Intervals
    See Penalized Maximum Likelihood Method (PMLE) example of Firth's correction, the procedure for obtaining the Profile Likelihood-based confidence intervals for the parameters with the Venzon and Moolgavkar algorithm (1988)).