巴士为您推荐： Statgraphics Centurion 数据可视化

Statgraphics Centurion破解版是一款非常专业的数据可视化软件，它具有易于使用的GUI，无需学习复杂的命令语言，而且还有着9个用于动态数据可视化的新型交互式Statlet，包括向日葵图，人口金字塔，风玫瑰和小提琴图。为此11684小编准备好了破解版，教程如下，欢迎在WWW.11684.COM下载！

Statgraphics Centurion破解教程

1，双击在巴士下载站下载的Statgraphics Centurion 18 English X64.msi，安装软件

2，替换sgwin.exe文件，默认位置C:Program FilesStatgraphicsStatgraphics Centurion 18 - X64

3，安装破解完成，Enjoy

软件特色

数据可视化——查看大图并在可视化数据时获得新的见解。版本18包含十几个新的Statlets，以帮助可视化数据。通过操纵工具栏上的控件，可以动态查看随时间的变化。凭借Statgraphics卓越的图形功能，没有什么是看不见的!

R接口——Statgraphics现在与R集成，使用户能够极大地扩展Statgraphics Centurion 18的功能。通过此界面，您可以享受R程序员和Statgraphics用户之间的无缝集成。在R工作的数据科学家现在可以与整个组织的其他人分享他们的工作，从而加快可操作信息的流动。

StatAdvisor™—— StatAdvisor使得可能不是专业统计人员的个人可以理解统计输出。它解释了从每个输出表中获得的关键见解，解释了结果的重要性(或缺乏)。 StatAdvisor输出非常适合粘贴到报告中以传播给其他人。

互动——以您无法想象的方式与您的数据进行通信。 Statgraphics 18具有连接数据，加速您的知识并充分利用结果所需的工具。使用滑块更改分析选项。使用工具栏控件放大有趣的功能或旋转绘图以获得更好的视图。检查异常点，突出显示子集或创建视频。

质量管理与改进——质量改进变得简单。需要SPC?毫不费力地将您的质量项目提升一个档次。使用新的动态偏差仪表板同时控制多个过程变量。请参阅我们广泛的质量评估，能力分析，控制图，量具研究，验收抽样，蒙特卡罗模拟和精益六西格玛的工具选择。

实验向导设计——轻松完成项目。减少开支。 DOE向导将引导您完成实验设计过程的每个阶段。版本18为其广泛的筛选，响应表面，混合物和RPD实验目录添加了明确的筛选设计。使用动态响应曲面资源管理器可视化每个因素对拟合过程模型的影响。

软件功能

1、属性能力分析Statlet

此Statlet使用属性数据执行功能分析。如果一个项目可能有多个不合格，则数据可能包含样本中不合格项目的数量或不合格的总数。该分析基于二项式或泊松分布.Statlet将计算参数估计和置信限度或上置信界，能力指数(在最佳估计和上限)和DPM(每百万缺陷)。分析可以基于经典或贝叶斯方法。

2、大数据

为了处理大数据，已经开发了一种称为Statgraphics Big Data文件的特殊文件类型。这些文件的扩展名为.sgb而不是.sgd。它们与标准Statgraphics数据文件有两种不同的区别：

它们以二进制格式而不是文本存储数字数据。这避免了在将每个数据值读入程序时将其转换为数字的步骤。

数据按列而不是逐行存储。这可以显着缩短将各列读入内存时的执行时间。

使用SGB文件，Statgraphics能够分析由数百万条记录和数千列组成的数据集。SGB文件只能由64位版本的Statgraphics 18访问。

3、双变量密度小数

所述 乙 ivariate密度Statlet 显示数字数据的2列所估计的密度函数。它使用二维等高线图或三维频率直方图。2个变量的联合分布可以假设为多元正态或使用非参数方法估计。

4、蝴蝶情节

的蝴蝶剧情 进行比较的属性数据的2个样本。它由2组条形组成，显示每组样品的频率分布。

5、能力控制图表

该程序构建用于监测能力指数的阶段II统计过程控制图，例如C p 和C pk。鉴于一个过程被认为能够满足基于可变数据分析的规定要求，这些图表监控持续符合这些要求。

6、能力控制图设计Statlet

这个新的Statlet帮助分析师确定构建能力控制图时应该有多大的样本。能力控制图表监控已显示稳定且能够产生产生少量不合格的结果的过程。

7、分类和回归树

的分类和回归树过程实现机器学习过程来预测从数据观测。它创建了两种形式的模型：分类模型和回归模型。通过创建树来构建模型，其中每个节点对应于二元决策。鉴于一个特定的观察，一个人沿着树枝向下行进，直到找到终止叶子。树的每个叶子与预测的类或值相关联。

8、最终筛选设计

实验设计向导中增加了一种新型实验设计。被称为最终筛选设计的这些设计是小型设计，能够估计涉及线性和二次效应的模型，尽管二阶相互作用部分地与它们自身和二次效应混淆。此外，6个或更多因素的设计会陷入设计中，这些设计可以估计任何3个因子的完整二阶模型(包括相互作用)。

9、人口统计地图展示台

此新Statlet旨在说明位置统计信息随时间的变化。在p时间段期间给定k个位置中的每一个处的数据，程序生成动态显示，其示出了数据在每个位置处的变化。使用气泡绘制每个位置的数据，气泡的大小与观察到的数据值成比例。SHP文件现在也可用于绘制边界。看视频

10、钻石图

该钻石绘图过程创建用于示出一个单一的定量变量的曲线图Ñ具有用于总体平均值的置信区间一起样本观测。一个单独的程序绘制了多个菱形图以用于分组数据。看视频

11、任意截尾数据的分布拟合

该程序分析其中一个或多个观察结果未确切知道的数据。特别是，观察可能是右删失，左删失，间隔删失或所有三种类型的组合。该过程计算摘要统计，拟合分布，创建图形，并计算生存函数的非参数估计。看视频

12、甜甜圈图

圆环图是饼图的替代品。除了中心被移除之外，它类似于饼图。看视频

13、等效性和非劣效性测试

添加了四个新程序来证明等效性(双面)或非劣效性(单侧)。它们用于比较2个独立均值，比较2个配对均值，将单个均值与目标值进行比较，并分析2x2交叉研究的结果。与旨在证明一种方法优于另一种方法的标准假设检验不同，等效检验旨在证明两种方法具有基本相同的均值。观看视频第1 部分：2独立样本，第2部分：2x2交叉研究

14、热图

该 程序显示了两个分类因子的所有组合的定量变量的分布。如果2个因子中的一个代表时间，则可以使用地图轻松查看变量的演变。梯度色标用于表示定量变量的值。看视频

15、Likert Plot

该李克特绘图程序分析记录在李克特量表数据。李克特量表通常用于调查研究，以记录用户对陈述的反应。典型的5级李克特量表可能会对用户的反应进行编码，从强烈不同意到强烈同意。此分析计算汇总统计数据并使用分散的堆叠条形图显示结果。看视频

16、蒙特卡罗模拟 - 灵敏度龙卷风图

该图显示了每个输入变量在响应超过其概率分布的指定百分比时的响应，其中所有其他变量保持在其中值。变量按其整体效果从上到下排序。看视频

17、多维缩放

的多维尺度过程被设计成在低维空间中显示多变量数据。给定每对n个多变量观测值之间的n × n矩阵，该过程搜索那些观察的低维表示，以保持它们之间的距离以及可能的距离。主要输出是低维空间中的点的映射(通常为2或3维)。使用“cmdscale”和“isoMDS”函数由R执行计算。看视频

18、多元正态随机数

此过程从涉及多达12个变量的多元正态分布生成随机数。用户输入可变装置，标准偏差和相关矩阵。生成随机样本，可以将其保存到Statgraphics数据手册中。看视频

19、多变量正态性检验

此过程测试一组随机变量是否可以合理地来自多元正态分布。它包括Royston的H检验和基于每个观察距样本质心的平方距离的卡方图的测试。看视频

20、多变量容差限制

所述多元公差极限过程创建用于包含一个以上的变量的数据统计公差极限。它包括一个容差区域，该区域以100(1- a)%置信度限制选定的p%人口。它还包括使用Bonferroni方法对每个变量的联合同时容差限制。假设数据是来自多变量正态分布的随机样本。通常将多变量容差限制与多个变量的规范进行比较，以确定大多数人口是否在规范内。看视频

21、正交回归

该 程序旨在构建一个统计模型，描述单个定量因子X对因变量Y的影响，同时观察到X和Y都有误差。27种线性和非线性模型中的任何一种都可以适合。看视频

22、人口金字塔Statlet

的人口金字塔Statlet被设计口计数(或类似的值)的分布2组之间进行比较。它可以用于在单个时间点显示该分布，或者它可以以动态方式显示随时间的变化。看视频

23、丝带情节

这种用于显示响应表面的新方法已添加到各种程序中，包括 DOE向导。看视频

24、向日葵情节小报

的向日葵剧情Statlet用于显示的XY散点图时观测值的数目是大的。为了避免过度绘制具有大量数据的点符号的问题，使用向日葵形状的字形来显示XY空间的小区域中的观察数量。看视频

25、文本挖掘

新的对话框驱动过程使用Statgraphics到R接口来实现使用tm库的文本挖掘。您可以从多个文本文档中提取信息，或分析已加载到Statgraphics数据表中的字符数据列。看视频

26、时间序列基线图

此过程按顺序绘制时间序列，标识超出下限和/或上限的点。它被广泛用于绘制月度数据，如OceanicNiñoIndex。看视频

27、龙卷风剧情

的龙卷风剧情 进行比较的属性数据的2个样本。它由2组条形组成，显示每组样品的频率分布。看视频

28、三变量密度Statlet

的 三变量密度Statlet 显示数值数据的3列所估计的密度函数。它使用三维等高线图或三维网格图来实现。3个变量的联合分布可以假设为多元正态或使用非参数方法估计。看视频

29、小提琴剧情

的小提琴剧情Statlet用于使用盒须图和非参数密度估计的组合的单一定量样品显示数据。对于数据来自的群体可视化概率密度函数的形状非常有用。 一个单独的程序绘制了多个小提琴图，用于分组数据。看视频

30、风玫瑰Statlet

在风中玫瑰Statlet显示上的圆形标绘数据，描绘诸如风速和风向的变量的频率分布。它可以用于在单个时间点显示分布，或者它可以以动态方式显示随时间的变化。看视频

31、X-13ARIMA-席位

该程序使用美国人口普查局目前采用的程序对时间序列数据进行季节性调整。作为程序的一部分，时间序列被分解为3个部分：趋势周期，季节性和随机性。每个组件可以单独绘制或保存，以及季节性调整的数据。季节性调整计算由R中的“季节性”包执行。