STATISTICA Desktop - Industrie kaufen
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STATISTICA ist ein Softwarepaket, das die statistische und grafische Analyse von Datenmaterial erlaubt. Es bietet eine Reihe grundlegender Verfahren der deskriptiven Statistik wie auch der induktiven Statistik an. Angefangen bei Datenimport über Datenmanagement bis hin zur grafischen sowie statistischen Auswertung, STATISTICA bietet schon in der Basis-Version alle Werkzeuge die eine gute Datenanalyse braucht.

Die deskriptive Statistik umfasst nicht nur alle gängigen Kennzahlen, sondern auch Tests auf Ausreißer und Normalverteilung sowie Scatter-, Q-Q- und Box-Plots. Im Rahmen von statistischen Tests beinhaltet STATISTICA verschiedenste parametrische und nicht-parametrische Tests auf Mittelwerte (t-Tests), Gruppenvergleiche (unabhängige und gepaarte t-Tests), Gleichheit von Varianzen (Levene) und viele mehr. Multiple Lineare Regressionsmodelle werden mit verschiedenen Strategien der Modellbildung (Schrittweise) konfiguriert, anhand von Qualitätskriterien (R2) bewertet und mithilfe von vielfältigen Grafiken interpretiert. Mit den zugehörigen Zusatzpaketen können Sie die Funktionalität von STATISTICA auf viele Spezialbereiche der Statistik ausweiten (Data Mining, Text Mining, etc.).

STATISTICA bietet eine klare, leicht bedienbare Benutzeroberfläche

Ein besonderer Vorzug von STATISTICA gegenüber manch anderem kommerziellen oder Open-Source-Produkt ist die klare und leicht bedienbare Benutzeroberfläche. Diese ist an herkömmlichen Tabellenkalkulationsprogrammen orientiert und erleichtert somit den Einstieg in die Verwendung von STATISTICA. Ferner erlaubt STATISTICA den Import und Export verschiedenster Datenformate, was die Praxistauglichkeit deutlich erhöht.

Argumente für STATISTICA 12:

  • Enthält umfassende Funktionalität
  • Funktionsumfang kann mit Hilfe von Modulen erweitert werden
  • Besitzt eine leichte und klare bedienbare Benutzeroberfläche
  • Erlaubt den Im- und Export verschiedenster Datenformate

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Statistica 8 — Desktop-Linie

Feature Liste | Neue Features | System Requirements | Weitere Informationen

In die Version 8 der Produktlinie STATISTICA sind über 20 Jahre Erfahrung in der statistischen und grafischen Datenanalyse eingeflossen. Auf dieser Seite finden Sie aktuelle Informationen zu den neuen Features der Version 8, von denen sowohl Nutzer von Einzelplatzlizenzen, als auch die Unternehmenslösungen profitieren.

STATISTICA Basis (vorher Standard) liefert einen umfassenden Satz grundlegender Statistiken in einem bedienerfreundlichen Paket, das die Leistungsfähigkeit, Kraft und leichte Bedienbarkeit der STATISTICA-Technologie bietet. Aufbauend auf dem Basismodul STATISTICA Basis bieten wir Zusatzmodule mit vertiefenden statistischen Verfahren und speziellen Grafiken. Allen diesen Modulen gemein ist die Leistungsfähigkeit und leichte Bedienbarkeit der STATISTICA-Technologie.

STATISTICA Desktop-Linie
Produktstruktur STATISTICA Desktop-Linie


STATISTICA 8 Ãœberblick und Features

Neu in STATISTICA 8
STATISTICA Desktop
Professionell
Industrie
Spezialprodukte

Neue Features und Erweiterungen in STATISTICA 8

STATISTICA stellt Ihnen viele neue, einzigartige Funktionen in der gesamten STATISTICA-Produktfamilie zur Verfügung.

Erweiterungen bestehender Funktionen

  • Allgemeine Funktionen
    • Projekte. Sie können jetzt STATISTICA-Projekte abspeichern, die den gegenwärtigen Zustand der aktuellen Arbeitssitzung abbilden, einschließlich der Fensterposition auf dem Bildschirm. Öffnet man die Projektdatei wieder, kann die Analyse genau an der Stelle wieder aufgenommen werden, wo sie abgespeichert wurde. Optionen zur Speicherung des mit der Analyse aufgezeichneten Analyse-Makros werden ebenfalls angeboten.
    • Analyse fortsetzen / Analyse wiederholen. Analysen können aus einer Arbeitsmappe heraus wieder aufgenommen oder vollständig neu berechnet werden, auch auf der Basis eines neuen Datenbestandes. Damit lässt sich eine Analyse bequem dort wieder aufnehmen, wo sie vorher unterbrochen wurde, oder vollständig neu mit anderen Daten wiederholen.
  • QuickInfo-Erweiterungen
    • QuickInfos zeigen den vollständigen Text von Tabellenzellen.
    • QuickInfos zeigen den numerischen Wert eines Textwertes.
  • Umbruch bei Variablennamen. Variablennamen werden in der Ansicht innerhalb des Wortes umgebrochen.
  • Unterstützung mehrerer Versionen. Mehrere lizenzierte Versionen von STATISTICA (einschließlich unterschiedlicher Sprachversionen) können gleichzeitig auf einem Rechner installiert und genutzt werden.
  • 64-Bit-Unterstützung. STATISTICA kann auf 64-Bit-Betriebssystemen von Windows installiert werden.
  • Hintergrund des Anwendungsfensters. Man kann zwischen verschiedenen Hintergrundstilen wählen oder ein beliebiges Bild verwenden.
  • Microsoft Office Integration
    • Microsoft Excel-Dokumente lassen sich direkt in STATISTICA öffnen, ohne dass sie in das STATISTICA-Dateiformat importiert werden müssen.
    • Microsoft Word-Dokumente können direkt als Typ des Ausgabeberichts verwendet werden.
    • Grafiken können über Ziehen-und-Ablegen in STATISTICA-Dokumente oder externe Dokumente wie von Microsoft Word oder PowerPoint eingefügt werden.
  • Statistik
    • Zusammenfassende Ergebnisaugaben. An geeigneten Stellen werden zusammenfassende Ergebnisausgaben angeboten, die Grafiken und Statistiken kombinieren.
    • Deskriptive und robuste Statistiken, nicht-faktorielle Gliederungen und Tabellen. Neue Statistiken wie Winsorisiertes Mittel, Getrimmtes Mittel, Grubbs-Test für Ausreißer, Variationskoeffizient, Konfidenzintervalle für Stichprobenstandardabweichungen und Prozent gültiger Beobachtungen wurden hinzugefügt. Weitere Tests sind auch noch im Abschnitt Daten bereinigen und filtern weiter unten beschrieben.
    • T-Test, unabhängige Stichproben, Gruppen. Konfidenzintervalle der Schätzungen sind jetzt verfügbar.
    • Korrelationsmatrizen. Mittelwerte und Standardabweichungen können jetzt der quadratischen Korrelationsmatrix hinzugefügt werden.
    • Box-Cox-Transformation. Optionen zur Berechnung von Box-Cox-Transformation wurden hinzugefügt, einschließlich der Ausgabe von Statistiken, Histogrammen und Normalverteilungsplots. Die Ergebnisse lassen sich in die Eingabedatei zurückschreiben.
    • Botched-Designs. In zweistufigen Plänen, Screening- und anderen Plänen werden Versuche unterstützt, die so genannte "Botched"-runs enthalten (d.h. Faktoren können nicht exakt auf die spezifizierten Niveaus gesetzt werden).
    • Optimale Split-Plots. Optimale Split-Plot-Designs können generiert und analysiert werden.
    • Nichtparametrische Verfahren. Die maximale Fallzahl für nichtparametrische Verfahren wurde auf eine Million erhöht.
    • Multivariate Qualitätsregelkarten. Folgende Funktionen werden unterstützt:
      • Hotelling T-Quadrat-Karte
      • Multiple Stream-Karten
      • Multivariate Exponentielle gleitende Durchschnittskarten (MEWMA)
      • Multivariate kumulative Summenkarten (MCUSUM)
      • Verallgemeinerte Karten für Varianzen
    • Attributive Analyse der Prüferübereinstimmung. Die Kennziffern Fleiss' Kappa, Cohen's Kappa, Kendall's Konkordanz-Koeffizient und Kendall's Korrelationskoeffizient werden berechnet. Die Prüfübereinstimmung nach Prüfer oder Teil mit zugehörigen Konfidenzintervallen werden auch in grafischer Form dargestellt. Eine Tabelle zur Beurteilung der Nicht-Ãœbereinstimmung (die zeigt, inwieweit ein Prüfer nicht mit dem Standard übereinstimmt) bei binärem Attribut und bekanntem Standard ist ebenfalls verfügbar.
    • Attributive Messsystemanalyse. Die Ergebnisse dieser Analyse schließen eine zusammenfassende Ãœbersicht, Grafiken und Kennziffern ein, die im AIAG-Handbuch zur Messsystemanalyse beschrieben werden.
    • Fähigkeitskennziffern für Positionstoleranz. Diese Methode bewertet Koordinatenpaare im Vergleich zum "wahren Wert" eines zentralen Punktes. Die Ausgabe beinhaltet Fähigkeitsgrößen und Scatterplots aller X/Y-Variablenpaare mit Kreisen und Linien, die das spezifizierte Toleranzgebiet markieren.
    • Analyse der Messmittelfähigkeit. Die Variabilität von Messmitteln wird mit den Spezifikationsgrenzen der Teile verglichen.
    • Qualitätsfähigkeitskenngrößen nach ISO/DIN (Verteilungszeitmodelle). Diese Verfahren erlauben die Berechnung von Qualitätsfähigkeitskenngrößen nach den Vorgaben der DIN 55319 (siehe Deutsches Institut für Normung e.V., 2002) und der ISO 21747 (siehe ISO, 2006). Sie können verwendet werden, wenn aus einem laufenden Herstellungsprozess aufeinander folgende Stichproben mit Beobachtungen entnommen werden, mit dem Ziel, Fähigkeitskenngrößen in Bezug auf eine oder mehrere gemessene Qualitätsmerkmale zu schätzen. In diesen Standards werden verschiedene Verteilungsmodelle definiert, die beschreiben, 1) wie die Beobachtungen innerhalb jeder Stichprobe verteilt sein können, 2) wie die Momente (z.B. Lage und Streuung) aufeinander folgender Stichproben über die Zeit verteilt sein können (z.B. normal oder nicht-normal) und 3) wie die Fähigkeit basierend auf der resultierenden Verteilung (bei gegebener Verteilung der Beobachtungen innerhalb der Stichprobe und über die Stichproben/Zeit) am besten geschätzt wird.
    • Statistiken für Blockdaten. Die Ergebnisse der Statistiken für Blockdaten werden nun in eigenen Ergebnistabellen ausgegeben.
  • Grafik
    • Bag-Plot. Dieser spezielle Scatterplot stellt eine bivariate Verallgemeinerung von Tukey's univariatem Box-Whisker-Plot dar und dient der Identifikation von Verteilungen (und Ausreißern) im zweidimensionalen Raum.
    • Bi-Plot. Dies ist eine Grafik in der Multivariaten Prozessüberwachung (MSPC), mit der Beziehungen zwischen eingegangenen Variablen und extrahierten Faktoren untersucht werden, um die Ursachenanalyse effektiv zu unterstützen.
    • Wafer-Plots. Diese spezielle grafische Methode wird üblicherweise in der Halbleiter-Industrie eingesetzt, um Daten zu Defekten auf zweidimensionalen Ebenen (Halbleiterscheiben) abzubilden.
    • Ãœberlagerte Konturenplots. Dieser spezielle Konturenplot identifiziert "gemeinsame Regionen", in denen die Anforderungen mehrerer Wertebereiche an Z gemeinsam erfüllt werden.
    • Ãœberlagerte Normalverteilungsplots. Normalverteilungsplots (einschließlich Quantil-Quantil-Plots und Probability-Probability-Plots) können mehrere Variablen in einer Grafik abbilden.
    • Scatterplots mit Fehlerbalken. In diesem Plot werden gleiche X-Werte kombiniert und ein Box/Whisker (Fehlerbalken) zu dem Punkt generiert.
    • Grafiken über Ziehen-und-Ablegen kopieren. Grafiken lassen sich einfach über Ziehen kopieren.
    • Grafiken in Word-Dokumente ziehen. Grafiken lassen sich in Dokumente von i>STATISTICA oder in externe Dokumente von z.B. Word oder PowerPoint über Ziehen kopieren.
    • Grafikdaten als Array verfügbar. Grafikdaten sind als Array für Automationen verfügbar.
    • Grafiken sperren. Grafikdateien lassen sich sperren, um Veränderungen durch Anwender zu verhindern.
    • Grafiken zusammenfügen. Eine Grafik kann über Ziehen oder Kopieren/Einfügen mit einer Zielgrafik vereint werden.
    • Einstellung der Auflösung exportierter Grafiken. Die Auflösung für zu speichernde Grafiken im Format TIFF, GIF, PNG, JPG und BMP lässt sich über das Menü Speichern unter in DPI spezifizieren.
    • Rotation von Objekten über die Tastenkombinationen STRG + BILD?/BILD?. Grafische Objekte wie z.B. Pfeile lassen sich über die Windows-Tastaturkombinationen STRG + BILD? und STRG + BILD? in kleinen Schritten drehen.
    • Rollbare Legenden. Grafische Legenden, die für die vollständige Darstellung im Grafikfenster zu lang sind, sind rollbar. Ãœber die Symbolleiste kann man die Legende entweder zeilenweise durchblättern oder an den Anfang oder das Ende springen.
    • Elemente aus der Legende auswählen. Einzelne Punktmarkierungen oder Linien können aus der Grafiklegende ausgewählt werden.
    • Stil- und Achseneinstellungen. Globale grafische Optionen steuern, welcher Teil der grafischen Definitionen bei der Anwendung eines Grafikstils verwendet wird.
  • Analyse nach Gruppen
    • Die Durchführung von Analysen nach Gruppen wurde deutlich verbessert, indem den meisten Ergebnisdialogen eine entsprechende Schaltfläche hinzugefügt wurde. Die skript-basierte Oberfläche für Analysen nach Gruppen der Version 7 wird aus Kompatibilitätsgründen auch weiterhin unterstützt.
    • Die Ergebnisse einer Analyse nach Gruppen kann entweder in einen einzigen Ordner mit eindeutigen Beschreibungen der Ergebnisse für die Gruppen oder in separate Ordner für jede Gruppe geleitet werden.
    • Beschriftungen, die die Gruppe identifizieren, können in die Ãœberschriften aller Ausgabeobjekte eingefügt werden.
  • Arbeitsmappen
    • Multi-Item-Ansicht. Objekte lassen sich direkt aus der Mulit-Item-Ansicht editieren.
    • In HTML speichern. Arbeitsmappen können nun im HTML-Format abgespeichert werden. Die Hierarchie der Arbeitsmappenobjekte (Baumansicht) wird in einem Browser-Fenster angezeigt.
    • Optimierte Speicherungsstrukturen. Arbeitsmappen lassen sich effizienter speichern. Dadurch erhöht sich auch die Kapazität signifikant.
    • Benutzeroberfläche sperren. Diese Option erlaubt es, die Baumstruktur von Arbeitsmappen gegen unabsichtliche oder nicht autorisierte Veränderungen zu schützen.
    • Blättern, Auswählen/Aufklappen beim Ziehen. Beim Ziehen von Arbeitsmappenobjekten innerhalb der Baumansicht werden Ordner automatisch aufgeklappt, wenn man das Objekt bei gedrückter Maustaste über die Ordner führt. Damit kann man den gesamten Baum von oben bis unten durchblättern.
  • Berichte
    Neue Berichtsoptionen stehen zur Verfügung:
    • Speichern von Berichten aus STATISTICA Enterprise im HTML-Format.
    • Speichern von STATISTICA-Tabellen eines STATISTICA-Berichts als HTML-Tabellen, wenn der Bericht im HTML-Format gespeichert wird.
    • Einfügen und Löschen von Objekten in/aus Berichten über Automatisierung. Diese Objekteigenschaften wurden STATISTICA Enterprise-Berichten hinzugefügt, stehen aber auch für Automatisierungen zur Verfügung.
    • Ausdruck der Berichtstabellen als Objekte oder als vollständige Tabellen auf separaten Seiten.
    • Seitenlayout (Hochformat oder Querformat) für jede Seite definieren.
  • Daten bereinigen und filtern
    • Dubletten filtern. Dubletten sind Fälle, die in den Ausprägungen definierter Variablen genau übereinstimmen. Sie lassen sich aus dem Datenbestand entfernen.
    • Unvollständige Daten filtern. Fälle oder Variablen, die einen vom Anwender definierten Anteil fehlender Werte überschreiten, können aus dem Datenbestand eliminiert werden.
    • Invariante Variablen filtern. Variablen mit einer Standardabweichung unterhalb eines nutzerdefinierten Schwellenwertes können aus den Daten entfernt werden.
    • Ausreißer umkodieren. Unter Verwendung von Kategorial-, Normal-, Grubbs-, Perzentil- und Tukey-Ausreißertests können Ausreißer identifiziert und auf nutzerdefinierte Werte (spezifischer Wert, Missing Data, Mittelwert, Perzentil oder Grenzwert) umkodiert werden.
    • Bearbeitung fehlender Werte. Fehlende Werte (Missing Data) können auf einen spezifischen Wert, Mittelwert oder Median umkodiert werden. Variablen, die einen bestimmten Anteil fehlender Werte überschreiten, können markiert und optional auch entfernt werden.
    • k-Nearest Neighbor-Interpolation. Fehlende Werte lassen sich mit Hilfe der k-nearest neighbors-Methode schätzen. Der fehlende Wert wird dabei durch einen "durchschnittlichen" Wert ähnlicher Fälle ersetzt.
  • Tabellen
    • Schneller Import von Textdateien. Es werden schnelle Optionen für den Import von Textdateien angeboten. Die Oberfläche erlaubt die Vorschau auf die Daten, Trennzeichen und Typen werden eigenständig gewählt, jede einzelne Variable kann in der Vorschau ausgewählt und spezifiziert werden.
    • Zellenbezüge in Tabellenformeln. In den neuen Formeln können individuelle Zellen der Tabelle in der gleichen Weise referenziert werden wie in typischen Tabellenkalkulations-Applikationen wie Microsoft Excel.
    • Neue Tabellenformeln. Neue Formeln für zeilenbasierte Berechnungen schließen ein:
      • VCUR - Aktuelle Variablennummer
      • VREF - Bezug auf eine Variable
      • LAG - Versetzt die Variablenwerte von der aktuellen Zeile um einen definierten Parameterwert
      • DIF - Differenz zwischen aktuellem Zeilenwert minus dem Zeilenwert in einem definierten Abstand
      • CUSUM - Kumulierte Summe der spezifizierten Variablen
      • DATA - Gibt den über Variablen- und Zeilenbezug definierten Wert aus
      • NCASES - Aktuelle Zahl der Fälle in der Tabelle
      • NVARS - Aktuelle Zahl der Variablen in der Tabelle
      • Contains - Textfunktion, die nach einem definierten String in einer definierten Variablen sucht
      • Munger - Textfunktion zum Auffinden, Einfügen und Löschen von Textteilen
      • Trim - Textfunktion, die Text ohne führende Lehrzeichen ausgibt
      • Word - Textfunktion, die das n-te Wort aus einem Text extrahiert
      • Item - Textfunktion, die das n-te Wort aus einem Text extrahiert und dabei aufeinander folgende Trennzeichen als unterschiedliche Trennzeichen für fehlenden Worte interpretiert
      • Hex - Gibt die hexadezimale Darstellung des Arguments wieder
      • Repeat - Textfunktion, die einen definierten Text n-mal wiederholt
      • CaseState - Eine Anzahl von Funktionen wurde eingeführt, die sich auf den Fallstatus beziehen.
      • Floor - Gibt größten ganzzahligen Wert aus, der kleiner oder gleich einem definierten Wert ist.
      • Ceiling - Gibt kleinsten ganzzahligen Wert aus, der größer oder gleich einem definierten Wert ist.
      • Round - Rundet Werte auf eine definierte Anzahl von Stellen
      • FACT - Berechnet die Fakultät eines ganzzahligen Wertes
      • COMBIN - Gibt die Anzahl der Kombinationen von k Elementen aus einer Menge n an
      • PERMUT - Gibt die Anzahl der Permutationen von k Elementen aus einer Menge n an
      • CHOOSE - Gibt den i-ten Wert eines Arrays aus
      • MATCH - Ersetzt beliebige Werte einer Variablen
      • IN - Gibt WAHR aus, falls das erste Funktionsargument mit einem der folgenden Argumente übereinstimmt.
      • Datumsfunktionen - Vierzehn Datumsfunktionen für das Arbeiten mit Datum, Monat, Wochentag und Zeit wurden eingebaut.
    • Erweiterung der Kreuztabellierung (Unstack). Missing Data in Code- oder Fall-ID-Variablen können optional als gültige Werte betrachtet werden, um die Reihenfolge der Variablen in der Ausgabe zu erhalten.
    • Sortierung nach bis zu 500 Variablen. Die Sortierung kann bis zu 500 Schlüsselvariablen berücksichtigen.
    • Analyse mit Fallauswahlbedingungen. Zur Vermeidung von Fehlern müssen Fallauswahlbedingungen jetzt bestätigt werden, bevor die Option aktiviert wird.
    • Textwerte. Wenn in eine Tabellenzelle Text eingegeben wird und für die Variable noch keine Textwerte definiert wurden, erscheint eine Warnmeldung.
    • Missing Data. Der voreingestellte Code für fehlende Werte wurde auf -999999998 geändert.
    • Verbesserungen beim Zusammenfügen von Daten. Die Reihenfolge der Fälle kann nach dem Zusammenfügen beibehalten werden, so dass die Reihenfolge dieselbe ist wie in der ersten Datenquelle.
    • JMP 6-Dateien können eingelesen werden.
  • Erweiterungen in WebSTATISTICA Server und Integration von Desktop- und Serverversionen
    • Integration in STATISTICA Server. Eine neue Schnittstelle in allen STATISTICA Desktop-Versionen erlaubt die nahtlose Integration in Server-(Web)-Versionen von STATISTICA. Zeitaufwändige Berechnungen lassen sich per Knopfdruck auf den Server laden. Der Fortschritt auf dem Server kann vom Desktop aus beobachtet werden. STATISTICA-Objekte können einfach zwischen den Rechnern ausgetauscht werden.
    • Ãœberwachung der WebSTATISTICA Performance. Die Performance lässt sich jetzt mit Windows-Standardwerkzeugen überwachen.
  • Erweiterungen in STATISTICA Data Miner
    • Der Zugang zum Data-Mining-Menü wurde erleichtert.
    • Interactive Trees sind für Deployment verfügbar.
    • Der Algorithmus zur Baumbildung berücksichtigt Variablen einzeln.
    • Die Grenze für nichtparametrische Methoden wurde auf eine Million Fälle erhöht.
    • Dem Knoten Rapid Deployment wurden Lift-Tabellen für alle Typen hinzugefügt.
  • Data Miner Recipe (DMR). Ein rezeptartiger Assistent führt Schritt-für-Schritt durch den Data-Mining-Prozess:
    • Verbindung zu den Daten
    • Modifikation und Aufbereitung der Daten
    • Durchführung von Berechnungen
    • Betrachtung der Ergebnisse
    • Speichern/Deployment
    • Projektdateien können generiert und an jedem Prozessschritt gespeichert werden; Data-Miner-Recipes lassen sich zum Scoring in STATISTICA Enterprise einbinden.
  • Entwicklungsumgebung / Integrationswerkzeuge
    • OLE DB Provider für STATISTICA-Tabellen. STATISTICA-Tabellen können aus OLE DB-kompatiblen Applikationen über Standard-SQL abgefragt werden.
    • Grafikdaten als Array. Grafikdaten stehen für Automatisierungen in Daten-Arrays zur Verfügung.
    • Benutzeroberfläche von Arbeitsmappen sperren. Auch über Automatisierung ist es möglich, die Baumstruktur von Arbeitsmappen gegen unabsichtliche oder nicht autorisierte Veränderungen zu schützen.
    • Neue Tabellenformeln. Die oben gelisteten neuen Tabellenformeln stehen auch für Automatisierungen zur Verfügung.
    • Schnittstelle zu externen Log-Dateien. STATISTICA bietet jetzt eine Schnittstelle, mit der externen Applikationen Log-Dateien als Berichte oder Text-Dateien zur Verfügung gestellt werden können.
    • Ãœberwachung der WebSTATISTICA Performance. Die Performance lässt sich jetzt mit Windows-Standardwerkzeugen überwachen.

Neue Produkte

SANN - STATISTICA AUTOMATED NEURAL NETWORKS
STATISTICA Automated Neural Networks ist eine leistungsfähige und einfach zu bedienende Anwendung, die moderne Technologien und Algorithmen zur Bildung und Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerkmodelle bietet. Diese Anwendung ersetzt das Produkt STATISTICA Neural Networks, das mit STATISTICA 7 angeboten wurde. Sie beinhaltet:

  • Regression (zur Implementierung von Regressionsmodellen nicht-sequentieller Daten)
  • Klassifikation (zur Implementierung von Klassifikationsmodellen nicht-sequentieller Daten)
  • Zeitreihen-Regression (zur Implementierung von Regressionsmodellen mit Zeitreihendaten)
  • Zeitreihen-Klassifikation (zur Implementierung von Klassifikationsmodellen mit Zeitreihendaten)
  • Clusteranalysen (mit Kohonen-Maps).

Folgende STATISTICA Module sind in der Desktop-Linie verfügbar:

Basismodul STATISTICA Basis

STATISTICA-Grafikwerkzeuge

Die gebräuchlichste Anwendung von Grafiken besteht in der effizienten Darstellung und Übermittlung von Informationen – üblicherweise numerische Daten. Grafische Verfahren liefern allerdings auch mächtige analytische Werkzeuge zur Exploration von Daten und Verifikation von Hypothesen.

Ein breites Angebot von Grafikoptionen. STATISTICA bietet eine umfassende Auswahl von grafischen Methoden zur Datenanalyse und zur Präsentation von Ergebnissen. Alle Grafiken in STATISTICA beinhalten ein breites Spektrum von interaktiven analytischen Verfahren und Anpassungswerkzeugen, die Ihnen eine benutzergerechte Gestaltung aller Darstellungsaspekte ermöglichen. Darüber hinaus sind flexible Möglichkeiten zur Handhabung von multiplen Grafiken verfügbar, mit denen sich diverse grafische Darstellungen integrieren und dynamische Verknüpfungen zwischen Anwendungen herstellen lassen (z.B. über OLE – Object Linking and Embedding).

Umfassende Unterstützung von Visual Basic und anderen Sprachen. Die grafischen Optionen von STATISTICA sind auch über Programmierung zugänglich (mittels des eingebauten STATISTICA Visual Basic oder anderer kompatibler Sprachen), was nahezu unbegrenzte Möglichkeiten zum Erstellen hochangepasster grafischer Darstellungen eröffnet. Diese benutzerdefinierten Grafiken lassen sich später dauerhaft in die Benutzeroberfläche von STATISTICA einbinden (z.B. durch Hinzufügen einer Schaltfläche in die Symbolleiste oder Eintrag im Menü).

Allgemeine Kategorien von Grafiken. STATISTICA bietet ein Spektrum von Methoden an, mit denen Grafiken aufgerufen oder definiert werden können. Diese Methoden bieten verschiedenste (individuell gestaltbare) Grafiktypen für Rohdaten und beliebig zu markierende Zahlenblöcke. Daneben existieren eine Reihe an Grafiken, die sich auf spezielle statistische Verfahren beziehen (z.B. Eiszapfen-Diagramme bei der Clusteranalyse). Die verschiedenen Grafikkategorien ergänzen sich gegenseitig und liefern ein hohes Integrationsniveau zwischen Zahlen (wie Rohdaten, Zwischen- oder Endergebnissen) und grafischer Darstellung.

Deskriptive Statistik, gegliederte Tabellen und explorative Datenanalyse

STATISTICA Basis bietet eine breite Auswahl an Verfahren für explorative Analysen:

Deskriptive Statistiken und Grafiken. Das Programm berechnet sowohl alle allgemeinen deskriptiven Statistiken, wie Mediane (Zentralwerte), Mittelwerte, Modalwerte, Quartile, benutzerdefinierte Perzentile, Varianzen und Standardabweichungen, Quartilsabstände, Konfidenzintervalle für den Mittelwert, Schiefe und Exzess mit Standardfehlern, harmonische und geometrische Mittel als auch viele spezielle deskriptive Statistiken und Diagnose-Kenngrößen. Wie auch in allen anderen Modulen von STATISTICA unterstützt eine Vielzahl von Grafiken die explorativen Analysen. Dazu zählen verschiedene Typen von Box-Whisker-Plots, Histogramme, bivariate Histogramme (3D oder in Kategorien), 2D- und 3D-Scatterplots mit hervorgehobenen Teilmengen, gewöhnliche, einseitige und trendbereinigte Verteilungsplots, Q-Q-Plots, P-P-Plots usw. Die Güte der Anpassung der Normalverteilung an die Daten kann auf der Basis ausgewählter Tests überprüft werden (Kolmogorov-Smirnov-, Lilliefors- und Shapiro-Wilks-Test). Außer der Normalverteilung kann eine Vielzahl weiterer Verteilungen angepasst werden (siehe auch STATISTICA Prozessanalyse und informationen zu Grafiken in STATISTICA).

Analysen nach Gruppen. Deskriptive Statistiken und Grafiken lassen sich aus nach einer oder mehreren Gruppierungsvariablen gegliederten Daten erstellen. So kann der Benutzer mit einigen Mausklicks die Daten z.B. nach dem Geschlecht (Variable Gender) und dem Alter (Variable Age) seiner Probanden gruppieren, um Histogramme, Box-Whisker-Plots, Normalverteilungsplots, Scatterplots usw. in Kategorien erstellen zu lassen. Werden mehr als zwei kategoriale Variablen ausgewählt, können Stapel überlappender Fenster der jeweiligen Grafiken automatisch erstellt werden. Für die Gruppierung nach Werten stetiger Variablen stehen Optionen zur Verfügung, mit denen z.B. die Werte einer Variablen in eine vorgegebene Anzahl von Intervallen aufgeteilt werden. Alternativ dazu kann die Funktion zum Umkodieren eingesetzt werden, mit der der Benutzer präzise vorgegeben kann, wie die Variable umkodiert werden soll. Diese Anweisungen zum Umkodieren können beliebig komplex ausfallen und sich auf alle Variablen der Datendatei beziehen. Darüber hinaus gibt es eine spezielle hierarchische Breakdown-Prozedur, die es dem Benutzer gestattet, die Daten nach bis zu sechs kategorialen Variablen zu gliedern, um anschließend eine Vielzahl von Grafiken in Kategorien, deskriptive Statistiken und Korrelationsmatrizen für Untergruppen zu erstellen. Zahlreiche Optionen zur Formatierung und zum Anbringen von Labels ermöglichen es dem Benutzer, publikationsreife Tabellen und Berichte zu verfassen. In dieser Breakdown-Prozedur können Designs extremen Umfangs, z.B. 300 Gruppen für eine einzelne Gruppierungsvariable, spezifiziert werden. Die Ergebnisse beinhalten alle relevanten ANOVA-Statistiken, einschließlich der vollständigen ANOVA-Tabelle, dem Levene-Test auf Varianzhomogenität usw. Wie in allen anderen Modulen von STATISTICA werden die Berechnungen mit erweiterter Genauigkeit ("vierfacher" Genauigkeit, wenn verfügbar) durchgeführt. Aufgrund der interaktiven Struktur des Programms gestaltet sich die Exploration der Daten sehr einfach. So können z.B. explorative Grafiken direkt aus den Tabellen mit den Ergebnissen erstellt werden, indem mit der Maus auf ausgewählte Zellen oder Bereiche von Zellen gezeigt wird. Mit einem einzelnen Mausklick können Stapel komplexer Grafiken erstellt werden, die anschließend durch Klicken auf die Schaltfläche Weiter Grafik für Grafik betrachtet werden können. Alle Gliederungen von Tabellen und Gruppierungen können vom Benutzer vordefiniert werden, um die Anzahl der notwendigen Mausklicks zu reduzieren. Alle explorativen grafischen Verfahren, sind in die statistischen Verfahren integriert, um die grafische Datenanalyse z.B. durch interaktive Ausreißer-Elimination, Auswahl von Teilmengen, Glättung, Funktionsanpassung, Brushing zu unterstützen. Siehe auch den Abschnitt über Blockstatistiken weiter unten.

Korrelationen

Ein umfassender Satz von Optionen steht für die Untersuchung der Korrelationen zwischen Variablen zur Verfügung. Zunächst können alle üblichen Assoziationsmaße, wie Pearsons r, Spearmans R, Kendalls Tau (b, c), Gamma, tetrachorisches r, Phi, Cramers V, Kontingenzkoeffizient C, Sommers d, Unsicherheitskoeffizienten, partielle und Part-Korrelationen, Autokorrelationen, verschiedene Distanzmaße usw. berechnet werden. Nichtlineare Regression, Regression für zensierte Daten und weitere Analysen zu Abhängigkeiten zwischen Variablen sind in den Modulen Allgemeine Lineare/Nichtlineare Regression, Survival- und Ausfallzeitenanalyse und weiteren Modulen in STATISTICA Höhere Modelle verfügbar. Fehlende Werte können bei der Berechnung von Korrelationsmatrizen fallweise oder paarweise ausgeschlossen bzw. durch Mittelwerte ersetzt werden. Wie in allen anderen Modulen von STATISTICA werden die Berechnungen mit erweiterter Genauigkeit durchgeführt. Die Darstellung von Korrelationsmatrizen in Ergebnistabellen lässt sich über verschiedene Formatierungsoptionen (siehe unten) steuern. Für die Visualisierung der numerischen Ergebnisse steht eine leistungsfähige Funktionalität zur Verfügung. Zeigt der Benutzer auf einen bestimmten Korrelationskoeffizienten in der Ergebnistabelle, kann er aus einer Vielzahl von grafischen Darstellungen wählen (z.B. Scatterplots mit Konfidenzintervallen, verschiedene bivariate 3D-Histogramme, Verteilungsplots).

Brushing und Ausreißerdiagnose. Die umfassenden Funktionen des Brushing ermöglichen es dem Benutzer, in Scatterplots einzelne Datenpunkte aus- bzw. abzuwählen, um deren Einfluss auf die Regressiongerade oder andere Regressionsfunktionen zu bewerten.

Anzeigeformate von Zahlen. Für die Korrelationskoeffizienten werden eine Vielzahl von globalen Anzeigeformaten unterstützt. So können z.B. signifikante Korrelationskoeffizienten automatisch markiert werden; jede Zelle der Ergebnistabelle kann um die Anzeige von n und p erweitert werden; es können außerdem ausführliche Ergebnisse angefordert werden, die dann alle deskriptiven Statistiken (paarweise Mittelwerte und Standardabweichungen, Regressionskoeffizienten (B's), Regressionskonstanten ) enthalten. Wie auch bei allen anderen numerischen Ergebnissen steht für die in Ergebnistabellen angezeigten Korrelationsmatrizen eine Zoom-Option und eine interaktive Steuerung des Anzeigeformats zur Verfügung (z.B. von +,4 bis +,41358927645193). Große Matrizen können also entweder mit Hilfe der Zoom-Option oder über die einstellbare Spaltenbreite komprimiert dargestellt werden. Damit wird die Suche nach Koeffizienten, die eine vom Benutzer spezifizierte Größe oder ein gewähltes Signifikanzniveau überschreiten (die in der Ergebnistabelle rot markiert werden.

Scatterplot, Scatterplotmatrizen, gruppierte Analysen. Wie in allen Ausgabedialogen stehen zahlreiche globale Grafik-Optionen zur Verfügung, mit denen die Beziehungen zwischen den Variablen weiter untersucht werden können. Dazu zählen z.B. 2D- und 3D-Scatterplots (mit oder ohne Labels), um Muster in den Beziehungen zwischen Untergruppen von Fällen oder mehreren Variablen zu identifizieren. Korrelationsmatrizen können nach Werten von Gruppierungsvariablen getrennt berechnet und anhand von Scatterplots in Kategorien visualisiert werden. Auch "gegliederte Tabellen von Korrelationsmatrizen" können generiert (eine Matrix pro Teilmenge der Daten) und in Schlangen von Ergebnistabellen angezeigt werden (die später als Eingabe im Modul Structural Equations Modeling and Path Analysis (SEPATH) der STATISTICA Höhere Modelle eingesetzt werden kann). Eine vollständige Korrelationsmatrix kann in einer einzigen Scatterplotmatrix veranschaulicht werden. Große Scatterplotmatrizen können dann interaktiv durch Vergrößern der ausgewählten Teile der Grafik bzw. durch Durchblättern im Zoom-Modus betrachtet werden. Auch diese Scatterplotmatrizen können nach Gruppierungsvariablen gegliedert werden (ein Matrixplot für jede Teilmenge der Daten). Alternativ dazu kann eine Scatterplotmatrix für multiple Teilmengen der Daten erstellt werden, in der die jeweiligen Teilmengen, die z.B. durch Stufen einer Gruppierungsvariable oder Auswahlbedingungen beliebiger Komplexität definiert wurden, im Plot durch verschiedene Symbole charakterisiert sind. Verschiedene weitere grafische Methoden können zur Visualisierung von Matrizen von Korrelationen bei der Suche nach globalen Mustern (z.B. Konturenplots, ungeglättete Flächen, Icons ) eingesetzt werden. All diese Operationen erfordern nur wenige Mausklicks und können durch den Einsatz verschiedener Shortcuts weiter vereinfacht werden. Eine beliebige Anzahl von Ergebnistabellen und Grafiken können gleichzeitig auf dem Bildschirm dargestellt werden, wodurch interaktive explorative Analysen und Vergleiche sehr einfach durchzuführen sind.

Elementare Statistiken aus Ergebnistabellen

STATISTICA ist ein integriertes Analysesystem, das alle numerischen Ergebnisse in Tabellen darstellt, die sich (ohne weitere Veränderungen) als Eingabe für nachfolgende Analysen eignen. Demzufolge lassen sich elementare Statistiken (oder jede andere statistische Analyse) für Ergebnistabellen vorangegangener Analysen berechnen. Sie können beispielsweise eine Tabelle mit Mittelwerten für 2000 Variablen erzeugen und letztere danach als Eingabedatei für die Analyse der Verteilung dieser Mittelwerte nutzen. Elementare Statistiken sind also jederzeit im Verlauf Ihrer Analyse abrufbar und lassen sich auf jede Ergebnistabelle anwenden.

Blockstatistiken. Zusätzlich zu diesen Funktionen für Einzeldaten werden Funktionalitäten zur Erstellung von Statistiken und statistischen Grafiken angeboten, die auf beliebig ausgewählten (markierten) Blöcken von Werten des aktuellen Datenblattes oder der Ergebnistabelle basieren. Wenn Sie z.B. eine Ergebnistabelle mit Lagemaßen für 2000 Variablen (z.B. mit Mittelwerten, Modalwerten, Medianen, geometrischen Mittelwerten und harmonischen Mittelwerten) erzeugt haben, können Sie beispielsweise einen Block von 200 Variablen samt Mittelwerten und Medianen markieren und durch eine einzige Operation eine multiple Liniengrafik mit diesen beiden Maßen für die Untergruppe von 200 Variablen generieren. Diese Ausgaben können auf Zeilen oder Spalten des aktuell markierten Blocks basieren. So können Sie beispielsweise für eine Untergruppe von Variablen einen multiplen Linienplot aus den unterschiedlichen Lagenmaßen erzeugen.

Interaktiver Wahrscheinlichkeitsrechner

Ein flexibler interaktiver Wahrscheinlichkeitsrechner ist über alle Symbolleisten zu erreichen. Er enthält eine umfangreiche Auswahl von Verteilungen, einschließlich Beta, Cauchy, Chi-Quadrat, Exponential, Extremwert, F, Gamma, Laplace, Lognormal, Logistische, Pareto, Rayleigh, t (Student), Weibull und Z (Normal). In den Eingabedialog sind kleine Grafiken der Dichte- und der Verteilungsfunktion integriert, die es dem Benutzer ermöglichen, die Eigenschaften dieser beiden Funktionen zu veranschaulichen. Dabei können Mikro-Rollbalken eingesetzt werden, um entweder die letzte Ziffer der Eingabe (LINKE Maustaste) oder die vorletzte Ziffer (RECHTE Maustaste) zu verändern. Darüber hinaus können Verbundgrafiken der Verteilungen erstellt werden, in denen die im Dialog eingegebenen Argumente verdeutlicht werden. Damit können Zusammenhänge zwischen Argumenten, Wahrscheinlichkeiten und Parametern der Verteilung interaktiv untersucht werden.

t-Tests (Tests auf Unterschiede zwischen Gruppen)

T-Tests können sowohl für abhängige als auch für unabhängige Stichproben durchgeführt werden. Außerdem kann Hotellings T² berechnet werden [siehe auch ANOVA/MANOVA und ALM (Allgemeines lineares Modell) in STATISTICA Höhere Modelle]. Flexible Optionen für Vergleiche zwischen Variablen (z.B. die Behandlung von Daten jeder einzelnen Spalte als eine separate Stichprobe) und kodierten Gruppen (z.B. falls die Daten eine kategoriale Variable wie Geschlecht zum Identifizieren der Gruppenzugehörigkeit eines jeden Falles enthalten) werden bereitgestellt. Im Ergebnisdialog stehen vielfältige Optionen für Diagnose-Kenngrößen und Grafiken zur Verfügung. Beim t-Test für unabhängige Stichproben betrifft das beispielsweise Optionen für die Durchführung des Tests mit getrennten Varianzschätzungen, den Levene-Test auf Varianzhomogenität, verschiedene Box-Whisker-Plots, Histogramme, Verteilungsplots und Scatterplots in Kategorien und weitere. Weitere speziellere Tests auf Unterschiede zwischen Gruppen sind Bestandteil anderer Module (z.B. Nichtparametrische Verfahren (unten), Survival- und Ausfallzeitenanalyse (in STATISTICA Höhere Modelle), Reliability/Item Analyse (in STATISTICA Explorative Verfahren).

Analyse von Mehrfachantworten

Für die Tabellierung von stetigen, kategorialen und Mehrfachantworten-Variablen stehen leistungsfähige Prozeduren zur Verfügung. Das Layout und die Formatierung der Tabellen kann über eine Vielzahl von Optionen gesteuert werden. So können z.B. für Tabellen, die Mehrfachantworten-Variablen (mehrfache Kategorien und Dichotomien) enthalten, Randhäufigkeiten und Anteile basierend auf der Anzahl der Antworten oder Antwortenden bestimmt werden; Mehrfachantworten-Variablen können paarweise verarbeitet werden, wobei verschiedene Optionen für die Behandlung fehlender Daten (Missing Data) zur Auswahl stehen. Außerdem können Häufigkeitstabellen basierend auf benutzerdefinierten, logischen Auswahlbedingungen beliebiger Komplexität, die Fällen Kategorien zuordnen, erstellt werden. Alle Tabellen können nachbearbeitet werden, um publikationsreife Berichte zu produzieren. So können z.B. zusammenfassende "Mehrfach-Tabellen" im Breakdown-Stil oder mit hierarchischer Anordnung der Faktoren erstellt werden; Kontingenztabellen können Zeilen-, Spalten- oder Gesamtprozente in jeder Zelle ausgeben; es können lange Wertelabels zur Beschreibung der Kategorien verwendet werden; Häufigkeiten, die einen festgelegten Schwellenwert überschreiten, können in der Tabelle hervorgehoben werden usw. Das Programm ist in der Lage, kumulierte oder relative Häufigkeiten, Logit- und Probit-transformierte Häufigkeiten, erwartete Häufigkeiten bei Normalverteilung (sowie Kolmogorov-Smirnov-, Lilliefors- und Shapiro-Wilks-Test), erwartete und Residual-Häufigkeiten in Kontingenztabellen zu berechnen usw. In Kontingenztabellen stehen folgende statistische Tests zur Verfügung: Pearsons, Maximum-Likelihood und Yates-korrigierte Chi-Quadrate, McNemars Chi-Quadrat, der exakte Test von Fisher (ein- und zweiseitig), Phi und das tetrachorische r; zusätzliche Statistiken beinhalten Kendalls Tau (a, b), Gamma, Spearmans R, Sommers D, Unsicherheitskoeffizienten usw.

Grafiken. Unter den grafischen Optionen finden sich einfache, mehrfache (in Kategorien) und 3D-Histogramme, Histogramme für beliebige Schnitte durch die "Schichten" der mehrdimensionalen Kontingenztabellen und viele weitere Grafiken einschließlich eines einzigartigen "Interaktionsplots für Häufigkeiten", der die Häufigkeiten für komplexe Kontingenztabellen zusammenfasst und mit einem Plot der Mittelwerte in der ANOVA zu vergleichen ist. Stapel komplexer Grafiken (z.B. für mehrfache Kategorien) können interaktiv ausgewertet werden. Siehe auch den Absatz über Blockstatistiken (oben) und die Absätze über Log-lineare Analyse (in STATISTICA Höhere Modelle) und Korrespondenzanalyse (in STATISTICA Explorative Verfahren).

Verfahren der Multiplen Regression

Das Modul Multiple Regression stellt eine umfassende Implementation von Verfahren der linearen und quasilinearen Regression dar, in das einfache, multiple, schrittweise (vorwärts, rückwärts, in Blöcken), hierarchische, quasilineare (einschließlich polynomiale, exponentielle, logarithmische ) Modelle, Modelle mit und ohne Konstante, Verfahren der Ridge-Regression und Verfahren für gewichtete kleinste Quadrate integriert sind. Weitere höhere Verfahren werden im Modul Allgemeine Regressionsodelle angeboten (z.B. Beste-Subset-Regression, multivariate schrittweise Regression für multiple abhängige Variablen, für Modelle mit Wirkungen kategorialer Faktoren; statistische Ergebnisse für Validierungs- und Analyse-Stichproben, benutzerdefinierte Hypothesen, usw.). Das Programm berechnet einen umfassenden Satz von Statistiken und erweiterten Diagnose-Kenngrößen, einschließlich der vollständigen Regressionstabelle (mit Standardfehlern für B, Beta und Konstante, R² und korrigiertes R² und ANOVA-Tabelle), Matrizen von partiellen und Part-Korrelationskoeffizienten, Korrelationen und Kovarianzen für die Regressionskoeffizienten, die Sweep-Matrix (inverse Matrix), die Durbin-Watson-Statistik, Mahalanobis- und Cooks-Distanzen, Residuen für gelöschte Beobachtungen, Konfidenzintervalle für Prognosewerte und viele weitere.

Prognosewerte und Residuen. Für die Residuen- und Ausreißer-Analyse steht eine große Auswahl von Plots zur Verfügung, die u.a. eine Vielzahl von Scatterplots, Histogramme, einfache, einseitige und trendbereinigte Normalverteilungsplots, Plots partieller Korrelationen, verschiedene fallweise Residuen- und Ausreißerplots enthalten. Die Scores für einzelne Fälle können anhand explorativer Iconplots und anderer mehrdimensionaler Grafiken visualisiert werden, die direkt in die Ergebnistabelle der Ergebnisse integriert sind. Residuen und Prognosewerte können der aktuellen Datendatei automatisch angefügt werden. Ein Prognoseverfahren erlaubt es dem Benutzer, Was-wäre-wenn-Analysen durchzuführen, wobei die Prognosewerte basierend auf benutzerspezifizierten Werten der unabhängigen Variablen interaktiv berechnet werden können.

Gruppierte Analysen; verwandte Verfahren. Designs extremen Umfangs, d.h. 500 Variablen oder mehr lassen sich analysieren. Eine Option zur multiplen Regressionsanalyse für gruppierte Daten wird ebenfalls bereitgestellt (multiple Regression nach Gruppen). Ein Add-On von zusätzlichen Verfahren enthält eine Regressionsprozedur, die sowohl Modelle mit Tausenden von Variablen und zweistufige Kleinste-Quadrate-Regression als auch Box-Cox- und Box-Tidwell-Transformationen mit Grafiken unterstützt. STATISTICA Höhere Modelle enthält auch Module zur Schätzung allgemeiner nichtlinearer Ansätze (Nichtlineare Regression, Verallgemeinertes Lineares Modell (VLM), Verallgemeinertes Additives Modell (VAM), Partielle Kleinste Quadrate (PKQ)) , in dem die Parameter jedes benutzerdefinierten, nichtlinearen Modells geschätzt werden können. In diesem Modul ist eine Auswahl vordefinierter Modelle, einschließlich Logit, Probit und anderen enthalten. STATISTICA Höhere Modelle bietet im Modul SEPATH, das der allgemeinen Modellierung von Strukturgleichungen und der Pfadanalyse gewidmet ist, die Möglichkeit, Korrelations-, Kovarianz- oder Momentmatrizen extremer Größe zu analysieren.

Nichtparametrische Verfahren

Das Modul Nichtparametrische Verfahren stellt eine umfassende Auswahl deskriptiver und schließender Statistiken einschließlich der gebräuchlichen Tests und einiger spezieller Verfahren bereit. Im einzelnen sind folgende Tests vorhanden: Wald-Wolfowitz' Runs-Test, Mann-Whitneys U-Test (mit exakten Wahrscheinlichkeiten anstelle der Z-Approximation für kleine Stichproben), Kolmogorov-Smirnov-Tests, Wilcoxon-Test für verbundene Stichproben, Kruskal-Wallis Rang-Varianzanalyse, Median-Test, Vorzeichentest, Friedmans Rang-Varianzanalyse, Cochrans Q-Test, McNemar-Test, Kendalls Konkordanzkoeffizient, Kendalls Tau (b, c), Spearmans R, Fishers exakter Test, Chi-Quadrat-Tests, V-Quadrat-Statistik, Phi, Gamma, Sommers d, Kontingenzkoeffizienten und weitere. (Spezielle nichtparametrische Tests und Statistiken sind auch Teil weiterer Module, z.B. Survival- und Ausfallzeitenanalyse, STATISTICA Prozessanalyse und andere.) Alle auf Rängen basierenden Tests verwenden Korrekturen für kleine Stichprobenumfänge oder verbundene Ränge. Wie in allen anderen Modulen von STATISTICA sind bei allen Tests entsprechende Grafiken integriert, z.B. verschiedene Scatterplots, spezielle Box-Whisker-Plots, Linienplots, Histogramme und viele weitere 2D- und 3D-Darstellungen.

ANOVA / MANOVA

Das Modul ANOVA / MANOVA ist eine Untermenge des Moduls Allgemine Lineare Modelle (ALM) und kann univariate und multivariate Varianzanalysen für faktorielle Designs mit oder ohne einen Messwiederholungsfaktor ausführen. Das Modul Allgemeine Lineare Modelle (ALM) ermöglicht die Spezifikation linearer Modelle mit kategorialen und/oder stetiger Prädiktorvariablen, Zufallseffekten und mehreren Messwiederholungsfaktoren (schrittweise und Beste-Subset-Optionen werden im Modul Allgemeine Regressionsmodelle (ARM) angeboten).

Benutzeroberflächen. Sie können alle Designs auf einfachste Weise beschreiben, indem Sie das Design in Abhängigkeit von den aktuellen Variablen und deren Stufen spezifizieren, und nicht auf technischem Weg, z.B. durch Spezifizieren von Matrizen mit Codes von Dummy-Variablen. Dadurch sind auch weniger erfahrene Benutzer in der Lage, selbst komplexe Designs mit Hilfe von STATISTICA. ANOVA / MANOVA bietet ebenso wie das Modul Allgemeine Lineare Modelle (ALM) drei alternative Benutzeroberflächen zum Spezifizieren der Designs:
(1) einen Assistenten, der Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Designspezifikation führt,
(2) eine dialogorientierte Benutzeroberfläche zur Auswahl von Variablen, Codes, Faktorstufen und Designoptionen, sowie
(3) einen Editor zur Designspezifikation über Schlüsselwörter auf der Grundlage einer allgemeinen Designsyntax.

Berechnungsverfahren. Per Voreinstellung verwendet das Programm die sigmabeschränkte Parametrisierung für faktorielle Designs und den Ansatz der effektiven Hypothese (siehe Hocking, 1981), Wenn das Design unbalanciert oder unvollständig ist, lassen sich auch Typ I-, II-, III- und IV-Hypothesen berechnen, ebenso wie Typ V- und Typ VI-Hypothesen zum Testen der üblichen Analysen fraktioneller faktorieller Designs für i

  Windows
Andere Voraussetzungen Statistica 64-bit benötigt ein 64-bit Prozessor und Betriebssystem
Erweiterterte Grafik-Hardware Unterstützung benötigt Windows 7 oder Vista SP2 mit installiertem "Platform Upgrade" Update.
Betriebssystem Windows 2000, XP, Vista, 7, 8, Windows Server 2008 (32-/64-Bit)
Minimum CPU 500 MHz
Min. RAM 512 MB
Festplattenplatz 660 MB (ohne multi-media Dateien); 1 GB (mit multi-media Dateien)

Qualitätsregelkarten (QC-Charts)

  • Regelkarten für die messende Prüfung
    • X-quer & R (X-quer-Karte für Mittelwerte, R-Karte für Prozessstreuung)
    • X-quer & S (X-quer-Karte für Mittelwerte, S-Karte für Prozessstreuung)
    • X & MR (X-Karte für Einzelwerte, Moving Range-Karte für Prozessstreuung)
    • MA X-quer & R-Karte (gleitendes Mittel: Moving Average)
    • MA X-quer & S-Karte
    • EWMA X-quer & R-Karte (Exponentially Weighted Moving Average)
    • EWMA X-quer & S-Karte
    • CUSUM-Karte Einzelwerte (Regelkarte für kumulative Summen)
  • Regelkarten für die zählende Prüfung
    • C-Karte (Anzahl der Mängel, Poissonverteilung)
    • U-Karte (Mängelrate, Poissonverteilung)
    • Np-Karte (Ausschussanzahl, Binomialverteilung)
    • P-Karte (Ausschussquote, Binomialverteilung)
  • Paretodiagramm
  • Multivariate Qualitätsregelkarten
    • Hotelling T²-Karte für Einzel- oder Mittelwerte
    • MEWMA-Karte für Einzel- oder Mittelwerte (Multivariate Exponentially Weighted Moving Average)
    • Multivariate CUSUM-Karte
    • Multiple Stream X/MR-Karte (Multiple Stream-Karte für Einzelwerte und Multiple Stream Moving Range-Karte)
    • Multiple Stream X-quer & R-Karte (Multiple Stream-Karte für Stichprobenmittelwerte und Multiple Stream Range-Karte)
    • Multiple Stream X-quer & S-Karte (Multiple Stream-Karte für Stichprobenmittelwerte und Multiple Stream Standard Deviation-Karte)

Analyse von Prozessen und Messsystemen (SPC, MSA)

  • Analyse der Prozessfähigkeit und der Prozessleistung
    • Prozessfähigkeitsanalyse und Toleranzintervalle, Einzeldaten oder aggregierte Daten
    • Prozessfähigkeit DIN ISO 21747 (Verteilungszeitmodelle)
    • Prozessfähigkeit für Positionstoleranz (2-dimensionale Prozessfähigkeit)
    • Fähigkeitsanalyse für zählende Prüfung (Binomial- und Poissonverteilung)
  • Analyse des Messystems (MSA)
    • Messmittelfähigkeit mit und ohne Bedienereinfluss (MSA I/III)
    • Wiederholpräzision und Vergleichpräzision von Messungen (MSA II, engl. gage repeatability and reproducibility, R & R)
    • Linearität von Messmitteln (gage linearity)
    • Attributive Messsystemanalyse (analytische Methode)
    • Attributive Analyse der Prüferübereinstimmung
    • MSA Attributive Daten mit und ohne Referenz (Effektivität des Messsystems)
  • Analyse von Ausfallzeiten
    • Schätzung der Lebensdauer mit Weibullverteilung
    • Zensierte und unzensierte Ausfallzeiten
    • Bestimmung der ausfallfreien Zeit (Lageparameter)
    • Weibull-Netz
  • Ursache-Wirkungs-Diagramme (Ishikawa, Fishbone)

Versuchsplanung und Versuchsauswertung (DOE)

  • Versuchspläne für zweistufige Faktoren
    • Faktorielle und teilfaktorielle 2^(k-p)-Pläne (2-11 Faktoren)
    • Teilfaktorielle Siebpläne nach Plackett-Burman (7-127 Faktoren)
    • Teilfaktorielle Pläne mit nutzerspezifischen Vorgaben (Auflösung, Unvermengtheit)
    • Faktorielle und teilfaktorielle Pläne mit Nebenbedingungen (Restriktionen)
    • D-optimale Pläne (Suchalgorithmen: Dykstra, Wynn-Mitchell, DETMAX, Fedorov)
  • Versuchspläne für mehrstufige Faktoren
    • Faktorielle und teilfaktorielle 3^(k-p)-Pläne (2-10 Faktoren)
    • Teilfaktorielle Box-Behnken-Pläne (3-9 Faktoren)
    • Faktorielle und teilfaktorielle Pläne mit Nebenbedingungen (Restriktionen)
    • D-optimale Pläne (Suchalgorithmen: Dykstra, Wynn-Mitchell, DETMAX, Fedorov)
    • Kombinierte Pläne für 2- und 3-stufige Faktoren (2-10 Faktoren)
    • Zentral zusammengesetzte Pläne (Wirkungsflächenpläne, central composite designs, 2-8 Faktoren)
    • Lateinische Quadrate und Griechisch-lateinische Quadrate (3-5 Faktoren, 3-9 Stufen)
    • D-optimales Split-Plot-Design (1-20 Hard-to-change-Faktoren, 1-32 Easy-to-change-Faktoren)
  • Versuchspläne für robuste Prozesse nach Taguchi
    • Orthogonale Felder (3-31 Faktoren 2-5 Stufen)
    • Signal-Rausch-Verhältnisse (S/N-Ratios, Eta)
    • Eta-Transformationen (Smaller-the-better, Nominal-the-best, Larger-the-better, Signed Target, Fraction defective)
  • Versuchspläne für Mischungsanteile
    • Simplex-Gitter-Pläne (2-16 Faktoren, Polynomgrad 1-3)
    • Simplex-Zentroid-Pläne (2-9 Faktoren)
    • Pläne für Mischungsanteile mit zusätzlichen Restriktionen

Poweranalyse

  • Berechnung von Stichprobengrößen, Teststärke für
    • 1- Stichproben t-Test
    • t-Test für unabhängige Stichproben
    • t-Test für gepaarte Stichproben
    • Mittelwerte, geplante Kontraste
    • Mittelwerte, Einfaktorielle ANOVA
    • Mittelwerte, Zweifaktorielle ANOVA
    • Eine Varianz, Chi-Quadrat-Test
    • Zwei Varianzen, F-Test
    • Eine Korrelation, t-Test
    • Zwei Korrelationen, Z-Test
    • Quadratische Multiple Korrelation
    • Ein Anteil, Z, Chi-Quadrat-Test
    • Zwei-Anteile Z-Test
    • Zwei Anteile, gepaarte Stichproben
    • Survival – Log-Rang-Test
    • Survival – Exponentiell, begrenzt
    • Survival – Exponentiell begrenzt mit Ausfall
    • Strukturgleichungsmodelle
  • Intervallschätzung
    • 1- Stichproben t-Test
    • t-Test für unabhängige Stichproben
    • t-Test für gepaarte Stichproben
    • Mittelwerte, geplante Kontraste
    • Mittelwerte, Einfaktorielle ANOVA
    • Mittelwerte, Zweifaktorielle ANOVA
    • Eine Korrelation, t-Test
    • Quadratische Multiple Korrelation
    • Ein Anteil, Z, Chi-Quadrat-Test
    • Strukturgleichungsmodelle
  • Wahrscheinlichkeitsverteilung
    • Nichtzentrale t-Verteilung
    • Nichtzentrale F-Verteilung
    • Nichtzentrale Chi-Quadrat-Verteilung
    • Quadratische Multiple Korrelation
    • Pearson Korrelation
    • Binomialverteilung